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Nielsen chiede un approccio multi-modello alla misurazione del ROI del marketing all'ARF Re!Think 2016

2 minuti di lettura | Marzo 2016

I big data continuano a diventare sempre più grandi con l'aumento del numero di dispositivi che utilizziamo quotidianamente e confondono gli addetti al marketing alla ricerca della misura più accurata del ritorno sugli investimenti di marketing (ROI). Ma invece di una singola misura, un approccio multi-modello può essere la migliore possibilità per gli addetti al marketing di misurare l'impatto completo della loro efficacia di marketing.

Ross Link, presidente delle soluzioni MROI globali di Nielsen, ha recentemente condiviso i risultati del Digital Media Consortium (DMC) II in occasione di Re!Think 2016 su come questo approccio possa aiutare a colmare le lacune insite nei big data di oggi. Tuttavia, questa strategia non è unica: il tipo di dati che un marketer ha a disposizione, in termini di granularità e copertura, determina la metodologia da utilizzare.

Nielsen ha fondato il DMC in risposta alla recente proliferazione dei big data che ha determinato un rapido cambiamento nelle tecniche di misurazione del ROI del marketing. L'obiettivo del DMC II era quello di migliorare le pratiche del settore nella misurazione precisa dell'efficacia dei media digitali. In particolare, ha utilizzato dati granulari a livello domestico per verificare come metodologie statistiche comuni con diverse limitazioni di dati - marketing mix modeling (MMM), multi-touch attribution (MTA) e matched panel analysis (MPA) - possano lavorare insieme per ottenere il ROI più preciso per i marketer.

"Pensavamo che una sola metodologia di modellazione avrebbe avuto la meglio, ma è emerso che ogni approccio merita comunque un posto nel kit di strumenti del marketer moderno. Quando utilizzare MMM, MTA o MPA dipende dal tipo di dati che un marketer ha a disposizione e da ciò che sta cercando di misurare", ha affermato Link. "Per esempio, quando l'impatto di tutto il marketing può essere legato a un particolare individuo (cioè, dati a fonte singola), la soluzione ideale è senza dubbio la regressione a livello di famiglia (MTA). Questo può essere possibile in questo momento per i marketer che investono solo in tattiche digitali, ma per la maggior parte dei marchi che oggi utilizzano veicoli di marketing offline, i dati a fonte singola probabilmente non saranno disponibili per almeno altri anni negli Stati Uniti e per decenni nei mercati in via di sviluppo".

Link ha continuato, rivelando che fino a quando i dati da un'unica fonte non saranno una realtà, i marketer dovrebbero sfruttare l'MMM a livello di negozio, in particolare quando cercano di ottimizzare il ROI in modo olistico su tutti i driver di business, sia online che offline. D'altro canto, quando l'obiettivo è quello di concentrarsi esclusivamente sulla misurazione del ROI per gli investimenti nei media digitali specifici, come display e video, i marketer dovrebbero sfruttare l'MPA a livello di famiglia.

Chiave dei risultati del DMC II

DMC I ha incluso una collaborazione tra Nielsen, Google, Facebook e sette grandi inserzionisti per individuare le intuizioni più innovative sulla misurazione accurata del ROI dei social (compresi i media digitali a pagamento, di proprietà e guadagnati). Lo studio si è basato su 1,5 miliardi di impressioni su Facebook, 600 milioni di impressioni di ricerca su Google e un'analisi di 2 miliardi di dollari di vendite.

DMC II è stato creato per risolvere le sfide dell'attribuzione analitica nel settore in base ai dati disponibili oggi. DMC II ha analizzato 11 marchi di beni di consumo confezionati (CPG) in nove categorie che comprendono 30 miliardi di dollari di vendite, 3,6 miliardi di impressioni digitali su display, 300 milioni di impressioni digitali su video e 4.000 campagne pubblicitarie.