Dokážete přesně vyčíslit návratnost svých on-line marketingových investic? Jestli jste si teď řekli, že ano, a zároveň nepoužíváte pokročilé atribuční modelování, dejte si preventivně za uši.
Pětatřicet kliků k ledničce
Jednomu on-line nákupu obyčejné ledničky může předcházet až pětatřicet kliků na různá reklamní sdělení. Může se jednat například o reklamu ve vyhledávání, e-mailový newsletter nebo komerční příspěvky na sociálních sítích.
Při vyhodnocování efektivity kampaní a marketingových kanálů se ale valná většina marketérů tváří, že těch předchozích 34 bodů vůbec neexistuje, a nepřisuzuje jim důležitost.
Takovému atribučnímu modelu se říká last click neboli poslední klik. Podobně jako fotbaloví fanoušci, kteří oslavují útočníky, i tento model zapomíná, že ke vstřelení branky dopomohlo dalších deset hráčů na hřišti. A tímto stylem se v některých firmách vyhodnocuje efektivita milionových rozpočtů.
Začíná vám to být divné? Nejste sami. V několika průzkumech (třeba od Gartneru) vyšlo, že atribuční modelování a měření napříč kanály je letos prioritou marketingových ředitelů na celém světě. V šetření neziskové organizace Interactive Advertising Bureau se dostalo i před loňského vítěze, programatické nakupování. „Obyčejná“ webová analytika pak zaujala až páté místo.
Marketéři v atribuci vycítili obrovský prostor pro optimalizaci výdajů a maximalizaci návratnosti investic.
Možná jste se už setkali s nabídkou atribučního modelu vytvořeného přímo na míru, který má být domnělou odpovědí na nedostatky všech dalších atribučních modelů. Každá firma je přece jiná, její zákazníci se chovají jinak, a tak si zasluhujete model, který vyhovuje přesně vašim potřebám.
Odhady zákazníkova chování
Skupina chytrých hlav se v takovém případě zavře s vašimi daty, moudře se pobaví a nakonec vám řekne, že všechny facebookové interakce by měly v modelu dostat bonifikaci 1,5, protože většinu cílovky tvoří mileniálové, kteří přece k tomuto kanálu vykazují vyšší míru důvěry, než je průměr. A největší zásluhu v modelu dostane předposlední kanál, protože… protože abrakadabra! Tady to máte a faktura je v mailu.
Problém atribučních modelů, které jsou založené na pořadí nástrojů v kontaktu se zákazníkem, a modelů přímo na míru je ve výsledku stejný jako u všech ostatních. Něco (nebo někdo) dopředu předpokládá, jak se vaši zákazníci budou chovat.
Protože křišťálovou kouli ale nikdo nemá, jedinou cestou vpřed je pustit na vaše data stroje.
Den zúčtování přichází
Jak to funguje? Atribuční algoritmus si posvítí na zoubek všem variantám konverzních cest ve vašich datech (to jsou až desítky tisíc kombinací), porovná jejich úspěšnost při uzavření transakce a stanoví skutečný přínos každého kanálu nebo kampaně.
Jednoduše řečeno, pokud zákazník kliknul na reklamu na Facebooku, v AdWords a na Heurece a nakonec udělal konverzi v hodnotě dvou tisíc korun, atribuční model spravedlivě vyčíslí zásluhu každého kanálu. Řekne vám například, že Facebook se zasloužil o 881 korun, AdWords o 532 a Heureka o zbývajících 587.
Vypočítané hodnoty, takzvané atribuční koeficienty, se nejen liší klient od klienta, ale mění se i v čase v závislosti na sezonnosti, změnách v marketingovém mixu, PR skandálech, brandových kampaních a milionech dalších faktorů.
Proto není radno se v oblasti atribučního modelování spoléhat na chytré hlavy a je potřeba koeficienty neustále nechat přepočítávat roboty. Dobrá zpráva je, že společně s rostoucí poptávkou po atribučních řešeních roste i počet dodavatelů a dnešní marketér si může vybrat ze škály nástrojů – těmi připravenými Googlem počínaje a lokálními start-upy konče.
Optimalizace na základě atribučních modelů založených na datech může vést ke zvýšení návratnosti celé marketingové investice v řádech desítek až stovek procent. Pokud dáváte do marketingu aspoň čtvrt milionu měsíčně a nikdy jste se atribucí nezabývali, nemůžete s touto aktivitou šlápnout vedle.
Autor je ředitelem společnosti Roivenue.
Představte si marketingové kampaně jako fotbalový zápas. Taky potřebujete víc hráčů, abyste vstřelili jeden gól. Neoslavujte jen útočníka.
Foto: Roivenue
