Vlad - Sumitup, Tel Aviv (2026)

20/08/2024

אין לכם מספיק תקציב כדי להיות משעממים.

הציטוט המהמם הזה נאמר על ידי גרג האן, הבעלים של MISCHIEF שנחשבת לסוכנות הקריאטיבית ביותר בעולם. בפודקאסט שהתפרסם לפני שבועיים (בתגובות) גרג סיפר שזה משפט שהוא אומר הרבה ללקוחות שלו.

לכאורה, שום דבר מיוחד. מי לא יסכים… אז מתברר שאנחנו לא באמת מסכימים.

ב-2023 אדם מורגן (הבחור שכתב את EATING THE BIG FISH), יחד עם פילד ואנשים נוספים פרסמו מחקר עם השם the cost of being dull בו הם ניסו להצמיד תג מחיר לפרסום משעמם.

הם בדקו הרבה פרסומות וגילו שמהלכים "משעממים" (בגדול, מהלכים רציונליים שמקריאים את הבריף) מקבלים תקציבים גבוהים יותר (11 נקודות SOV יותר. זה המון כסף) ממהלכים "מעניינים" - כאלה שמצליחים לעורר רגש ושיח. ,

כך שגם אם אנחנו אוהבים לדבר על יצירתיות ובולטות, החלטות התקציב שלנו אומרות אחרת.

פילד סיכם את מסקנות המחקר במשפט:

You can get away with being dull if you have deep enough pockets.

כמה עמוקים צריכים להיות הכיסים? על פי המחקר, כדי להגיע לרמת אפקטיביות דומה, מהלכים משעממים צריכים להשקיע 10 מיליון פאונד יותר בשנה (המחקר נעשה ב- UK). הם גם הראו שיש קטגוריות שבהן המחיר שאנחנו משלמים על "שעמום" גבוה יותר - בריטייל המחיר גבוה פי 2 מהממוצע. גם המחיר שפיננסים משלמים גבוה מהממוצע. ב- CPG המחיר נמוך מהממוצע.

בקיצור, כל זה כדי להגיד שעדיף להיות בולט וקצת "אוף בריף" מאשר מדויק ומשעמם ובעיקר כדי להמליץ על 2 פודקאסטים מעולים (קישורים בתגובות).

האחד, ראיון עם גרג האן שמספר על ההקמה והעבודות של MISCHIEF.
השני, ראיון עם אדם מורגן ופילד שמספרים על המחקר והמסקנות המרכזיות שלו.

יש גם קישור למחקר המלא, ולעוד כתבה של WARC בנושא.

04/08/2024

איך מודדים אפקטיביות של מהלכי מותג?
במהלכי DR התשובה, גם אם מורכבת, די ברורה - מודדים עלייה במכירות ועל זה מוסיפים כל מני מדדי יעילות (ROAS וכו).

במהלכי מותג אנחנו פונים לאנשים שלא מתכוונים לרכוש מהקטגוריה שלנו בטווח המידי. לכן, השפעת המהלך תהיה רק בטווח הארוך. מה שמסבך מאוד את מדידת האפקטיביות של המהלך כיום.

לפני כשנה לינקדין פרסמו עבודה ממש מגניבה שלהם בנושא.
הם מציעים שלושה פרמטרים למדידת אפקטיביות קריאטיב ועוד שלושה למדידת אפקטיביות המדיה (הכל במהלכי מותג).

מדידת אפקטיביות קריאטיב:

ATTENTION
כדי שמהלך יהיה אפקטיבי, צריך שקודם כל ישימו אליו לב. לכן, אחד הפרמטרים למדידת קריאטיב הוא עד כמה האלמנט תופס את תשומת ליבו של הגולש, גם אם לא הקליק עליו (בעברית זה בולטות?). במקרה של לינקדין הם מציעים למדוד פרמטר זה על פי מספר השניות שהגולש "נתקע" על המודעה.

ATTRIBUTION
על פי מחקר אחר, רק 16% מהפרסומות זכירות וגם משויכות נכון למותג המפרסם. לכן, אחד הפרמטרים החשובים ביותר לבחינת קריאטיב הוא עד כמה אנשים משייכים נכון את המותג שלנו לפרסומת. פרמטר זה מדגיש את החשיבות של מיתוג ושפה פרסומית מובחנת וקבועה.

בפרק זה לינקדין מסבירים קצת מהעבודה המהממת של ג'ני רומניוק בנושא. מאוד מומלץ.

