Pemasaran Kinerja: Tantangan Utama ke Depan dan Bagaimana Perusahaan Dapat Mengatasinya | probabilitas | Buka mikrofon

Pemasar sedang menunggu masa-masa sulit.

Ekonomi global sedang menuju resesi. Hal ini kemungkinan besar akan mengakibatkan penurunan daya beli calon konsumen. Pemasar harus membenarkan keputusan anggaran mereka lebih dari sebelumnya dan mampu menunjukkan keberhasilan.

Pada saat yang sama, kami melihat bahwa pemasaran kinerja telah berubah. Data pihak ketiga, yang telah mendorong hampir semua hal yang memastikan kesuksesan dalam pemasaran digital, menjadi tidak dapat diandalkan.

Bahkan, Meta sendiri menegaskan, karena iOS14, penargetan dan penskalaan menjadi terasa kurang akurat.

1) Membangun merek dan komunitas yang kuat

Belum lama ini, dimungkinkan untuk membangun model bisnis berdasarkan arbitrase. Anda dapat meluncurkan toko online, menjual produk generik, membeli lalu lintas yang relevan, dan mengoptimalkannya sehingga biaya untuk memperoleh lalu lintas lebih murah daripada nilai seumur hidup pelanggan yang diperoleh. Mulai saat ini, Anda dapat meningkatkan dan membangun bisnis yang solid tanpa merek nyata yang terkait dengannya.

Dasar mutlak untuk ini adalah penargetan yang tepat (hampir mengintimidasi) dan rujukan konversi yang stabil. Sekarang, dengan peluncuran iOS14, ini tidak lagi terjadi. Ini menghadirkan tantangan. Pada saat yang sama, kemunculan Shopify juga menunjukkan peningkatan yang stabil dalam jumlah toko untuk semua jenis produk. Saat ini ada ratusan toko untuk semua jenis produk.

Oleh karena itu, lebih dari sebelumnya, toko e-commerce perlu tahu bagaimana membedakan diri mereka sendiri. Cara terbaik (dan seringkali hanya) untuk melakukannya adalah dengan membangun merek yang kuat. Idealnya, sebuah merek dipimpin oleh orang-orang terdepan. Ini selalu terjadi. Tetapi dengan matinya pemasaran kinerja presisi, pembangunan merek kreatif sekali lagi harus menempati tempat yang jauh lebih besar dalam bauran media. Hanya ketika fondasi itu ada, Anda dapat membangun dan menskalakan iklan Anda.

2) Pelacakan sisi server

Pelacakan web dan pendapatan yang stabil adalah kunci untuk menjalankan iklan berbasis kinerja secara efektif, jika infrastruktur penskalaan di ruang ini masih menjalankan cuplikan JavaScript front-end, Anda harus mempertimbangkan untuk mengubahnya. Di internet saat ini, hampir semua tag sisi klien tidak berfungsi dengan lancar lagi. Anda mungkin hanya melacak sebagian kecil dari data yang tersedia.

Pada saat yang sama, Google Analytics baru saja mengumumkan bahwa pada akhirnya akan mengakhiri Universal Analytics dan menghentikan pengembangannya. Semua upaya masa depannya akan diinvestasikan di GA4. Oleh karena itu, berinvestasi dalam penyiapan sisi server GTM dan GA4 sebagai paket pengukuran baru Anda sepadan dengan usaha.

3) Pengalaman data internal

Dalam posting blog baru-baru ini, Adverity menguraikan tiga pilar agar tim pemasaran berkinerja tinggi menjadi benar-benar berbasis data:

Orang yang tepat sama pentingnya dengan teknologi yang tepat, dan keduanya bersama-sama dapat membuat perusahaan yang benar-benar berbasis data dengan budaya yang tepat.

Bisnis saat ini memiliki sejumlah besar data, dan memahaminya, mengubahnya menjadi wawasan, dan mengekstraksi pekerjaan darinya adalah pekerjaan penuh waktu. Ini membutuhkan keterampilan khusus yang sangat penting untuk keberhasilan bisnis Anda sehingga tidak boleh dialihdayakan. Terutama di masa yang tidak pasti ini, departemen data yang kuat atau BI dapat membuat semua perbedaan.

