Mit der rasanten Einführung neuer Kampagnentypen, Optimierungen, Anzeigenformate und Targeting-Möglichkeiten durch Publisher haben Werbetreibende nie dagewesene Möglichkeiten, Botschaften an ihre Zielgruppen zu vermitteln. Doch bei so vielen Möglichkeiten stehen Werbetreibende unter wachsendem Druck, schnell die Produkte und Methoden zu identifizieren, die das wertvollste Storytelling und die besten Geschäftsergebnisse liefern. Unterschiedliche Methoden der Zurechnung und Messung machen die Gleichung noch komplizierter - unterschiedliche Indikatoren für Wert und Umsatz können je nach Quelle widersprüchliche Aussagen machen. Wie können Marken fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen, um die Auswirkungen der verschiedenen Werbeinvestitionen auf ihr Geschäft zu prognostizieren?
Während Marken nach präziseren Methoden zum Nachweis der Wirksamkeit suchen, ist die Inkrementalität zu einem der heißesten Themen in der Online-Werbung geworden. In dieser Blogserie gibt das Skai Einblicke in mehr als fünf Jahre plattformübergreifende Inkrementalitätsmessung!
Ein aktuelles Beispiel für die Problematik, mit der sich Vermarkter konfrontiert sehen, ist die Unterscheidung zwischen programmatischen Display-, RLSA- und DPA-Retargeting-Strategien. Oder wie der branchenweite Hype um Videoanzeigen die Vermarkter dazu bringt, auf die Einnahmen zu achten, die durch ihre Investitionen in die Videoerstellung erzielt werden. In ähnlicher Weise hat die Allgegenwart von Mobile Targeting die Skepsis geweckt, dass viele Attributionstools diese Investitionen fälschlicherweise als solche erkennen. Die Werbetreibenden haben die vernünftige Aufgabe, die Inkrementalität neuer und aufkommender Kanäle im Vergleich zu bewährten Methoden zu bestimmen. Dennoch sind sich Marken nicht sicher, ob die verschiedenen Targeting-Strategien, Kanäle und Werbeformate wirklich inkrementell sind.
Bislang war die Werbebranche nicht in der Lage, Klarheit zu schaffen, und das Problem wird durch die Herausforderungen bei der Messung, die ummauerten Datenquellen, die Upper-Funnel-Metriken, die geräteübergreifende Annäherung und die Online- vs. Offline-Aktivitäten noch verstärkt. Selbst fortschrittliche Attributionslösungen haben Schwierigkeiten, die Auswirkungen bestimmter Taktiken auf das Geschäft zu isolieren, und wie bei jeder korrelationsbasierten Modellierung kann die Datenqualität über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Hier kommt der Inkrementalitätstest! Ein Inkrementalitätstest vergleicht den Umsatz oder relevante KPIs zwischen einer Testgruppe und einer Kontrollgruppe. Indem die Testgruppe einer Werbetaktik ausgesetzt wird und die Kontrollgruppe nicht, können Marketingexperten die betroffenen Variablen leicht isolieren, die unmittelbaren Auswirkungen auf das Geschäft eindeutig bewerten und die nächsten Schritte datengestützt und sicher formulieren.
Durch die saubere Unterteilung von Zielgruppen und Taktiken in Test- und Kontrollgruppen erhalten Werbetreibende die Gewissheit, dass alle geschäftlichen Auswirkungen das direkte Ergebnis ihrer eigenen Eingaben sind und nicht auf Fremdeinflüsse zurückzuführen sind. Dank fortschrittlicher KI-Technologie können Tests selbst bei geringem Volumen, kleinen Budgets und kurzen Zeitfenstern statistische Signifikanz erreichen. Außerdem ermöglicht eine kanalübergreifende Testmethodik die Messung und den Einblick in indirekte Auswirkungen der Werbetaktik - die Auswirkungen auf andere Werbetaktiken - was wir als "Halo-Effekt" bezeichnen. Das Beste daran ist, dass die Nutzer/innen die Auswirkungen auf das Geschäft mit Hilfe von konsistenten, vergleichbaren und koordinierten Datenquellen leicht nachverfolgen können, um Unklarheiten bei unterschiedlichen Modellierungen zu beseitigen.
Das Data-Science-Team von Skaitestet die Inkrementalität seit 2012 und hat eine Methodik entwickelt, die bewährte Testverfahren nutzt, die an eine Vielzahl spezifischer Anwendungsfälle für die Aufzugsmessung angepasst sind.
Weitere Informationen findest du in unseren Fallstudien zur Inkrementalität:
- Belk und iCrossing (Pinterest-Inkrementalität)
- Experian (Facebook-Inkrementalität)
Während unserer jährlichen K8-Konferenzhaben wir die Skai Testing Services vorgestellt, um Marketern den Einstieg in die Welt der Inkrementalität zu erleichtern, unterstützt von unserem erfahrenen Team von Research Marketern. Unser Team besteht aus Datenwissenschaftlern, die sich in verschiedenen Branchen auskennen und Erfahrung mit der Skalierung von Inkrementalitätstests über verschiedene Plattformen und Strategien hinweg haben. Wenn dein Team vor Herausforderungen in den Bereichen Testing, Attribution oder Messung steht, helfen wir dir gerne und würden uns freuen, mit dir ins Gespräch zu kommen!
Bleib auf dem Skai dran für den nächsten Blog in der Reihe Measuring Up über die 5 Lücken in der Attributionsmessung!