Il ritorno sull'investimento manca in azione

Il team di marketing ha speso saggiamente il suo budget. Ma la direzione non può vedere i risultati.

Quando l'azienda spende soldi per qualsiasi cosa, si aspetta di vedere un "ritorno sull'investimento", un aumento che ha una qualche correlazione con la spesa. Questo andrebbe bene se il marketing fosse una macchina, con input e output fissi e misurabili. A parte il fatto che viviamo nell '"era dell'informazione", quindi la contabilità dell'era industriale non si accorgerà di cosa sta realmente accadendo.

Il marketing appare spesso come un calo dei costi nel bilancio. La sua relazione con l'output non è sempre ovvia. Kathleen Schaub, responsabile marketing e stratega dell'organizzazione, e Mark Stouse, presidente di Proof Data Corporation, vogliono fare luce su questa situazione. Schaub si concentra su come la complessità influenzi il marketing, mentre Stouse esamina in modo più approfondito l'analisi. Questi due punti di vista convergono su un punto comune: il vecchio modo di misurare il ROI del marketing manca molto, fornendo una guida imprecisa per gli sforzi di marketing.

Schaub approfondisce ulteriormente il suo articolo "Il marketing non è un distributore automatico". “I mercati sono ciò che la scienza chiama sistemi adattivi complessi. Le interazioni di molti agenti indipendenti, sia individui che imprese - clienti, aziende, influencer, partner e governi, producono circuiti di feedback che causano il costante cambiamento delle situazioni. Il cambiamento produce molte incognite”. Schaub ha scritto.

Questi circuiti di feedback si sono accelerati, grazie alla globalizzazione e alla digitalizzazione. "Non c'è spazio per respirare", ci ha detto Schaub, quindi i marketer hanno difficoltà a tenere il passo. È solo negli ultimi decenni che i dati e i computer hanno finalmente fornito un modo per vedere che ciò accadeva. "Ora che le cose sono aumentate, possiamo vedere questi schemi nei dati".

"Il ROI per il marketing non c'è." ha detto Schaub. “Non lo è mai stato. Non lo sarà mai. Non nel vecchio senso standard.

L'unica cosa certa è l'incertezza

"Il grande cambiamento, che probabilmente è permanente, è iniziato con il COVID", ha detto Stouse. "I circuiti di feedback contano davvero", ha continuato Stouse. Ora dovevi avere un obiettivo di valore, un percorso da valorizzare e la capacità di tracciare i tuoi sforzi, proprio come un GPS, ha detto. Questo è in esecuzione in concomitanza con la disintegrazione dei dati di terze parti.

Per ottenere un quadro più realistico, alcuni esperti di marketing stanno tornando a una tecnica più vecchia: il marketing mix modeling (MMM). Questa tecnica è più comune tra le più grandi aziende Fortune 500, ha affermato Stouse. Ma era troppo difficile da rendere operativo: troppo lento, troppo manuale, troppo costoso, troppo difficile da scalare e difficile da capire per le persone.

Oggi, MMM sta ottenendo una seconda occhiata. "L'automazione ha eliminato molte di queste sfide per rendere operativa l'analisi". ha detto Stouse. "L'MMM è radicato nell'analisi di regressione multivariabile, che è la base fondamentale del metodo scientifico". E questo è mainstream e ben compreso, ha aggiunto.

Qualsiasi cambiamento nell'analisi attiverà anche un cambiamento nell'organizzazione. “Non si può continuare ad avere lo stesso tipo di organizzazione rigida, di comando e controllo, gerarchica e isolata e avere questi processi aziendali a cascata molto rigidi. Sono semplicemente troppo lenti, troppo disumani, privi di informazioni, perché le informazioni non possono fluire dove sono necessarie", ha detto Schaub.

"Continuavo a chiedere a CMO e CEO, 'puoi già fare il ROI?'", ha ricordato Schaub. “La risposta era sempre 'no'”. Avevano soluzioni alternative, come l'attribuzione e spingendo il marketing "verso il basso" per aiutare le vendite, "ma alla fine della giornata, le persone devono rinunciare alla fantasia che [il marketing] possa mai essere completamente prevedibile". ha detto Schaub.

Le persone credono nella causa ed effetto, che con dati sufficienti, la giusta strategia, i giusti processi di lavoro o abbastanza efficienza, potrebbero capire le cose, ha detto Schaub. Il COVID ha distrutto quel sistema di credenze. Per ricostruire, l'analisi aiuterà, ma le organizzazioni dovranno anche riallinearsi in modo che possano lavorare meglio "in condizioni che richiedono la nostra risposta anziché la nostra capacità di prevedere". lei disse.

