Przygotowanie do modelowania marketingu mix: co musisz wiedzieć

Czy widzisz więcej „nieprzypisanego” i „bezpośredniego” ruchu na swoim koncie Google Analytics, nawet jeśli ostrożnie dodajesz tagi UTM? Dzieje się tak dlatego, że przepisy dotyczące prywatności danych chronią użytkowników odwiedzających Twoją witrynę.

W miarę zaostrzania się przepisów dotyczących prywatności danych modele atrybucji mogą mieć problemy z zachowaniem dokładności i wartości. Wiele osób korzysta z Google Analytics 4 do modelowania atrybucji, ale nie jest to zgodne z RODO. Z tego powodu modele atrybucji takie jak te z Google Analytics będą mniej skuteczne. Nie pokażą dokładnie, które kanały działają. Tutaj z pomocą przychodzi modelowanie marketingu mix.

W tym artykule zbadano rosnące znaczenie współczesnego modelowania marketingu mix, czym różni się ono od modelowania atrybucji i jak skutecznie je wykorzystać w ramach strategicznych.

Porównanie modelowania atrybucji i modelowania marketingu mix

Modelowanie atrybucji i modelowanie marketingu mix to dwa różne podejścia stosowane w analityce marketingowej w celu zrozumienia wpływu różnych działań marketingowych na wyniki biznesowe. Chociaż oba mają na celu zapewnienie wglądu w skuteczność działań marketingowych, różnią się metodologią, zakresem i zastosowaniem.

Modelowanie atrybucji. Zbiór reguł określających sposób przypisywania udziału w konwersjach. Modele te wykorzystują cyfrowe punkty styku w ścieżkach konwersji. Na przykład model ostatniego kontaktu przypisuje 100% udziału ostatniemu punktowi kontaktu bezpośrednio poprzedzającemu konwersję. Istnieją również modele pierwszego kontaktu, rozkładu czasu, modele liniowe i modele oparte na danych, żeby wymienić tylko kilka.

Modelowanie miksu marketingowego. Technika analizy, która pomaga marketerom mierzyć wpływ ich kampanii marketingowych i reklamowych. Mogą zobaczyć, jak różne zmienne przyczyniają się do osiągnięcia ich celów. Cele to często przychody, konwersje, wypełnienia formularzy lub subskrypcje.

Mówiąc najprościej:

• Model atrybucji informuje, jakie działania sprzedażowe lub marketingowe przypisują użytkownikowi wykonanie określonego działania. W marketingu często korzystamy z raportów atrybucji, aby sprawdzić, które działania spowodowały określone konwersje. Możemy na przykład dowiedzieć się, czy otwarcie wiadomości e-mail doprowadziło do wypełnienia formularza.
• Model marketingu mix jest dużym modelem regresji. Model regresji próbuje zrozumieć związek między zmiennymi. Przykładem mogą być warunki pogodowe i przychody. Nadal możesz próbować zrozumieć, jakie działania prowadzą do konwersji, ale model marketingu mix pozwala na wprowadzenie większej ilości danych. Analiza może następnie wykazać związek między zmiennymi. Kiedy pogoda jest słoneczna, więcej osób odwiedza Twój sklep stacjonarny, co prowadzi do zwiększonej sprzedaży.

Obydwa są cenne w zrozumieniu marketingu. Można je również wykonać za pomocą uczenia maszynowego i kodowania.

Jak dziś podejść do modelowania marketingu mix

Aby uniknąć błędów, uporządkuj analizę przed pracą z tak złożonymi modelami. Na przykład ostatnio przeglądałem raporty miesięczne. Prowadzimy raporty atrybucji dla siebie i naszych klientów. Ponieważ tak dobrze znam nasze dane, oznaczyłem coś, co wyglądało na pewne nieścisłości.

Spędziliśmy dwie godziny na badaniu i znaleźliśmy duże różnice między danymi z naszej witryny a danymi Google Analytics. Mówiąc dokładniej, rozbieżności dotyczyły interfejsu API danych i interfejsu Google Analytics.

