True Reach: Co tak naprawde oznacza zasieg

W przypadku mediow detalicznych wyswietlenia nie sa rownoznaczne z zasiegiem. Brzmi to jak oczywistosc. Jednak tak nie jest, poniewaz wiekszosc raportow dotyczacych mediow detalicznych traktuje te pojecia jako to samo.

Ekran wyswietla reklame 10 000 razy w ciagu tygodnia. To 10 000 wyswietlen. Ale ilu unikalnych klientow faktycznie mialo okazje ja zobaczyc? Moze 3 000. Moze 1 500.

Moze mniej.

Prawdziwy zasieg to liczba unikalnych, prawdziwych klientow, ktorzy mieli realna okazje zetknac sie z kampania. Nie chodzi o liczbe odtworzen. Nie chodzi o szacowana liczbe odwiedzajacych pomnozona przez zalozona czestotliwosc. Chodzi o rzeczywistych klientow, zidentyfikowanych tam, gdzie to mozliwe, bez powtorzen w roznych punktach kontaktu.

Prawidlowe okreslenie zasiegu ma znaczenie, poniewaz zaleza od niego wszystkie dalsze wskazniki. Jesli liczba zasiegu jest zawyzona, koszt na zasieg jest zanizony, czestotliwosc jest bledna, a wspolczynnik konwersji jest fikcyjny.

Problem zawyzania

Media detaliczne borykaja sie z problemem zawyzania zasiegu, zwlaszcza w sklepach stacjonarnych.

W swiecie cyfrowym zasieg jest niedoskonaly, ale zrozumialy. Zalogowany uzytkownik na stronie internetowej lub w aplikacji sprzedawcy to jedna osoba. Mozna wyeliminowac powtorzenia miedzy sesjami. Mozna policzyc unikalnych odwiedzajacych. Metodologia jest ustalona.

W sklepach stacjonarnych jest inaczej. Ekran wyswietla sie kazdemu, kto przechodzi obok. System rejestruje odtworzenie. Aby oszacowac zasieg, trzeba wiedziec: ile osob bylo w sklepie? Ile osob przeszlo obok ekranu? Ile osob faktycznie na niego spojrzalo? Czy byly to te same osoby, ktore przechodzily wczoraj?

Typowe podejscie polega na uwzglednieniu liczby odwiedzajacych sklep, zastosowaniu wspolczynnika bliskosci (jaki procent klientow przechodzi obok ekranu) i podzielenie tego przez srednia czestotliwosc wizyt, aby uzyskac unikalny zasieg. Kazdy krok wiaze sie z zalozeniami. Kazde zalozenie wprowadza blad. A bledy maja tendencje do kumulowania sie w jednym kierunku, zawyzajac zasieg, poniewaz dzieki temu raport wyglada dobrze.

W Footprints AI podchodzimy do tego inaczej. Laczymy warunki ekspozycji z danymi dotyczacymi lojalnosci i transakcji sprzedawcy detalicznego. Zamiast szacowac, ile osob moglo znajdowac sie w poblizu ekranu, sprawdzamy, ilu zidentyfikowanych klientow dokonalo transakcji w sklepie w okresie trwania kampanii, w godzinach wyswietlania reklamy, przy wzorcach zakupowych zgodnych z ekspozycja kategorii.

To wciaz nie jest idealne rozwiazanie, bo nie kazdy klient w sklepie jest zidentyfikowany. Ale opiera sie to na obserwowanych zachowaniach, a nie na modelowych zalozeniach. A tam, gdzie ekstrapolujemy, podajemy zasady.

Deduplikacja miedzy kanalami

Problem zasiegu staje sie trudniejszy, gdy kampanie obejmuja wiele punktow kontaktu, co powinno miec miejsce.

Kampania prowadzona na ekranach w sklepie, stronie internetowej sprzedawcy, w aplikacji lojalnosciowej i w programatycznej reklamie poza witryna moze dotrzec do tego samego klienta cztery razy w czterech kanalach. Jesli kazdy kanal zglasza swoj wlasny zasieg, w sumie wyglada to na czterech klientow. To jeden klient, do ktorego dotarlismy cztery razy.

Prawdziwy zasieg wymaga deduplikacji miedzy kanalami. Oznacza to ujednolicona warstwe tozsamosci, laczaca karte lojalnosciowa w sklepie stacjonarnym z logowaniem na stronie internetowej, identyfikatorem urzadzenia w reklamach programowych oraz profilem aplikacji na urzadzeniu mobilnym.

