Incrementalitātes testēšana ir veids, kā uzņēmumi var patiesi izmērīt savu mārketinga darbību ietekmi, ļaujot labāk izprast, kā plašsaziņas līdzekļi vai reklāmas rada jaunas konversijas. Tātad, ko inkrementalitātes mērīšana nozīmē mārketingā un kādas priekšrocības tā sniedz? Iesim dziļāk.

Kas ir Incrementality Testing?

Ar inkrementalitātes testu mēra jaunu konversiju līmeni saistībā ar mārketinga darbību, saturu vai reklāmu. Rezultātā tas var kalpot kā uzņēmuma rezultātu efektivitātes rādītājs. Lai gan atribūcijas mērījumi parasti ir piemēroti lielākajai daļai uzņēmumu, inkrementalitāte labāk ļauj atrast cēloņsakarības starp darbībām un izaugsmi.

Vēl viens no iemesliem, kāpēc mārketinga analītikā jāizvēlas inkrementālā testēšana, ir tas, ka daudzi skaitļi, ko sniedz daudzas platformas, var būt neuzticami. Daudzas platformas ir ieinteresētas pārspīlēt savu ieguldījumu MROI, reklāmguvumos vai pārdošanā. Rezultātā daudzi no to sniegtajiem statistikas datiem bieži vien var būt "rožaini". Incrementality mārketinga pasākumi ļauj uzņēmumiem pārvarēt šo troksni un iegūt skaitļus, kas labāk atspoguļo realitāti.

Tādējādi tirgotāji un uzņēmumi var labāk saprast, kā sadalīt mārketinga budžeta līdzekļus. Lai gan inkrementālā testēšana var prasīt ilgāku laiku un ir mazāk ērta nekā daudzi rīki, kas ir viegli pieejami standarta analītikas paneļos, tā sniedz labāku ieskatu, uz kura balstīt turpmāko darbību.

Inkrementalitātes testu posmi ietver:

• Dizains: Nosakiet savus izpētes mērķus, KPI, minimālo konstatējamo pacēlumu un izvēlieties testa/kontroles vienību.
• Izlozēt vai saskaņot: Lai izveidotu derīgu pētījumu, izmantojiet saskaņotu tirgu (līdzīgas grupas dažādos tirgos ar līdzīgiem ārējiem faktoriem) vai sintētisko kontroli.
• Palaišana un aizsargbarjeras: Ievietojiet izdevumu ierobežojumus un likmes, uzraugiet, vai pirms tendenču auditorijas atbilstība ir atbilstoša, un sekojiet līdzi jaudai.
• Nolasīšana: Pārskats par pacelšanas procentuālo īpatsvaru, ticamības intervāliem (p-vērtība), iROAS (reklāmas izdevumu likme) un neviendabīgums pēc reģiona/auditorijas.
• Modeļu kalibrēšana: Lai nodrošinātu godīgumu, ievadiet gūtās atziņas savos mārketinga rīkos un ikdienas atribūcijās.

Apskatīsim, kā darbojas inkrementalitāte un kādus rīkus varat izmantot tās mērīšanai.

Pieauguma mērīšana

Inkrementalitātei nepieciešami divi pamatelementi: kontroles konversijas koeficients un testa konversijas koeficients. Pirmais darbojas kā kontroles grupa, līdzīgi kā standarta efektivitātes pētījumā jebkurā citā jomā. Šis kontrolētais eksperiments ļauj uzņēmumam iegūt galīgos skaitļus par to, kā veicas tā darbībām tiešsaistē, nepaļaujoties uz potenciāli kļūdainu datu vākšanu. Turklāt inkrementācijas testi ir pēc iespējas tuvāk cēloņsakarības testam (pretstatā korelācijas testam).

Inkrementalitātes formula ir “(testa konversijas rādītājs - kontroles konversijas rādītājs) / (testa konversijas rādītājs) = inkrementalitāte”.