Wiemy, jaki powinien być ten wskaźnik, a mimo to żadne z naszych źródeł danych nie jest zgodne. Problem polega na tym, że w modelu atrybucji jesteśmy ograniczeni do jednego zbioru danych. Możemy zignorować problematyczne dane, jeśli zamiast tego zastosujemy model marketingu mix, ponieważ można zebrać dane z innych systemów i powiedzieć nam, co się sprawdza.

Zanim przystąpimy do analizy, musimy dokonać inwentaryzacji. Przykład pokazuje, dlaczego przed użyciem modelu marketingu mix należy zebrać wymagania i dobrze zarządzać danymi. Jeśli nie wiesz, co powinny Ci powiedzieć dane, kompleksowa analiza nie pomoże.

Aby zrozumieć, nad czym pracujemy, możemy skorzystać ze schematu „5 Ps”, aby określić Twoje:

• Zamiar.
• Ludzie.
• Proces.
• Platforma.
• Wydajność.

Zamiar

W tym miejscu określisz, dlaczego chcesz zastosować model marketingu mix. Najlepszym sposobem na uporządkowanie myśli jest historia użytkownika.

„Jako [persona] chcę [chcę], więc [to]”.

Historia użytkownika mówi Ci, jakie są inne P.

• [Persona] mówi ci ludzie.
• [Chcę] informuje Cię o procesie i platformie.
• [To] mówi ci o wydajności.

Oto jak wygląda mój:

• Jako dyrektor generalny chcę wiedzieć, które z moich działań w zakresie marketingu cyfrowego skutkują sprzedażą, aby móc ustalić priorytety budżetu i zasobów.

W tym oświadczeniu mam wiele informacji. Rozbijajmy to dalej.

Ludzie

Oznajmiłem, że chcę zrozumieć dane, więc jestem pierwszą zaangażowaną osobą. Wiedząc, że nie jestem wyłącznie odpowiedzialny za gromadzenie i analizę danych, mogę założyć, że będę potrzebować zaangażowania mojego analityka. Będziemy również potrzebować naszych zasobów związanych z rozwojem biznesu, aby uzyskać dane dotyczące sprzedaży.

Proces

Oświadczyłem, że moim celem jest zrozumienie moich wysiłków i sprzedaży w zakresie marketingu cyfrowego. Jeśli chodzi o proces, to stwierdzenie mówi mi, że muszę zrobić kilka rzeczy. Muszę wiedzieć, w jaki sposób dane są gromadzone, z częstotliwością i w formacie. W tym miejscu muszę wdrożyć zarządzanie danymi, aby procesy gromadzenia danych nie były tym, co wstrzymuje prowadzenie modelu marketingu mix.

Kiedy już zidentyfikuję, z których systemów muszę wyodrębnić dane (w następnym kroku), mogę wrócić do procesów, upewniając się, że mogę wyeksportować potrzebne dane. Jeśli mi się to nie uda, będę musiał opracować i uwzględnić nowe procesy w ogólnym planie. Będę także musiał utworzyć proces czyszczenia i normalizacji danych po wyodrębnieniu w celu analizy danych z różnych źródeł.

Gdybym otrzymywał historię użytkownika od zainteresowanej strony, prawdopodobnie odrzuciłbym tę kwestię i poprosiłbym o bardziej szczegółowe ramy czasowe. To tutaj prawdopodobnie spędzisz większość swojego czasu, pomiędzy procesem a platformą.

Modelu marketingu mix można używać do analizowania danych z różnych źródeł. Źródła te mogą nie mieć tego samego formatu, dlatego należy utworzyć proces łączący je na potrzeby analizy. Im więcej danych chcesz wykorzystać z różnych platform, tym więcej procesów musisz opracować – zwłaszcza jeśli chcesz wielokrotnie uruchamiać model marketingu mix.

