Co v článku najdete:
- Rozdíly mezi multi-touch atribucí a marketing mix modelingem
- Využití obou metod zvyšuje marketingovou efektivitu
- MTA poskytuje detailní pohled na digitální kampaně
- MMM zachycuje vliv offline médií a externích faktorů
- Obě metody mají své silné a slabé stránky
Skoro každý měsíc se setkávám s marketéry, kteří stojí před stejnou otázkou. Dodavatel nebo konzultant jim doporučí, že mají používat buď multi-touch atribucí (MTA), nebo marketing mix modeling (MMM). Často to zní, jako by šlo o dvě konkurenční metody a je potřeba zvolit jednu z nich.
Jenže to je problém. V posledních dvou letech se stále častěji objevuje názor, že MTA kvůli omezení cookies končí a budoucnost patří MMM. Celá debata se tak často zjednodušuje na otázku, kterou metodu si vybrat. Ale to je podle mě špatná otázka. MTA a MMM neřeší stejný problém. Stavět je proti sobě je podobné, jako se ptát, jestli je lepší mikroskop nebo dalekohled. Oba slouží k pozorování reality, ale každý z jiné perspektivy. Jakmile pochopíme, k čemu je která metoda určená, přestane být podstatné, která z nich je „lepší“. Důležitější bude, jak je používat společně.
K čemu se hodí atribuce
Multi-touch atribuce většinou nahrazuje velmi zkreslující last-click model. MTA sleduje jednotlivé interakce zákazníka se značkou během celé nákupní cesty a rozděluje zásluhu za konverzi mezi všechny důležité kontaktní body. Nespoléhá se pouze na poslední kliknutí, ale snaží se ukázat, jakou roli sehrály jednotlivé kanály a kampaně.
Právě tato granularita je jejím největším přínosem. Díky ní lze zjistit, že zákazník poprvé narazil na značku například prostřednictvím videa na Instagramu, o dva týdny později se vrátil přes brandové vyhledávání a nakoupil až po retargetingové kampani. Takové informace umožňují optimalizovat kampaně průběžně, ještě během jejich běhu.
Zkušenost z praxe navíc ukazuje, že nároky marketérů na detail, s jakým potřebují kampaně vyhodnocovat, postupně rostou. Když jsem v Roivenue v roce 2019 začínal, velké části klientů stačilo vyhodnocení na úrovni jednotlivých kanálů. Dnes je úroveň kampaní prakticky minimem a výjimkou nejsou ani klienti, kteří potřebují výsledky sledovat až na úrovni konkrétních kreativ.
A právě na této úrovni vzniká většina každodenních marketingových rozhodnutí. Mediální specialista nepřerozděluje rozpočty jednou za čtvrtletí. Dělá to každý týden, někdy každý den, na úrovni jednotlivých kampaní, cílových skupin nebo kreativ. Právě tady MTA poskytuje informace, které strategičtější metody nabídnout nedokážou.
Představme si zákazníka, který uvidí vaši reklamu na Facebooku, klikne na ni, ale nenakoupí. Druhý den si značku sám vyhledá přes Google a nákup dokončí. Last-click model připíše celý prodej organickému nebo brandovému vyhledávání. Facebooková reklama, která celý proces odstartovala, v reportu prakticky neexistuje. Právě kvůli tomu bývají dlouhodobě podhodnocené kampaně zaměřené na budování značky, jako je display reklama, video nebo brandové kampaně na sociálních sítích. V datech založených pouze na last-clicku vypadá jejich návratnost horší, než ve skutečnosti je. Kompletní atribuční model, který pracuje nejen s kliky, ale i s impresemi, dokáže férově porovnávat napříč všemi digitálními kampaněmi
Výhoda takto detailního pohledu se dobře ukazuje například při vyhodnocování efektivity jednotlivých umístění display reklamy. Oneplay například inzeruje širokou škálu svých pořadů a díky atribučnímu pohledu dokáže vyhodnotit, jak fungují konkrétní kombinace propagovaného pořadu a reklamního umístění. Zatímco některé přinášejí velmi dobré výsledky, jinde se reklama nevyplatí. Nemusí to přitom znamenat, že se na daných stránkách nepohybuje správná cílová skupina. Důvodem může být jednoduše to, že velká část těchto uživatelů už předplatné Oneplay má.
Kde MTA naráží na své limity a kdy se hodí MMM
To ale neznamená, že je MTA univerzálním řešením. Její největší síla, tedy schopnost sledovat jednotlivé zákaznické cesty, je zároveň její největší slabinou. Atribuce je z podstaty metodologie granulární taktický pohled, nepracuje tak dobře s inkrementalitou a je náchylná na kvalitu vstupních dat.
Navíc je MTA ze své podstaty především digitální metodou. Nedokáže spolehlivě zachytit vliv televizní reklamy, outdooru, tisku ani efekt silné značky šířené doporučeními zákazníků. Pokud významná část marketingového rozpočtu směřuje do offline kanálů, zůstává vůči nim do značné míry slepá. Právě v těchto oblastech přichází největší síla marketing mix modelingu.
