Plánujte kupředu. Informovaně.

Dělejte informovanější strategická rozhodnutí. Ekonometrická analýza vám pomůže lépe pochopit vlastní aktivity, zákazníky i konkurenční prostředí, a zlepšit tak vaše budoucí rozhodování.

Díky ekonometrii zjistíte jak

  • Vysvětlit rozpad efektivity kampaní napříč kanály.
  • Predikovat očekávaný dopad plánovaných kampaní.
  • Zbavit se dohadů a domněnek ohledně efektivity mediálního mixu.
  • Zefektivnit media mix.
  • Ušetřit až 20 % rozpočtu. Ušetřený media spend přealokovat pro větší dopad.
  • Zjistit vliv distribuce a cenových akcí na prodeje.
  • Zjistit dopad komunikace konkurence na vaše prodeje.
  • Zjistit vliv externích faktorů na prodeje.

Část výstupu ekonometrické analýzy popisující vliv marketingových faktorů na prodeje několika variant produktů. Díky interaktivnímu dashboardu se můžete podívat na rozpad prodejů napříč jednotlivými produkty, různými distribučními kanály a ve volitelném časovém horizontu.

Jak s ekonometrií pracujeme?

Ekonometrie je disciplína, která skrze ekonomii, matematiku a statistiku popisuje ekonomické vztahy. Pracujeme s datasety obsahující historická data – závislé a nezávislé proměnné. Mezi nezávislé proměnné patří imprese v rámci veškerých kanálů media mixu, a to vašeho i konkurence, makroekonomické ukazatele a ostatní relevantní faktory; to vše na týdenní bázi. Závislou proměnnou jsou potom byznysové výsledky – nejčastěji prodeje, ale může se jednat i o počet leadů, počet návštěv obchodu apod. K analýze těchto dat využíváme nelineární vícenásobné regresní analýzy za pomocí nástrojů Google Analytics, Keboola a programovacích jazyků Python a R.

PowerBI
Googgle Analytics
Keboola
R
Python

Kvalitní ekonometrická analýza si vyžaduje zkušenosti jak z oboru strategického marketingu, tak samotné ekonometrie. Pro technickou stránku ekonometrické analýzy jsme se rozhodli uzavřít spolupráci s datovým analytikem Lukášem Veverkou. Lukáš má za sebou 4 roky zkušeností z Publicis Group, kde zpracovával ekonometrické analýzy pro největší značky ze segmentů financí, FMCG, nebo farmaceutiky. Momentálně prohlubuje expertizu v rámci ekonometrie na doktorandském studiu na Vysoké Škole Ekonomické v Praze.

Marketingové rozhodování bez kvalitních dat je stejně neúplné jako kvalitní data bez marketingových zkušeností. Proto věříme, že tato spolupráce je tím nejlepším způsobem, jak klientům dodat užitečné insighty pro budoucí rozhodování.

Případová studie

Popis analýzy

  • Jedná se o anonymizovanou firmu ve finančním sektoru. Analyzujeme dva finanční produkty odděleně, ale i ve vzájemném vztahu napříč období tří a půl let s daty na měsíční bázi. 
  • Cílem analýzy bylo určit faktory ovlivňující akvizici nových klientů a formulovat doporučení do budoucna.
  • Vstupní data
    • Počet nových klientů
    • Mediální mix, vlastní i konkurence
    • Úrokové sazby, vlastní a průměr trhu
    • Návštěvy webu
    • Sezónní faktory

Hlavní insighty

  • Efektivita médií: Zásadními faktory pro akvizici Produktu 1 jsou televizní reklama a návštěvy webu. Akvizice klientů pro Produkt 2 kromě TV spotů a webu ovlivňuje i printová reklama.
  • Zákaznická cesta: Televize slouží jako první kontaktní bod, buduje povědomí o značce, a ovlivňuje tak návštěvy webu.
  • Výběr médií: Doporučená televizní strategie je v pravidelných intervalech investovat nižší úrovně GRP mezi 200-250 u Produktu 1, a GRP mezi 400-450 u Produktu 2.
  • ROPO Efekt: U Produktu 1 každý čtvrtý zákazník vyhledává online, ale nakupuje offline. O Produktu 2 si naopak ¾ nových zákazníků vyhledává informace online a sjednává nákup na pobočce offline.
  • Spillover effect: Komunikace Produktu 1 v rámci televizní kampaně má pozitivní efekt na počet nových zákazníků pro Produkt 2. 
  • Base line (akvizice nových zákazníků nezávisle na marketingových aktivitách): Produkt 2 zaznamenává růst base line díky dlouhodobým televizním kampaním. U Produktu 1 není tento trend patrný navzdory základní hypotéze.
  • Televizní reklama přispívá k návštěvám webu v 38 % případů. Návštěvy webu poté přispívají k akvizici nových klientů v 63,7 % případů.
  • Carry-over efekt (vliv reklamy v jednom měsíci na uživatelské chování v následujícím měsíci) je 20 %.
  • Optimální GRP (Gross Rating Point) je mezi 200 a 250.
  • Prozatím nebyl zjištěn růst base vlivem televizní reklamy navzdory základnímu předpokladu postavenému na síle TV kampaní.
  • Návštěvy webu přispívají k ROPO efektu (vyhledávání online, nákup offline) v 28,4 % případů.
  • Ze všech aktivit konkurentů, pouze televizní reklama má negativní vliv na akvizici nových klientů. 
  • Komunikace konkurentů ubírá 46,4 % z celkového počtu nových klientů.
  • Počet nových klientů je ovlivněn televizní kampaní, návštěvami webu a printovou reklamou.
  • Komunikace Produktu 1 v rámci televizní kampaně má pozitivní efekt na počet nových zákazníků pro Produkt 2. Efekt je ale malý (+67 nových klientů = 1,5 %).
  • Dlouhodobá komunikace má vliv na zvyšující se base line. 
  • U Produktu 2 byl zjištěn dlouhý carry-over effect, který umožňuje komunikaci v delších intervalech (2-3 týdny).
  • Ideální GRP je mezi 400-450.
  • ROPO efekt je 78 %. Zhruba 3 ze 4 zákazníků si tedy vyhledávají informace online a sjednávají nákup na pobočce.