Je reforma soukromí od Apple to nejlepší, co se marketingu mohlo stát?

Skandály typu Cambridge Analytica společně s pravidelnými úniky dat z Facebooku mají za důsledek to, že uživatelské soukromí se stává jedním z nejprotěžovanějších témat v rámci odpovědnosti firem vůči zákazníkům. Na počátku tohoto trendu stál minulý rok Google s oznámením konce cookies a hned v závěsu nyní běží další gigant Apple, který si toto téma vzal za své jako jeden ze základních stavebních kamenů svých produktů. Tou zatím nejzásadnější vlaštovkou je představení funkce App Tracking Transparency (ATT), která se uživatelů po aktuálním iOS updatu každá aplikace zeptá, zdali ji dávají svolení trackovat jejich aktivity. První výsledky ukazují na nesouhlas se sledováním mezi 96 %¹ dotázanými. To představuje velkou ránu pro Facebook, data brokery, performance marketéry a obecně pro marketing jako takový. Ale je tomu opravdu tak? Nebo je ATT naopak to nejlepší, co se marketingu jako oboru mohlo stát?

 

Toto je notifikace, kterou uživatelé dostali po updatu na iOS 14.5 u všech aplikací, které se snaží získávat data o uživatelských aktivitách.

 

Viníků nepříliš chvályhodného stavu současného marketingu je hned několik. Tlak na instantní výsledky. S tím související posedlost výkonností na úkor celkové efektivity. Absence jakéhokoli strategického a dlouhodobého myšlení. Big big data namísto dlouhodobých a užitečných informací. Fádní kreativita. App Tracking Transparency se všech těchto témat dotýká a kupodivu... pro dobro všeho.

Tou částí marketingu, která se na první pohled zdá být nejvýrazněji ovlivněna touto reformou soukromí je výkonnostní marketing v nejspodnější části funnelu. Inzerenti už nebudou mít natolik komplexní data o uživatelích a očekává se tedy, že budou nabízet méně relevantní reklamy. Avšak výzkumy²³ prokázaly, že až 40 % atributů, na základě kterých jsou tvořené tyto komplexní obrazy o uživateli, může být mylných. O něco obecnější cílení bez těch největších detailů o uživatelských aktivitách je tedy sice vynucená změna, ale rozhodně neznamená konec světa.

Co se týče definice výkonnostního marketingu jako takového, tak zde může ATT znamenat zásadní změnu k lepšímu. Zmíněné obecnější cílení je totiž potenciální podnět pro performance marketéry, aby začali vnímat marketingový funnel o něco komplexněji a nehnali se slepě za optimalizací dolní části funnelu skrze zdokonalování ROI, CTR, CPA, OMG, WTF. Sledování brandových metrik jako je znalost značky, asociace se značkou, Category Entry Points může konečně zažít boom jaký si zaslouží. V důsledku toho se tedy možná nacházíme v situaci, kdy celková efektivita konečně dosáhne větších priorit, než výkonnost ve spodní části funnelu.

ATT se potom dotýká i strategičtějšího marketingu, a to konkrétně problematiky cílových skupin. Marketéři se budou muset opět více spoléhat na poctivé staronové přístupy jako je diagnóza, průzkum trhu, segmentace a targeting, a méně záviset na černých skříňkách v podobě Lookalike Audiences a podobných martech vychytávek. Toto jen vyzdvihne potřebu pochopení zákazníka a solidní strategie bude opět nezbytnou součástí marketingového plánování. Kvůli tomu, že marketéři přijdou o superschopnost zázračně zasáhnout a re-zasáhnout “správného zákazníka ve správný čas na správném místě” (uvozovky kvůli výše zmiňovaným studiím ohledně přesnosti atributů používaných k cílení), se pravidla hry zároveň vracejí k nejcennějšímu, leč nejpodceňovanějšímu prvku marketingu - kreativitě. Marketéři opět budou muset zapojit tvořivost a originalitu při výběru správných médií a při tvorbě reklamy samotné pro co nejefektivnější zaujmutí trhu.

App Tracking Transparency tedy na první pohled vypadá jako velká rána pro úspěšnost marketingových kampaní. Při správném uchopení je ale přesný opak pravdou. Tato reforma soukromí představuje obrovskou příležitost  k napravení všech neduh současného marketingu, k přirozenému obohacení vzdělání marketérů a zákonitě tedy i k rozvoji marketingu jako oboru. Skrze chápání marketingu jako komplexní disciplíny se tedy snad již nesetkáme s vnímáním výkonnostního marketingu a sociálních sítí jako synonyma ke slovu marketing, nenecháme se zaslepit irelevantními big data, nezanevřeme na strategické myšlení a opět použijeme tvořivost při výběru médií a tvorbě reklam. A tím přirozeně přispějeme ke kvalitněji odvedené práci.