Na rozdíl od atribučních modelů MMM nesleduje jednotlivé zákazníky ani jejich nákupní cesty. Pracuje s agregovanými daty a pomocí statistických modelů hledá vztah mezi marketingovými investicemi a obchodními výsledky v čase.
Díky tomu dokáže zachytit i to, co MTA ze své podstaty neumí - vliv offline médií, dlouhodobé budování značky nebo externí faktory, které ovlivňují výkon marketingu. Do výsledků zahrnuje například sezónnost, ekonomickou situaci, aktivitu konkurence nebo další okolnosti, které nemají přímou souvislost s jednotlivými kampaněmi, ale přesto významně ovlivňují výsledky. Protože MMM nepracuje s daty na úrovni jednotlivých uživatelů, není závislý na cookies ani na možnostech sledování zákaznických cest. Data potřebná pro marketing mix modeling jsou zkrátka snáze k dispozici.
Neznamená to však, že by jedna metoda byla přesnější než druhá. Každá je silná tam, kde druhá naráží na své limity. MTA nabízí detailní pohled na digitální kampaně a umožňuje jejich průběžnou optimalizaci. MMM poskytuje strategický pohled na celý marketingový mix včetně offline aktivit, ale potřebuje ke správnému fungování více než rok historických dat a výstupy téměř nikdy nejsou k dispozici “živě”, často naopak i s několikaměsíčním zpožděním. Granularita bývá přinejlepším na úrovni kanálu, někdy i celé platformy. o sobě proto nedokáže odpovědět na všechny otázky, které marketing řeší.
Rozdíl ve výsledcích MTA a MMM není problém, je to informace
Každý, kdo někdy porovnával výstupy MTA a MMM, ví, že jejich závěry se často neshodují. Kanál, který v atribučním modelu vypadá skvěle, může být podle MMM horší a naopak.
Jak zásadní může být správná interpretace těchto rozdílů, jsme nedávno viděli i u jednoho z našich klientů, když jsme porovnávali výsledky jeho interního MMM s daty z Roivenue. Samotná naměřená efektivita remarketingu vycházela v obou případech téměř shodně. Výsledky ostatních kanálů se však významně lišily, a tím se zásadně změnila i pozice remarketingu v celkovém srovnání. Zatímco podle jedné metodologie patřil mezi nejefektivnější kanály, podle druhé skončil jako nejméně efektivní.
Řada marketingových týmů vnímá takovou situaci jako problém. Považují to za chybu, kterou je třeba vyřešit. Tím se ale připravují o možnost svůj marketing lépe pochopit. Rozdíl mezi výsledky obou metod není sám o sobě chybou, ani známkou, že jedna z metod selhala. Je to informace o nějaké míře nejistoty. Každá metoda pracuje s jinými daty, jiným časovým horizontem i jinou úrovní detailu. Pokud se jejich závěry rozcházejí, je to příležitost k debatě, proč tomu tak je a co nám to o kanálu říká. Často jde také o situaci, kde je možné dosáhnout významného zlepšení.
Třetí pohled: inkrementální experimenty
Ve chvíli, kdy se MTA a MMM zásadně rozcházejí u důležitého marketingového rozhodnutí, přichází ke slovu inkrementální experimenty. Jejich princip je poměrně jednoduchý. Firma záměrně omezí nebo naopak navýší marketingovou aktivitu pouze v části trhu, regionu nebo cílové skupiny a následně porovná výsledky s kontrolní skupinou. Díky tomu lze mnohem spolehlivěji určit skutečný dopad konkrétní kampaně. Pro marketéry jde v praxi o jednu z nejpřímějších cest, jak si ověřit skutečný přínos konkrétní marketingové aktivity.
Experimenty samozřejmě nelze dělat u každé kampaně. Jsou časově náročné a dávají smysl především u významných investic nebo tam, kde se jednotlivé metody dlouhodobě rozcházejí. Právě proto by neměly být vnímány jako náhrada MTA nebo MMM. Jejich úkolem je pomoci rozhodnout tam, kde se ostatní přístupy neshodnou, a následně zpřesnit interpretaci jejich výsledků.
Problém moderního přístupu „stačí MMM a experimenty“
V poslední době se stále častěji objevuje názor, že s různými změnami v možnostech měření uživatelů a novými omezeními už atribuční modely ztrácejí význam. Argument zní jednoduše: sledování uživatelských cest je kvůli ochraně soukromí stále obtížnější, proto bude nejlepší kombinace marketing mix modeling doplněný o experimenty.
Na první pohled to dává smysl. MMM ukáže, jak rozdělit rozpočet mezi jednotlivé kanály, experimenty ověří, že jejich efekt je skutečný, a problém je vyřešen. Jenže tady vzniká zásadní mezera. MMM pomáhá dělat strategická rozhodnutí. Typicky pracuje s týdenními daty a aktualizuje se přinejlepším jednou za měsíc. Experimenty zase potřebují čas na přípravu i vyhodnocení a dává smysl je využívat jen u významnějších kampaní nebo investic.
