Ключевые выводы
Ни один метод измерения не может ответить на все вопросы, с которыми сталкиваются современные лидеры маркетинга. Необходим многоуровневый стек, объединяющий несколько инструментов.
Проблема маркетинговой атрибуции носит структурный характер: она приписывает ценность точкам соприкосновения, но не может доказать причинно-следственную связь. Лучше всего это работает для тактической оптимизации, а не для принятия стратегических решений.
Моделирование маркетинг-микса определяет предельную прибыль и насыщенность каналов, помогая распределять долгосрочный бюджет.
Инкрементное тестирование — наиболее надежный способ определить, действительно ли маркетинговая деятельность привела к результатам, а не уловила уже существовавший спрос.
Организация групп измерений в виде пионеров, поселенцев и планировщиков гарантирует, что каждый тип работы будет соответствовать правильным стандартам и скорости принятия решений.
Большинство лидеров маркетинга хорошо знают проблему маркетинговой атрибуции: у вас есть информационные панели, заполненные данными, но цифры не дают достоверного ответа на то, какие инвестиции на самом деле способствуют росту. Инстинкт заключается в поиске лучшего инструмента, более разумной модели или более точной системы атрибуции. Но организации, проводящие правильные измерения, отошли от этого инстинкта.
Они перестали искать единственный источник истины. Проблема маркетинговой атрибуции является частью более широкой проблемы: современная маркетинговая среда слишком сложна, чтобы один метод мог охватить все. Обнаружение происходит на слишком многих платформах, пути покупателей слишком фрагментированы, а изменения в конфиденциальности ослабили слишком много сигналов, чтобы какой-либо отдельный инструмент мог дать полную картину.
Вместо этого работает многоуровневый подход. Различные методы измерения отвечают на разные вопросы, и быстрорастущие организации намеренно их комбинируют. Моделирование маркетинг-микса определяет стратегическое распределение бюджета. Инкрементное тестирование проверяет, привело ли конкретное действие к результату. Данные платформы используются для повседневной оптимизации кампании. Каждый играет определенную роль. Ни одна из них не работает как самостоятельная стратегия.
Это вторая статья из трех частей, посвященных современным маркетинговым измерениям. В первой части было рассмотрено, почему традиционные показатели, такие как трафик, рейтинг и рентабельность инвестиций в рекламу, становятся менее надежными. В этой статье рассказывается, как построить систему измерения, которая действительно поддерживает решения о росте.
Почему ни один метод измерения больше не работает
Инструменты атрибуции цифрового маркетинга, на которые полагаются большинство команд, были созданы для другой среды. Они хорошо работали, когда путь пользователя был относительно линейным, файлы cookie надежно отслеживались между сеансами, а большая часть открытий происходила через каналы, которые легко регистрировать. Эта среда исчезла.
Сегодня покупатель может познакомиться с брендом через ответ, сгенерированный искусственным интеллектом, изучить его на YouTube, обсудить в личных сообщениях и совершить конверсию с помощью фирменного поиска через три недели. Система атрибуции учитывает последнюю точку взаимодействия. Каналы, которые на самом деле сформировали решение, получают мало или вообще ничего.
Это основная структурная проблема. Маркетинговые модели атрибуции предназначены для присвоения заслуг, а не для установления причин. Даже сложные маркетинговые подходы с мультисенсорной атрибуцией по-прежнему действуют в рамках одного и того же фундаментального ограничения: они могут показать, какие точки взаимодействия предшествовали конверсии, но не могут доказать, что удаление какой-либо из них изменило бы результат.
Быстрорастущие организации признали, что разные инструменты измерения отвечают на разные вопросы. Ответы на вопросы моделирования атрибуции: какие точки взаимодействия присутствовали до конверсии? Ответы на вопросы моделирования маркетинг-микса: в каких каналах с течением времени предельная прибыль будет наиболее высокой? Ответы на вопросы инкрементного тестирования: действительно ли это конкретное действие изменило результаты?