Zdroje

¹https://www.flurry.com/blog/ios-14-5-opt-in-rate-att-restricted-app-tracking-transparency-worldwide-us-daily-latest-update/ 

²https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308558.3313666

³https://www.forbes.com/sites/kalevleetaru/2018/04/05/the-data-brokers-so-powerful-even-facebook-bought-their-data-but-they-got-me-wildly-wrong/?sh=33db542a3107


Pod pokličkou nejdůležitější marketingové metriky, o které jste nikdy neslyšeli

Nejdůležitější metrika, o které jste nikdy neslyšeli. Náhrada pro Share of Voice. Sledovatel zákaznické poptávky. Prediktor tržního podílu. To jsou všechno přízviska, kterými marketingové osobnosti častují Share of Search.¹²³ Právem Marketing Week ohodnotil Share of Search analýzu jako jednu z nejdůležitějších věcí, které se za rok 2020 v marketingu staly. “Kmotři” metriky, Les Binet a James Hankins, byli díky tomu jmenováni jako jedni z “change makerů” roku 2020.

O teoretickém kontextu Share of Search jsme se rozpovídali v minulém článku, zde. V tom dnešním popíšeme praktické využití tohoto nástroje. Budeme stavět na výzkumu od obou výše zmiňovaných průkopníků a představíme, jak jsme k jejich návrhům na použití přistoupili my. Neověřujeme zde hypotézy, ani se nesnažíme přijít s generalizovatelnými zákony ohledně využití Share of Search. Pouze nabídneme inspiraci a popíšeme na osmi příkladech jakým způsobem můžete Share of Search využít pro vaši značku z pohledu diagnózy a strategie.

Metodologie

V první řadě je nutné podotknout, že Share of Search je prozatím v plenkách. Nemá žádnou ustálenou metodologii a samotní kmotři metriky, Les Binet a James Hankins, podbízejí, aby si výzkumníci s daty hráli, zkoušeli možnosti a nebáli se experimentovat napříč kategoriemi.

Obecně o tomto tématu sice mluvíme jako Share of Search, ale často využíváme pouze Search Volume, tedy objem vyhledávání pro jediné klíčové slovo. Jednoduchou pomůckou pro to, kdy využít Share of Search a kdy Search Volume nám slouží porovnání s druhou sledovanou metrikou. Pokud srovnáváme výsledky vyhledávání s relativní veličinou jako například tržní podíl (poměr mezi výsledky jedné značky versus celá kategorie), pak využíváme Share of Search. Pokud druhá veličina je absolutní, jako například byznysové výsledky, pak používáme Search Volume.

Zdrojem dat u Share of Search analýzy jsou volně dostupná data o množství vyhledávání na Google Trends (http://trends.google.com). Nevýhodou těchto dat je, že se nedostaneme k absolutním číslům vyhledávání, ale pouze relativním hodnotám vůči jednak ostatním značkám, jednak vůči nejhledanějšímu týdnu v rámci vybraného časového období. Například, z  následujícího grafu je zřejmé, že nejvyhledávanější týden za posledních 12 měsíců připadá modré značce v týdnu 16.2.-22.2 a 23.-29.2.

Jak vidíte, hodnoty jsou v čase velice skákavé; jsou tedy méně přehledné a hůře použitelné pro některé kroky v další analýze. Zároveň nás zajímají zejména dlouhodobé trendy a né jednotlivé výkyvy, které mohou mít náhodné zdroje. Pro vyrovnání tohoto problému tedy používáme dvouměsíční klouzavý průměr - jeho délka je individuální a liší se v závislosti na sledovaném období, možnostech vašich dat a podobně. Jak vidíte, trendy a vztahy zůstaly, ale jednotlivé skoky se zploštily:

U srovnání s některými veličinami dále používáme normalizaci dat. Jedná se o převedení více číselných řad s různými rozsahy na jednotnou škálu od 0 do 1. Tuto techniku používáme zejména v případě, kdy nás zajímá vztah mezi dvěma veličinami, kde jedna má ku příkladu rozsah v jednotkách, druhá ve stovkách jednotek. Výsledný graf by tedy naprosto znehodnotil veličinu, která se pohybuje v řádech jednotek.

