In der sich ständig weiterentwickelnden Medienlandschaft des Einzelhandels ist die Messung der Wirkung von Marketingkampagnen ein grundlegender, aber dennoch schwieriger Aspekt für Vermarkter. Um ihre Investitionen in die Einzelhandelsmedien zu maximieren, ist eine präzise, umsetzbare Messung erforderlich.
Einer der komplexesten Bereiche für die Marketingmessung ist die Frage, welche Kundenkonversionen wirklich inkrementell waren und welche Konversionen auch ohne die Marketingmaßnahme stattgefunden hätten.
Der Schlüssel zur Navigation in diesem komplexen Terrain liegt in der Kraft der Messung der Inkrementalität - einem Ansatz, der die zusätzlichen Verkäufe oder Einnahmen, die auf Marketingaktivitäten zurückzuführen sind, genau misst.
Und Medienvermarkter im Einzelhandel sind sehr daran interessiert, das Problem der Inkrementalität zu lösen. Unter Skai's 2023 State of Retail Media Umfrageauf die Frage, was das Investitionswachstum im Kanal bremsen könnte, Nachweis der Inkrementalität von Investitionen war eine der wichtigsten Herausforderungen, die genannt wurden. 
Die Effektivität des Messansatzes ist jedoch nur so gut wie die Instrumente, mit denen er gemessen wird. Und im Moment gibt es gibt es eine Menge Anbieter, die behaupten, Lösungen für die Inkrementalität zu haben. Medienvermarkter im Einzelhandel, die auf der Suche nach dem richtigen Partner für Inkrementalität sind, müssen einen Weg finden, um herauszufinden, welche Lösungen es wirklich gibt und welche Anbieter nur behaupten, sie hätten welche.
Durch die Verbindung von innovativer Technologie und verwertbaren Erkenntnissen bahnt Skai einen Weg in der Entwicklung der Einzelhandelsmedien für Vermarkter, die ihre Marketingbemühungen zu neuen Höhen führen wollen.
Heute unterhalten wir uns mit Kevin Weiss, VP of Retail Media bei Skai, der kürzlich über das Thema Inkrementalität in den Einzelhandelsmedien sprach.
5 Fragen zur Medieninkrementalität im Einzelhandel mit Kevin Weiss von Skai
Kevin präsentierte kürzlich auf einem Path to Purchase Institute Learning Labs Veranstaltung mit namhaften Vordenkern aus der Branche.
Im Webinar, Die Inkrementalität der Einzelhandelsmedien: Planning, Activation & Measurement Learning Lab + Roundtable Q&AKevin konzentrierte sich darauf, die komplexe Dynamik der Inkrementalität für Einzelhandelsmedien zu entmystifizieren, insbesondere bei der Planung, Aktivierung und Inkrementalität.
Wir haben uns mit Kevin unterhalten, um einige der Kernthemen zu vertiefen, die er auf der Veranstaltung des Path to Purchase Institute erörtert hat, darunter die Maximierung der Inkrementalität von Medieninvestitionen im Einzelhandel, die wichtigsten Wachstumsziele und die aktuellen Trends im Bereich der Einzelhandelsmedien. Außerdem ging er auf die wichtigsten Kennzahlen und die neuesten Methoden für das Testen der Inkrementalität von Einzelhandelsmedien ein.
1. Wie können Werbetreibende die Herausforderung meistern, die Inkrementalität in Einzelhandelsmedien nachzuweisen?
In den Medien des Einzelhandels bedeutet "Inkrementalität" für die verschiedenen Interessengruppen des Unternehmens unterschiedliche Dinge. Im Webinar des Path to Purchase Institute habe ich betont, dass der erste Schritt darin besteht, zu kontextualisieren, was Inkrementalität für jeden Stakeholder bedeutet.
Während es im Marketing eine Definition von "Inkrementalität" gibt, die sich auf Datenwissenschaft stützt, bezieht sie sich im Einzelhandel in der Regel darauf, jeden Dollar so effizient wie möglich auszugeben, um Wachstum zu erzielen. In dieser Welt der Einzelhandelsmedien ist es wichtig zu "beweisen", was inkrementell ist und was nicht. nicht was nicht inkrementell ist, in der Regel subjektiver als die objektive Datenwissenschaft, die mit der Prüfung der Inkrementalität verbunden ist.
"Im Medieneinzelhandel bedeutet Inkrementalität für verschiedene organisatorische Akteure unterschiedliche Dinge." - Kevin Weiss
Vielen Werbetreibenden wird es leicht fallen, die Inkrementalität nachzuweisen, nicht weil sie eine magische Lösung haben, sondern weil sie eine subjektive Meinung über das Konfidenzniveau haben, das erforderlich ist, um ihre Definition von Beweis zu erfüllen. Anderen Werbetreibenden wird es unmöglich sein, Inkrementalität nachzuweisen, nicht weil sie dazu nicht in der Lage wären, sondern weil sie die datenwissenschaftlichen Anforderungen, die Inkrementalitätstests an Werbetreibende stellen, nicht erfüllen können.
