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MODELLO VAR SUL SECONDO PERIODO
Sintesi del modello stimato sul secondo periodo:
- Sono risultati significativi i parametri associati a ritardi, in particolare 1 e 7, dalle visite verso i contatti. Questo dimostra una più complessa struttura di dipendenza temporale tra i due KPI.
- Il test di Granger dimostra il rapporto di causalità tra visite e contatti, non limitata alla sola settimana attuale.
Questo ci porta ad una interessante conclusione: oltre alla settimana attuale, i contatti dipendono dal numero di visite effettuate fino a 7 settimane prima.
H0: visite non causa contatti
LA CONVERSIONE NEL SECONDO PERIODO (TASSO DI CONVERSIONE)
L'andamento della conversione nel secondo periodo risulta dilatato rispetto al primo, con livelli più bassi ma altalenanti per diverse settimane.
LA RISPOSTA CUMULATA NEL SECONDO PERIODO (TASSO DI CONVER. CUMULATO)
Sommando la risposta nelle diverse settimane otteniamo la risposta cumulata.
22-Emerge come nel secondo periodo la
La conversione totale stimata nel lungo periodo è pari a circa il 7,1%;
A circa due mesi (8 settimane) il modello stima una conversione del 4,3% delle visite effettuate alla settimana iniziale;
Più della metà della conversione totale è quindi ottenuta in questo periodo (a circa 8 settimane): da qui in poi vi è un decremento del tasso;
La convergenza al valore totale si comincia ad ottenere dalla settimana 18 (si sono convertite il 6,5% delle visite).
KEY INSIGHTS
Il modello conferma la relazione di causalità che lega le visite al sito ai contatti (preventivi);
L'attuale dinamica di conversione (a totale Toyota) appare essere un fenomeno che si sviluppa nel tempo: dopo circa due mesi (8 settimane) si sono convertite in contatti il 4,3% delle visite al sito;
Il tasso di conversione cumulato totale è pari al 7,1%;
CONCLUSIONI:
Molto importante è la strategia di marketing; dal luglio 2014 invece di lavorare solo su persone interessate
All'acquisto di auto, è stato fatto un lavoro su persone anche con altri interessi (sport, acquisti di lusso...), così da avere una pianificazione di L.P. più ampia, cercando di fare pubblicità non solo sul sito "4 ruote", ma anche ad es. sulla "Gazzetta dello sport"; si è cercato di soffermarsi sulla parte di memorabilità e affettibilità, prima che la decisione di comprare la macchina fosse segmentata in modo da aumentare l'efficacia; l'obiettivo, quindi, era quello di catturare persone che magari non avevano intenzione di comprare una macchina, ma se eventualmente l'avessero comprata, avrebbero orientato la loro scelta su Toyota.
LEZIONE 8 - MODELLI DI ATTRIBUZIONE
Un Modello di Attribuzione si pone l'obiettivo di dare il giusto peso (e il giusto credito) ai diversi touch point associati a un evento di conversione. La finalità può essere tattica o strategica, per una
ottimizzazione delle prossime campagne in funzione degli obiettivi aziendali. La conversione è l'obiettivo di ogni campagna: es. acquisto online o iscrizione ad un sito, richiesta di preventivo di un servizio. Touchpoint come punti di contatto tra Brand e Cliente. Touchpoint fisici, digitali, gestiti e spontanei. I Touchpoint, se sapientemente dosati e gestiti, rafforzano il posizionamento del Brand contribuendo al raggiungimento della leadership di mercato. Si ipotizza, inoltre, che i diversi momenti di attivazione dei touchpoint digitali (riquadri celesti) lavorino come in un campo di calcio, quindi i percorsi per arrivare all'evento di conversione, sono tanti e diversi:
1° riga: inizio con il blocco dell'attività di display della pubblicità che comunica qualcosa e successivamente l'individuo cerca la marca attraverso una search (Google), leggendo solo i commenti, poi abbiamo l'attività di retargeting cioè una tecnica di
Comunicazione digitale, è una forma di pubblicità online che si rivolge agli utenti sulla base delle loro precedenti azioni su Internet, in situazioni in cui tali azioni non si traducono in vendita o conversione.
2° riga: inizia sempre con attività di display ma che si tramuta nella ricerca o search (Google) non del brand ma di una parola chiave (es: non cerco superga ma scarpe viola), li ci saranno in evidenza gli annunci pagati e poi infine l'evento di conversione.
3° riga: l'attività di display induce direttamente ad andare sul sito web della marca.
MODELLI DI ATTRIBUZIONE: Digital Only; I modelli di attribuzione lavorano soltanto sul digitale online, ma bisognerebbe considerare anche la parte offline che è altrettanto importante (esse sono sviluppate dal marketing mix model e hanno effetto su metriche memoriali affettive). Modelli di attribuzione (online) VS attribuzione olistica (offline): integra MMM con la micro attribuzione.
digitale.Ci sono Diversi Modelli di Attribuzione in base alla loro complessità e valore/importanza strategica del modello:
Modelli standard- FIRST/LAST CLICK ATTRIBUTION MODEL la maggior parte degli utenti che arrivano su un sito cercando di comprare qualcosa, provengono dalla search e sono tracciabili, google li indirizzerà su dei siti. Chi vuole investire in digitale e ha come obiettivo l’e-commerce si basa sull’ultimo click, cioè fa sì che il suo sito di e-commerce arrivi per primo con la search. È il meno complesso e ignora le impression/click precedenti tranne l’ultima.
