Shoppers kupują produkt Twojej marki po raz pierwszy. To pozyskanie nowego klienta, wskaźnik, który cieszy się największym uznaniem w branży Retail Media.
Ale jak zdefiniować pojęcie „po raz pierwszy”?
Jeśli klient kupił produkt tej marki 31 dni temu, czy jest nowym klientem? A co z zakupem sprzed 91 dni?
A 181 dni temu? A 366 dni temu?
Odpowiedź zależy od okna retrospektywnego, czyli okresu, na podstawie którego określa się, czy zakup jest „nowy”. A to okno znacząco wpływa na wynik.
Efekt okna
30-dniowe okno dla nowych klientów oznacza, że jeśli shopper nie kupił produktów tej marki w ciągu ostatnich 30 dni, jego zakup liczy się jako new-to-brand.
Okno 180-dniowe oznacza, że jeśli klient nie dokonał zakupu w ciągu ostatnich 180 dni, zakup ten jest uznawany za nowy.
Okno 365-dniowe oznacza: cały rok.
Im krótszy okres, tym wyższa liczba nowych klientów new-to-brand. Okres 30 dni obejmuje nabywców, którzy kupują produkty tej marki co 45 dni, w co drugim raporcie z kampanii będą oni wykazywani jako „nowi”, mimo że są stałymi nabywcami. Okres 365 dni jest bardziej konserwatywny, uwzględnia wyłącznie nabywców, którzy rzeczywiście nie kupili produktów tej marki przez cały rok.
Różnica może być ogromna. Kampania może wykazać 15 000 new-to-brand nabywców przy przedziale 30 dni i 4 000 przy przedziale 365 dni. Ta sama kampania, te same dane, a czterokrotna różnica w głównym wskaźniku.
Dlaczego to ma znaczenie
New-to-brand to wskaźnik wzrostu. Informuje markę: czy ta kampania przyciągnęła shopperów, którzy wcześniej nie kupowali?
Jeśli okres analizy jest zbyt krótki, wskaźnik jest zawyżony przez stałych nabywców, którzy akurat znajdują się między cyklami zakupowymi. Kampania otrzymuje uznanie za „pozyskanie” shopperów, którzy już byli lojalni. Wygląda to dobrze w raporcie, ale nie ma żadnego znaczenia dla wzrostu.
Jeśli okres jest zbyt długi, wskaźnik może być zbyt konserwatywny. Klient, który kupił produkty marki 10 miesięcy temu, a następnie dokonał kolejnego zakupu w trakcie trwania kampanii, został faktycznie ponownie pozyskany, wcześniej był klientem, który przestał kupować. Wykluczenie go z liczby new-to-brand zaniża wpływ kampanii.
Właściwy okres zależy od kategorii
Cykl zakupowy określa odpowiedni okres analizy.
Kategorie o wysokiej częstotliwości zakupów (mleko, chleb, świeże produkty): przedział 30, 60 dni. Produkty z tych kategorii kupuje się co tydzień lub częściej. Klient, który nie dokonał zakupu w ciągu 30, 60 dni, faktycznie przestał być aktywny.
Kategorie o średniej częstotliwości zakupów (płatki śniadaniowe, przekąski, jogurty): przedział 90, 120 dni. Produkty z tych kategorii kupowane są co 1, 4 tygodnie. 90-dniowy przedział obejmuje kilka cykli zakupowych i pozwala zidentyfikować shopperów, którzy faktycznie przestali kupować.
Kategorie o niskiej częstotliwości (proszek do prania, szampon, artykuły gospodarstwa domowego): przedział 180, 365 dni. Produkty te wystarczają na tygodnie lub miesiące między kolejnymi zakupami. Przedział 90-dniowy obejmowałby stałych nabywców w ich normalnym cyklu zakupowym.
Platforma powinna dostosować przedział czasowy do cyklu zakupowego danej kategorii. Nie jest to ustawienie globalne, powinno się różnić w zależności od kampanii, kategorii oraz konkretnego pytania badawczego.
Przejrzystość to standard
Niezależnie od wybranego okna, musi ono być jasno określone w raporcie. „12 000 new-to-brand shoppers (90-dniowe okno retrospekcyjne)” to uczciwa informacja. „12 000 new-to-brand shoppers” bez kontekstu jest niejednoznaczne.
W Footprints AI metodologia pomiaru jest widoczna. Okres analizy jest definiowany w ramach konfiguracji kampanii, uzgadniany z marką i przedstawiany wraz z wynikami. Jeśli marka chce zobaczyć wyniki dla różnych okresów, 30, 90, 180 dni, możemy zapewnić takie porównanie. Często dostarcza ono bogatszego obrazu sytuacji niż pojedyncza liczba.
Marki, które rozumieją tę niuans, podejmują lepsze decyzje dotyczące rzeczywistych osiągnięć kampanii. A agencje marketingowe (RMN), które zapewniają taką przejrzystość, budują głębsze zaufanie niż te, które optymalizują wyniki pod kątem jak najbardziej pochlebnych nagłówków.
Podsumowanie
Okres new-to-brand zmienia wynik. Krótszy okres zawyża liczbę. Dłuższy okres jest bardziej konserwatywny. Odpowiedni okres odpowiada cyklowi zakupowemu danej kategorii.
Cokolwiek wybierzesz, podaj to. Przedstaw to w raporcie. I bądź gotowy wyjaśnić, dlaczego.
30, 90 czy 180 dni mogą całkowicie zmienić obraz sytuacji. Liczba ma znaczenie tylko wtedy, gdy definicja jest jasna.
Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię Retail Media.
Przejdź do struktury Retail Media Footprints AI
Ten artykuł przedstawia ogólną koncepcję. Na tych stronach pokazujemy, jak Footprints AI przekłada ją na konkretne działania dla detalistów i marek.
- Pomiar Retail Media w obiegu zamkniętym: powiązaj ekspozycję z wynikami sprzedaży na poziomie poszczególnych jednostek magazynowych (SKU), wzrostem sprzedaży, zwrotem z inwestycji w reklamę (ROAS) oraz dowodami na inkrementalną skuteczność.
- Platforma Retail Media Network: Zbuduj należącą do detalisty sieć Retail Media Network z audiencjami shopperów, zasobami reklamowymi i dowodami sprzedaży.
- In-store Retail Media, przekształć ruch w sklepie, zadania i strefy w mierzalne nośniki reklamowe dla marek i detalistów.