Ich schlage vor, die Einzelhandelsmedien als ein Umfeld zu betrachten, in dem Vermarkter in einem unvollkommenen Umfeld testen müssen, um zu testen. In diesem Sinne solltest du die Behauptungen, die du hörst, hinterfragen, dich darüber informieren, was Inkrementalität für jeden Stakeholder bedeutet, neue Datenquellen erschließen, Hypothesen aufstellen, Tests mit so viel wissenschaftlicher Strenge wie möglich durchführen und sicherstellen, dass Test- und Lernausgaben als eigener Posten in deinen Budgets enthalten sind.
2. Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung neuer Datenquellen zur Messung der Inkrementalität?
Zu den Vorteilen gehören die Möglichkeit, neue Hypothesen aufzustellen und/oder bestehende Hypothesen besser zu messen, das Potenzial, einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu erlangen, und die Möglichkeit, enger mit einem Partner oder Team zusammenzuarbeiten, das eine neue Datenquelle bereitstellt. Zu den Nachteilen gehören versunkene Kosten, die Opportunitätskosten, die entstehen, wenn man Ressourcen für eine unbewiesene Datenquelle statt für eine bewährte einsetzt, und das Risiko ungenauer oder irreführender Daten.
In einem Ökosystem wie den Einzelhandelsmedien, in dem die FOMO hoch ist, scheinen die Vorteile oft die Nachteile zu überwiegen, wenn es um die Nutzung neuer Datenquellen geht. Da ich selbst ein Opportunist bin, neige ich dazu, die Pro-Argumente ziemlich stark zu vertreten. Aber ich respektiere die Gegenargumente und denke, dass diese Stimmen bei der Diskussion über neue Datenquellen gehört werden müssen.
3. Kannst du das Konzept der Inkrementalitätswerte erklären und wie sie bei Prüfungen und Messungen verwendet werden können?
Inkrementalitäts-Scores sind eine berechnete Kennzahl, mit der vorhandene Daten auf eine neue Art und Weise gemessen werden, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Der inkrementelle Return on Ad Spend (iROAS) ist ein typisches Beispiel für einen Inkrementalitätsscore. Er definiert, was inkrementell ist und was nicht, indem er bestimmten Arten von Ausgaben oder Conversions unterschiedliche Werte zuweist.
Eine Möglichkeit, den iROAS von Retail Media Incrementality zu definieren, könnte darin bestehen, bei der traditionellen ROAS-Berechnung nur die New-to-Brand-Verkäufe (NTB) zu berücksichtigen.
Ein Werbetreibender könnte zum Beispiel entscheiden, dass nur New-to-Brand (NTB)-Kunden inkrementell sind und daher iROAS als NTB Ad-attributed Sales / Ad Spend definieren. Auf diese Weise kann der Werbetreibende - und die Stakeholder in seinem Unternehmen - leichter einschätzen, welche Investitionen den besten inkrementellen Ertrag bringen. Im Gegenzug kann der Werbetreibende leichter feststellen, welche Investitionen pausiert oder reduziert werden sollten, um die Inkrementalität zu erhöhen.
Einige Inkrementalitäts-Scores sind komplexer als dieses vereinfachte Beispiel, bei dem ein Werbetreibender einen Score auf der Grundlage des organischen Rangs eines Keywords vergibt, ob ein Keyword thematisch gebrandet/nicht gebrandet/nachfragend ist, wo eine Anzeige erscheint, welches Produkt beworben wird, welches Attributionsfenster angewendet wird, ob die Anzeige angeklickt oder das Produkt gekauft wurde und mehr. Komplexe Beispiele können viele verschiedene Gewichtungsskalen beinhalten.
Wenn Werbeinvestitionen an einem Inkrementalitäts-Score gemessen werden, ergeben sich daher große Abweichungen, die analysiert und/oder zur Optimierung der Ausgaben genutzt werden können. In der Regel werden Inkrementalitäts-Scores auf die vom Publisher zugewiesenen Conversions und Einnahmen angewandt (z. B. [Inkrementalitäts-Score] x = iROAS).
Eine weitere Möglichkeit, wie Vermarkter iROAS definieren können, wäre die Verwendung einer eigenen "Inkrementalitätskennzahl" für die Berechnung.
Skai unterstützt die Verwendung von inkrementellen Scores durch verschiedene Tools, darunter Custom Metrics, Custom Columns, Dimensions und Categories, Portfolio Subset Strategies und Bid-to-Custom-Metrics (d.h. ML Gebotsoptimierung auf Custom Metrics). Ich ermutige Werbetreibende, diese Strategien zu testen und zu messen, wie sich die Entscheidungsfindung mit Hilfe von Inkrementalitätswerten auf KPIs wie Sell-in und Sell-through auswirkt.
4. Wie wichtig ist Werbung, um das organische Ranking zu verbessern, und welche Strategien können dafür eingesetzt werden?