- GEOMETRIC/PARAMETRIC ATTRIBUTION MODEL i diversi touchpoint che hanno accompagnato l’evento di conversione vengono tutti considerati con una serie di parametri fissati, il loro peso varia geometricamente per esempio rispetto alla loro recenza, cioè in base alla vicinanza all’atto di conversione vengono dati diversi pesi ai diversi TP che l’hanno preceduto.
Inoltre, usa parametri arbitrari per definire i tassi direcency e decay. Modelli avanzati: - MODELLI PROBABILISTICI molto più complessi per tempi e articolazione, ma più interessanti per il valore finale, dove si utilizzano tutti i dati di conversione e non; tutti i percorsi degli utenti che hanno portato alla conversione e non, vengono confrontati (big data, machine learning). Modelli prossimi: - CROSS ADVICE ATTRIBUTION: in tal caso i diversi touch point devono essere associati alla stessa utenza; grazie a questi modelli è possibile seguire i percorsi attraverso i vari device che la persona utilizza (es passando dal pc allo smartphone), altrimenti sarei tracciabile su un device attraverso i cookie (identificativo utente). - ONLINE E OFFLINE ATTRIB.: per esempio se dal passaggio dal pc allo smartphone sono passata davanti a un manifesto che parlava dello stesso prodotto, sarebbe molto difficile mettere in sequenza anche questo touchpoint media. (complessità MASSIMA, nonconsiderazione le vendite offline.CANALI UTILIZZATI: Ricerca organica, Ricerca a pagamento, Display, Social, Email, Direct,Referral, Affiliati, Video, Mobile, App, Chatbot, Voice Search, Offline (concessionario).RISULTATI: Il modello PM MTA ha permesso di attribuire un valore specifico a ciascun touchpointe di valutare l'efficacia di ogni canale utilizzato nella campagna smart e-commerce. I risultatihanno mostrato che i canali più influenti nella conversione sono stati la Ricerca organica, laRicerca a pagamento e il Display, mentre i canali meno influenti sono stati la Chatbot, la VoiceSearch e l'Offline (concessionario). Grazie a questi dati, è stato possibile ottimizzare la strategiamarketing, concentrando gli sforzi sui canali più efficaci e riducendo gli investimenti su quelli menoperformanti.Considerazione solo il pulsante pay o la pagina del pagamento che è andato a buon fine ma le conversioni sono state estese anche all'attribuzione di un test drive (es: modulo richiesta e la loro thank you page). Come data sources abbiamo i click e le impression.
Effetto alone: Vedendo la tabella risultati come other display si fa riferimento ad altre campagne che parlavano sempre di smart quindi non specifiche a misurare l'effetto, ma possiamo chiamarlo il cosiddetto effetto alone, infatti esse hanno suscitato una significativa parte di interesse, quindi attribuiscono una % del risultato a ciascuno dei tp che sono stati attivati per la campagna.
UTILIZZO DEL MODELLO: OTTIMIZZAZIONE DELLE CONVERSIONI A PARITÀ DI BUDGET E BUDGET SAVING A PARITÀ DI OBIETTIVO
Questo lo si fa con lo scopo di capire dove si poteva spendere di più o di meno per avere un aumento delle conversioni. A parità di budget, una diversa allocazione della spesa può portare
risultati di conversions superiori. ESSO QUINDI SERVE A OTTIMIZZARE LA CONVERSIONE A PARITA' DI BUDGET, cioè ho un incremento dei risultati a parità di budget o budget saving (es: avremmo raggiunto lo stesso obiettivo di performance risparmiando sul budget)
LEZIONE 9 - POE (Paid-Owned-Earned) Media Modelling → METODOLOGIA USATA PER QUESTA CONVERGE ANALYSIS SEM (modelli a equazione strutturale utilizzati molto nella psicometria per studiare ad esempio atteggiamenti con l'obiettivo di scoprire le variabili latenti)
OBIETTIVO: Nel nostro caso attraverso questi modelli si propone di quantificare l'impatto dell'intero ecosistema multimediale sui risultati di business, identificando eventuali effetti diretti e indiretti della comunicazione sui risultati della marca
DIFFERENZA CON MKT: in aggiunta con la metodologia SEM si quantifica l'effetto indiretto con → identificazione delle influenze tra i canali e del loro ruolo all'interno dei media.
Esempio le persone vedono uno spot in tv e conseguentemente costituiscono una memorabilità/interesse e utilizzerò gli strumenti digitali per effettuare la search su google per arrivare infine al sito che alimenterà la business outcome. ECOSISTEMA MEDIA COMPLETO: 1) OWNED (sitoweb): di proprietà dell'azienda o asset proprietario che sta effettuando la campagna (es web site, e-commerce, chat per assistenza clienti, pagina fb). Tutto ciò costa di più di quello che rende, ma lo si fa al fine di rafforzare la propria immagine. 2) EARNED (social): non fa parte del piano media e neanche dell'asset proprietario ma è qualcosa che si sviluppa spontaneamente: presuppone una search, ricerca organica (es iscrizione newsletter o commenti su fb, qualcosa che nasce dal consumatore stesso). 3) PAID (campagne online e offline): canali che io pago (es. spot pubblicitario in tv) CASE HISTORY Analizzata la serie storica del periodo pari a 1 anno, vengonosuddivisi inizialmente i 3 princ