Каждый вопрос имеет значение. Каждый требует разного подхода. По данным исследования NP Digital, 90 процентов быстрорастущих маркетологов отдают приоритет тестированию инкрементальности, 61 процент используют моделирование атрибуции и 42 процента используют моделирование маркетинг-микса. Наиболее эффективные команды используют все три, взвешивая принимаемое решение.
Моделирование маркетинг-микса как стратегическое руководство
Моделирование маркетинг-микса, или МММ, использует другой подход к измерению, чем атрибуция. Вместо отслеживания действий отдельных пользователей он использует агрегированные исторические данные для моделирования взаимосвязи между маркетинговыми расходами и бизнес-результатами по различным каналам с течением времени. Результатом является представление о предельной отдаче, которую не могут обеспечить системы атрибуции.
МММ наиболее полезен для определения того, где находится каждый дополнительный доллар расходов вканал дает убывающую отдачу. Канал с высокой смешанной рентабельностью инвестиций в рекламу может выглядеть эффективным на информационной панели, в то время как последние 30 процентов его бюджета приносят незначительный дополнительный доход. МММ демонстрирует эту неэффективность. Это также помогает выявить межканальные эффекты, например, как инвестиции в видео или бренд в восходящем направлении влияют на коэффициенты конверсии в платном поиске в нисходящем направлении.
Для стратегического распределения бюджета это делает МММ наиболее надежным доступным инструментом. Он не требует отслеживания на уровне пользователя, а это означает, что изменения конфиденциальности и прекращение поддержки файлов cookie не снижают его точность, как это происходит при атрибуции. Ежеквартальные прогоны MMM могут постоянно улучшать долгосрочные бюджетные решения, даже если ежедневные сигналы атрибуции зашумлены.
У МММ есть реальные ограничения. Ему сложно дать точную количественную оценку построения бренда на верхних этапах воронки продаж, поскольку задержка между впечатлением о бренде и последующей конверсией слишком велика и слишком косвенна, чтобы можно было точно уловить исторические корреляции. Организации, использующие МММ для стратегического руководства и дополняющие его отслеживанием бренда и исследованиями восприятия, получают наиболее полную картину.
Инкрементальное тестирование как причинно-следственный механизм
Если МММ обеспечивает стратегическое направление, тестирование инкрементальности обеспечивает причинно-следственные доказательства. Вопрос, на который он отвечает, конкретен: произошел бы такой результат, если бы не произошла эта маркетинговая деятельность? Это фундаментально отличающийся вопрос от того, что задают модели атрибуции, и ответ гораздо полезнее для принятия решения о том, куда инвестировать.
Наиболее распространенные подходы к увеличению включают географические эксперименты, тесты на выдержку и приостановку кампании. В ходе географического эксперимента определяются соответствующие географические рынки, и расходы удерживаются в одной группе, но сохраняются в другой. Разница в результатах между двумя группами изолирует причинно-следственную связь от маркетинговой деятельности. Тесты на удержание применяют ту же логику на уровне аудитории. Приостановка кампании, хотя и более грубая, может также показать, упадут ли результаты после прекращения расходов.
Для команд, занимающихся атрибуцией Amazon или другими рыночными измерениями, инкрементальное тестирование особенно ценно, поскольку конверсии, сообщаемые платформой, часто отражают уже существующий спрос, а не требования созданной кампании.
Исследование NP Digital, отслеживающее дополнительные и приписываемые конверсии по каналам, почти в каждом случае выявило существенные пробелы. Органические социальные сети показали 13-процентный дополнительный прирост против 3-процентного приписанного прироста. Платные социальные сети показали дополнительный рост на 17 процентов против приписываемых 24 процентов, что позволяет предположить, что атрибуция переоценивает этот канал. Эти пробелы напрямую влияют на то, куда должен направлять бюджет, и они невидимы без тестирования на приростность.
Инкрементное тестирование требует планирования и чистых данных, но не требует большого бюджета. Даже одна хорошо продуманная геолокация на основном канале дает более надежное представление о причинно-следственных связях, чем месяцы отчетов по атрибуции.
