“Eh questa decisione che hai preso non l’ho mica capita”. Cit. il tuo cliente domani.
Il cliente attuale o futuro a un certo punto arriverà a questa affermazione, che sottende un poco celato: “Adesso mi spieghi perché stai usando i miei soldi e in un modo che non mi è dato comprendere”.
Non giriamoci attorno: capire quando le inserzioni portano a un reale aumento del giro d’affari non è sempre facile, ma se le stai gestendo per conto di terzi devi sapere come rispondere.
La misurazione dell’incrementalità, così viene chiamata la crescita del giro d’affari con l’attività ads, ti permette di comprendere, ma soprattutto giustificare gli investimenti di marketing.
Come funziona?
In pratica prendi il valore misurabile generato da una strategia di business e lo confronti sia con il target su cui la strategia ha avuto un impatto, sia con il target che non ha raggiunto.
Tutto inizia con un punto interrogativo: cosa voglio capire?
Se usi la misurazione dell’incrementalità devi capire in primis quale obiettivo vuoi raggiungere.
L’incrementalità è un termine abbastanza nuovo, ma richiama uno strumento di base del marketing: si tratta di misurazione del valore reale creato da una strategia aziendale. Per definirla occorre isolare e misurare i risultati che ha causato.
Perché è una figata: la misurazione dell’incrementalità permette di prendere decisioni aziendali più intelligenti, aiutandoti a capire come e dove il marketing sta contribuendo ai risultati della tua attività.
Per questo prima di iniziare fattela la domanda: l’organizzazione in esame è pronta a fare l’investimento? Soprattutto dopo potrà fare il lavoro necessario per abbracciare un approccio basato sui dati.
Che metodo utilizzerai?
Esistono più tecniche che puoi sfruttare, che rientrano in due categorie principali: sperimentazione e osservazione.
Sperimentazione: inizia sviluppando l’ipotesi sull’effetto che avrà il tuo cambio di strategia. Dopo definisci un gruppo di persone che saranno esposte al trattamento e un gruppo di controllo che non lo farà. Isolando una variabile, ad esempio la creatività che stai utilizzando o il target.
In questo modo, confrontandolo con il gruppo di controllo, è possibile comprendere il vero valore incrementale della strategia. La qualità degli esperimenti varia, ma è il modo ideale e più accurato per misurare l’incremento.
Tieni presente cosa comporta questo: nonostante i loro benefici, gli esperimenti richiedono una configurazione iniziale (tempo) e un costo (risorse).
Osservazione Inizia con una serie esistente di dati risultante dall’esposizione delle persone a un determinato annuncio o variabile annuncio. Da qui parti per applicare un modello o delle statistiche per stimare il valore che un trattamento può avere. In questo caso dovrai replicare un vero esperimento “trovando” un gruppo di controllo all’interno di un target di persone che non sono state esposte all’annuncio o alla variabile dell’annuncio che stai cercando di valutare.
A differenza del precedente il metodo non richiede un lavoro iniziale, ma rischia di essere meno accurato e soggetto a distorsioni su fattori sconosciuti e richiede un supporto da parte di esperti durante la realizzazione del progetto.
Il primo esempio di misurazione è il più adatto quando un business inizia a diventare imponente, ma in realtà più ristrette è assolutamente indicato anche il secondo, con i dovuti accorgimenti. Ora ci stiamo addentrando nel vivo di questa attività: cosa dobbiamo fare? Porci nuove domande, ma quelle giuste.
Ho isolato la domanda a cui voglio rispondere?
Il mio test fornirà dati sufficienti per rispondere con precisione alla domanda che sto ponendo? Quando qualcuno viene assegnato a un gruppo di trattamento, posso essere sicuro che rimarrà in quel gruppo per l’intero test? Il mio esperimento si comporta realisticamente, come se fosse nel mondo reale? I gruppi di test e i gruppi di controllo hanno le stesse caratteristiche e propensione ad agire?
Tutto molto bello, ma come fare a raggiungere proprio l’obiettivo che mi sono posto?
Devi isolare la variabile garantendo che sia l’unica differenza tra gruppo di test e di controllo.
Alla base di tutto ciò sta la precisione
Gli esperimenti, essendo al pari di una qualsiasi misura statistica, arrivano con un certo livello di variabilità. Del resto ci sta, mi dirai: la variabilità è presente anche nel mondo reale.
Certamente! Tuttavia se si fa avanti mentre tu cerchi di migliorare o motivare le tue campagne diventa molto più articolato gestire le variabili. Può influire sulla tua capacità di apprendere il vero effetto del test, così come la percezione dei tuoi stakeholder sull’affidabilità dei tuoi esperimenti.
Come risolvere ciò? Ci vogliono dati, montagne di dati per rilevare differenze minori. Assicurati che il test sia pianificato ed eseguito in modo tale da poter rispondere con sicurezza alla domanda che stai cercando di rispondere.
Ovviamente ciascun pubblico di test deve sempre rimanere nel gruppo di trattamento a cui è stato assegnato per tutta la durata del test, attraverso qualsiasi dispositivo e piattaforma che si sta misurando. Sembrerà banale ma non lo è per nulla: un pubblico deve sempre vedere la stessa pubblicità. Assicurati che la piattaforma stia trattando le tue campagne di test esattamente come le tue normali campagne pubblicitarie.
Dal punto di vista dell’esecuzione, pubblica contenuti che siano rappresentativi di ciò che utilizzeresti di solito. Non è necessario che l’esposizione ai trattamenti sia uguale tra i gruppi, a condizione che gli eventi che li innescano non siano interessati dal trattamento di prova.
Infine, mai sottovalutare il fattore: random. Bilancia implicitamente tutti i fattori noti e sconosciuti, dato un campione sufficientemente ampio. Verifica che i target siano simili e con una propensione simile a utilizzare o ad acquistare prodotti.
Se l’esperimento non è possibile? Osservazione!
Le tecniche di osservazione hanno lo scopo di rispecchiare i risultati di un esperimento, quindi il modo più semplice ed efficace per valutare la qualità delle tecniche di osservazione è di confrontarle con gli esperimenti condotti in passato.
Se non è possibile convalidare il metodo di osservazione rispetto a un esperimento, il mio consiglio è di assicurarsi che esista un equilibrio tra il gruppo di trattamento e il gruppo di controllo. Anche se stai prendendo decisioni di ottimizzazione utilizzando metriche osservative, dovresti vedere i tuoi KPI migliorare nel tempo in base alle tue decisioni.
Questi i miei suggerimenti, ma devi stare sempre al passo: il processo continuerà ad evolversi nel tempo! Cosa ne pensi?
E per finire leggi: Incrementalità 3 di 3 – Se sulla strada dell’incrementalità trovi problemi va bene così: dubbi e consigli
