Condividi questo Post
Incrementalità - Next Advertising Era
Che cosa significa incrementalità nel marketing? Perché diventa ancora più importante in un modo dove la misurazione è più incerta.
L'incrementalità nel marketing è un concetto utilizzato per misurare l'impatto effettivo delle campagne pubblicitarie. In breve, si riferisce alla differenza tra ciò che sarebbe accaduto senza una specifica campagna di marketing e i risultati ottenuti con essa.
Il metodo principe per misurare l’incrementalità è il radomize control trial eredidato dal mondo farmaceutico per la verifica della reale efficacia di un farmaco.
Supponiamo di voler testare l'efficacia di un nuovo fertilizzante su diverse tipologie di piante: piante in giardino, piante d'appartamento, piante in serra, ecc. Il nostro target include tutte queste varietà affinché i risultati siano applicabili a un ampio spettro di situazioni.
Dopo aver definito il target, scegliamo una percentuale di piante che continuerà a ricevere il fertilizzante tradizionale (il nostro gruppo di controllo o holdout) e un'altra percentuale che riceverà il nuovo fertilizzante (il gruppo di test). È cruciale che l'assegnazione delle piante ai due gruppi avvenga in modo del tutto casuale. Questo assicura che ogni altra variabile (tipo di pianta, condizioni di crescita, ecc.) sia distribuita equamente tra il gruppo di controllo e il gruppo di test, evitando così influenze indesiderate sui risultati.
Misuriamo vari aspetti come la crescita, la salute e la produttività delle piante in entrambi i gruppi per un determinato periodo.
Dopo il periodo di test, confrontiamo i risultati. Se il nuovo fertilizzante mostra un miglioramento significativo in termini di crescita o salute delle piante, e questa differenza è statisticamente significativa, possiamo concludere che il nuovo fertilizzante è più efficace in modo "incrementale" rispetto al trattamento base per quelle metriche.
Nel mondo del marketing dobbiamo aggiungere un ulteriore elemento di controllo, non possiamo distribuire le nostre lampadine (il nostro messaggio di advertising) a chiunque, ma dovremo selezionare un gruppi di utenti da randomizzare omogeneo in modo tale che il test non si affetto da bias ad esempio che i due gruppi abbiamo capacità di acquisto molto diverse.
In gioco ci sono molte più variabili che renderebbero la spiegazione dell’incrementalità molto tecnica e sono al di là dell’obiettivo di questo articolo, ma sappiate che l’identificazione dei due segmenti e la loro realizzazione nel mondo reale è molto più complicata.
Se non è possibile applicare la metodologia randomizze control trial è possibile utilizzare altri soluzioni che cercano di simulare i due gruppi:
Matching di Coorti:
Descrizione: Si selezionano individui o coorti simili e si confrontano quelli esposti alla campagna pubblicitaria con quelli che non lo sono.
Vantaggi: Utile quando non è possibile prendere un singolo gruppo e applicare la divisione causale.
Limitazioni: Richiede un'analisi accurata per assicurarsi che i gruppi siano davvero comparabili.
Modellazione delle Serie Temporali:
Descrizione: Analisi dei dati storici per prevedere cosa sarebbe successo senza l'intervento pubblicitario e confrontarlo con i risultati reali.
Vantaggi: Efficace per campagne su larga scala o su lunghi periodi di tempo.
Limitazioni: Può essere influenzato da fattori esterni (come eventi stagionali o economici).
Test di Mercato Geo-Controllati:
Descrizione: Si selezionano diverse aree geografiche, alcune delle quali ricevono la campagna mentre altre no.
Vantaggi: Utile per testare l'efficacia di campagne specifiche in diversi mercati.
Limitazioni: I fattori locali possono influenzare i risultati.
Ciascuna di queste metodologie può fornire informazioni preziose sull'efficacia delle campagne pubblicitarie. La scelta della metodologia più adatta dipende dalla specifica situazione e dalle risorse disponibili.
Che cos’é il Brand Lift?
