Storebror ser deg, sier Datatilsynet bekymret. Vi er for alvor på vei inn i big-data epoken på nett. Sanntids kundeinnsikt gjør det mulig å ta smartere og mer effektive beslutninger, sier datadrevne markedsførere. Tidligere investerte markedsførere basert på antagelser og hypoteser. De aller fleste hypoteser stemmer ikke med virkeligheten. Innsamling og analyse av data vil enten bekrefte eller forkaste hypotesen. Dette gir digitale markedsførere både innsikt og forsprang på konkurrenter som sakker akterut.
Innsamling av data gir oss innsikt og en dypere forståelse av brukernes adferd på nettet. Dette er spesielt viktig i en tid hvor alle markedsførere opplever at brukernes adferdsmønster er i konstant endring. I digital markedsføring benyttes A/B testing og randomiserte, kontrollerte eksperimenter for å bevise effekt i en verden full av tilfeldigheter.
All markedsføring starter med en god idé. Vi har en antagelse om hva kundene vil respondere på. Den kreative ideen starter og uttakene kan bli en kampanje som publiseres i mange ulike kanaler. Alle kampanjer i digitale kanaler kan testes. Vi kan måle hvilket innhold som treffer målgruppen best. Dermed kan hypotesene våre bekreftes eller avkreftes. Dette gir oss ny og verdifull innsikt om kundene. Underveis kan vi også bevise effekten av en endring. Dette kaller vi A/B testing. Innsamlingen av data vil gi oss ny innsikt til å forstå brukernes adferd på nett.
Mer enn halvparten av store annonsører bruker siste-klikk attribusjon til å fastslå hvilken mediekanal som har størst innflytelse på konverteringen. Andre markedsførere foretrekker første klikk. Det finnes utallige enkle attribusjonsmodeller. De har alle til felles at de gir et forenklet bilde av virkeligheten. Siste-klikk modellen overvurderer betydningen av hva som skjer i enden av konverteringsbanen og ignorerer betydningen av de kanalene som utvikler merkevarekjennskap. De enkle attribusjonsmodellene gir et feilaktig innrykk fordi de har en forhåndsdefinert vekting av hver enkelt faktor. Dette gir en forutinntatt skjevhet. Dermed vil de aldri være presise nok til å representere mangfoldet i mediemiksen og brukernes utallige konverteringsbaner.
Disse svakhetene ledet til utviklingen av den algoritmiske attribusjonsmodellen som ESV Digital i dag benytter. Basert på spillteorien til den amerikanske Nobelpris-vinnende økonomen og matematikeren Lloyd Shapley ønsket ESV å analysere effekten av hver enkelt mediekanal i konverteringsprosessen helt uten forutinntatte betingelser. Modellen er basert på en ren statistisk analyse av upartiske data og annonsøren eller mediehuset får dermed ingen skjevheter i analysen som presenteres. Modellen måler effekt på tvers av ulike mediekanalene og på tvers av enheter som desktop, nettbrett og mobil.
Googles The Customer Journey to Online Purchase viser at 64 prosent av den totale omsetningen til amerikanske selskaper, uansett bransje, kommer fra kjøp basert på mer enn én handling på nettet. Dermed blir det viktig å skjønne samspillet mellom de mediekanalene som leder til et kjøp.
5 grunner til at innsikt trumfer intuisjon i digital markedsføring
1. Måle betydningen til hver enkelt kanal
Datadrevet attribusjon måler samspillet mellom de ulike digitale mediekanalene. Til dette benyttes spillteori utviklet av den kjente amerikanske matematikeren og økonomen Lloyd Shapley. Han fikk Nobels pris innen økonomi for sin spillteori i 2012. Alle berøringspunkter fra en nettbruker gis en verdi som tilsvarer den reelle innvirkningen dette har på en konvertering. Tradisjonelt har ikke annonsørene fått denne innsikten, fordi dataene har vært låst til siloer (multikanal-markedsføring). Markedsføringen gjennomgår store endringer. De dyktigste markedsførerne er tilgjengelig i flere mediekanaler og skaper en sømløs kjøpsprosess.
2. Forstå samspillet og synergien mellom de ulike mediekanalene
Datadrevet attribusjon gir annonsøren svar på hvordan flere berøringspunkter kan påvirke nettbrukernes reise frem til endelig konvertering. Dette er verdifull innsikt for alle digitale markedsførere. Vi vet at nettbrukerne møter mange markedsføringsbudskap – på tvers av flere kanaler – før de gjør sin konvertering.
3. Beregne nøyaktig ROI
Datadrevet attribusjon gir nøyaktig sporing, og annonsørene kan ved hjelp av teknologien ta bedre beslutninger når budsjettet skal fordeles. Annonsørene vil også få en dypere forståelse og innsikt i hvordan de ulike kanalene bidrar til det endelige resultatet. Denne innsikten representerer helt nye muligheter for dagens annonsører.
4. Forstå kundene bedre
Sporadiske kunder og kunder som stadig vender tilbake fortjener ikke nødvendigvis den samme oppmerksomheten. Datadrevet attribusjon tar hensyn til dette slik at medieinvesteringer og innsats for å øke konverteringer rettes mot de viktigste kundene. Markedsføring og CRM-strategier kan dermed tilpasses hver enkelt kunde.
5. Forstå konverteringsbanene
Modellen analyserer de ulike konverteringsbanene og nettbrukernes beslutningssykluser. Dette gir en bedre forståelse for hva som er ideell frekvens for hvert enkelt berøringspunkt og hvilke øyeblikk som er er mest avgjørende for at en konvertering finner sted. Som et resultat av disse analysene er det mulig å optimalisere både medieinvesteringene og kampanjeplanleggingen. Ved hjelp av algoritmer kan vi fange opp nøyaktig og detaljert innsikt om kampanjeresultatene samt informasjon om hvilke kanaler som er mest innflytelsesrike i forhold til konvertering, hvilke annonser som fungerer best i forhold til demografiske segmenter og hvilke kreative budskap som engasjerer et bestemt publikum.