LINKAGE
בפרמטר זה הם מציעים לבחון עד כמה הפרסום מקשר את המותג שלנו לסיטואציות (ומוטיבציות) צריכה מובילות בקטגוריה. פרמטר זה הוא חלק מהאימוץ המלא של לינקדין את העבודות של ביירון שארפ ומכון המחקר ארנברג באס (כבר כמה שנים טובות שלינקדין בונה את כל המתודולוגיה שלה על בסיס העבודות של החברה האלה).

מדידת אפקטיביות מדיה:

REACH
העבודה הנוכחית היא עוד אחת שמציבה את הריץ (על חשבון התדירות) כפרמטר המדיה המרכזי במהלכי מותג. במקרה של לינקדין הם מגדירים מדד די מגניב - "ריץ תחרותי" - אחוז הכיסוי שלך ביחס לזה של המתחרים.

EVENNESS
עד כמה תקציב ה- BRAND שלנו מפוזר באופן שוויוני לאורך השנה. גם במקרה זה, זה למעשה אימוץ מוחלט של העבודות של לס בינט ואחרים שטוענים כי תקציבי מותג עובדים טוב יותר במהלכים קבועים וארוכים ולא בקמפיינים גדולים וקצרים (בקמפיינים גדולים וקצרים אנחנו בדרך כלל מגיעים לתדירות גבוהה ולא אפקטיבית. בנוסף, זכירות המהלך והמותג יורדת באופן משמעותי בין מהלך למהלך, ולכן עדיף לעבוד ב- AWO).

Efficiency
פרמטר זה מודד את אחוז התקציב שמושקע במותג, לעומת DR. זהו עוד מדד שמאמץ את העבודות של לס בינט. מעניין שבניגוד ליחס הכללי שבינט מדבר עליו (60% לטובת מותג), הם מציינים שבחברות B2B, היחס האופטימלי הוא 46% לטובת מותג.

גם אם קצת תיאורטי מדי, מחקר ספור מגניב של לינקדין. מאוד מומלץ.
המאמר המלא בתגובות.

17/07/2024

הפעם המלצה על ספר - RED MARKETING
יש שתי גישות לחקר שיווק / מותגים. על פי האחת (זאת שהרבה קוראים לה "מדעי השיווק"), מה שצריך לעשות זה לקחת נתונים כמותיים על 10,000 מותגים, לחלק אותם לכאלה שצומחים ולכאלה שלא. לנסות לזהות מה משותף בין אלה שצומחים ומה שונה מאלה שלא צומחים. ניתוח כזה יביא לנו "חוקים מדעיים" שמסבירים למה מותגים צומחים.

על פי הגישה ההפוכה (מיוצגת למשל על ידי דאגלס הולט והספר HOW BRANDS BECOME ICONS), להסתכל על 10,000 מותגים בינוניים, גם אם צומחים, זה בזבוז זמן. בואו ניקח 10 מותגים, אבל כאלה שאנחנו יודעים שהם מדהימים - יוצאים מהכלל בביצועים שלהם - וננסה לזהות מה מייצר את ה- MAGIC, מה הופך אותם לכל כך הרבה יותר מוצלחים מכל האחרים.

הספר RED MARKETING הוא לדעתי הניסיון המוצלח ביותר לשלב בין שתי הגישות. המודל בספר מבוסס כולו על המחקרים והידע המתקדם ביותר בעולמות "מדעי השיווק", אך במקביל משאיר הרבה מקום ל- MAGIC, לעובדה הבסיסית ששיווק הוא לא מדע.

יתרון חשוב נוסף של המודל בספר הוא היותו פרקטי! המודל מציע FRAMEWORK של תכנון ניתוח ומדידה של הפעילות השיווקית / תקשורתית שלנו ולכן, לרוב אנשי השיווק, מעניין יותר מאינסוף מאמרים וספרים של פרופסורים כמו ביירון שארפ - מעניינים ככל שיהיו, לעיתים פחות פרקטיים.

אז על פי המודל, פיתוח מותגים מתחלק לשלושה פרקים - RELEVANCE, EASE, DIFFERENCE

מדד ה- RELEVANCE | גלידה צריכה להיות טעימה. פנסיה צריכה להיות יציבה ולגו צריך להיות מרגש. או כמו שפרסמן אומר, לכל קטגוריה יש X. הוא מורכב מהצורך הפונקציונלי, רגשי, חברתי ותרבותי שהקטגוריה עונה עליה. הרבה לפני שאנחנו מדברים על בידול, ואולי אפילו הפוך מבידול, המותג שלנו צריך לנצח ברלוונטיות שלו ללקוחות- במענה על ה- X. ואם כולם מבינים את זה, וכולם נלחמים על אותו ה- X, איך עושים את זה טוב?

