Подготовка к моделированию маркетинг-микса: что нужно знать

Видите ли вы больше «неназначенного» и «прямого» трафика в своей учетной записи Google Analytics, даже если вы осторожны с тегами UTM? Это связано с тем, что правила конфиденциальности данных защищают пользователей, посещающих ваш сайт.

Поскольку правила конфиденциальности данных ужесточаются, модели атрибуции могут с трудом оставаться точными и ценными. Многие используют Google Analytics 4 для моделирования атрибуции, но он не соответствует требованиям GDPR. Из-за этого модели атрибуции, подобные моделям Google Analytics, будут менее эффективными. Они не будут точно показывать, какие каналы работают. Именно здесь на помощь приходит моделирование маркетинг-микса.

В этой статье рассматривается растущая актуальность моделирования маркетинг-микса сегодня, его отличие от моделирования атрибуции и способы его эффективного использования в рамках стратегической структуры.

Сравнение моделей атрибуции и моделирования комплекса маркетинга

Моделирование атрибуции и моделирование комплекса маркетинга — это два разных подхода, используемых в маркетинговой аналитике для понимания влияния различных маркетинговых мероприятий на результаты бизнеса. Хотя оба они направлены на предоставление информации об эффективности маркетинговых усилий, они различаются по своим методологиям, масштабам и применению.

Моделирование атрибуции. Набор правил, определяющих, как присваивать ценность конверсиям. Эти модели используют цифровые точки взаимодействия на путях конверсии. Например, модель последнего касания присваивает 100 % ценности последней точке взаимодействия, непосредственно предшествующей конверсии. Существуют также модели первого касания, затухания во времени, линейные модели и модели, управляемые данными, и это лишь некоторые из них.

Моделирование маркетинг-микса. Метод анализа, который помогает маркетологам измерить эффективность своих маркетинговых и рекламных кампаний. Они могут видеть, как различные переменные способствуют достижению их целей. Целями часто являются доход, конверсии, заполнение форм или подписки.

Проще говоря:

• Модель атрибуции говорит вам, какая коммерческая или маркетинговая деятельность заслуживает внимания за то, что пользователь совершает определенное действие. В маркетинге мы часто используем отчеты по атрибуции, чтобы увидеть, какие действия привели к конкретным конверсиям. Например, мы можем узнать, привело ли открытие электронного письма к заполнению формы.
• Модель комплекса маркетинга представляет собой большую регрессионную модель. Модель регрессии пытается понять взаимосвязь между переменными. Примером этого могут быть погодные условия и доходы. Вы все еще можете попытаться понять, какие действия приводят к конверсиям, но модель маркетинг-микса позволяет ввести больше данных. Затем анализ может показать вам взаимосвязь между переменными. Когда погода солнечная, ваш магазин посещает больше людей, что приводит к увеличению продаж.

Оба важны для понимания вашего маркетинга. Вы также можете выполнить их с помощью машинного обучения и кодирования.

Как подойти к моделированию маркетинг-микса сегодня?

Чтобы избежать ошибок, организуйте свой анализ, прежде чем работать с этими сложными моделями. Например, недавно я просматривал несколько ежемесячных отчетов. Мы ведем отчеты по атрибуции для себя и наших клиентов. Поскольку я так хорошо знаю наши данные, я отметил некоторые неточности.

Мы потратили два часа на расследование и обнаружили большие различия между данными нашего веб-сайта и данными Google Analytics. В частности, расхождения были между API данных и интерфейсом Google Analytics.

Мы знаем, какой должна быть метрика, но ни один из наших источников данных не соответствует. Проблема в том, что мы ограничены одним набором данных для модели атрибуции. Мы можем игнорировать проблемные данные, если вместо этого воспользуемся моделью маркетинг-микса, потому что данные можно собрать из других систем, чтобы сказать нам, что работает.

Прежде чем мы приступим к анализу, нам необходимо провести инвентаризацию. В примере показано, почему вам следует собрать требования и обеспечить хорошее управление данными, прежде чем использовать модель маркетинг-микса. Если вы не имеете четкого представления о том, что должны вам сказать ваши данные, комплексный анализ не поможет.

Чтобы понять, с чем мы работаем, мы можем использовать структуру «5 Ps», чтобы определить:

• Цель.
• Люди.
• Процесс.
• Платформа.
• Производительность.

Цель

Здесь вы объясните, почему вы хотите использовать модель маркетинг-микса. Лучший способ организовать свои мысли — это пользовательская история.

«Как [персона], я [хочу], поэтому [это]».

Пользовательская история расскажет вам, какие еще Ps.

• [Персона] рассказывает вам людей.
• [Хочу] расскажет вам процесс и платформу.
• [Это] говорит о производительности.

Вот как выглядит мой:

• Как генеральный директор, я хочу понять, какие из моих усилий в области цифрового маркетинга приводят к продажам, чтобы я мог расставить приоритеты в бюджете и ресурсах.

В этом заявлении у меня много информации. Давайте продолжим разбирать это.