Platforma

Ponownie wykorzystując środek stwierdzenia, stwierdziłem, że moim celem jest zrozumienie moich działań w zakresie marketingu cyfrowego i sprzedaży. Dzięki temu wiem, z których platform muszę pobierać dane, ponieważ chcę zrozumieć dane sprzedażowe, które będą stanowić albo mój system CRM, albo program księgowy.

Chcę też zrozumieć moje wysiłki w zakresie marketingu cyfrowego. Oznacza to, że muszę najpierw poznać wszystkie taktyki marketingu cyfrowego, a następnie dowiedzieć się, które platformy mają dane, które mogę wyodrębnić. Na przykład LinkedIn skąpi w ekstrakcji danych, więc może to stanowić problem, jeśli jest to kanał, na którym mi zależy. Z łatwością mógłbym otrzymać dane z sześciu platform. Natomiast w przypadku modelu atrybucji zazwyczaj masz dane tylko z jednego lub dwóch źródeł.

Jeśli będę miał dobrze przemyślaną historię użytkownika, nie będę przytłoczony próbą zebrania danych ze wszystkich moich systemów. W mojej historii użytkownika czytamy: „cyfrowe wysiłki marketingowe”. Kiedy mam wiele kampanii i taktyk, mogę skupić się na kilku kanałach lub krótszym zakresie dat, aby ułatwić sobie obsługę.

Wydajność

To ostatni element historii użytkownika. Jeśli nie tworzysz historii użytkownika dającej wymierne rezultaty, spróbuj ponownie. W mojej historii użytkownika stwierdziłem, że chcę mieć możliwość ustalania priorytetów zasobów i budżetu. Cóż, to nie jest dobry wynik. Może to i prawda, ale nie jest to supermierzalne. Skąd będę wiedzieć, że to zrobiłem, traktując priorytetowo?

Zalecamy powrót do historii użytkownika i przepisanie jej, aby była bardziej precyzyjna. Inna wersja mogłaby brzmieć „w celu obniżenia wydatków na nieefektywne kanały i zwiększenia ich na skuteczną taktykę”.

Nie musisz robić People, Process i Platform w jakiejś szczególnej kolejności. Być może znasz platformy, które będą informować o procesie i ludziach. Ale nie pomijaj tych Ps. Jeśli pominiesz zbieranie wymagań i zarządzanie danymi, może to spowodować kosztowne błędy i marnowanie zasobów.

Patrząc wstecz na mój wstępny audyt, widzę, że mam dużo pracy do wykonania, zanim będę mógł rozważyć wprowadzenie modelu marketingu mix. Wiele zespołów będzie stosować model marketingu mix, wykorzystując kod i uczenie maszynowe. Posiadanie planu jeszcze przed rozpoczęciem pracy z kodem sprawi, że wykonanie będzie bardziej wydajne. Zamiast naprawiać problemy z danymi, możesz poświęcić czas na dopracowywanie i tworzenie planów działania.

Dobra wiadomość jest taka, że ​​mogę podzielić to na mniejsze, łatwiejsze do kontrolowania części. Potrafię tworzyć powtarzalne procesy w celu wyodrębnienia danych i ponownego uruchomienia modelu marketingu mix. Wybór tej trasy oznacza, że ​​wstępne opracowanie zajmie więcej czasu. Jednak proces będzie znacznie wydajniejszy, gdy będę musiał ponownie przeprowadzić analizę.

Wykorzystywanie modelowania marketingu mix w celu uzyskania kompleksowych spostrzeżeń

Model marketingu mix może być naprawdę potężną częścią Twojego portfolio analitycznego. Podczas pracy nad projektem dotyczącym danych ważne jest przygotowanie się na sukces. Gromadzenie wymagań i zarządzanie to część, którą wszyscy chcemy przyspieszyć, ale pójście na skróty nie jest tego warte. Poświęć trochę czasu na sporządzenie planu; Twoja analiza będzie znacznie bardziej wartościowa i możliwa do zastosowania.

Zajrzyj głębiej: czym są platformy atrybucji marketingowej i zarządzania wydajnością?