Popsání kauzality je těžké. Vědět s jistotou, že jedna určitá událost je skutečnou příčinou jiné, následné události, je svatým grálem výzkumu obecně. Bez ohledu na to, co je předmětem bádání. V případě reklamy a on-line marketingu spoléháme na měřicí nástroje, abychom se mohli rozhodnout, kam investovat inzertní rozpočet.
Bohužel, svět je daleko komplikovanější než dostupné nástroje. Lidé již nejsou svázáni s počítači – používají řadu zařízení, médií a platforem. Spotřebitelské chování se rapidně proměňuje, což činí měření a definování kauzality ještě náročnějšími.
Jednoduše vzato, nikdy nebylo těžší pochopit, jak a proč vznikají konkrétní obchodní výsledky. To je zásadní problém – pokud nevíte, proč se to děje, pak nevíte, jestli utrácíte peníze správně.
Takže jak mohou marketéři a klienti porozumět výkonu kampaní, pokud ani nemohou porovnávat úspěchy různých kanálů a pochopit obchodní výsledky? To je zvláště klíčové pro mobilní kampaně, u kterých staré metody sběru dat založené na cookie souborech už nefungují, sledování v průběhu času je náročnější a porovnatelnost mezi aplikacemi, platformami a kampaněmi je těžší.
Měření dvou skupin uživatelů
Odpovědí na tyto problémy je Lift. Dobrým ilustračním příkladem je oblast zdravotnictví.
Při testování, zda lék funguje, postupují výzkumníci tak, že vyberou vzorek lidí a rozdělí jej do dvou náhodných skupin. Jedné je podán skutečný lék a druhé nikoliv (lidé dostanou placebo). Poté je sledováno, jestli u lidí, kteří obdrželi lék, nastalo zlepšení jejich stavu.
Vědecky se tento přístup nazývá kontrolovaná studie s náhodným výběrem (RCT). Ve světě výzkumu marketingu jsou RCT studie využívány u experimentů, při kterých jsou jednotliví uživatelé náhodně přiřazeni buď k testovací skupině – což znamená, že se reklamy mohou objevit na jejich zařízeních -, nebo ke kontrolní skupině, která inzerci nikdy neuvidí (dostane „placebo“). RCT studie jsou v současné době považovány za „zlatý standard“ měření kampaní, protože zajišťují, že kontrolní a testovací skupiny jsou porovnatelné, a umožňují analytikům izolovat kauzální dopad reklamy.
Metodologie Lift pro měření efektivity inzerce pracuje na stejném principu. Náhodně rozdělíme publikum na Facebooku do dvou skupin předtím, než kampaň začne. Obě skupiny jsou ve všech směrech ekvivalentní. Poté zahájíme kampaň.
Testovací skupina je vystavena reklamní kampani, zatímco kontrolní skupina nedostává žádnou reklamu. Pozorujeme aktivitu u každé skupiny a měříme kumulativní nárůst ve výsledcích mezi oběma skupinami. S daty založenými na reálných lidech můžete porozumět skutečným dopadům kampaně na různé druhy aktivit a vlivu na obchodní výsledky: on-line a off-line prodeje (revenue, nákupy, transakce atd.) nebo výkon značky (ad recall, povědomí o značce, záměr značky).
Jedním z klíčových konceptů kauzality je statistická významnost. Je to základní princip. Jak víme, že něco vyčnívá? Záleží na velikosti vzorku každé skupiny. To je důvod, proč bychom se měli vždy u každých dat ptát na velikost vzorku. Nabádáme všechny marketéry a reklamní komunitu, aby se dívali na vědecký podklad měření kampaní. Pak si budou jistí, že interpretovány jsou jen statisticky významné výsledky.
Co to znamená pro marketéry
Zhodnoťte kriticky všechna svá měření. Pomůže vám to identifikovat to nejlepší řešení pro vás, ať už budete pokračovat s tím, co již děláte, nebo se rozhodnete pro nový přístup, jako je například Lift.
Pamatujte, že na metodologii záleží. Nebojte se položit tvrdé otázky na téma, jak je měřena efektivita vaší reklamy a proč by to mělo dávat smysl pro vaše kampaně.
Stanovte si strategii měření. Kampaň může být měřena mnoha různými způsoby. Pochopení, jak vzniká vaše měření, vám pomůže lépe interpretovat výsledky.
Měřte chytře. Pro vás jako marketéra měření vždy hraje roli v tom, co děláte. Vybavte se znalostmi o měření a vědě, jež za měřením stojí.
Autor je hlavním analytikem Facebooku v regionu střední a východní Evropy.
I s těmi nejmodernějšími nástroji spočívalo řízení marketingových kampaní na rozhodnutích založených přinejlepším na odborných odhadech. Na obzoru je změna.
Foto: Shutterstock