Čtvrtý aspekt, který stojí za vysvětlení je korelační koeficient a hledání “sweet spotu”. Tato část je relevantní pouze v některých částech analýzy, jmenovitě při predikci tržního podílu a byznysových výsledků. Korelační koeficient popisuje statistickou vzájemnost dvou veličin. Jinými slovy, v našem případě popisuje jak se dvě číselné řady navzájem podobají. My jej využíváme při hledání “sweet spotu” v rámci časového posunu mezi Share of Search a následnými výsledky. Více v kapitole Predikce tržního podílu a Predikce byznysových výsledků.

Využití Share of Search analýzy

Na následujících řádcích vám ukážeme jak Share of Search analýza může výrazně přispět k průzkumu ohledně:

  • Zájmu o značku v čase napříč kategorií
  • Hodnocení efektivity kampaní
  • Hodnocení efektivity komunikačního mixu
  • Predikce byznysových výsledků
  • Predikce tržního podílu
  • Zralost kategorie
  • Sezónnosti produktu
  • Analýzy klíčových slov a trendů

Zájem o značku v čase napříč kategorií

Tím prvním krokem, jak Share of Search analýzu začít je prozkoumání kategorie, do které vaše značka spadá. Tato analýza je důležitá pro porovnání značek na trhu a v čase. Některé značky mají klesající trend, některé stoupající trend, o některé je největší zájem v zimě, o některé v létě. Toto jsou všechno údaje, se kterými může marketingový stratég pracovat.

Z následujícího grafu je zřejmé, že Coca-Cola je v porovnání s Pepsi nebo Kofolou tím nejvyhledávanějším produktem na českém trhu.

Zajímavá situace však nastává s nástupem vánočních kampaní začátkem listopadu. Přestože Coca-Cola je známá svými vánočními kampaněmi, Kofola je v tomto období bezkonkurenčně nejvyhledávanější značkou z těchto tří. Následující kapitola detailněji popisuje vliv marketingových kampaní na zájem o značku.

Hodnocení efektivity kampaně

V této části pracujeme s hypotézou, že massmédiové kampaně by měly výrazně zvýšit spotřebitelský zájem o značku. Teoreticky tedy ověřujeme vliv kampaně na to, jak moc zákazníci začali uvažovat o využití značky. Zároveň sledujeme zapamatování si kampaně ve spojení se značkou z pohledu veřejnosti. 

Jelikož se jedná o analýzu zájmu o značku v porovnání s vlastními vstupy, použijeme pro tuto analýzu pouze Search Volume, nikoli Share of Search. Zaměříme se v tomto případě na značku O2 a jejich službu O2 TV, jelikož jejich tiskové centrum poskytuje detailní přehled o spuštění jednotlivých massmédiových kampaní. Ty mají, díky svému zásahu, teoreticky největší vliv na vyhledávání značky v rámci Google Search.

Skrze tiskové zprávy O2 jsme identifikovali 11 massmédiových kampaní zaměřených na O2 TV od začátku roku 2018 do současnosti. Ty jsme promítli do množství vyhledávání v čase. Vyznačené části na grafu značí 4 týdenní období po oficiálním spuštění kampaně. Období vyznačené zelenou barvou značí úspěšné kampaně a červenou ty neúspěšné. Jako úspěšnou kampaň jsme vyhodnotili tu, která má stoupavý trend v Search Volume v následujících 4 týdnech od oficiálního spuštění kampaně. Uvědomujeme si, že se jedná o velice přímočarý rozbor úspěšnosti kampaně, ale nyní slouží pouze jako inspirativní příklad. Takovéto vyhodnocení bude vyžadovat kvalitativnější přístup a zohlednění ostatních faktorů.

Logicky by každá kampaň s massmédiovým zásahem měla podpořit zájem o značku. V případě O2 TV to splnilo 8 z 11 takových kampaní, viz následující graf.

Hodnocení efektivity komunikačního mixu

V této analýze opět pracujeme se Search Volume, nikoli Share of Search. Zajímá nás totiž vliv různých kombinací komunikačního mixu na Search Volume jednoho brandu, nikoli relativní hodnoty napříč celou kategorií. Pracovali jsme zde s interními klientskými daty, proto uvádíme značku jako anonymní. V následujícím grafu vidíme vztah mezi Search Volume a distribucí rozpočtu napříč komunikačním mixem. V prvních týdnech dominovala inzerce v televizi (modře), zatímco ke konci sledovaného období tvořily cca polovinu rozpočtu Google ads (zeleně).

V tomto případě graf mluví zcela zřejmě. Mezi 13. a 17. týdnem, kdy komunikačnímu mixu dominovala inzerce v televizi, zaznamenala značka výrazný nárůst v zájmu o značku. Po 18. týdnu, kdy kampaň v televizi končila, vidíme stagnaci v Search Volume.

