Marketing metrics – performante, dar mai ales limitari Recomandat

Marketing Metrics este un subiect "delicat" pe care foarte putine companii il stapanesc la un nivel satisfacator din motive pe care incerc sa le detaliez mai jos. Nu ma voi limita la zona de marketing digital, intrucat acesta este doar un sub-set al datelor de marketing, or, neluand in calcul intregul, concluziile indicate de acesti metrici nu sunt satisfacatoare.

 

Cred ca o piramida a datelor are foarte mult sens aici: la baza avem date macro, tipice fiecarui departament, cu exceptia customer experience care are implicatii la nivelul intregii companii. In zona de mijloc se gasesc in special date din campanii sau diverse activitati de vanzari, iar in varf, o multitudine de date pe segmente inguste - in general digitale.

Intrebarea este - ce facem cu aceste date? Ce sens extragem?

Sa vedem obstacolele...

Lispsa de integrare si corelare

Datele pe care le colecteaza companiile vin din surse multiple interne si externe - in formate diverse. Asa ca o prima provocare reprezinta standardizarea acestora. De exemplu - datele interne de vanzari pot fi raportate pe locatii sau agentii, iar datele de brand sunt raportate pe segmente de target, fara a sti exact ce segmente de target se regasesc preponderent in portofoliul fiecarei agentii.

Rezultatul este ca, cel mai frecvent, fiecare departament lucreaza cu datele proprii si analizele proprii - in silo.

Apoi, multe companii nu au un departament de analytics sau marketing science, capabile sa creeze modele de corelare intre date, astfel incat sa explice si sa prezica interactiunile dintre diversele activitati desfasurate - de exemplu cum se coreleaza NPS-ul cu experienta consumatorului cu serviciul respectiv sau cum numarul de TRPs influenteaza brand equity pe termen lung.

In mod traditional, ca surse de date - avem mai multe optiuni:

  • parametrii de brand (awareness, purchase intent, trial rate etc) - acesti metrici sunt destul de bine sedimentati in piata si exista multe companii de research ce furnizeaza astfel de date sub denumirea de brand trackers.
  • date de vanzari si de consum - fie interne, fie externe - tot din partea companiilor de market research. Amintesc aici Nielsen Retail Audit - ce auditeaza vanzarile in retailul FMCG, precum si GfK Consumer Panel Services ce auditeaza tot consumul casnic de FMCG al gospodariilor din Romania. Daca vorbim de alte industrii, GfK are solutia de POS Tracking - ce auditeaza vanzarile de tehnologie, telecom, IT, electronice si electrocasnice, instrumente de scris etc.
  • date de performanta a campaniilor - si aici discutam despre informatii oferite in general de agentiile de media (TRPs, GRPs etc) si gigantii Google si Facebook.
  • date despre activitatea clientilor – vorbim in principal de cele rezidente in diverse sisteme de CRM ce colecteaza diverse informatii financiare, de portofoliu de produse, activitatea din call-center, activitatea de suport etc.
  • date de customer experience - unde nici nu indraznesc sa ma gandesc cat de incipienta este colectarea datelor si realizarea unui model de customer experience care sa fie relevant pentru industria respectiva. Exista furnizori, bineinteles, dar fiecare masoara un anumit aspect: usability-ul unui site, NPS-ul pe diverse touchpoint-uri, customer satisfaction etc. Mai mult, metodologiile de culegere ale acestor date sunt foarte diferite (Face2Face, IVR, email, telefon), astfel incat se induce si un bias metodologic.

Din pacate, nu stiu companii care sa aiba aceasta perspectiva asupra tuturor datelor si nici jucatori locali. Daca ne uitam la Gartner Magic Quadrant for Digital Marketing Hubs, aici gasim playeri internationali - precum Marketo, Oracle, Adobe, Salesforce sau IBM Watson, insa si acestia au dificultati la nivel de integrare. Aceste dificultati rezulta din zona din care s-a dezvoltat compania - Adobe din design, Marketo - marketing automation, IBM - computing etc - deci pentru a alege un astfel de furnizor este important sa compari fit-ul cu propria ta industrie.

Lipsa de corelare intre metricii traditionali si metricii digitali de business

In zona de marketing metrics digitali, situatia se complica. Cauzele sunt doua: 

Date prejudiciate: conform studiului GfK Digital Marketers' Pains & Gains 2016, oamenii de marketing se bazeaza pe datele oferite de platforme (Google Analytics, Facebook data) sau pe date oferite de agentiile de media (ad-server data, vizualizari, unici etc). Doar 22% spun ca apeleaza la companii de market research, majoritatea bazandu-se pe datele oferite de platformele pe care s-au desfasurat campaniile. Or, aceste surse de date nu sunt impartiale, furnizorii avand un interes direct in a raporta rezultate bune.

