Perilaku yang dimodelkan: Strategi pengukuran baru yang terbukti di masa depan

Dalam lingkungan yang berpusat pada privasi saat ini, metode pemasaran dan pengukuran analitik tradisional tidak lagi layak. Jadi pertanyaan mendesaknya adalah, apa langkah kunci selanjutnya yang harus diambil merek untuk dapat mengukur aktivitas pemasaran mereka secara efektif?

Di seluruh industri, tidak ada kekurangan berbagai inisiatif dan solusi yang mencoba untuk mengatasi hal ini — mulai dari Privacy Sandbox hingga ruang pembersihan data hingga Unified ID 2.0. Mengarungi perincian solusi ini, dapat dimengerti bahwa setiap pemasar pada akhirnya akan kewalahan oleh berbagai opsi.

Jadi, daripada khawatir tentang apa yang harus Anda lakukan sebagai reaksi terhadap sesuatu seperti Google Topics (jawaban singkat: tidak banyak sampai Google menjalankan lebih banyak tes konkret dan memberikan bukti bahwa itu sepenuhnya sesuai dengan privasi), ada dua area spesifik di mana semua merek harus fokus dalam waktu dekat.

Perpindahan platform teknologi besar ke data model

Pengukuran tingkat pengguna selalu menjadi Bintang Utara untuk merek. Di dunia yang sempurna, ini memungkinkan kami untuk memahami secara akurat dampak kampanye pemasaran untuk membuat keputusan pengoptimalan dan penganggaran yang efektif.

Namun, di era privasi-sentris, platform seperti Google dan Meta telah menerapkan berbagai penyempurnaan untuk mempertahankan pengukuran tingkat pengguna sebanyak mungkin. Ini termasuk Konversi yang Disempurnakan dan API Konversi, masing-masing memungkinkan konversi untuk diatribusikan secara lebih akurat ke kampanye pemasaran Anda.

Kedua fitur harus di depan pikiran. Yang mengatakan, ini hanya akan mencakup sebagian dari data Anda yang hilang dan di sinilah sesuatu seperti Mode Persetujuan Google masuk. Ini memanfaatkan teknik pemodelan untuk memperhitungkan pengguna yang memilih keluar dari persetujuan pemasaran/analitik.

Mungkin ada beberapa keraguan tentang mengandalkan model data dalam laporan Anda. Namun, penting untuk dicatat bahwa ini bukan sesuatu yang baru.

Faktanya, model konversi telah ada di dalam alat seperti Google Ads dan Facebook Ads Manager selama bertahun-tahun. Persyaratan untuk pemodelan hanya akan meningkat karena set data pengguna yang dikenal terus menurun.

Meskipun vendor besar dapat diprediksi tidak membuatnya sangat mudah, dengan dukungan ahli yang tepat, adalah mungkin untuk membandingkan seperti apa hasil tanpa model vs. yang dimodelkan. Ini akan memungkinkan Anda untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang angka-angka yang Anda laporkan dan tingkat akurasi relatifnya.

Daripada menghindar dari pemodelan, pemasar harus melihat untuk lebih memahami dan dengan sepenuh hati menerimanya.

Gali lebih dalam: Mengapa atribusi pemasaran merupakan tantangan sekaligus kebutuhan

Ekonometrika + atribusi = atribusi yang dimodelkan

Atribusi telah menjadi perdebatan abadi dalam pemasaran dan sudah cukup menantang. Terlebih lagi ketika kita berpikir tentang bagaimana menavigasi banyak taman bertembok dan batasan privasi.

Mengingat kesenjangan yang tak terhindarkan dalam data yang diketahui, model atribusi tingkat pengguna sekarang menjadi sangat sulit — kecuali jika Anda melihat subset saluran tertentu yang tidak melintasi taman bertembok. Jika tidak, membuat solusi atribusi pengguna khusus lintas saluran yang kuat sekarang hampir mustahil.

Namun, setiap bisnis masih membutuhkan pemasar untuk secara akurat mengukur kinerja campuran media mereka dan membuat keputusan anggaran yang efektif. Menariknya, solusi next-gen yang optimal sebenarnya adalah kombinasi dari dua pendekatan historis.

Dapatkan MarTech! Harian. Gratis. Di kotak masuk Anda.

Memproses... BERLANGGANAN

Lihat istilah.

Tampilan corong penuh dari kinerja pemasaran

Pengaitan model mengambil bagian terbaik dari MMM (pemodelan campuran media) dan MTA (atribusi multi-sentuh) untuk memberi Anda tampilan corong penuh tentang kinerja pemasaran sambil sepenuhnya tahan privasi.

Dasar dari model atribusi didasarkan pada MMM, yang menggunakan kumpulan data tingkat agregat daripada input tingkat pengguna (yaitu, data cookie). Ini berarti tidak perlu khawatir dengan pertimbangan MTA, seperti persetujuan pengguna atau cara menavigasi taman bertembok.

Keuntungan tambahan dari model atribusi adalah bahwa dengan menggunakan pendekatan berbasis regresi, jauh lebih mudah untuk menggabungkan semua saluran pemasaran Anda ke dalam model Anda tanpa harus melacak semuanya dalam satu solusi.

Anda juga memiliki kemampuan untuk memasukkan faktor eksternal seperti musim, tingkat stok, atau aktivitas pesaing untuk meningkatkan akurasi model Anda dan mengisolasi dampak spesifik dari kampanye media Anda.

Gali lebih dalam: Mengukur yang tak terlihat: Kebenaran tentang atribusi pemasaran

Pendekatan granular baru

Kelemahan historis MMM adalah bahwa output berada pada tingkat perincian yang sangat rendah (misalnya, TV vs. digital vs. cetak) dan hasilnya hanya tersedia setiap enam bulan.

Namun, atribusi yang dimodelkan dapat memanfaatkan koneksi langsung ke setiap platform pemasaran Anda untuk menarik masukan harian di tingkat yang paling terperinci. Ini membuatnya jauh lebih dapat ditindaklanjuti untuk perencanaan taktis dan keputusan anggaran.

Meskipun penyiapan awal memerlukan perencanaan dan keahlian yang tepat, atribusi yang dimodelkan terlihat memberikan semua detail yang biasa Anda gunakan dengan MTA sambil membuktikan diri Anda di masa depan terhadap perubahan industri lebih lanjut — yang semuanya dimungkinkan melalui kekuatan pemodelan.

Jadi ternyata jawaban atas ketidakpastian masa depan kita adalah sesuatu yang ada di depan kita selama ini. Dalam banyak hal, kami akan kembali ke masa depan dengan strategi pengukuran kami.

Pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah dari penulis tamu dan belum tentu MarTech. Penulis staf tercantum di sini.

Tambahkan MarTech ke umpan Google Berita Anda.

---