Insight z této analýzy trefně shrnul James Hankins, jeden z průkopníků Share of Search: “Pulling off TV seems like a massive error for this brand.”

Predikce byznysových výsledků

Další možností, jak využít Google Trends je hledání vztahu mezi Search Volume a různými byznysovými výstupy. Pokud víme, tak s podobným využitím Share of Search experimentujeme prozatím pouze my, jiné zdroje tento typ využití nezmiňují. I to je jeden z důvodů, proč je tento přístup zatím ve vývoji. Z tohoto výzkumu však může teoreticky vyplynout možnost předpovídání těchto výstupů na základě objemu vyhledávání. V následujícím názorném příkladě se podíváme na korelaci zájmu o značku a generování leadů. V této analýze opět pracujeme s klientskými daty, proto název značky i období anonymizujeme.

V grafu nalevo vidíme Search volume značky v ten samý čas kdy byly generovány leads. V tomto stavu vychází korelace mezi těmito dvěma číselnými řadami na -0,02 (levý graf). Nicméně, při posouvání číselné řady s leads v čase dozadu se korelace postupně zvyšuje až dosáhne nejvyššího bodu 0,43 (pravý graf) při pětitýdenním posunu zpět. V tomto případě by tedy predikování výsledků bylo možné, ale značně nepřesné. Pokud se vám však podobnou metodou podaří dosáhnout vyšší korelace, můžete se vydat testovat predikování na vlastních datech.

Korelace: -0,02 Korelace: 0,43

 

Predikce tržního podílu

Následující příklad je bohužel značně postižen nedostatkem dat o tržním podílu. Obvykle tuto kategorii obsluhují 4 velcí hráči, my máme ale dostupná data o počtu zákazníků pouze ke dvěma z nich a to za období jednoho roku. Přestože tedy pracujeme s reálnými daty, celý příklad je spíše hypotetický a slouží jen jako inspirace pro další výzkum. Opět zde pracujeme s interními klientskými daty, proto jsou obě značky anonymizované.

Jak je vidno z tabulky, dominantní Brand 1 má stabilně cca 80 % tržního podílu, zatímco menší Brand 2 zaujímá okolo 20 % trhu. Pro obě značky pozorujeme řadu Share of Search, která se pohybuje ve stejných proporcích v rámci trhu jako tržní podíl. To je signálem toho, že Share of Search opravdu může sloužit jako proxy pro Share of Market. 

2019Q4 2020Q1 2020Q2 2020Q3
Brand 1 Počet zákazníků % 0,81 0,82 0,82 0,83
Share of Search % 0,92 0,87 0,80 0,84
Brand 2 Počet zákazníků % 0,19 0,18 0,18 0,17
Share of Search % 0,08 0,13 0,20 0,16

Přestože na tomto konkrétním příkladu je zřejmá korelace mezi SOS a SOM, pro potvrzení hypotézy o možnosti předpovídání vývoje tržního podílu v rámci této kategorie zkrátka nemáme dostatek dat. Díky přístupu k většímu množství dat ohledně tržních podílů přichází Les Binet s daleko průkaznějšími výsledky ohledně vztahu mezi Share of Voice a Market Share. Více se dozvíte zde: https://vimeo.com/481635584 

Zralost kategorie

Bezpochyby nejvíce makroekonomickým využitím Share of Search analýzy je zhodnocení zralosti celé kategorie. Toto je relevantní zejména pro technologické firmy nebo pro novátorské myšlenky či produkty. Difúze inovací je teorie, která popisuje s jakou rychlostí trhem pronikají nové myšlenky či technologie. Rozděluje vývoj rozšíření podle 5 skupin lidí, kteří myšlenku adoptují - inovátoři, časné osvojitele, časnou většinu, pozdní většinu a opozdilce. Její vizuální znázornění vypadá následovně:

zdroj: Wikipedia

Modrá linie znázorňuje Rogersovu křivku samotnou, zatímco žlutá linie zohledňuje její kumulativní znázornění na y-ové ose formou S-křivky. Každá perioda má jiné implikace pro strategii, produkt či komunikaci. Pokud se podíváme na klíčové slovo “smartphone” napříč celým světem od roku 2004, dostaneme následující graf.

Při porovnání s S-křivkou zjistíme, že nyní se trh nachází v období Late majority až Laggards. Z této jednoduché analýzy plynou zásadní implikace pro marketingou strategii, komunikaci či produkt samotný.

