Modelarea mixului de marketing vs modelarea atribuirii: argumentele pro și contra
Publicat: 2021-10-06Majoritatea echipelor de marketing au un fel de problemă cu datele.
Fie nu au suficiente date, au prea multe, fie, cel mai frecvent, nu știu ce să facă cu ele.
Și de aceea, în această postare, vom evalua două dintre cele mai comune moduri în care companiile își pun în prezent datele de marketing la lucru: modelarea de atribuire și modelarea mixului de marketing.
Să ne scufundăm direct.
MMM vs MTA [webinar]
Urmăriți webinarul nostru despre modelarea mixului de marketing vs atribuire multi-touch pentru a afla mai multe.
Ce este modelarea atribuirii?
Modelarea atribuirii este procesul de stabilire a regulilor care determină cât de mult contribuie fiecare punct de contact de-a lungul călătoriei clientului la o vânzare. Acest lucru se face pentru a estima contribuția la venituri a marketingului.
Modelele obișnuite de atribuire multi-touch includ:
- Atribuire liniară: fiecare punct de contact (urmăribil) de-a lungul călătoriei clientului are o contribuție egală la venituri.
- Atribuire în timp: punctele de contact mai recente de-a lungul călătoriei clientului contribuie la venituri mai mult decât punctele de contact anterioare.
- Atribuire bazată pe poziție: primul și ultimul punct de contact contribuie la venituri mai mult decât punctele de contact din mijlocul călătoriei clientului.
Beneficiile modelării de atribuire
Pe hârtie, promisiunea modelării atribuirii este atractivă: îi ajută pe marketerii să analizeze călătoria clientului și să înțeleagă modul în care fiecare punct de contact contribuie la o vânzare. Teoretic, modelele de atribuire ar trebui să ajute specialiștii în marketing să-și aloce bugetele mai eficient canalelor, campaniilor și activităților care au cel mai mare impact asupra veniturilor.
Cu toate acestea, cuvântul cheie aici este teoretic . Să ne uităm la câteva dintre motivele pentru care modelarea de atribuire eșuează adesea la promisiunea sa.
Dezavantajele modelării de atribuire
1. Promisiunea falsă de urmărire 100%.
Să începem cu cea mai mare problemă: atribuirea multi-touch este construită pe o promisiune falsă că fiecare punct de contact de pe fiecare dispozitiv poate fi urmărit.
Problema este că acea promisiune a fost făcută cu rea-credință.
Pur și simplu nu am reușit niciodată să urmărim fiecare impresie și fiecare clic al fiecărei persoane. Și din motive legale, etice și tehnice, nu vom putea niciodată. De fapt, moartea cookie-ului și introducerea iOS 14 înseamnă de fapt că numărul de puncte de contact urmăribile este în scădere, ceea ce face atribuirea și mai dificilă.
Bara laterală: susținătorii atribuirii multi-touch ar argumenta aici că colectarea de date a aproximativ 70% din punctele de contact ale clienților este mai bună decât colectarea a 0% din acele date. Problema cu acest argument este că, indiferent cum îl tăiați, veți ajunge să supraevaluați canalele pe care le puteți măsura, de fapt. Și, ca rezultat, ați putea ajunge să luați niște decizii destul de groaznice care ignoră cele mai importante (?) 30% din călătoria dvs. client.
Atunci ce ar trebui să faci cu datele pe care le colectezi? Ei bine, vom ajunge la asta mai târziu.
2. Atribuirea măsoară clicurile — și numai clicurile
Motivul pentru care atribuirea nu reușește să țină cont de multe dintre punctele de contact de-a lungul călătoriei clientului este că modelele de atribuire măsoară de obicei clicurile și numai clicurile. Cu alte cuvinte, orice puncte de contact offline, rețele sociale întunecate și impresii sunt excluse complet din majoritatea modelelor.
Podcast-ul care l-a avut pe CEO-ul tău ca invitat? Neimputabil. Acea postare pe LinkedIn care nu a făcut legătura cu site-ul tău? Neimputabil. Acel grup Slack unde cineva v-a recomandat produsul? Ai ghicit: de asemenea, neimputabil.
Știind acest lucru și având o înțelegere generală a modului în care oamenii iau decizii, credeți că este în regulă să includem reclamele noastre Facebook și Google, vizitele pe paginile de destinație și înscrierile la seminarii web în modelele noastre de atribuire, dar nu ținem cont de recomandările personale de la colegi, podcasturi și postări pe rețelele sociale?
Nu? Nu am crezut.
3. Atribuirea este, de fapt, complet inventată
Aceste două puncte ne aduc clar la al treilea nostru: atribuirea este literalmente inventată.
După cum subliniază Tim Wilson într-un interviu recent, „modul în care facem atribuirea este de râs pentru oamenii de știință de date. Este absolut ridicol să alegi un model euristic de ultima atingere, prima atingere, decădere în timp sau curbă J inversă. Și asta din două motive: în primul rând, este foarte greu să urmărești o singură persoană în toate punctele de contact și, în al doilea rând, atribuirea ignoră, de asemenea, istoricul unei persoane cu marca.”
Din punct de vedere științific, cum ați demonstra că un anumit clic a avut un impact pozitiv – sau orice – asupra unei decizii de cumpărare? Sau că un punct de contact a avut o contribuție mai mare decât altul? Când te gândești la asta, vei realiza că modul în care am decis să alocăm creditul fiecărui punct de contact nu se bazează deloc pe nicio știință.
