Die Vermarkter werden die Inkrementalität zunächst wegen ihres kochfreien Charakters annehmen, aber sie werden feststellen, dass ihre Vorteile selbst die besten Ergebnisse der Multi-Touch-Attribution in ihrem Marketingmessprogramm dramatisch übertreffen. Marketing-Messprogramm übertreffen.
Wie ich in einem früheren Beitrag geschrieben habe, Marketing-Messung kann sich nicht auf einzelne Customer Journeys verlassen: Inkrementalität ist die Lösung, werden die bevorstehenden Beschränkungen für Cookies von Drittanbietern die Möglichkeiten der Vermarkter/innen stark einschränken, Verbraucher/innen anzusprechen, Werbung zu personalisieren, die Effektivität zu messen, die Leistung von Programmen zu optimieren und eine Reihe anderer Taktiken, die in der Vergangenheit für die Branche selbstverständlich waren.
Das ist keine "Vielleicht wird das passieren"-Vorhersage. Google ist entschlossen, Cookies von Drittanbietern abzuschaffen. Sie haben bereits erklärt, dass es nicht nur darum geht, wie Chrome Daten sammelt. Ihr Plan ist es, alle Versuche der Industrie oder von Anbietern zu blockieren, ihre Richtlinien mit anderen ID-Programmen zu umgehen.
Wenn es um ein Marketing-Messprogramm geht - der Schlüssel zur Leistungsoptimierung - müssen alte Modelle wie die Multi-Touch-Attribution (MTA) durch kochfreie Lösungen wie die Inkrementalität ersetzt werden. Um mehr über diese Methode zu erfahren, lies Der wichtigste Unterschied zwischen Inkrementalität und Multi-Touch-Attribution (MTA).
Die Umstellung von Multi-Touch-Attribution - etwas, das die meistenwovon die meisten Marketer eine Menge wissen-und zur Inkrementalität-etwas, worüber die meisten Marketer nur sehr wenig wissen-kann eine schmerzhafte Umstellung sein. Ich habe zwar einen Change Management Plan entwickelt habe, um denjenigen unter euch zu helfen, die zur Inkrementalität übergehenHeute möchte ich die Seite der MTA umdrehen und dir helfen, besser zu verstehen, wie das Leben in der Inkrementalität aussehen wird.
MTA = nachlaufende Daten vs. Inkrementalität = führende Erkenntnisse
Bei der Multi-Touch-Attribution ändert sich an der Art und Weise, wie Vermarkter Medien planen und kaufen, eigentlich nicht viel. In einer perfekten Welt verfolgen MTA-Lösungen alle Berührungspunkte der Marke mit einzelnen Nutzern über alle Kanäle hinweg, um eine eine einheitliche Sicht auf den Kunden. Um auf ein Beispiel zurückzukommen, das ich schon mehrfach genannt habe, hier ein einfacher Weg des Nutzers zur Konversion, wie er über eine Woche hinweg mit verschiedenen Marketingmaßnahmen interagiert, bevor er schließlich auf der Website konvertiert:
Da jeder Kanal nur seine einzelnen Expositionen verfolgen kann, können die Kanalverantwortlichen nur den Beitrag ihres Kanals zur Konversion messen. In diesem Beispiel für ein Marketing-Messprogramm würde der Facebook-Vermarkter in seiner Plattform sehen, dass ein Anzeigenklick am Mittwoch den Verkauf am Samstag ausgelöst hat, ein YouTube-Vermarkter würde sehen, dass ein Video am Dienstag den Verkauf ausgelöst hat, und ein E-Mail-Vermarkter würde denken, dass sein E-Mail-Brief am Montag den Verkauf ausgelöst hat.
Die Multi-Touch-Attribution sollte dieses Problem lösen, indem sie alle Kanäle berücksichtigt, eine einheitliche Sichtweise bietet und dann intelligente Berechnungen anwendet, um zu bestimmen, wie viel von den 150 Dollar Verkaufserlös den einzelnen Kanälen zugerechnet werden sollte.d.h. die Facebook-Werbung könnte 20 Dollar erhalten, die YouTube-Werbung 10 Dollar, die E-Mail 25 Dollar und so weiter.