Se non puoi prevedere, proietta

Le aziende possono ancora redigere scenari e realizzare proiezioni, stabilendo uno schema di come dovrebbero accadere le cose. "Quindi devi 'seguire velocemente' mentre il futuro diventa il presente, con un ricalcolo latente e di basso livello, in modo da poter scoprire dove sei rispetto a quella proiezione." Stouse ha spiegato.

Qui Stouse ha confrontato l'analisi di marketing con il GPS. La destinazione non è un punto ROI fisso raggiunto entro una certa data. L'obiettivo, invece, può essere raggiunto nonostante i cambiamenti di traffico e le dovute deviazioni. Proprio come il GPS ricalcola, il decisore può anche ricalcolare la spesa di mercato o ridimensionare il progetto per adattarsi meglio alla realtà.

Come il GPS, hai bisogno di un autista che possa prendere decisioni e cambiare rotta secondo necessità. Qui il marketer è al volante, consigliato dall'analisi, in grado di reagire alle circostanze, cogliere opportunità o ridurre i rischi secondo necessità, ha spiegato Schaub. Questa non deve essere una sola persona, ma sarà spesso un team agile e multidisciplinare che è più veloce, più intelligente, più innovativo e che può favorire la risoluzione dei problemi umani. "Costruisci a lungo termine, ma l'unica volta in cui puoi agire è ora", ha detto Schaub.

Imparare a vivere con velocità

La velocità dei dati e i cicli di feedback sono aumentati enormemente, cambiando il panorama digitale più rapidamente della capacità di un'azienda di comprendere e tenere il passo.

Qui il concetto di OODA Loop — Osservare, Orientare, Decidere, Agire — diventa rilevante. Il concetto è stato coniato dal pilota di caccia Col. John Boyd, che ha dimostrato che se riesci a farlo più velocemente del tuo concorrente, sarà bloccato a reagire alla tua ultima azione mentre esegui la tua prossima mossa. "Questo è sempre più dove si trova il business e sempre più dove si trova il marketing", ha affermato Stouse. "Hai tutte queste variabili e queste variabili si muovono a una velocità che il cervello umano da solo non può tracciare".

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"Essere in grado di utilizzare il software... comprime il ciclo OODA." Stouse ha fornito un esempio di vita reale in cui la sua azienda lavora con un'azienda tecnologica. “Questa è un'enorme azienda tecnologica aziendale B2B. È un'azienda a ciclo lungo che utilizza l'MMM da sei o sette anni in un modo molto tradizionale e convenzionale". Egli ha detto. "[B]y il momento in cui l'analisi raggiunge gli addetti al marketing, è così obsoleta che la previsione non ha più importanza... Non hanno bisogno di cambiare i calcoli. Devono cambiare la velocità con cui tutto viene calcolato".

Leggi di seguito: Ulteriori informazioni sull'utilizzo di OODA Loop

Come ha osservato Schaub nel suo articolo, un dipartimento marketing potrebbe dover monitorare fino a 30 variabili per fornire le informazioni necessarie per capire come sono le condizioni attuali. Ma potrebbe non volerci tutto il tempo che ci si potrebbe aspettare per metterli tutti insieme. L'automazione dei dati può ridurre il tempo necessario per tessere informazioni dettagliate dai flussi di dati.

"Non voglio dire che tutto questo sia facile", ha continuato Stouse. "Ma è notevolmente migliorato". È possibile utilizzare set di strumenti come Supermetrics o Datorama (entrambi partner di Proof) per raccogliere flussi di dati, disinfettarli, ripulirli e armonizzarli, quindi convogliare i dati in piattaforme come Proof o Tableau.

"Possiamo entrare in un cliente che dispone di dati ma non ha alcuna cronologia analitica... e i primi 10 modelli possono essere operativi in ​​meno di 60 giorni". ha detto Stouse. Vai da un consulente tradizionale che fa MMM e "ci vorranno da 10 a 12 mesi prima di vedere il tuo primo modello".

Nella seconda parte di questo articolo in due parti scopri perché il controllo e la misurazione statica dei rendimenti sono fuori luogo ma la prevedibilità e il tempo di reazione/reazione sono molto presenti. Questo è l'OODA: essere in grado di pianificare, prevedere, dimostrare (confermare o motivare) e ruotare se necessario.