Il "Brand Lift" si riferisce alla misurazione dell'impatto delle campagne di marketing digitali sulla percezione e sul comportamento dei consumatori nei confronti di un marchio. Questo concetto è particolarmente rilevante nel contesto della pubblicità online e dei social media. Nel dettaglio:
Misurazione dell'Impatto: Il Brand Lift valuta come le specifiche campagne pubblicitarie influenzano vari aspetti della percezione del marchio, come la consapevolezza, l'attenzione e l'intenzione di acquisto.
Indicatori Chiave: Include metriche come l'aumento della consapevolezza del marchio, miglioramenti nell'immagine del marchio, aumento delle intenzioni di acquisto, e altri fattori psicografici e comportamentali.
Metodologie di Test: i test di Brand Lift sono condotti tramite sondaggi distribuiti prima e dopo una campagna pubblicitaria, oppure utilizzando gruppi di controllo e gruppi esposti alla campagna per misurare le differenze.
Importanza nel Marketing Digitale: In un'era dove la pubblicità online è onnipresente, comprendere l'impatto di una campagna sulle percezioni del marchio è cruciale. Ciò aiuta le aziende a ottimizzare le loro strategie pubblicitarie e a costruire un marchio più forte.
Utilizzo dei Dati: I dati raccolti dai test di Brand Lift possono aiutare le aziende a capire meglio il proprio pubblico, affinare i messaggi pubblicitari, e allocare il budget pubblicitario in modo più efficace.
In sintesi, il Brand Lift è un importante indicatore di successo nelle campagne di marketing, fornendo informazioni preziose su come le attività pubblicitarie influenzano la percezione e il comportamento del pubblico nei confronti di un marchio.
Tool di Brand Lift sono disponibili in queste piattaforme ed utilizzano il randomize control trial nelle loro analisi
In Google Ads è disponibile per annunci in-stream e bumper acquistati tramite asta. Al momento non è disponibile per gli annunci video outstream e in-feed. Le analisi di Brand Lift non sono disponibili per tutti gli account, ma è necessario contattare il proprio Google Account representative
In Meta Ads non ho trovato limitazioni sul tipo di creatività come in Google, ma anche in questo caso è necessario contattare il proprio Meta Account representative
In TikTok Ads non abbiamo limitazione sulle creatività, ma può essere impostato solo da un TikTok Account representative
In Amazon Ads tutti i tipi di campagne tramite Amazon DSP sono idonee a testi di brand lift ed è attivo sia in modalità self service sia gestito negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Canada a patto che l’account raggiunga certi limiti di spesa diversi da marketplace a marketplace
Conversion Lift
Il "Conversion Lift" è un termine usato nel marketing digitale per descrivere la misurazione dell'impatto diretto che una campagna pubblicitaria ha sulle conversioni o sulle vendite. Questo concetto è fondamentale per comprendere l'efficacia reale delle campagne pubblicitarie online. Nel dettaglio:
Misurazione dell'Impatto sulle conversioni: Il Conversion Lift quantifica quanto una specifica campagna pubblicitaria aumenta le conversioni (come vendite, iscrizioni, download di app, ecc.) rispetto a quanto si sarebbe verificato senza quella campagna.
Test di Incrementalità: Per misurare il Conversion Lift, spesso si utilizzano test di incrementalità, che confrontano il comportamento di un gruppo che ha visto la pubblicità con quello di un gruppo di controllo che non l'ha vista.
Rilevanza per il ROI: Il Conversion Lift è fondamentale per valutare il ritorno sull'investimento (ROI) delle campagne pubblicitarie. Aiuta a determinare se i costi pubblicitari stanno generando un valore aggiunto sufficiente in termini di conversioni.
Dati: L'analisi del Conversion Lift si basa sull'uso di dati raccolti tramite strumenti di tracciamento delle conversioni, come i pixel di tracciamento o i tag di conversione, che monitorano le azioni degli utenti dopo l'esposizione alla pubblicità.
Decisioni Basate sui Dati: Le informazioni ottenute dai test di Conversion Lift permettono alle aziende di prendere decisioni più informate sui loro investimenti pubblicitari, ottimizzando le campagne per massimizzare le conversioni e ridurre gli sprechi di budget.