בספר יש פרק מדהים על רלוונטיות חברתית ותרבותית - על הצורך שלנו לשמר את המותג כל הזמן בשיח החברתי ובקונטקסט התרבותי של הקטגוריה.

מדד ה- EASE | מה הבירה הכי טובה? ומה הבירה הכי טובה עם חברים? בזמן כדורגל? בזמן ארוחה?

לקוחות לא חושבים בקטגוריות. הם חושבים בסיטואציות צריכה. לכן, בניגוד למודעות ו- TOM, אנחנו צריכים לבנות את הזיכרון למותג בסיטואציות הצריכה הרלוונטיות.

למעשה הפרק לוקח את רעיון ה- MENTAL AVAILABILITY של ביירון שארפ והופך אותו לפרקטי עבור אנשי שיווק. הוא גם מדבר על PHYSICAL AVAILABILITY, אבל פחות מעניין…

מדד ה- DIFFERENCE | פרק זה מדבר על הצורך בלהיות שונה, אך עושה את זה מזווית מעניית יותר. הפרק עוסק בצורך לבנות DISTINCTIVE BRAND ASSETS (כמו הקשתות של מקדונלדס, דביר של מזרחי טפחות ועוד), על חשיבות הקונסיסטנטיות בעבודה, על המחירים שמשלמים כשלא שומרים עליה, ועל ההבדלים בין כל זה לבין המושג "בידול" כמו שאנחנו רגילים להתייחס אליו.

ספר מעניין, פרקטי, עדכני, מבוסס על המון מחקרים רציניים ומחשבות של אנשים מאוד חכמים וגם שונה מאוד מאיך שאנחנו רגילים להסתכל על מותגים היום.

מומלץ מאוד. הקישור בתגובות.

27/06/2024

פרמטר ה- SHARE OF SEARCH כמנבא נתח שוק עתידי.

אנחנו רגילים להתייחס לנפחי חיפוש של המותג כמדד פשוט לאפקטיביות פרסומית - יש לנו מדיה באוויר, אנחנו בודקים האם במקביל יש עליה בחיפושים ומשתמשים בזה כסיגנל לאפקטיביות הקמפיין.

לפני כמה שנים לס בינט הציע דרך הרבה יותר מעניינת להתייחס לנתון. יחד עם הצוות שלו, הם פרסמו מחקר בו הם מצאו קורלציה מאוד חזקה בין נתחי החיפוש לבין נתחי השוק העתידיים של המותג.

כוכבית | נתח חיפוש = מספר החיפושים של המותג חלקי החיפושים של כל המותגים המתחרים בקטגוריה.

כפי שניתן לראות בתמונה (על הקייס של LG), יש קשר די חזק בין השינויים בנתח החיפוש לבין השינויים בנתח השוק של LG. אבל התובנה המרכזית - השינויים בנתחי חיפוש מתרחשים לפני השינוי בנתח השוק!

בקטגוריית הטלפונים הניידים, הם מצאו שאפשר לראות ירידה בנתח החיפוש של המותג כ-6 חודשים לפני הירידה בנתח השוק. בשוק הרכב - 12 חודשים לפני. זה כמובן לא קשר סיבתי, אך בהחלט הופך את המדד למנבא טוב של צמיחה עתידית ולכלי חשוב בארסנל של צוותי השיווק. אני לא אכנס לפרטים (ההרצאה המלאה בתגובות), אבל הקורלציות ורמות הדיוק מאוד מרשימות.

דווקא בטווח המיידי, הפרמטר פחות משמעותי. אנשים שהם לא IN MARKET לא יחפשו, לא משנה מה מתוקשר בפרסומת. כך שבמקום להתייחס למדד זה כסיגנל לאפקטיביות קמפיין, עדיף להתייחס אליו כחישוב משלים לדוחות מעמד מותג תקופתיים.

יש לפרמטר כמה יתרונות, אבל גם כמה חסרונות.

היתרונות:

1.
מאוד פשוט לחישוב. גוגל טרנדס עם קצת אקסל עושה את העבודה.