Das eklatante Problem dabei ist natürlich, dass es praktisch unmöglich ist, JEDE Marketingmaßnahme zu verfolgen. Was ist mit Offline-Medien wie Fernsehen, Radio, Printmedien, Plakatwänden usw.? Oder mit anderen digitalen Anzeigen, die nicht erfasst werden können? Wenn es tatsächlich 10 Werbekontakte gab, das MTA-System aber nur 5 erfasst, ist die Rechnung natürlich absolut fehlerhaft. Und was noch wichtiger ist: Was ist, wenn eine Werbeeinblendung keinen zusätzlichen Wert für den Verkauf hatte? Die MTA wird versuchen, Anerkennung zu geben, wo keine Anerkennung fällig ist.
Befürworter der MTA argumentieren, dass die Erkenntnisse richtungsweisendaber das ist nur eine nette Umschreibung dafür, dass der Ansatz fehlerhaft ist. Und mit dem Wegfall der Cookies von Drittanbietern wird es noch schwieriger, eine einheitliche Sichtweise zu bieten, und der fehlerhafte Ansatz wird praktisch hinfällig (außer in einigen wenigen speziellen Anwendungsfällen).
Befürworter der MTA argumentieren, dass die Erkenntnisse richtungsweisend sind, aber das ist nur eine nette Umschreibung dafür, dass sie fehlerhaft sind.
Auf der anderen Seite beruht die Inkrementalität auf einem Testen und Lernen Ansatz. Wie bei den naturwissenschaftlichen Experimenten, die wir alle in der Mittelschule gelernt haben, verwenden Marketingexperten Test- und Kontrollgruppen, um Elemente der Marketingkampagne (Kanal, Botschaft, Werbung usw.) einer Gruppe zu zeigen und der anderen nicht. Durch den Vergleich der Ergebnisse können sie besser verstehen, welchen Wertzuwachs den das Kampagnenelement auf die Leistung hat.
Der Hauptvorteil besteht darin, dass die Inkrementalität die Test- und die Kontrollgruppe miteinander vergleicht. Dadurch werden alle Nuancen und Feinheiten der individuellen Expositionsverfolgung, die bei der Multi-Touch-Attribution so leicht übersehen werden können, negiert und die kausale Wirkung deiner Medieninvestitionen offengelegt. Inkrementalität sagt einfach aus, "Dein Geschäft ist X größer (oder nicht), weil die getestete(n) Taktik(en) eingesetzt wurde(n)." Sie versucht nicht, alles zu erklären, was in deinen Programmen vor sich geht, sondern liefert einfach ein klares Ergebnis für das, was du beschlossen hast zu testen.
Hier haben wir also den wichtigsten funktionalen Unterschied zwischen dem MTA- und dem Inkrementalitäts-Ansatz bei der Marketingmessung:
- Wie ein Rückspiegel ist die Multi-Touch-Attribution eine passiver, nachlaufender Datensatz die Marketer nutzen, um vergangene Kampagnen zu verstehen und nachfolgende Programme besser zu planen.
- Wie eine Frontscheibe ist die Inkrementalität ein vorvermittelter, führender Datensatz die Vermarkter nutzen, um brennende Fragen zur Wirksamkeit von Programmen zu beantworten, damit sie aktuelle Programme verbessern können.
Leben unter Inkrementalität: eine tiefere Verbindung zwischen Medien und Messung
Ein Test- und Lernansatz wie die Inkrementalität erfordert einen strengeren Prozess als die MTA. Praktiker müssen ihre Tests planen, sie nach Prioritäten sortieren, durchführen und die Ergebnisse analysieren. Dann können sie intelligentere, datengestützte Entscheidungen über die Budgetzuweisung, kreative Botschaften, Angebote und andere Entscheidungen treffen, die dazu beitragen können, die Wirksamkeit ihrer Programme zu verbessern, bevor sie beginnen.