De fapt, în cele mai multe cazuri, s-ar putea argumenta că oamenii urmau să cumpere produsul nostru indiferent de (sau în ciuda) reclamelor noastre. Cu toate acestea, reclamele vor solicita un anumit credit pentru achiziție, deoarece, din punct de vedere tehnic, acestea au fost afișate clientului înainte de a face achiziția.
4. Numai vibrații bune
În cele din urmă, majoritatea modelelor de atribuire presupun că fiecare punct de contact are un impact pozitiv asupra deciziei de cumpărare. Acest lucru este evident problematic, având în vedere că oamenii pot ajunge să cumpere produse sau servicii cu care au avut interacțiuni negative.
Cu alte cuvinte, atribuirea multi-touch poate fi considerată ca datele echivalente cu pozitivitatea toxică.
Ce este modelarea mixului de marketing?
Modelarea mixului de marketing se referă la analiza statistică a datelor istorice de marketing și vânzări pentru a estima impactul pe care îl vor avea anumite activități de marketing viitoare asupra veniturilor (sau a oricărei alte variabile dependente). Acest lucru se face pentru a optimiza alocarea bugetului de marketing către canalele și campaniile potrivite.
Beneficiile modelării mixului de marketing
Spre deosebire de atribuirea multi-touch, modelarea mixului de marketing se concentrează pe analiza intrărilor (gândiți-vă la bugete și canale) în relație cu rezultatele (gândiți-vă la venituri sau la cunoașterea mărcii), folosind metode statistice în loc de un lanț slab de acțiuni ale clienților urmăribile.
Cu alte cuvinte, scopul nu este de a construi un model cuprinzător al călătoriei clienților, ci mai degrabă de a înțelege rolul pe care fiecare canal și campanie îl joacă în succesul general al afacerii.
În plus, modelarea mixului de marketing se bazează pe știință reală și validă. MMM este o regresie liniară aplicată, care poate fi mult mai ușor de măsurat în mod fiabil, deoarece toate intrările sunt cunoscute.
În cele din urmă, spre deosebire de MTA, MMM va lua în considerare și impactul negativ asupra veniturilor anumitor canale, campanii sau active.
Sună grozav pe hârtie, nu? Cu toate acestea, asta nu înseamnă că modelarea mixului de marketing nu are propriile probleme.
Dezavantajele modelării mixului de marketing
1. Pentru ca modelarea mixului de marketing să funcționeze, aveți nevoie de un buget relativ mare
Poate cea mai mare problemă cu modelarea mixului de marketing este că începe să aibă sens abia atunci când compania dvs. atinge o anumită scară - și bugetul media. Acest lucru se datorează faptului că trebuie să creați variabilitate în mixul dvs. de marketing pentru a începe cu adevărat să vedeți impactul fiecărui canal și campanie.
De exemplu, dacă cheltuiți doar 1.000 USD pe lună pe reclame, este puțin probabil să observați un efect semnificativ, indiferent de modul în care împărțiți bugetul între diferitele canale, tipuri de anunțuri și reclame.
2. MMM-urile ignoră de obicei contrafactualul
Cealaltă problemă majoră cu modelarea mixului de marketing tradițional este că ignoră contrafactualul. Cu alte cuvinte, nu este obișnuit să se includă grupuri de control sau teste de incrementalitate în modelarea mixului de marketing.
În schimb, majoritatea modelelor de mix de marketing se concentrează pe populația globală (în sens statistic), ceea ce face dificilă înțelegerea impactului real al modificărilor pe care le faci asupra alocării bugetului și mixului de canale.
Cu toate acestea, nu există nimic în regulamentul care să spună că nu puteți combina MMM cu studii de control randomizate pentru a vă face descoperirile mai de încredere.
3. Accentul excesiv pe conversii
În cele mai multe cazuri, MMM-urile vor subpondera activitățile de creștere a conștientizării în partea de sus a pâlniei. Acest lucru se datorează faptului că majoritatea MMM-urilor privesc veniturile ca variabilă dependentă și cheltuielile ca variabilă independentă.
Cu alte cuvinte, dacă contribuția dvs. este cheltuieli de marketing, rezultatul dvs. nu poate fi conștientizarea mărcii.
Cu toate acestea, puteți, desigur, atenua această problemă făcând conștientizarea mărcii ca variabilă dependentă.
4. MMM devine dificil într-un mediu B2B
La fel ca și atribuirea multi-touch, modelele de mix de marketing sunt, de asemenea, mai ușor de implementat în mediile B2C decât în B2B.
Acest lucru se datorează faptului că MMM-urile presupun că populația este omogenă - și nu este compusă din roluri și personaje diferite cu obiective, provocări și priorități unice.
Acest lucru, totuși, nu înseamnă că modelarea mixului de marketing nu poate funcționa într-un cadru B2B. Înseamnă doar că implementarea acestuia va fi puțin mai dificilă.
MMM vs MTA: scorul final
Pe scurt, modelarea mixului de marketing este o soluție mult mai bună pentru cei care au buget și mijloace pentru aceasta.
Și dacă nu, s-ar putea să vă fie mai bine cu testarea A/B simplă și optimizarea ratei de conversie decât modelarea de atribuire. Asta cu excepția cazului în care poți fi relativ sigur că modelul tău de atribuire captează date despre cele mai importante puncte de contact.
La urma urmei, uneori este mai bine să acționezi pe baza unor date limitate decât să construiești un model complex care îți oferă doar o fracțiune din adevăr.
Aflați mai multe despre MMM vs MTA
Urmărește webinarul nostru cu Proof Analytics, unde ne aprofundăm beneficiile și dezavantajele atribuirii multi-touch și modelării mixului de marketing.