Marketing se však neřídí jednou za čtvrt roku. Každý týden, často každý den, někdo rozhoduje, jestli upraví rozpočet konkrétní kampaně, změní cílení nebo vymění kreativu. Tato operativní rozhodnutí nezmizí, pořád se budou dělat podle dat, která jsou zrovna k dispozici. A když ta data nejsou dobrá, budou se rozhodnutí dělat hlavně na základě pocitu.
Pokud firma nemá k dispozici kvalitní atribuční pohled, sáhne marketér po datech, která má právě po ruce, po číslech z Google Analytics nebo přímo z reklamních platforem. Tato data mají dobře známé limity. Každá platforma má tendenci připisovat zásluhy sama sobě, část zákaznických cest vůbec nevidí a dochází k duplikaci reportovaných konverzí. Vzniká tak paradoxní situace. Strategická rozhodnutí jsou podložená kvalitním modelem, ale každodenní operativa pracuje s metrikami, o nichž víme, že poskytují zkreslený obraz reality. MMM ani experimenty proto nejsou náhradou za MTA. Řeší jinou úroveň rozhodování a nejlépe fungují společně.
Nejde o výběr jedné metody
Když se na celý problém podíváme z odstupu, ukáže se, že otázka „MTA, nebo MMM?“ vlastně nedává smysl. Vyspělé marketingové týmy dnes nestaví jednotlivé přístupy proti sobě, ale kombinují je.
MMM pomáhá rozhodovat o dlouhodobém rozdělení investic napříč celým marketingovým mixem a zahrnuje i offline kanály, které MTA nevidí. MTA naopak umožňuje průběžně řídit digitální kampaně a dělat každodenní rozhodnutí na úrovni jednotlivých aktivit. Experimenty pak představují nezávislou kontrolu ve chvíli, kdy si obě metody odporují nebo když je potřeba ověřit významné investice. Každý z těchto přístupů však má svá slepá místa, a právě proto dávají největší hodnotu ve chvíli, kdy se používají společně.
Co z toho plyne pro firmy
Ještě donedávna bylo MMM spojováno hlavně s nadnárodními značkami, které měly obrovské rozpočty a roky historických dat. Dnes už to tolik neplatí. Naopak i středně velké firmy a e-shopy mohou z kombinace MTA, MMM a experimentů výrazně těžit. Často dokonce více než velké korporace. Menší firmy dokáží reagovat rychleji a znalost konkrétních kanálů se koncentruje u menšího počtu lidí. Samotná příprava modelů tak často trvá mnohem kratší dobu. Prvním krokem přitom nemusí být složitý model ani rozsáhlý analytický projekt. Stačí přestat hodnotit jednotlivé kanály izolovaně podle toho, co o sobě samy vykazují. Právě to totiž vede k tomu, že firmy přesouvají rozpočty do kanálů, které se snadno měří, místo těch, které skutečně přispívají k růstu.
Pokud po vás někdo chce, abyste si vybrali mezi MTA a MMM, zkuste položit jinou otázku. Nejde o to, která metoda je lepší. Jde o to, jaké rozhodnutí právě potřebujete udělat. Pokud řešíte dlouhodobou strategii a rozdělení marketingového rozpočtu, bude klíčovou roli hrát MMM. Pokud potřebujete průběžně optimalizovat digitální kampaně, hodí se vám MTA. A pokud se jejich závěry rozcházejí u rozhodnutí, na kterém opravdu záleží, nastává chvíle pro experiment.
To zároveň neznamená, že firmy musí všechny tři přístupy zavést najednou. Smysluplnější je začít metodou, která řeší jejich aktuálně největší problém, a další přidávat podle toho, jak se jejich potřeby vyvíjejí. U řady našich klientů je například Roivenue prvním specializovaným nástrojem pro vyhodnocování efektivity marketingu. S kvalitnějším měřením se ale postupně objevují nové otázky, na které samotná atribuce odpovědět nedokáže. Setkáváme se přitom i s opačnou situací: Roivenue začnou využívat značky, které už řadu let pracují s MMM, ale postupně narážejí na nedostatek detailu při každodenním řízení kampaní a zároveň se nechtějí spoléhat pouze na reporting jednotlivých reklamních platforem.
Nejlepší marketingové týmy dnes nehledají jednu univerzální metodu ani jedno dokonalé číslo. Vědí, že každá metoda zachycuje jinou část reality. Skutečnou výhodu nezískávají tím, že si vyberou jednu z nich, ale tím, že dokážou všechny tři přístupy propojit a využít jejich silné stránky ve správný okamžik. Pokud po vás někdo bude chtít vybrat mezi mikroskopem a dalekohledem, možná je lepší odpovědět, že dobrý analytik využije oba.
Zdroj: mediaguru.cz