Wkład merytoryczny: Rafał Makula
Opracowanie redakcyjne: Czat GPT
Współczesny marketing staje w obliczu coraz bardziej złożonych wyzwań analitycznych. Jednym z największych paradoksów epoki cyfrowej jest fakt, że mimo dostępu do ogromnej ilości danych, coraz trudniej jest precyzyjnie zmierzyć skuteczność naszych działań reklamowych. Szczególnie wyraźnie widać to w rzeczywistości omnichannel, gdzie klient funkcjonuje jednocześnie w wielu kanałach: przegląda produkty online, czyta recenzje w aplikacji mobilnej, po czym dokonuje zakupu w sklepie stacjonarnym. W tym świecie granice między online a offline zacierają się, a klasyczne metody atrybucji zawodzą.
Wielu marketerów wciąż skupia się na tym, co znajduje się na samym końcu lejka – konwersji. Tymczasem coraz wyraźniej widać, że to nie ona powinna być głównym punktem odniesienia przy ocenie efektywności działań, ale moment wejścia użytkownika do ekosystemu marki. O wiele więcej informacji i wartościowych insightów niesie za sobą analiza tzw. „kaloryczności” użytkownika – czyli jego jakości, intencji zakupowych, zaangażowania i potencjału, który wnosi już przy pierwszym kontakcie z kampanią.
Problem mierzenia skuteczności działań online w kontekście konwersji offline pozostaje jednym z najbardziej palących. Istnieje wiele metod, które starają się ten most zbudować: kody rabatowe, unikalne linki w kampaniach, ciasteczka śledzące ścieżki użytkowników, geolokalizacja czy nawet dane z kas sklepowych zintegrowane z CRM. Każda z tych metod ma jednak swoje ograniczenia. Kody rabatowe nie są wykorzystywane przez wszystkich, ciasteczka tracą na skuteczności w erze rosnącej ochrony prywatności, a integracja danych z POS-em bywa kosztowna, skomplikowana i nie zawsze działa bezbłędnie. Co więcej, same dane transakcyjne nie mówią nam, co doprowadziło do zakupu. Być może użytkownik zobaczył reklamę online, potem przeczytał recenzję w niezależnym serwisie, a ostatecznie zdecydował się na zakup dziełając pod wpływem promocji widocznej w sklepie. W klasycznej analityce trudno ten proces odwzorować.
Dlatego coraz większe znaczenie powinno przykładać się do tego, jakiego rodzaju użytkownik trafia do naszego lejka, skąd przyszedł i jakie intencje wykazuje. Kaloryczność użytkownika to nic innego jak ocena jego potencjału na podstawie pierwszych interakcji: czy przegląda wiele stron produktu, czy zatrzymuje się na dłużej przy konkretnej ofercie, czy zapisuje się do newslettera, dodaje produkt do schowka, a może dzieli się linkiem z innymi. Takie zachowania mogą być bardziej miarodajne niż sam zakup, bo pokazują głębię zainteresowania i zaangażowania.
Niestety, wiele działań reklamowych nadal ocenianych jest przez pryzmat wskaźników typu ROAS, konwersja czy koszt za pozyskanie klienta. To podejście, choć intuicyjne i oparte na twardych liczbach, może być zwodnicze. Możemy bowiem pozyskiwać tanio ruch z kanałów, które przyciągają użytkowników niskiej jakości, bez realnego zamiaru zakupu. Jednocześnie może się okazać, że droższe źródła przynoszą mniej kliknięć, ale są to użytkownicy, którzy rzeczywiście pojawią się w sklepie stacjonarnym i zostawią pieniądze. Bez odpowiedniego monitorowania kaloryczności, trudno takie zależności zauważyć.
Co więcej, problem nie dotyczy tylko błędnych wniosków. Wchodzimy też w obszar realnego zagrożenia dla optymalizacji naszych kampanii. Przykładowo, prowadzimy test A/B dwóch kreacji reklamowych. Jedna promuje produkt X, druga Y. Po analizie konwersji online uznajemy, że kreacja Y była skuteczniejsza, bo miała wyższy CTR i konwersję. Ale jeśli nie uwzględnimy sprzedaży offline, może okazać się, że to produkt X lepiej rotował w sklepach stacjonarnych. W efekcie optymalizujemy kampanię na podstawie błędnych danych i wzmacniamy przekaz, który w rzeczywistości był mniej skuteczny. Takie decyzje mogą w długim terminie kosztować firmę setki tysięcy złotych.
Dodatkowym wyzwaniem jest przypisywanie zasług kanałom. Nasze materiały promocyjne mogą być wykorzystywane przez inne podmioty bez naszej wiedzy. Popularna gazetka promocyjna, którą rozsyłamy do klientów, może trafić na portale agregujące promocje, gdzie zdobędzie popularność, a my przypiszemy jej skuteczność naszej kampanii display. Jeśli nie mamy kontroli nad ścieżką dotarcia klienta, ryzykujemy poważne błędy w raportowaniu skuteczności.
Rozwiązaniem nie jest porzucenie danych, lecz zmiana podejścia. Potrzebujemy nowego modelu myślenia o skuteczności reklamy, w którym to jakość pozyskanego użytkownika, jego kaloryczność i wartość na początku lejka, staje się głównym KPI. W tym celu warto budować profile użytkowników na bazie ich interakcji z marką, wprowadzać scoring behawioralny, analizować ścieżki zakupowe, nawet jeśli nie kończą się one konwersją online. Powinniśmy także współpracować z zespołami retailowymi, aby lepiej synchronizować dane z POS-em i analizować zmiany w rotacji produktów w kontekście prowadzonych działań online.
To podejście wymaga cierpliwości i inwestycji w narzędzia oraz ludzi, ale długofalowo przynosi znacznie większe korzyści niż klasyczne mierzenie konwersji. W świecie, gdzie dane są coraz trudniejsze do pozyskania, a ścieżki zakupowe coraz bardziej złożone, tylko analiza początku lejka może dać nam pełniejszy obraz skuteczności naszych działań. Bo prawdziwa wartość nie leży na końcu, ale u fundamentów decyzji zakupowej klienta.
Dodaj komentarz