I big data continuano a diventare sempre più grandi con l'aumento del numero di dispositivi che utilizziamo quotidianamente e confondono gli addetti al marketing alla ricerca della misura più accurata del ritorno sugli investimenti di marketing (ROI). Ma invece di una singola misura, un approccio multi-modello può essere la migliore possibilità per gli operatori di misurare l'impatto completo dell'efficacia del marketing.
Nielsen’s president of global MROI solutions, Ross Link, recently shared findings from the Digital Media Consortium (DMC) II at Re!Think 2016 about how such an approach can help fill the gaps inherent in big data today. However, this strategy isn’t one size fits all—the type of data a marketer has available in terms of granularity and coverage will dictate what methodology they should use.
Nielsen founded the DMC in response to the recent proliferation of big data that has driven a rapid change in marketing ROI measurement techniques. The goal of the DMC II was to improve industry practice in the precise measurement of digital media effectiveness. Specifically, it used granular, household-level data to see how common statistical methodologies with different data limitations—marketing mix modeling (MMM), multi-touch attribution (MTA) and matched panel analysis (MPA)—can work together to get the most accurate ROI for marketers.
"Pensavamo che una sola metodologia di modellazione avrebbe avuto la meglio, ma è emerso che ogni approccio merita comunque un posto nel kit di strumenti del marketer moderno. Quando utilizzare MMM, MTA o MPA dipende dal tipo di dati che un marketer ha a disposizione e da ciò che sta cercando di misurare", ha affermato Link. "Per esempio, quando l'impatto di tutto il marketing può essere legato a un particolare individuo (cioè, dati a fonte singola), la soluzione ideale è senza dubbio la regressione a livello di famiglia (MTA). Questo può essere possibile in questo momento per i marketer che investono solo in tattiche digitali, ma per la maggior parte dei brand che oggi sfruttano i veicoli di marketing offline, i dati single-source probabilmente non saranno disponibili per almeno altri anni negli Stati Uniti e per decenni nei mercati in via di sviluppo".
Link ha continuato, rivelando che fino a quando i dati da un'unica fonte non saranno una realtà, i marketer dovrebbero sfruttare l'MMM a livello di negozio, in particolare quando cercano di ottimizzare il ROI in modo olistico su tutti i driver di business, sia online che offline. D'altro canto, quando l'obiettivo è quello di concentrarsi esclusivamente sulla misurazione del ROI per gli investimenti in media digitali specifici come display e video, i marketer dovrebbero sfruttare l'MPA a livello di famiglia.
DMC I ha incluso una collaborazione tra Nielsen, Google, Facebook e sette grandi inserzionisti per individuare le intuizioni più innovative sulla misurazione accurata del ROI dei social (compresi i media digitali a pagamento, di proprietà e guadagnati). Lo studio si è basato su 1,5 miliardi di impressioni su Facebook, 600 milioni di impressioni di ricerca su Google e un'analisi di 2 miliardi di dollari di vendite.
DMC II è stato creato per risolvere le sfide dell'attribuzione analitica nel settore in base ai dati disponibili oggi. DMC II ha analizzato 11 marchi di beni di consumo confezionati (CPG) in nove categorie che comprendono 30 miliardi di dollari di vendite, 3,6 miliardi di impressioni digitali su display, 300 milioni di impressioni digitali su video e 4.000 campagne pubblicitarie.
