Több KPI lett… maradhat?
A sikeres és hatékony modellezés egyik alapfeltétele a megfelelő eredményváltozó, azaz KPI kiválasztása. Ez azért is kritikus, mert mint annak idején matematikából tanultuk, ebből a változóból – a magyarázó változókkal ellentétben – csak egy lehet egy függvényben, azaz nagyon fontos, hogy azt a KPI-t válasszuk ki, melynek az alakulására tényleg kíváncsiak vagyunk.
Ez bizonyos esetekben okozhat nehézséget, különösen, ha több ilyen fontos mérőszám is akad, ami napjaink ominchannel-világában egyre gyakrabban fordul elő. Egy-egy kommunikációs kampányunk sikerét sokszor képtelenség csak egy kiválasztott mutatóval mérni, hiszen lehetséges fogyasztóink más és más utakon, más és más állomások érintésével jutnak el végül termékünk, szolgáltatásunk vásárlásához.
Persze az út végén általában ott áll az értékesítési eredmény, mely mindig jó választásnak tűnik, ám közel sem biztos, hogy egy darab, sales volumenre futtatott modell pontos választ tud adni a kommunikáció során felhasznált eszközök hatékonyságára irányuló kérdéseinkre.
Nézzünk erre egy egyszerű példát. Termékünk értékesítésében nagy szerepet játszanak az alkalmazott marketingeszközök, de nem csak közvetlen módon, hiszen a fogyasztók egyes csoportjainál megfigyelhetjük, hogy a kommunikáció hatása először valamilyen aktivitásban jelentkezik, például rákeresnek a termékre a neten, vagy megnéznek róla egy videót valamelyik social media felületen, esetleg ellátogatnak a weboldalra bizonyos tartalmakért, információkért. A tényleges vásárlás – kedvező esetben – majd csak ezek után történik meg.
Ennek megfelelően optimális esetben ezek a közbülső állomások a marketing mix modellben is megjelennek, mint az értékesítés magyarázó változói.
Igen ám, de a fentiek alapján egyértelmű, hogy például abban, hogy előzetesen regisztráltam a weboldalon, vagy like-oltam a cég youtube csatornáját, fontos szerepe volt az erre irányuló kommunikációnak. Azaz ha teljes körűen szeretnénk mérni az egyes médiaeszközök hozzájárulását az értékesítéshez, nem csak a közvetlen, hanem a közvetett hatásaikat is figyelembe kell vennünk.
Ehhez nyújt segítséget az úgynevezett nested modelling, melynek nem tudom, van-e hivatalos, elfogadott magyar elnevezése, én leginkább beágyazott modellezésnek fordítanám. Ezzel a módszerrel a különböző KPI-okra elkészített modellek összevonhatók, s kimutathatók a magyarázó változóknak a végső értékesítési célra irányuló közvetlen és közvetett hatásai egyaránt. Ezekből azután kiszámolhatók a legfontosabb mutatószámok, köztük a megtérülés is.
Könnyen belátható, hogy a kommunikációs mixünk optimalizálásakor sokkal pontosabb és teljesebb eredményre jutunk, ha például a televíziós, vagy online hirdetéseink közvetett és közvetlen hatásait is figyelembe vesszük. Igaz, hogy több modell felállítása szükséges ehhez, de a várható eredmény bőven kárpótolhat a nagyobb idő- és energiaráfordításért.