Eine allgemein beobachtete Philosophie in den Einzelhandelsmedien ist, dass Werbung das organische Ranking verbessert. Ich werde nicht sagen, dass ich dieser Philosophie zu 100 % zustimme oder nicht zu 100 % zustimme. Stattdessen glaube ich, dass Werbung das organische Ranking beeinflussen kann und dass Werbetreibende testen und lernen sollten, in welchem Umfang und in welchen Fällen sie das organische Ranking positiv beeinflussen können.
Meiner Erfahrung nach gibt es keine 1:1-Beziehung zwischen Werbung und organischem Ranking - das heißt, es gibt andere Variablen, die genauso wichtig (wenn nicht sogar entscheidender) sind wie Werbung, um zu bestimmen, wo ein Produkt in den organischen Suchergebnissen platziert wird.
Die beste Strategie ist es, die bestehenden organischen Rankings und Keyword-Ausgaben zu analysieren, deine Ziele zu definieren, deine Hypothese aufzuschreiben, einen Test zu machen, bei dem du keine anderen Variablen während des Tests änderst, den Test durchzuführen und deine Ergebnisse zu teilen. Wenn du mit einem Datenwissenschaftler oder einem erfahrenen Analysten zusammenarbeiten kannst, definiere einen Test, bei dem du ein hohes Maß an Vertrauen in die Testergebnisse hast.
Ich habe festgestellt, dass eine Kombination von Faktoren zum organischen Ranking in den Einzelhandelsmedien beiträgt. Titeloptimierung, Bildoptimierung, verbesserter Inhalt, Preis, Bewertungen/Reviews und Konversionen durch externen Traffic haben alle einen erheblichen Einfluss auf das organische Ranking. Wenn du an allen Faktoren gleichzeitig arbeitest, wirst du höchstwahrscheinlich eine Verbesserung des organischen Rankings erreichen.
5. Kannst du ein paar praktische Tipps für die Planung und Aktivierung der Inkrementalität in Einzelhandelsmedien geben?
Der erste praktische Tipp ist, ein Budget für Tests einzuplanen. In den Hunderten von Mediaplänen, die ich von Werbetreibenden gesehen habe, sehe ich nur äußerst selten Posten für "Testen und Lernen", was bedeutet, dass die meisten Werbetreibenden kein Geld für Tests vorsehen. Das soll nicht heißen, dass die Werbetreibenden nicht testen. Es ist jedoch eher eine Bestätigung dafür, dass die meisten "Tests" auf nicht-wissenschaftliche Weise durchgeführt werden, wobei die Zuweisungen innerhalb der Anzeigentypen oder Produktkategorien eher auf Subjektivität als auf wissenschaftlicher Datenbasis beruhen.
Der zweite praktische Tipp ist, bestehende Kampagnen zu bereinigen. Ich habe Hunderte von Amazon Ads-Konten geprüft und dabei festgestellt, dass 5-15 % der Anzeigenverkäufe aus markengebundenen Suchanfragen auf nicht markengebundene Kampagnen entfallen. Es kommt auch häufig vor, dass produktbezogene Anzeigen, die als "Nicht-Marke" oder "Kategorie" gekennzeichnet sind, auf ihren Produktseiten laufen, die eigentlich als "Markenkampagne" oder "defensiv" kategorisiert werden sollten. Werbetreibende, die Inkrementalitätsbewertungen einführen wollen, werden bei der Berechnung der iROAS wahrscheinlich falsch positive Ergebnisse erzielen.
Der dritte praktische Tipp ist, Holdout-Tests durchzuführen. Holdout-Tests sind in der Data Science Community der Goldstandard für Inkrementalitätsprüfungen. Dabei wird eine Testgruppe zu 100 % ausgeschaltet (d.h. die Ausgaben werden pausiert), während der Rest der Ausgaben (d.h. die Kontrollgruppe) unverändert bleibt. Es kann schmerzhaft sein, aber es ist eine hervorragende Methode, um die Auswirkungen von Werbung auf den Gesamtumsatz, das organische Ranking oder andere KPIs zu überprüfen, die du als Teil deiner Gleichung für die Inkrementalität von Einzelhandelsmedien in Betracht ziehst.
Skai's innovativer Ansatz für die schrittweise Vermarktung von Einzelhandelsmedien und
Die Retail Media Lösung von Skaiermöglicht es Marketern, digitale Kampagnen zu planen, durchzuführen und zu messen, die die Verbraucher dort treffen, wo sie einkaufen. Als Teil unserer Omnichannel-Plattform kannst du die Walled Gardens verbinden und Kampagnen bei über 100 Einzelhändlern, darunter Amazon, Walmart, Target und Instacart, sowie bei großen Publishern über Paid Search, Paid Social und Apps verwalten.
Zu den Ergebnissen der Kunden gehören:
- 461% Steigerung der Amazon Ads ROAS und 57% Steigerung des Seitenverkehrs für Bondi Sands
- 92%ige Steigerung des Share of Voice auf Amazon für eine Fortune 500 CPG-Marke
- 72% Umsatzsteigerung für VTech
- 1.390% Umsatzwachstum für Kamado Joe im Vergleich zum Vorjahr
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