Jest to jedna z glownych zalet ekosystemu danych wlasnych sprzedawcy detalicznego. Poniewaz identyfikator lojalnosciowy jest wspolnym mianownikiem we wszystkich kanalach, deduplikacja jest mozliwa w sposob, ktorego nie sa w stanie osiagnac wieloplatformowe kampanie cyfrowe.

Raport z kampanii powinien zawierac: laczna liczbe unikalnych klientow, do ktorych dotarla kampania (po deduplikacji), srednia czestotliwosc na klienta oraz zasieg w podziale na kanaly. Nie cztery oddzielne liczby zasiegu, ktorych nie mozna zsumowac.

Zasieg a czestotliwosc: kompromis w planowaniu

Zasieg i czestotliwosc zawsze pozostaja w napieciu.

Przy stalym budzecie mozna dotrzec do wiekszej liczby klientow rzadziej lub do mniejszej liczby klientow czesciej. Wlasciwa rownowaga zalezy od celu i czestotliwosci okazji.

Okazje o wysokiej czestotliwosci (szybkie sniadanie, codzienne uzupelnianie zapasow): klient robi to czesto. Nie musisz docierac do niego za kazdym razem, wystarczy raz lub dwa razy w tygodniu, aby utrzymac obecnosc.

Zoptymalizuj zasieg. Dzialaj szeroko.

Okazje o niskiej czestotliwosci (zakupy na impreze, sezonowe): klient robi to rzadko.

Musisz byc obecny w konkretnym oknie czasowym. Zoptymalizuj pod katem czestotliwosci w ramach okazji. Dzialaj w glebi.

Cele zwiazane z nowymi klientami: priorytetem jest zasieg. Musisz dotrzec do jak najwiekszej liczby potencjalnych nowych nabywcow. Kazdy dodatkowy unikalny klient to nowa szansa.

Cele zwiazane z lojalnoscia i powtornymi zakupami: priorytetem jest czestotliwosc. Wzmacniasz istniejace zachowania. Ci sami klienci musza zobaczyc komunikat wystarczajaco czesto, aby utrzymac nawyk.

Narzedzie do planowania kampanii na platformie powinno wyraznie modelowac ten kompromis: prognozowany zasieg przy roznych poziomach budzetu, wraz z odpowiadajacymi im rozkladami czestotliwosci. Nie tylko „uzyskasz X wyswietlen”, ale „dotrzesz do Y unikalnych klientow srednio Z razy do kazdego z nich”.

Dlaczego zasieg ma znaczenie dla ustalania cen

Zasieg to wskaznik, ktory laczy retail media z szerszym rynkiem mediow.

Marki i agencje mysla w kategoriach zasiegu. Plany medialne opieraja sie na krzywych zasiegu. Decyzje dotyczace alokacji budzetu porownuja kanaly pod katem kosztu na unikalny zasieg.

Jesli siec mediow detalicznych nie jest w stanie przedstawic wiarygodnych danych dotyczacych zasiegu, nie moze uczestniczyc w tych rozmowach. Zostaje ona zepchnieta do roli kanalu „milego dodatku”, ktory trudno uwzglednic w planowaniu, zamiast stac sie podstawowym kanalem, na ktory przeznacza sie znaczna czesc budzetu.

Wiarygodny zasieg, prawidlowo zmierzony, pozbawiony duplikatow i odpowiednio przedstawiony, pozycjonuje siec mediow detalicznych

na rowni z telewizja, mediami cyfrowymi i reklama zewnetrzna w planie medialnym. Zawyzony zasieg w koncu wychodzi na jaw, podwaza zaufanie i prowadzi do ciec budzetowych.

Podsumowujac

Prawdziwy zasieg to liczba unikalnych klientow, ktorzy mieli realna mozliwosc zobaczenia kampanii. Nie sa to wyswietlenia. Nie sa to logi odtworzen. Nie sa to zawyzone szacunki liczby odwiedzajacych.

Wymaga to identyfikacji tozsamosci, deduplikacji miedzy kanalami, rzetelnej metodologii i przejrzystej sprawozdawczosci. Trudniej jest to uzyskac niz surowe dane o liczbie wyswietlen, ale jest to jedyna liczba, ktora wspiera wiarygodne planowanie, uczciwe ustalanie cen i trwale zaufanie.

Zasieg nie jest metryka proznosci. Jest podstawa wszystkiego innego: czestotliwosci, efektywnosci kosztowej, wspolczynnika konwersji i ostatecznie uzasadnienia biznesowego dla inwestycji. Jesli zostanie prawidlowo okreslony, reszta raportu bedzie wiarygodna. Jesli zostanie blednie okreslony, nic innego nie ma znaczenia.

Powiazane artykuly

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.