Mai departe, lipsa de calitate a acestor date este agravata de ad-blocking si - cireasa amara de pe tort - de bot traffic. Sunt voci ce estimeaza ca doar 9% din reclamele digitale sunt vazute efectiv de persoane reale pentru o durata mai mare de 1 secunda (datele sunt oferite de Lumen – prima firma de market research din lume ce detine un panel echipat cu eye-trackere).

Intelegem deci de ce este foarte periculos sa lasam furnizorii de servicii digitale sa isi evalueze propria lor performanta. Ca solutie, avem nevoie de furnizori de evaluari impartiale - cele mai bune surse fiind companiile de market research.

Un al doilea obstacol este acela ca nu exista in cadrul companiilor metode care sa faca legatura dintre metricii digitali (likes, engagement rate, viewability rate, buzz etc) si metricii de brand si vanzari (cu exceptia e-commerce-ului, pentru vanzari). Rezultatul este ca top managment-ul se focuseaza si aloca bugete pe lucrurile pe care le intelege - adica marketingul traditional - si evita investitiile in digital.

La nivel de furnizori s-au dezvoltat astfel de instrumente, insa, din pacate, sunt prea putin cunoscute in piata - vorbim de ramura de Digital Marketing Intelligence.

Ca surse de date digitale, GfK are instrumente bine dezvoltate in mai multe arii: 

  • masurarea si maparea procesului de achizitie in mediul digital cross cu cel offline (Purchase Journey), astfel incat sa poti observa cu exactitate de unde se informeaza oamenii si care sunt touchpoint-urile digitale ce performeaza cel mai bine.
  • identificarea si corelarea metricilor de social media (comments, buzz, sentiment) cu cei de brand (brand relationship, purchase intent etc) - GfK Social Media Intelligence. Acest instrument este deosebit de util intrucat iti mapeaza conversatiile online pe topicuri de interes: pret, performanta produsului, customer service etc - practic, aduce ordine intr-o mare de conversatii in care si cel mai dibace Social Media Manager si-ar prinde urechile. 
  • evaluarea eficientei advertisingului digital prin compararea efectelor asupra brand-ului intre cei care au vazut efectiv reclama in mediul digital si cei care nu au fost expusi - GfK Exposure Effects.

Este la latitudinea fiecarui om de marketing sa isi dezvolte o solutie proprie, un mix and match din diverse surse de date pe care sa le inglobeze intr-un model specific industriei si pe care sa il testeze in mod constant pentru a verifica validitatea modelului.

Sa dau un exemplu din FMCG: Datele din panelul de retail al Nielsen corelate cu cele din panelul de gospodarii al GfK si cu consumul de media al acestor gospodari iti pot indica dezechilibrele la nivel de portofoliu, de SKUs, distributie, category management, penetrare, loialitate si targetare media. La aceste date se pot adauga studii de brand tracking si apoi unele mai specifice din zona de shopper marketing (RFID, entry/exit interviews) sau chiar user experience (UX). Apoi ai partea de media si campanii. Nu este o solutie perfecta, dar la ora actuala este cea mai fezabila pentru Romania.

Un alt exemplu din zona de tehnologie - ai nevoie de date de vanzari prin panelul de tehnologie care iti arata, pana la nivel de SKUs de unde se cumpara, la ce pret si in ce perioada. Acestea sunt baza. Apoi ai nevoie de studii clasice de consumator pe diverse arii pe care le-ai identificat ca fiind problematice: shopper marketing in technology retail, UX in zona de interactiune cu produsul sau chiar new product development.

Zona de marketing metrics cunoaste una dintre cele mai rapide dezvoltari si pe buna dreptate. Insa, deocamdata, totul este imperfect. Ca marketer, trebuie sa ai curiozitate, timp pentru testare, perseverenta si niste prieteni buni in departamentul de analytics.

Traim vremuri interesante!

Ileana Chermenschi este Head of Digital Marketing Intelligence in cadrul GfK Romania. O poti urmari pe LinkedIn https://ro.linkedin.com/in/ileanachermenschi , Twitter @I_Chermenschi sau pe blogul personal www.ileanachermenschi.com unde scrie despre marketing, tehnologie si behavioral economics.

Evaluaţi acest articol
(0 voturi)
Monica Ileana Chermenschi

Ileana Chermenschi este Head of Digital Marketing Intelligence in cadrul GfK Romania.

O poti urmari pe LinkedIn, Twitter @I_Chermenschi sau pe blogul personal www.ileanachermenschi.com unde scrie despre marketing, tehnologie si behavioral economics.

Articole recente - Monica Ileana Chermenschi

Revista Marketing Focus a fost lansata de Institutul de Marketing  cu scopul de a aduce un plus de informatie, idei si resurse de marketing atat profesionistilor de marketing, cat si celorlalti actori si departamente implicate in livrarea performantei de marketing:comunicare si relatii publice, resurse umane, IT, financiar,  relatii cu clientii si nu in ultimul rand management. 

Aboneaza-te la revista Marketing Focus pentru a fi la zi cu resurse si informatii din domeniu.