In sintesi, il Conversion Lift è un indicatore chiave per valutare l'efficacia delle campagne pubblicitarie online, focalizzandosi sull'aumento reale delle conversioni attribuibile direttamente alla pubblicità.
In Google Ads, come per la brand lift, il conversion lift è disponibile solo per le campagne video e per essere attivato necessita di un Google Account representative
In Meta Ads i tool di conversion lift sono disponibili da molto più tempo, e sono tornati ad essere disponibili in modalità self-service a patto di avere raggiunto certi valori di conversioni negli ultimi 30 giorni di attività della campagna/account
Altri Tool per misurare l’incrementalità
Esistono tool opensource che permettono di misurare l’incrementalità di qualunque tipo di campagna, naturalmente se si ha controllo della gestione delle campagne.
GeoLift è una soluzione open source sviluppata da Meta per calcolare l'incrementalità a livello geografico. È progettato per condurre esperimenti geografici robusti, considerati uno dei migliori metodi per misurare l'efficacia delle pubblicità attraverso l'incrementalità, specialmente in un ecosistema pubblicitario in costante evoluzione.
Il tool utilizza i più recenti sviluppi in Synthetic Control Methods, permettendo decisioni basate sull'incrementalità e misurando il vero valore delle campagne di marketing. GeoLift offre una soluzione completa per la sperimentazione geografica che comprende l'ingestione dei dati, l’analisi del potenziale, la selezione del mercato e l’analisi inferenziale, il tutto in un pacchetto R facile da usare. La natura open source dello strumento garantisce trasparenza e riproducibilità. GeoLift interagisce esclusivamente su dati aggregati a livello di mercato, senza utilizzare informazioni personali.
"CausalImpact" è un pacchetto R sviluppato da Google per l'analisi causale usando modelli bayesiani di serie temporali. Questo strumento aiuta a stimare l'effetto di un intervento specifico, come una campagna pubblicitaria, su una serie temporale, ad esempio l’aumento delle vendite di un sito web. Utilizza dati di controllo, come l’andamento delle vendite totali, per costruire un modello in grado di prevedere cosa sarebbe successo senza le campagne di advertising. Questo pacchetto è potente e relativamente semplice da usare, ma richiede ipotesi forti e accurate sui dati di controllo e sulla loro relazione con i dati osservati.
Perché usare l’analisi incrementale nella nostra pianificazione?
L'analisi incrementale emerge come una risorsa preziosa nell'era post-cookie, dove la misurazione diretta diventa più ardua. Tale analisi non solo facilita la verifica delle ipotesi sottostanti ai Marketing Mix Models (MMM) e ai modelli di attribuzione, ma offre anche una visione più chiara dell'effettivo contributo delle attività di marketing. Con questi insight, i team possono ottimizzare l'allocazione del budget, affinando le strategie in tempo reale. Inoltre, l'analisi incrementale supporta l'adattamento dei modelli ai cambiamenti del comportamento dei consumatori e al dinamico ecosistema digitale. Questo processo interdisciplinare, che unisce dati di prima parte e apprendimenti incrementali, sottolinea l'importanza di un approccio collaborativo e integrato. La fine dei cookie di terze parti rende indispensabile una misurazione più intuitiva e intrinsecamente focalizzata sul valore aggiunto di ogni touchpoint del cliente, garantendo così decisioni di marketing più informate e basate sui dati.
Le puntate precedenti della Next Advertising Era:
Letture consigliate:
Be Data Literate di Jordan Morrow che sta guidando le mie ultime scelte professionali
Present Beyond Measure: Design, Visualize, and Deliver Data Stories That Inspire Action di Lea Pica appena uscito e sta migliorando il mio racconto dei dati
IAB Tech Lab Identity Solution il draft della guida dello IAB per capire gli alternative ID
Marketing in the messy middle documento di Google per orientarci nel Messy Middle la visione di Mountain View di come riassumere il processo decisionale dell’utente.
Data Clean Rooms: Guidance and Recommended Practices Version 1.0: proposta dello IAB US per creare uno standard relativo alle Data Clean Room, in quanto oggi non c’è interoperabilità tra vendor.