4) Fokus dan pertahankan CRM

Dengan matinya cookie pihak ketiga, iklan akan menjadi kurang akurat. Ini secara alami berarti bahwa biaya untuk mendapatkan pelanggan baru akan naik. Jika Anda masih ingin tetap menguntungkan, Anda harus menghasilkan pendapatan di tempat lain selain pelanggan baru.

Untuk ini, mengaktifkan kembali pembeli sebelumnya adalah strategi yang baik. Selama masa-masa yang tidak pasti ini, meningkatkan nilai umur dan retensi pelanggan Anda akan menjadi cara termurah untuk menghasilkan pendapatan tambahan.

5) Pemodelan Bauran Pasar

Mengukur laba atas investasi secara akurat untuk berbagai saluran pemasaran Anda adalah dasar untuk keputusan penganggaran yang rasional. Jika Anda tidak dapat mengaitkan pendapatan dengan titik kontak pemasaran, pembelian media pasti akan menjadi kurang efisien. Sebuah survei BCG baru-baru ini mengkonfirmasi hal ini juga, menemukan bahwa pemasar mengharapkan penurunan 22% dalam ROI pemasaran karena nilai cookie pihak ketiga yang lebih rendah.

Sementara pemasar mencari teknologi baru, masih dapat menawarkan wawasan seperti itu, ada teknologi juara tersembunyi yang sedang naik daun (lagi). Saat ini, pemodelan pasar campuran menerima banyak perhatian di industri.

Dalam posting blog terbaru berjudul Meta “Model Masa Depan”, penulis menggambarkan MMM sebagai:

“Marketing Mix Modeling (MMM) adalah alat yang telah ada selama lebih dari 50 tahun. Salah satu bentuknya mungkin sudah digunakan di sebagian besar organisasi di industri RMG. Jika atribusi membangun gambaran kinerja dari bawah ke atas (di tingkat pengguna), MMM menggunakan pemodelan Statistik untuk memberikan gambaran top-down (agregat) tentang bagaimana kinerja iklan baik untuk pelanggan aktif maupun akuisisi.”

Begitu juga dengan raksasa teknologi lainnya yang membahas topik ini. TikTok mengumumkan Program Mitra MMM dalam posting blog baru-baru ini. Google baru saja menerbitkan paket MMM-nya sendiri untuk ilmuwan data.

Meskipun ini adalah teknologi yang sudah ketinggalan zaman, banyak pemain di industri ini melihat waktu yang tepat untuk menyerukan kebangkitan untuk itu.

Anda mungkin bertanya mengapa?

Tantangan terbesar dengan MMM adalah menggambar gambaran lengkap dari data. Model yang mengevaluasi bauran pemasaran selalu hanya sebaik kumpulan data yang mendasarinya. Menciptakan rangkaian aktivitas pemasaran yang bebas celah ini, yang terjadi dalam kerangka waktu tertentu, seringkali tidak hanya menjadi tantangan teknis, tetapi juga tantangan organisasi bagi banyak perusahaan. Namun, alat untuk menciptakan satu sumber kebenaran ini dengan semua data pemasaran Anda tidak pernah sebaik ini. Dengan alat ETL yang kuat yang dikombinasikan dengan keahlian data internal, Anda akan dapat melukis gambar data lengkap. Juga, teknik pemodelan yang baik di atas kumpulan data ini memiliki potensi untuk menghasilkan wawasan yang lebih baik daripada yang pernah dapat dicapai oleh pemodelan rujukan.

kesimpulan

Banyak perubahan lingkungan berarti bahwa Anda juga, sebagai departemen pemasaran yang didorong oleh kinerja, harus beradaptasi

Mungkin beberapa keterampilan yang penting sebelumnya menjadi kurang penting dan keterampilan baru lainnya telah memasuki tempat kejadian

Leave a Comment

Your email address will not be published.