面对可能出现的全球经济衰退,营销人员面临着合理安排营销预算、维护广告支出和实现媒体投资回报的压力。但是,媒体环境日益复杂,使得跟踪和预测投资回报率变得困难,全球只有54% 的营销人员对自己衡量全渠道投资回报率的能力有信心。为了优化媒体支出和广告创意,提高媒体支出回报率,广告主首先需要了解并确定哪些执行投资回报率驱动因素(如战术、渠道和品牌)对其目标区域非常重要。
尼尔森 Compass 数据库显示,不同市场和地区的广告支出回报率存在显著差异。在相同的策略下,顶级市场的回报率可能是低级市场的 3-6 倍,而在地区层面,表现好的地区和表现差的地区之间的差异可能高达 85%。
![与其他市场相比,在顶级市场采取同样的策略,投资回报率可达 3-6 倍。](https://www.nielsen.com/wp-content/uploads/sites/2/2022/11/3-6X_ROI.jpeg?w=1024)
一般来说,投资回报率驱动因素分为两类:执行驱动因素和环境驱动因素。执行性投资回报率驱动因素是指营销人员可以通过数据驱动决策来优化广告效果,如预算规划、媒体渠道分配和飞行中的广告活动优化。环境因素是市场特定的驱动因素,如竞争格局和消费者习惯,这些因素不在营销人员的控制范围内,但对广告效果有影响。
由于不同情况下的媒体效果存在很大差异,营销人员需要了解市场层面上投资回报率的主要驱动因素,从而获得能够提升业绩的真知灼见。
最高执行投资回报率驱动因素
卓越的媒体规划
每项成功的媒体活动都始于坚实的基础。媒体规划和策略是任何营销活动的基本要素,但许多营销人员没有意识到规划对投资回报率结果的影响。平衡所需的媒体支持数量与成本和覆盖范围是一件棘手的事情,但能够为每项内容调配最佳水平的品牌将最大限度地提高广告支出回报率,同时降低总体媒体成本。
在广告支出方面,大多数营销人员都比较谨慎,而胆怯限制了投资回报率的机会。尼尔森(Nielsen)对媒体计划的研究发现,只有25% 的渠道投资过高,无法最大限度地提高投资回报率,而在这一群体中,超支金额的中位数为 32%。虽然减少支出会使渠道投资回报率略微提高 4%,但由于广告驱动的销售额下降,品牌的销售量也会大幅减少。
![达到正确媒体投资水平的品牌可将投资回报率中位数提高 50](https://www.nielsen.com/wp-content/uploads/sites/2/2022/11/ROI-underspend.jpg?w=679)
另一方面,支出不足也是一项重大挑战。尼尔森的《2022 年投资回报率报告》发现,50% 的计划媒体渠道投资过低,无法实现最大投资回报率。投资不足水平的中位数为 52%--大多数品牌无法在一个计划周期内缩小这一巨大差距。但是,能够缩小差距的品牌可将投资回报率中位数提高 50.3%。
成本
说到成本最小化,并不是选择成本最低的媒体渠道那么简单,因为即使是单一渠道,其成本和性能也往往存在差异。例如,根据尼尔森的数据,在一个国家内,数字视频的成本变化范围通常在 2-3 倍左右。
举例来说,如果优质数字视频广告比非优质广告更昂贵,但优质广告对投资回报率的积极影响更大,那么较高的前期成本就是物有所值。为了确定哪些渠道能为每个市场带来最大价值并提高投资回报率,广告商需要能够对投资回报率进行全面衡量和归因,这样才能针对每个地区优化渠道和策略。
定位
将您的广告投放到最容易接受的受众面前至关重要。 到达率和受众构成指标不仅能帮助营销人员了解他们正在接触哪些受众,还能帮助他们取得更好的销售业绩。
最近利用尼尔森数字广告评级进行的一项分析发现,向目标受众投放较少广告的广告合作伙伴每花费 1 美元的平均投资回报率为 0.25 美元,而向目标受众投放较多广告的合作伙伴每花费 1 美元的平均投资回报率为 2.60 美元。
卓越的信息传递和创意
在消费者拥有比以往任何时候都更多选择的媒体环境中,要想在消费者心目中保持领先地位,往往需要卓越的创意。根据谷歌委托尼尔森公司最近进行的一项研究,广告在吸引注意力、突出品牌特色、与受众建立个人联系并引导受众采取行动时表现最佳。遵循这些原则投放广告的营销活动比不遵循这些原则的营销活动的销售额提升了 30%。品牌进行的信息和平台测试越多,正面回报就可能越高。
![创意突出的营销活动投资回报率高出 30](https://www.nielsen.com/wp-content/uploads/sites/2/2022/11/30_Higher_ROI.jpeg?w=1024)
执行投资回报率驱动因素的复杂性,以及不同品牌和不同渠道之间的变化,使得广告主必须能够根据自身的独特情况定制媒体计划。由于影响广告活动执行的因素众多,营销人员考虑的定制投入越多,其投资回报率预测就越准确。事实上,尼尔森预测投资回报率(PROI)数据发现,数据驱动的预测比单纯使用标准和基准的预测准确率要高出 65%。