Tāpēc, lai novērtētu mārketinga inkrementalitāti, ir jāmēra starpība starp kontroles grupu, kas nav bijusi pakļauta mērāmajam mārketinga pasākumam, un grupu, kas bija pakļauta konkrētai mārketinga darbībai, un jāsalīdzina tā kā daļa no testa konversijas rādītāja.

Mārketinga pieauguma mērīšana jāveic, pamatojoties uz katru atsevišķu darbību. Lieki piebilst, ka var rasties viltus pozitīvi rezultāti, ja visu darbību ietekmi apvienosiet kopā un nespēsiet nošķirt efektīvas stratēģijas no neefektīvām.

Tomēr ir vērts atzīmēt, ka pastāv vairāki inkrementalitātes testu veidi. Apskatīsim dažus no tiem.

Aizturēšanas eksperimenti

Aizturēšanas eksperiments izolē mediju kanālu un norobežo no tā auditoriju. Tas ļauj novērot viņu konversijas uzvedību salīdzinājumā ar kontroles grupu, kas saņem šo konkrēto mediju. Šajā gadījumā grupa, uz kuru mērķauditorija ir medijs, ir “kontroles” grupa, jo tā pārstāv tipisko auditoriju. Šajā gadījumā pirkšanas uzvedības vai intereses samazināšanās tiktu uzskatīta par zīmi, kas liecina par plašsaziņas līdzekļu efektivitāti (t. i., plašsaziņas līdzekļu iedarbība korelē ar vēlamiem rezultātiem).

Mēroga eksperiments

Mēroga eksperimenti ir pretstats aizturēšanas pētījumiem. Šajā gadījumā mediju kanālam tiek “palielināts” ieguldījumu apjoms, tam tiek piemērota auditorija, un pēc tam pētījumā tiek mērīta konversijas uzvedība ar auditoriju, kas saņēmusi parasto izdevumu līmeni. Kā liecina nosaukums, šajā eksperimentā tiek pārbaudīta izdevumu apjoma palielināšanas efektivitāte attiecībā uz auditoriju. Tas var būt lieliski noderīgs, lai padarītu reklāmas izdevumus taupīgākus.

Vairāku apstrādes veidu inkrementalitātes testēšana

Tas ir eksperimentāls plāns, kurā auditorija tiek sadalīta vairāk nekā divās testa grupās (“šūnās”), lai novērtētu dažādas plašsaziņas līdzekļu kombinācijas un salīdzinātu to relatīvo ietekmi ar nesaistīto grupu. To var izmantot, lai atklātu kanālu pārklāšanās efektus.

Varat veikt eksperimentu ar trim testa šūnām, piemēram, meklēšanas reklāmu aizturētāju, sociālo plašsaziņas līdzekļu aizturētāju un apvienotu abu šo veidu aizturētāju. Katrai no šīm grupām ir jāsaskaras ar kontroles grupu, kas ir tipiskā auditorija. Eksperiments parādīs katra kanāla individuālo ieguldījumu un kombinēto ietekmi. Tas palīdz noteikt, vai šīs attiecības ir sinerģiskas (tas nozīmē, ka tie uzlabo viens otra sniegumu) vai kanibālistiskas (viens kanāls mazina otra ietekmi).

Auditorijas sadalīšana

Veicot inkrementalitātes testus, ir divi galvenie auditorijas sadalīšanas veidi: Zināmas auditorijas sadalījumi un ģeogrāfiskie sadalījumi.

Zināmas auditorijas sadalīšana klasificē atsevišķus lietotājus no esošā lietotāju saraksta dažādos mediju testos. Tāpēc tas ir labākais risinājums, ja jums ir dati par lietotāju mērķtiecīgu atlasi un ar to saistīto taktiku. Vislabāk to piemērotu e-pastam, katalogam, SMS u. c., kur ir viegli pieejama informācija par lietotājiem.

Testā ir jāņem vērā un jākontrolē neseno pirkumu aktualitāte, biežums un naudas vērtība, kā arī lietotāja tiesības (piemēram, opt-in vai opt-out) saņemt attiecīgo mediju vai jebkuru citu saistīto mediju.

