Uw marketingmeting nieuw leven inblazen in het tijdperk van privacy (of) voor betere besluitvorming

“ Uiteindelijk gaat het allemaal om snellere en betere beslissingen - gevoed door bruikbare inzichten. Causaliteitsmodellen maken dit mogelijk door de ontbrekende stukjes van de puzzel te leveren.”

Terwijl bestaande multi-touch attributiemodellen afbreken en falen, wordt de digitale arena vol kansen en inzichten binnen handbereik een digitaal zwart gat. Toch groeit in deze wereld van voortdurende verstoringen en veranderingen de behoefte aan op feiten gebaseerde besluitvorming. Meer dan 70% van de CMO's en marketingleiders is bijvoorbeeld nog steeds van mening dat ze de ROI van marketingcontactpunten niet effectief kunnen kwantificeren om hun budgetbeslissingen te sturen. Daarom moeten we nieuwe metrics en modellen creëren om aan te sluiten bij onze behoefte en honger naar data gedreven besluitvorming. We moeten onze modellen dus nieuw leven inblazen en een nieuwe gemodelleerde toekomst binnenstappen.

Waarom? Simpel gezegd kunt u met deze modellen het incrementele effect van uw marketingactiviteiten op KPI's zoals verkoop of merkverhoging uitleggen. Op een zeer granulair en actiegericht niveau. Interessant, toch? Laten we het wat verder uitleggen en onderzoeken.

Causaliteit, van nature echt omnichannel, identificeert een gebeurtenis als het directe gevolg van een andere gebeurtenis; het geeft het ‘wat’ en ‘waarom’ voor de resultaten van een marketing- of verkoopactiviteit. En kan zelfs de impact van onvoorziene gebeurtenissen zoals Covid in aanmerking nemen en verklaren.

Op causaliteit gebaseerde benaderingen tonen aan dat A (verandering van het marketingbudget) B (stijging van de verkoop) heeft veroorzaakt. Het aandeel van de stijging kan direct aan elk kanaal worden toegeschreven. Dit is cruciaal voor het maken van betere budgetbeslissingen over de marketingmix. Op causaliteit gebaseerde benaderingen helpen marketeers om de invloed van de ene activiteit op de andere te begrijpen, en hoe dit de prestaties beïnvloedt.

Een voorbeeld: Een op causaliteit gebaseerde aanpak zou kunnen bepalen dat 30% van de omzetstijging te danken was aan betaalde zoekuitgaven, terwijl 70% te danken was aan de ‘koop 1 krijg 1 gratis’ kortingsactie. Deze methode kan ook de relatie tussen de twee afzonderlijke activiteiten laten zien, en hoe dit de verkoop beïnvloedt, en aantonen welke optimalisaties het belangrijkst zijn.

Waar de klassieke MMM reports nooit bedoeld waren voor bijna real-time inzichten, maken causaliteitsgebaseerde benaderingen dat wel mogelijk. Met behulp van real-time vraagsignalen kunt u de directe impact laten zien die elke potentiële belangrijke business driver (media, prijs, merkvraagsignalen, concurrentie, promoties) heeft op de belangrijkste bedrijfsresultaten (zowel online als offline).
Ze koppelen de beslissingen die bedrijven moeten nemen aan de inzichten die nodig zijn om die beslissingen te ondersteunen.

Tot slot zijn er nog een paar extra voordelen verbonden aan causaliteitsmodellen:

Het bouwen van uw eigen model kan een ontmoedigende taak lijken. Gelukkig weet Artefact precies hoe we u op dit gebied kunnen helpen. Wij hebben met succes modellen geïmplementeerd en bedrijven geholpen bij de invoering ervan. En we hebben de cases om het te bewijzen.

Neem contact op via onze contactformulier of stuur ons een e-mail voor meer informatie over het model en hoe u het kunt implementeren.

PS: Zie hoe we al een aangepast causaliteitsmetingmodel hebben gebouwd voor Reckitt.