Данные платформы по-прежнему имеют значение, но только для оптимизации
Панели мониторинга от Google, Meta и других рекламных платформ остаются полезными, но их роль уже, чем ее понимает большинство команд. Слепые зоны атрибуции, встроенные в отчеты платформы, являются структурными, а не случайными. Платформы предназначены для оптимизации эффективности кампаний в рамках их собственных экосистем. Они не предназначены для того, чтобы рассказать вам, изменили ли эти результаты ваш бизнес.
Данные платформы являются подходящим инструментом для принятия повседневных решений. Соотношение расходов с бюджетом, корректировка ставок на основе показателей производительности, выявление творческой усталости и диагностика проблем с доставкой — все это зависит от показателей платформы. Это оперативные решения, и данные платформы хорошо с ними справляются.
Данные платформы становятся ненадежными в стратегических решениях. Алгоритмы оптимизируются для пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию, а это означает, что они систематически отдают предпочтение захвату спроса, а не его созданию. Высокий показатель рентабельности инвестиций в рекламу на информационной панели платформы может отражать эффективный алгоритм, а не эффективный маркетинг.
По данным исследования NP Digital, плохая атрибуция обходится малому бизнесу в среднем в 19,4% рекламных расходов, компаниям среднего бизнеса — 11,5%, а корпоративным брендам — 7,7%. Эти напрасные расходы практически незаметны в отчетах платформ, поскольку у платформ нет стимула раскрывать их.
Практическое руководство состоит в том, чтобы использовать показатели платформы такими, какие они есть: тактическим руководством, а не стратегической истиной.
Измерение пионера-поселенца-планировщикаМодель
Создание многоуровневой системы измерения — это не просто техническая задача. Это организационный момент. Есть три различные роли, которые необходимы каждой эффективной измерительной организации: пионеры, поселенцы и планировщики.
Пионеры работают на грани того, что в настоящее время поддается измерению. Они проводят эксперименты по приращению, создают первоначальные модели маркетинг-микса, проверяют географические отклонения и проверяют предположения, которые могут больше не выполняться. Их работа неопределенна по своему замыслу. Пионеры не приносят уверенности; они задают направление. Приведение их к тем же стандартам статистической достоверности, что и оперативная отчетность, остановит эту работу до того, как она принесет пользу.
Поселенцы берут результаты экспериментов и превращают их в повторяемые процессы. Они уточняют модели, уточняют предположения и объединяют полученные знания с решениями по планированию. Именно здесь ранние запуски MMM превращаются в сборники сценариев, а результаты тестов на инкрементность становятся основой, которую команды могут последовательно применять. Поселенцы укрепляют доверие, транслируя направленное понимание в системы, которыми можно реально управлять.
Планировщики поддерживают ежедневные операции. Они полагаются на данные платформы, сигналы атрибуции и механизмы конверсии, чтобы управлять расходами в режиме реального времени. Этот слой необходим; без этого исполнение разваливается. Но от специалистов по планированию не следует просить объяснить долгосрочный рост или диагностировать структурные сдвиги в производительности. Их целью является оптимизация эффективности в рамках ограничений канала.
Режим неудачи, в который попадает большинство организаций, — это применение стандартов уверенности на уровне планировщика к работе на уровне пионера. Требование 95-процентной статистической достоверности от экспериментов, для разработки которых требуется время, гарантирует, что ничего нового не будет создано. Модель с 60-процентной уверенностью в направлении в сочетании с быстрой итерацией постоянно превосходит идеальный ответ, который приходит на четверть позже.
Как быстрорастущие компании распределяют ресурсы для измерения
Исследование NP Digital, отслеживающее практику измерения показателей канадских брендов, выявило четкий разрыв между средними организациями и быстрорастущими организациями. Среднестатистические команды отдают примерно 65 процентов своего влияния на измерение информационным панелям платформы и 25 процентов — инструментам атрибуции, оставляя мало места для более стратегических методов.