Pokud se však nespokojíte s klíčovým slovem, můžete použít součet kumulativních hodnot pro jednotlivé značky v kategorii. Vzhledem k tomu, že Share of Search je nástroj, který slouží jako ukazatel zájmu o značku a souhrnný zájem o všechny značky v kategorii logicky musí znamenat zájem o kategorii, dá se SOS tímto způsobem využít pro analýzu zralosti kategorie.

Tabulka nalevo značí kumulativní vývoj o jednotlivé značky z kategorie smartphone na českém trhu. Napravo poté vidíme souhrnou kumulaci těchto 5 značek.

Z grafu je zřejmé, že kategorie je na přelomu Early majority a Late majority, čemuž odpovídá i reálná penetrace, která je v České republice k 2020 na úrovni 70%.

Sezónnost produktu

Klasickým příkladem sezónního produktu jsou sjezdové lyže. Zde na příkladu značky Rossignol vidíme vývoj poptávky v průběhu let 2016 až 2020. Poptávka se cyklicky opakuje s tím, že značný nárůst začíná během listopadu, dosáhne vrcholu v lednu a během března začne opadat. S touto informací může stratég adekvátně plánovat marketingový komunikační budget a firma se připravovat na zvýšenou poptávku.

Sjezdové lyže byl opravdu očividný příklad a podobný vývoj poptávky se dá odhadnout i bez Google Trends. Nicméně, díky Search Volume můžete objevit trendy v kategoriích, kterých jste si nemuseli být vědomi.

Analýza klíčových slov

Přestože vývoj vyhledávání jako takový je asi nejsilnějším nástrojem v rámci Google Trends, není důvod, proč bychom se měli držet pouze něj. Kromě toho totiž můžete zjistit co lidé hledají ve spojení s vaší značkou, vaším produktem či vaší kategorií.

Google Trends kromě objemu vyhledávání nabízí rozdělení množství vyhledávání podle geografie. Díky tomuto nástroji můžete zjistit v jakých krajích je o vaší značku největší a nejmenší zájem. Dále můžete využít Souvisejících témat a Souvisejících klíčových slov.

V případě souvisejících klíčových slov například u dm drogerie můžete rázem vyvodit dva použitelné insighty - Google Trends potvrzují empirické zákony Byrona Sharpa o domnělé loajalitě zákazníků a sdílení zákaznických základen mezi jednotlivými značkami. Zde to vidíme na příkladu, kdy si lidé vyhledávající dm drogerii taktéž vyhledávají jejich přímého konkurenta Teta drogerie. Druhým insightem je poté zvýšený zájem o určité produkty, z nichž né všechny jsou v sortimentu dm drogerie plně zastoupeny viz kategorie nano houbiček.

Budoucí výzkum

Dosavadní výzkum Share of Search kalkuluje pouze s vlivem reklamy na změny v zájmu o značku. Nicméně inzerce není tím jediným faktorem, který vyhledávání ovlivňuje. Les Binet oprávněně upozorňuje také na vliv PR na vyhledávání. V případě pozitivního PR je to v pořádku, jelikož i to je ve většině případů řízeno firmou. Nicméně problém nastává při negativních PR zprávách. Klasickým příkladem je například aféra Dieselgate, která sice zásadně zvýšila vyhledávání značky Volkswagen, ale pouze ze špatných důvodů. Lidé vyhledávající si informace o VW ve spojení Dieselgate rozhodně neměli nákupní záměr. Toto je faktor, který bohužel současná Share of Search metodologie nebere nebo nedokáže brát v potaz. Řešením by bylo pokročilé očištění výsledků vyhledávání o negativní PR výstupy, například pomocí monitoringů médií nebo social listeningu.

Stejně jako James Hankins urgujeme stratégy, aby si s daty hráli, experimentovali, porovnávali s vlastními vstupy či výstupy, ať už jsou jakékoli. Slovy Jamese Hankinse: “it`s about understanding the dynamics of the category, building hypothesis and looking for explanations”

Závěrem

V první řadě se přidáváme k Lesu Binetovi a Jamesi Hankinsovi v názoru, že Share of Search analýza by měla být pouze jedním z nástrojů, které marketingový stratég využívá. Rozhodně nedoporučujeme stavět byznysová nebo marketingová rozhodnutí pouze na této analýze. Důležité je propojení s teorií, s dalšími zdroji dat a se selským rozumem.

Zároveň ale pobízíme testovat vaše data, experimentovat si s nimi, formulovat hypotézy a ověřovat je. Každá kategorie má jinou dynamiku. Pro každou značku může být relevantní něco jiného.

Zdroje