Op donderdag 18 mei Artefact in samenwerking met Google en Microsoft de London AI . Tijdens dit evenement deelden experts en opinieleiders op het gebied van artificial intelligence, digitale marketing en data hun visie op het nieuwe tijdperk van AI. Aleksandra Semenenko, directeur Data , deelde haar expertise over hoe AI marketeers AI de ROI van hun campagnes beter te meten en zo de tekortkomingen van eerdere modellen te vermijden;
In het voortdurend veranderende landschap van digitale marketing is het meten van het rendement op investering (ROI) een steeds grotere uitdaging geworden, vooral nu third-party cookies geleidelijk verdwijnen. Dit artikel gaat in op de moeilijkheden waarmee marketeers te maken hebben bij het bepalen van de optimale verdeling van advertentiebudgetten en belicht de manieren waarop de werkelijke marketing-ROI kan worden gemeten zonder third-party cookies.
Het veranderende marketinglandschap:
Nu de kosten stijgen en er nieuwe marketingkanalen ontstaan, zien marketeers zich genoodzaakt om meer uit te geven aan verschillende platforms. Het wordt echter steeds moeilijker data nauwkeurige data te verzamelen data de prestaties van elk kanaal afzonderlijk kunnen worden vastgesteld. Dit probleem doet zich voor op drie niveaus van schatting: gedetailleerde data, geaggregeerde modellen op kanaalniveau en het complexe gebied daartussenin.
"70% van de CMO's en marketingleiders geeft aan dat ze nog steeds niet in staat zijn om de werkelijke ROI van al hun digitale marketingcampagnes te meten." (Bron: Deloitte CMO Survey)
De juiste modellen kiezen:
Om de uitdagingen aan te pakken die voortvloeien uit beperkte data , kunnen marketeers kiezen uit twee modellen: op het traject gebaseerde of op trends gebaseerde modellen. Op het traject gebaseerde modellen bieden gedetailleerde inzichten en een nauwkeurig beeld van het gebruikersgedrag binnen geïntegreerde platforms zoals Amazon. Op hun beurt werken op trends gebaseerde modellen met geaggregeerde data, waardoor er weliswaar wat aan nauwkeurigheid wordt ingeboet, maar een meer geautomatiseerde en continue meetaanpak wordt geboden.
AI inzetten AI eerdere tekortkomingen te voorkomen:
Vanwege de inherente tekortkomingen van zowel de reis- als de trendgebaseerde modellen is het AI „MROI“-meetmodel ontwikkeld om de toenemende druk en uitdagingen in het medialandschap het hoofd te bieden. Dit model maakt gebruik van probabilistische Bayesiaanse methoden om de ROI te schatten op basis van historische data kanaalprestaties, waardoor marketeers data beslissingen kunnen nemen over budgettoewijzing en -optimalisatie. Door het MROI-model te implementeren, kunnen bedrijven hun efficiëntie verhogen, extra inkomsten genereren en hun kosten beter verdelen.
Testen voor succes:
Voor het lanceren van nieuwe initiatieven is een testkader nodig dat bestaat uit het definiëren van het zakelijke probleem, het vaststellen van de regio’s waar geëxperimenteerd gaat worden, het opstellen van een bijbehorende begroting en het analyseren van de resultaten. Deze aanpak stelt marketeers in staat om vertekening van de resultaten te voorkomen en zorgt voor een productief en wendbaar marketingteam.
Gebruikmaken van first-party- en second-party Data:
Gezien de beperkingen op het gebied van third-party data kunnen marketeers hun toevlucht nemen tot first-party data AI oplossingen. Door de kennis en mogelijkheden van platforms als Google en AWS te combineren, kunnen bedrijventargeting de ontwikkeling van creatieve content verbeteren. AI marketeers inzicht krijgen in de interesses en voorkeuren van gebruikers, wat leidt tot effectievere campagnes en betere marketingresultaten.
Samenwerken met complementaire bedrijven en het delen van second-party data steeds waardevoller geworden nu third-party cookies niet meer beschikbaar zijn. Algoritmen en data maken samenwerkingsverbanden mogelijk waardoor bedrijven elkaars doelgroepen kunnen benutten, wat leidt tot targeting nauwkeurigere targeting betere campagneresultaten.
Afmetingen:
Hoewel meten iets anders is dan activeren, kunnen marketeers de inzichten die ze uit metingen halen, integreren in hun activeringsstrategieën. Door hun boodschap, creatieve content en targeting stemmen targeting klantprofielen, kunnen bedrijven de impact van hun marketing maximaliseren en de effectiviteit van hun campagnes aantonen.
Conclusie:
Het meten van de werkelijke marketing-ROI zonder cookies van derden cookies een complexe opgave, maar zeker niet onmogelijk. Door gebruik te maken van strategische en tactische modellen, AI oplossingen te omarmen, testkaders te implementeren en samenwerkingen te bevorderen, kunnen marketeers vol vertrouwen hun weg vinden in het steeds veranderende digitale landschap. Ondanks de uitdagingen maakt het potentieel voor betere marketingprestaties en hogere inkomsten deze reis de moeite waard.