Быстрорастущие бренды с годовыми инвестициями в СМИ, превышающими 750 000 долларов США, выглядят существенно по-другому. Зависимость от информационной панели платформы падает примерно до 45 процентов. Использование инструментов атрибуции снижается до 15 процентов. МММ растет с 5 до 20 процентов. Инкрементное тестирование достигает 10 процентов, а работа по ранней генеративной поисковой оптимизации составляет еще 10 процентов.
Эти организации не отказываются от данных об атрибуции или платформе. Они переоценивают их. Логика проста: на рынках, которые постоянно меняются, вы создаете возможности измерения там, где происходят изменения, а не там, где привычное поведение кажется безопасным. Целью всех этих методов является направленная уверенность, то есть достаточный сигнал для более быстрого принятия более эффективных бюджетных решений, а не полная уверенность, которая приходит после закрытия возможности.
Семь шагов к развитию вашей системы измерений
Перестройка системы измерения не требует замены всего сразу. Организации, которые хорошо справляются с этим, развиваются постепенно, добавляя возможности в правильном порядке, а не пытаясь провести полную перестройку.
Сопоставьте текущие входные данные измерений. Перечислите все инструменты и источники данных, которые использует ваша команда, и определите, где находится каждый из них: данные операционной платформы, моделирование атрибуции, MMM или инкрементность. Большинство команд обнаруживают, что они сильно сконцентрированы на первых двух.
Выявите пробелы в решениях. Четко укажите, на какие стратегические вопросы ваш нынешний стек не может ответить. Здесь наиболее очевидна проблема маркетинговой атрибуции: где вы принимаете бюджетные решения на основе смешанной рентабельности инвестиций в рекламу, не зная предельной прибыли? Где вы кредитуете каналы, которые, возможно, просто удовлетворяют существующий спрос?
Знакомство с базовым моделированием. Даже простой ежеквартальный запуск MMM обеспечивает большее стратегическое направление, чем просто атрибуция. Начните с каналов с наибольшими расходами и бизнес-результатов, наиболее напрямую связанных с доходом.
Запустите свой первый тест на инкрементность. Выберите один крупный канал и разработайте тест на географическую привязку или тест на несогласную аудиторию. Цель — не совершенство; с помощью этого типа измерений мы создаем организационные возможности и комфорт.
Адаптируйте ожидания руководства. Отчеты об атрибуции не исчезнут из обзоров руководства в одночасье. Запускпараллельный трек, который показывает прирост и результаты MMM наряду с данными об атрибуции, укрепляет доверие к новому подходу, не требуя полного перехода.
Выстраивайте процессы постепенно. Поселенцы превращают пионерские эксперименты в повторяемые рабочие процессы. Каждый тест инкрементальности должен создавать документированную методологию, которая сделает следующий тест быстрее и дешевле.
Увеличьте частоту принятия решений. Одним из преимуществ уверенности в направлении над полной уверенностью является скорость. Еженедельные корректировки бюджета, основанные на сигналах приращения и результатах MMM, превосходят квартальные перераспределения на основе отчетов об атрибуции.
Часто задаваемые вопросы
Что такое маркетинговая атрибуция?
Маркетинговая атрибуция — это процесс присвоения ценности точкам маркетингового взаимодействия, которые способствовали конверсии. Распространенные модели маркетинговой атрибуции включают атрибуцию по последнему клику, по первому клику, линейную атрибуцию и атрибуцию на основе данных. Каждый из них по-разному распределяет кредиты на протяжении всего пути клиента. Атрибуция наиболее полезна для оптимизации эффективности кампании внутри каналов, но она не может определить, привел ли маркетинг к бизнес-результату.
Как вы измеряете маркетинговую атрибуцию?
Атрибуция измеряется путем подключения данных о конверсиях к точкам взаимодействия, которые ей предшествовали, с использованием пикселей отслеживания, параметров UTM и данных CRM для отображения пути. Программные платформы маркетинговой атрибуции автоматизируют этот процесс и предлагают на выбор различные модели атрибуции. Ключевое ограничение, которое необходимо понять, заключается в том, что все подходы к атрибуции присваивают ценность на основе корреляции, а не причинно-следственной связи.
