Marketing mix modeling podporuje cílené budování brandu

Jan Tichý na konferenci Data Restart, zdroj: Taste

Marketing mix modeling (MMM) je jedním z klíčových datových nástrojů pro dosažení dlouhodobé efektivity a růstu v marketingu. Umožňuje komplexní analýzu vlivu jednotlivých marketingových kanálů na obchodní výsledky a pomáhá tak organizacím lépe porozumět, jak optimalizovat své investice napříč různými médii. Dokáže tak zhodnotit přínos jednotlivých kanálů na prodeje a tržby značky. Efektivitu reklamních kampaní lze díky němu vyhodnocovat z krátkodobého i dlouhodobého pohledu a firmám, zejména manažerům na úrovni finančních ředitelů, tak může dodat potřebné argumenty pro přínos reklamy k firemním výsledkům. Shodli se na tom řečníci na nedávné konferenci Data Restart.

Jan Tichý z pořádající agentury Taste upozornil, že marketing mix modeling je vhodný především pro firmy, které disponují větším počtem dat a u nichž se odehrává více změn, na základě kterých lze pak pozorovat kauzální souvislosti. Pokud se ale na druhou stranu odehraje mnoho změn najednou, vyhodnocení se v tomto případě ztěžuje.

Andrej Winter z agentury Kantar ukázal, jak lze marketing mix modeling používat k optimalizaci investic, k propojení online a offline kanálů a k získání měřitelných výsledků, které ukážou dopad na byznys a spočítají návratnost marketingové investice. Na příkladech ukázal důležitost budování marketingu a jeho pozitivního dopadu na prodeje značky.

Mário Vozár na konferenci Data Restart, zdroj: Taste

Jednu z metod, jak efektivně realizovat MMM za pomoci Bayesovského modelování, představil Mário Vozár, Research Director OMG. Ve své přednášce nejen vysvětlil, co Bayesovské modelování obnáší, ale zároveň vyzdvihl jeho hlavní výhody ve srovnání s tradičními ekonometrickými přístupy. Zdůraznil například flexibilitu Bayesovských modelů, schopnost lépe pracovat s menším množstvím dat a možnost přesnějšího předpovídání výsledků kampaní v nejistém prostředí. Ukázal rovněž, jak lze Bayesovské modelování propojit s výsledky z různých GEO experimentů, což umožňuje dosáhnout vyšší přesnosti a detailnějších poznatků. Tento přístup je ideální pro společnosti, které hledají inovativní metody, jak vylepšit své marketingové strategie a lépe pochopit komplexní dynamiku trhu.

Pavol Lukáč na konferenci Data Restart, zdroj: Taste

Aktivace kampaní především v digitálním prostředí se opírá o jednu ze základních metrik zvanou ROAS (Return on Ad Spend), pomocí které klienti vyhodnocují efektivitu jednotlivých kanálů ve vztahu k investici a generovanému obratu. Pavol Lukáč ze společnosti TRKKN tuto metriku ve své prezentaci posunul o krok dál a představil metriku POAS, tedy Profit on Ad Spend.

Hlavní rozdíl hodnocení kampaní na základě této metriky spočívá v tom, že se na rozdíl od metriky ROAS opírá o skutečný zisk, který je zákazník, uživatel, schopen na webu klienta vygenerovat. Díky využití cloudu Google, rozšířené webové analytiky a obohacení o nástroje Pantheon (Soteria, Phoebe) a nakonec i aplikaci Vertex AI lze nejenom bidovat na základě skutečného profitu zákazníků a obohatit reklamní systémy o čistý profit (Soteria), ale také je možné dlouhodobě cílit na tu skupinu z nich, u které předpokládáme dlouhodobou a vyšší life-time value (Vertex AI + Phoebe).

Implementace těchto řešení není složitá a nevyžaduje vysoké počáteční náklady, naopak poskytuje klientům nové a pokročilé možnosti biddingu, které se opírají o reálná, a tedy skutečná data o jejich zákaznících.

Google Certified Trainer David Janoušek a marketingový stratég David Čížek popsali, jak lze analyzovat a optimalizovat kampaně z pohledu marketingových ředitelů. Vysvětlili, jakým způsobem lze díky datové segmentaci snížit náklady na jednu objednávku a optimalizovat výsledky na marži. Zdůraznili ale, že základem úspěchu je práce s přesně definovanými daty a s jejich kontrolou napříč celou firmou.

-mav-