Inkrementalitätstests können die wichtigsten Lücken im Verständnis der Marketingaktivitäten aufdecken , bevor die Kampagne läuft. Auf diese Weise können Marketer mit einer optimierten Kampagne beginnen und die Ergebnisse im Laufe der Kampagne durch In-Flight-Optimierung noch weiter verbessern.
Eine ehrliche Einschätzung ist also, dass Inkrementalität mehr Zeit und Mühe erfordert als MTA.
Aber hier ist der gute Teil und warum es sich lohnt...
Da Inkrementalitätstests methodisch geplant werden müssen, gibt es ein gewisses Maß an vorausschauender Erkenntnisgewinnung, das im Wesentlichen zwingt Vermarkter dazu zwingt, eine engere Verbindung zwischen ihren Medien und ihrer Messung herzustellen. Du musst dir genauer überlegen, was du messen willst und wie du die Tests am besten durchführst, um die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen.
Wenn überhaupt, hat die MTA unsere Faulheit als Vermarkter begünstigt. Mit der Inkrementalität werden die Vermarkter eine engere Verbindung zu den beiden Seiten - Medien und Messung - haben, was für die meisten der ideale Zustand sein dürfte.
Plane deine Experimente, identifiziere deine brennendsten Messfragen und teste sie dann
Welche Fragen sind es wert, mit Inkrementalität getestet zu werden?
Hier sind einige der beliebtesten und brennendsten Fragen, die wir von Marketingfachleuten gehört haben und die sie mit Inkrementalitätstests beantworten wollen:
- Erzielt dieser Kanal einen zusätzlichen Wert oder wären diese Umsätze auch so zustande gekommen?
- Welche Auswirkungen hat ein Kanal auf einen anderen? Wenn ich mehr in einen Kanal investiere, hilft das einem anderen?
- Wie hoch ist die optimale Investitionshöhe für einen bestimmten Kanal? Geben wir zu viel oder zu wenig aus?
- Welche Auswirkungen haben die Taktiken der oberen Ebene auf die Aktivität im unteren Trichter?
- Wie unterstützen meine Offline-Medien meine Online-Medienleistung? Und andersherum?
- Sind meine Werbeaktionen und Verkäufe den Rabatt wert, den ich anbiete, oder lasse ich nur Geld auf dem Tisch liegen?
Das sind Fragen, die die MTA einfach nie konsequent beantworten konnte. Und wenn doch, dann können die bekannten Mängel dieses Ansatzes Fragen zur Genauigkeit aufwerfen. Kein Vertrauen in deine Messlösung zu haben, kann sogar schlimmer sein, als gar keine Messlösung zu haben.
Hast du Angst, dass dein Marketing-Messprogramm unterbrochen wird?
Das Schlimmste, was du im Moment tun kannst, ist zu warten.
Das Ende der Drittanbieter-Cookies steht unmittelbar bevor. Der Impact Navigator vonSkai ist eine Plattform für inkrementelle Tests, die als technische Grundlage für dein Programm zur kochfreien Messung dienen kann. So leistungsfähig Inkrementalitätsexperimente und -messungen auch sein mögen, ihre Durchführung war in der Vergangenheit unglaublich ressourcenintensiv. Impact Navigator ist eine Serviceplattform, die es Vermarktern und Unternehmen ermöglicht, die inkrementelle Wirkung von Werbetaktiken auf ihre On- und Offline-Geschäftskennzahlen zu messen.
Wenn du mehr über Inkrementalität erfahren und Impact Navigator selbst ausprobieren möchtest, kontaktiere uns bitte, um eine kurze Demo zu vereinbaren.
Auch wenn du noch nicht bereit bist, umzusteigen, ist es eine gute Idee, sich über die Angebote zu informieren, damit du dir Gedanken darüber machen kannst, wie du mit den kommenden Änderungen an der MTA umgehst und eine möglichst fundierte Entscheidung treffen kannst.
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