Какое программное обеспечение лучше всего для отслеживания маркетинговой атрибуции?
Выбор лучшего программного обеспечения для маркетинговой атрибуции зависит от вашей бизнес-модели и целей измерения. Google Analytics 4 и встроенные в платформу информационные панели хорошо справляются с базовой атрибуцией. Такие инструменты, как Northbeam, Triple Whale и Rockerbox, созданы для контекстов прямого реагирования и электронной коммерции. Для принятия стратегических решений программное обеспечение для атрибуции лучше всего работает в сочетании с MMM и инкрементальным тестированием, а не используется изолированно.
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Страница часто задаваемых вопросов", "mainEntity": [ { "@type": "Вопрос", "name": "Что такое маркетинговая атрибуция?", "acceptedAnswer": { "@type": "Ответ", "text": "Маркетинговая атрибуция — это процесс присвоения ценности точкам взаимодействия с маркетингом, которые способствовали конверсии. Распространенные модели маркетинговой атрибуции включают атрибуцию по последнему клику, по первому клику, линейную атрибуцию и атрибуцию на основе данных. Каждая из них присваивает ценность по-разному на протяжении всего пути клиента. Атрибуция наиболее полезна для оптимизации эффективности кампании внутри каналов, но она не может определить, привел ли маркетинг к бизнес-результату". } } , { "@type": "Вопрос", "name": "Как вы измеряете маркетинговую атрибуцию?", "acceptedAnswer": { "@type": "Ответ", "text": "Атрибуция измеряется путем подключения данных о конверсиях к точкам взаимодействия, которые ей предшествовали, с использованием пикселей отслеживания, параметров UTM и данных CRM для отображения пути. Программные платформы для маркетинговой атрибуции автоматизируют этот процесс и предлагают на выбор различные модели атрибуции. Ключевым ограничением, которое следует понимать, является то, что все подходы к атрибуции присваивают ценность на основе корреляции, а не причинно-следственной связи". } } , { "@type": "Вопрос", "name": "Какое программное обеспечение лучше всего подходит для отслеживания маркетинговой атрибуции?", "acceptedAnswer": { "@type": "Ответ", "text": "Лучшее программное обеспечение для маркетинговой атрибуции зависит от вашей бизнес-модели и целей измерения. Google Analytics 4 и встроенные в платформу информационные панели хорошо справляются с базовой атрибуцией. Такие инструменты, как Northbeam, Triple Whale и Rockerbox, созданы для контекстов прямого реагирования и электронной коммерции. Для принятия стратегических решений программное обеспечение для атрибуции лучше всего работает в сочетании с MMM и инкрементным тестированием, а не используется изолированно". } } ] }
Заключение
Проблема маркетинговой атрибуции не может быть решена только с помощью лучшего программного обеспечения. Это структурное ограничение возможностей атрибуции. Назначение кредита и причинное доказательство — это разные вещи, и их объединение приводит к бюджетным решениям, которые отдают предпочтение захвату спроса, а не его созданию.
Быстрорастущие организации решили эту проблему, создав многоуровневые системы измерения, в которых каждый инструмент играет определенную роль: данные платформы для оперативного управления, атрибуция для тактического управления.сигналы, MMM для стратегического распределения и тестирование приращения для причинно-следственной проверки. В следующей статье этой серии мы рассмотрим, как лидеры маркетинга используют эти сигналы вместе, чтобы решить, куда следует направить следующий доллар инвестиций.
Если вы хотите глубже разобраться в том, где происходит сбой в атрибуции, прежде чем переходить к этому разделу, эта разбивка слепых зон маркетинговой атрибуции подробно описывает конкретные виды сбоев. Для более широкого представления о том, как связать измерения с решениями о доходах, полезной справочной информацией может служить это руководство по атрибуции цифрового маркетинга.
