Nie kazdy klient jest zidentyfikowany. Wskaznik penetracji programu lojalnosciowego moze wynosic 60%, 70%, a w najlepszym razie moze 80%. Pozostali to osoby anonimowe, dokonali transakcji, ale nie da sie ich powiazac z ekspozycja na kampanie.
Co wiec zrobic z ta luka? Jesli ja zignorujesz, zanizysz wplyw kampanii.
Jesli dokonamy ekstrapolacji, ryzykujemy jej przeszacowanie. Tak czy inaczej, liczba ta jest bledna, pytanie brzmi, w ktora strone wolimy sie pomylic i na ile jestesmy transparentni co do tego wyboru.
Co oznacza ekstrapolacja
Ekstrapolacja polega na przeniesieniu zachowan zaobserwowanych w populacji dopasowanej (zidentyfikowanej) na populacje niedopasowana (anonimowa).
Jesli zidentyfikowani klienci, ktorzy mieli kontakt z kampania, wykazali 6-procentowy wzrost, ekstrapolacja zaklada, ze anonimowi klienci rowniez odnotowali wzrost rzedu okolo 6%. Calkowity szacowany wplyw stanowi wynik dla zidentyfikowanej grupy skalowany na cala grupe docelowa.
Zalozenie: klienci dopasowani i niedopasowani zachowuja sie podobnie. Zalozenie to jest czesto bledne. Czlonkowie programow lojalnosciowych sa zazwyczaj bardziej aktywni jako kupujacy, bardziej zaangazowani i bardziej reaguja na promocje. Przenoszenie ich zachowan na mniej aktywnych, mniej zaangazowanych anonimowych klientow prawdopodobnie zawyza efekt.
Zasady rzetelnej ekstrapolacji
Jesli dokonujesz ekstrapolacji, musisz okreslic jej zasady. W Footprints AI metodologia jest przejrzysta:
1. Wyniki dla zidentyfikowanych klientow nalezy przedstawiac jako podstawowe. „Wsrod zidentyfikowanych klientow kampania przyniosla 6,2% przyrostowy wzrost i 4,8-krotny iROAS”.
2. Szacunki oparte na ekstrapolacji nalezy przedstawiac oddzielnie. „Ekstrapolujac wyniki na cala szacowana grupe docelowa, calkowity przyrostowy wplyw szacuje sie na X euro. Zaklada sie przy tym podobne wskazniki reakcji wsrod niezidentyfikowanych klientow”.
3. Nalezy podac wskaznik dopasowania. „68% szacowanej liczby klientow, ktorzy mieli kontakt z reklama, zostalo zidentyfikowanych na podstawie danych dotyczacych lojalnosci”.
4. Podaj zalozenie. „Ekstrapolacja zaklada rownowazna reakcje w populacji niezidentyfikowanej. Jesli niezidentyfikowani klienci sa mniej sklonni do reakcji (co jest typowe), rzeczywisty calkowity wplyw miesci sie miedzy wynikiem dopasowanym a ekstrapolowanym szacunkiem”.
5. Nigdy nie nalezy przedstawiac danych ekstrapolowanych jako danych zmierzonych. Rozroznienie to musi byc jasne w raporcie, na pulpicie nawigacyjnym oraz w kazdej rozmowie dotyczacej wynikow.
Kiedy ekstrapolacja jest wlasciwa
Ekstrapolacja ma sens, gdy: - Wskaznik dopasowania jest wystarczajaco wysoki (>60%), dzieki czemu dopasowana proba jest reprezentatywna - Wspolczynnik ekstrapolacji jest umiarkowany (1,3–1,5x, a nie 3x) -
metodologia jest udokumentowana i spojna we wszystkich kampaniach, marka rozumie i akceptuje to zalozenie
Nie ma sensu, gdy: - wskaznik dopasowania jest niski (<40%), a mnoznik ekstrapolacji jest duzy - wiadomo, ze dopasowana populacja systematycznie rozni sie od niedopasowanej - wynik jest przedstawiany bez kontekstu metodologicznego
Podsumowujac
Jesli dokonujesz ekstrapolacji, musisz okreslic zasady. W przeciwnym razie dowod nie wytrzyma krytycznej analizy.
Najpierw przedstaw wyniki dopasowanych danych. Ekstrapoluj, stosujac udokumentowana metodologie. Zachowaj przejrzystosc w kwestii wskaznika dopasowania i zalozen. Nigdy nie przedstawiaj szacunkow jako pomiarow.
Uczciwa ekstrapolacja oparta na jasnej metodologii buduje wieksze zaufanie niz zawyzone liczby bez kontekstu. A zaufanie to waluta, dzieki ktorej kampanie sa przedluzane.
Powiazane artykuly
- Model uslug: dlaczego pakiet musi byc dopasowany, samoobsluga a zarzadzanie
- Nowosci w kategorii: niedoceniany wskaznik wzrostu w mediach detalicznych
- Testy geofencingowe: najprostszy eksperyment na poziomie sklepu w mediach detalicznych
- Koszt obslugi: ukryty powod, dla ktorego rozdzielone ceny zaklocaja dzialalnosc operacyjna
- Wskaznik ROAS w modelu wielokanalowym: jeden wynik obejmujacy dzialania na stronie, poza nia oraz w sklepie
Chcesz zobaczyc, jak to dziala w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyc to, co naprawde ma znaczenie. Zapoznaj sie z historiami sukcesow naszych klientow lub skontaktuj sie z nami, aby omowic swoja strategie w zakresie mediow detalicznych.