Turpretī ģeogrāfiskais sadalījums ir paredzēts auditorijām, kuras nav adresējamas. Šī sadalīšanas metode atsakās no jau esošiem sarakstiem un ir vispiemērotākā, ja nav iespējams veikt zināmas auditorijas sadalīšanu. Tas vislabāk var būt piemērots plašai mērķauditorijas atlasei, piemēram, sociālajai prospektēšanai, KTV prospektēšanai un apmaksātai meklēšanai.

Ar ģeogrāfiskā sadalījuma metodi tiek atrasti konkrēti tirgi plašākā reģionā, piemēram, valstī, kas ir statistiski reprezentatīvi attiecībā uz šo plašāko reģionu. Pēc tam šī metode prasa sagrupēt šos tirgus testa šūnā, lai veiktu dažāda veida testēšanu. Pēc tam šim testam tiek piemērota apstrāde, piemēram, Google Holdout, pārbaudot, vai mārketinga darbību pievienošana vai atcelšana ietekmē uzvedību. Pēc tam rezultātus salīdzina ar kontroles grupu.

Labākie kanāli Incrementality testēšanai

Runājot par kanāliem, inkrementalitāti vislabāk iedalīt līdztekus testa mērķim vai auditorijas sadalīšanas metodei. Daži kanāli, piemēram, SMS, e-pasts, katalogi un tieša saziņa sociālajos plašsaziņas līdzekļos, ļauj sadalīt zināmu auditoriju. Turpretī plašāks tests, izmantojot masu saziņas līdzekļu pieeju, ļaus veikt mēroga eksperimentus un ģeogrāfisko sadalījumu. Vairāku apstrādes veidu testus vislabāk var veikt, ja jums ir pietiekami daudz informācijas par auditoriju un to, kādos kanālos tā, visticamāk, darbojas.

Labākie inkrementalitātes testēšanas rīki

• Lifesight: Nodrošina lielisku platformu mārketinga inkrementalitātes testiem ar cēloņsakarību modelēšanu un cēloņsakarību grafikiem. Tās dizains ir lietotājam draudzīgs ar vienkāršu optimizāciju un mākslīgā intelekta ieteikumiem.
• Haus: Lieliski noderēs, lai veiktu inkrementalitātes testu meklēšanas, YouTube un sociālajās kampaņās. To var ātri un viegli iestatīt, un tā piedāvā cenas, kas atkarīgas no konkrētiem testiem, ģeogrāfiskā reģiona un eksperimentu skaita.
• Izmērīts: Lai gan tas ir dārgāks par citiem, tas var būt labākais plašiem e-komercijas savienotājiem ar mazumtirdzniecībai draudzīgiem pārskatiem un ir ideāli piemērots patēriņa zīmoliem.
• Billy Grace: Ar mākslīgo intelektu darbināma, precīza izsekošana un ļoti ērta lietošana. Tā sniedz gudru ieskatu budžeta sadalē un nodrošina GDPR prasībām atbilstošus pirmās puses datus.
• Workmagic: Šis ir pirmkārt un galvenokārt inkrementalitātes rīks. Tam ir lieliskas ģeogrāfiskās funkcijas, kas ļauj precīzi un ātri sadalīt grupas. Tas arī sola pilnībā automatizētu pieredzi.
• LiftLab: LiftLab ir lieliski noderīgs visos piltuves posmos, nodrošinot aktuālu informāciju. Uzņēmums sola visaptverošu klientu atbalstu visiem lietotājiem.

Jaunākās ziņas par inkrementalitātes testēšanu liecina, ka uzņēmumi pievēršas tai, nevis klasiskajai atribūcijas modelēšanai. Ja meklējat aģentūru, kas palīdzētu izveidot stabilu mārketinga stratēģiju ar spēcīgu analītiku, meklējiet tikai Promoguy! Apskatiet mūsu mārketinga pakalpojumu lapa , lai uzzinātu vairāk.