Люди

Я заявил, что хочу понять данные, поэтому я первый, кто в этом участвует. Зная, что я несу единоличную ответственность за сбор и анализ данных, я могу предположить, что мне понадобится участие моего аналитика. Нам также понадобится наш ресурс по развитию бизнеса, чтобы предоставить данные о продажах.

Процесс

Я заявил, что моей целью было понять мои усилия по цифровому маркетингу и продажам. С точки зрения процесса, это утверждение говорит мне, что мне нужно сделать пару вещей. Мне нужно знать, как собираются эти данные, как часто и в каком формате. Именно здесь мне необходимо обеспечить управление данными, чтобы процессы сбора данных не мешали работе модели комплекса маркетинга.

Как только я определю, из каких систем мне нужно извлечь данные (на следующем этапе), я могу вернуться к процессам, гарантируя, что смогу экспортировать необходимые данные. Если я не смогу, мне придется разработать и внедрить новые процессы в общий план. Мне также потребуется создать процесс очистки и нормализации извлеченных данных для анализа данных из разных источников.

Если бы я получал пользовательскую историю от заинтересованной стороны, я бы, вероятно, отказался и попросил бы более конкретные сроки. Именно здесь вы, скорее всего, проведете большую часть своего времени между процессом и платформой.

Вы можете использовать модель маркетинг-микса для анализа данных из разных источников. Эти источники могут иметь разный формат, поэтому необходимо создать процесс их объединения для анализа. Чем больше данных вы хотите использовать с разных платформ, тем больше процессов вам нужно будет разработать, особенно если вы хотите неоднократно перезапускать модель маркетинг-микса.

Платформа

Снова воспользовавшись серединой утверждения, я заявил, что моей целью было понять мои усилия по цифровому маркетингу и продажам. Это говорит мне, с каких платформ мне нужно извлекать данные, потому что я хочу понять данные о продажах, которые будут либо моей CRM, либо бухгалтерской программой.

Я также хочу понять свои усилия в области цифрового маркетинга. Это означает, что мне нужно сначала изучить все тактики цифрового маркетинга, а затем выяснить, на каких платформах есть данные, которые я могу извлечь. LinkedIn, например, скуп на извлечение данных, так что это может стать проблемой, если меня волнует этот канал. Я мог бы легко получить данные с полдюжины платформ. В то время как при использовании модели атрибуции у вас обычно есть данные только из одного или двух источников.

Если у меня есть хорошо продуманная пользовательская история, я не буду утомлен, пытаясь собрать данные со всех моих систем. В моей пользовательской истории говорится: «Усилия в области цифрового маркетинга». Когда у меня много кампаний и тактик, я могу сосредоточиться на нескольких каналах или более коротком диапазоне дат, чтобы было легче справиться.

Производительность

Это последняя часть пользовательской истории. Если вы не создаете пользовательскую историю с измеримым результатом, попробуйте еще раз. В своей пользовательской истории я заявил, что хочу иметь возможность расставлять приоритеты в ресурсах и бюджете. Ну, это не очень хороший результат. Это может быть правдой, но это не очень измеримо. Как я узнаю, что я сделал это, расставив приоритеты?

Рекомендуется вернуться к пользовательской истории и переписать ее, чтобы сделать ее более точной. Другая версия могла бы гласить: «Снизить расходы на неэффективные каналы и увеличить их на успешные тактики».

Вам не обязательно делать «Люди», «Процесс» и «Платформа» в каком-то определенном порядке. Возможно, вы знаете платформы, которые будут информировать о процессе и людях. Но не пропускайте эти Ps. Если вы пропустите сбор требований и управление данными, это может привести к дорогостоящим ошибкам и напрасной трате ресурсов.

Оглядываясь назад на свой первоначальный аудит, я вижу, что мне предстоит проделать большую работу, прежде чем я смогу рассмотреть возможность использования модели маркетинг-микс. Многие команды используют модель маркетинг-микса с использованием кода и машинного обучения. Наличие плана еще до того, как вы начнете писать код, сделает вашу работу более эффективной. Вместо того, чтобы исправлять проблемы с данными, вы можете потратить время на точную настройку и создание планов действий.

Хорошая новость в том, что я могу разбить его на более мелкие и более контролируемые части. Я могу создать повторяемые процессы для извлечения данных и повторного запуска модели маркетинг-микс. Выбор этого пути означает, что предварительная разработка займет больше времени. Однако этот процесс будет намного эффективнее, когда мне понадобится повторно запустить анализ.

Использование моделирования маркетинг-микса для комплексного анализа

Модель маркетинг-микса может стать действительно мощной частью вашего аналитического портфеля. При работе над проектом обработки данных важно настроиться на успех. Сбор требований и управление ими — это та часть, которую мы все хотим ускорить, но срезать путь здесь не стоит. Выделите время заранее, чтобы составить план; ваш анализ будет гораздо более ценным и действенным.

Копните глубже: что такое платформы маркетинговой атрибуции и управления эффективностью?