Inkrementalität: Eine kochfreie Messlösung
Die bevorstehenden Beschränkungen für das Tracking von Verbraucherdaten und Cookies von Drittanbietern werden die Möglichkeiten der Werbetreibenden stark einschränken, Werbung auf die Nutzer/innen auszurichten, diese Werbung zu personalisieren, die Wirksamkeit zu messen und die Programmleistung zu optimieren. Auch eine Reihe anderer Taktiken, die in der Vergangenheit für die Branche selbstverständlich waren, werden dadurch eingeschränkt.
Das ist keine Vorhersage, dass es vielleicht passieren wird. Es wird passieren.
Der Bereich des Marketings, der von diesen Veränderungen am meisten betroffen sein wird, ist die Messung. Eine neue, "kochfreie" Lösung wird benötigt. Lies diesen kostenlosen Bericht, um zu erfahren, was dein nächster Schritt sein sollte.
Für die "datenlose" Zukunft des Marketings wird eine kochfreie Messlösung benötigt.
Der beliebteste Messansatz, den Marketingexperten erforschen, die Inkrementalität, basiert auf einem Test- und Lernkonzept. Ähnlich wie bei den naturwissenschaftlichen Experimenten, die wir alle in der Schule gelernt haben, setzen Marketingexperten Test- und Kontrollgruppen ein, um Elemente der Marketingkampagne (Kanal, Botschaft, Werbung usw.) einer Gruppe zu zeigen und der anderen nicht. Durch den Vergleich der Ergebnisse können sie den zusätzlichen Wert, den das Kampagnenelement auf die Leistung hat, besser verstehen.
Die Inkrementalität versucht nicht, alles zu erklären, was in deinen Programmen vor sich geht; sie liefert nur ein klares Ergebnis für das, was du beschlossen hast zu testen.
Erfahre mehr in diesem Bericht.
In diesem Bericht:
Lies noch heute diesen kostenlosen Bericht, um mehr über Inkrementalität zu erfahren und herauszufinden, ob sie eine praktikable Lösung für deine Marketingorganisation ist. In diesem Bericht erfährst du:
- Die Art und Weise, wie sich kochlose Inkrementalität von herkömmlichen Ansätzen wie MTA unterscheidet
- Wie Inkrementalität die größten Fragen des Marketings beantworten kann, die die MTA nie beantworten konnte
- Beispiele für inkrementelle Tests zum besseren Verständnis dieses Ansatzes