2.
בהרבה קטגוריות אין לנו דרך אמיתית למדוד נתח שוק. פרמטר ה- SHARE OF SEARCH יכול להיות אחלה "בודק דופק" של המותג מול התחרות (כמובן לא היחיד). מתברר שיש אפילו חברות שמשתמשות במדד הזה בדוחות הכספיים שלהם.

3.
שיווק רחוק מלהיות מדע מדויק. יש מעט מאוד פרמטרים עם קורלציות חזקות באמת למכירות, ובטח עם יכולת ניבוי טובה. המדד הזה נראה כמו אחד שצריך לקחת בחשבון.

יש גם כמה חסרונות וביקורת על המחקר:

1.
להרבה קטגוריות אין באמת נפחי חיפוש (לא חושב שמישהו מחפש גבינה צהובה לפני רכישה), כך שבהרבה מקרים המדד לא רלוונטי.

2.
הביקורת המרכזית היא שהנתונים שהם מתבססים עליהם ישנים. מאז, האלגוריתם של גוגל השתנה, ענייני טיקטוק כמנוע חיפוש, ופתאום לא ברור עד כמה החוק עדיין רלוונטי. כמה מחקרים שניסו לשחזר את המסקנות והגיעו לקורלציות נמוכות יותר (אם כי עדיין מרשימות).

בקיצור, בטוח לא כפרמטר יחיד, וגם לא כזה שיודע להסביר למה קורה מה שקורה, אבל בהחלט מדד משמעותי להכניס לארסנל ה-MEASUREMENT שלנו.

שוב, לא נפח חיפוש. נתח חיפוש.

בתגובות עוד כל מני גרפים וקישור להרצאה.

25/06/2024

איך מחשבים LTV בחברות שמבוססות מנוי (חדר כושר, ביטוח, תקשורת, SAAS)?

זאת שאלה די מורכבת. בפוסט הזה אני אנסה להציג מתודולוגיה מגניבה עם השם הקליט - SURVIVAL ANALYSIS.

בואו ניקח חדר כושר כדוגמא:

אם נניח שדמי המנוי קבועים ואין UPSELL, שאלת ה- LTV היא למעשה שאלת נאמנות - צריך לחשב כמה חודשים הלקוח איתנו, להכפיל בדמי המנוי ומקבלים LTV. הבעיה מתחילה בחישוב מספר החודשים.

נניח שחדר הכושר שלי קיים חצי שנה ועד עכשיו יש לי 10 לקוחות שכולם הצטרפו בחודש הראשון. 4 לקוחות נטשו אותי אחרי שלושה חודשים ו6 לקוחות עדיין פעילים. מה מספר החודשים הממוצע שהלקוחות שלי נשארים פעילים?

כל חישוב פשוט שנעשה יביא לתשובה לא טובה. אם נעשה ממוצע פשוט (6 לקוחות כפול 6 חודשים ועוד 4 לקוחות כפול 3 חודשים) נקבל שבממוצע לקוחות אקטיביים 4.8 חודשים. חישוב זה לא לוקח בחשבון את זה שהלקוחות הפעילים עדיין איתי ואנחנו לא יודעים מתי הם יעזבו. לכן, המספר שקיבלנו בחישוב כנראה נמוך משמעותית מהמספר האמתי.

הדרך השנייה - להתעלם מהלקוחות הפעילים ולחשב רק את אלה שכבר עזבו. גם חישוב זה בעייתי מאוד כי הוא מתעלם מהלקוחות שכנראה הם הלקוחות הטובים יותר - מה שמביא למספר נמוך משמעותית מהאמת.

אם אנחנו מדברים על חברה גדולה, בטח כזו שצומחת, עם מיליוני לקוחות, שמצטרפים ועוזבים בשלבים שונים - הבעיה הופכת לרצינית ומקשה מאוד על כל חישוב LTV שאנחנו רוצים לעשות.

למעשה, כדי לחשב LTV שמתקרב להיות מדויק, אנחנו צריכים לנסות לנבא את "אורך החיים" של הלקוחות הפעילים ורק אז לעשות את החישוב.

אז תגידו שלום ל - SURVIVAL ANALYSIS.

מתברר שהמתמטיקה של זה קיימת כבר הרבה שנים ומגיעה מעולמות הרפואה והפנסיה: כשמוכרים פנסיה, למרות שהלקוח עדיין חי, האקטוארים צריכים להעריך מתי הוא "ימות"... ברופואה, כשמפתחים תרופה, למרות שהמטופלים עדיין חיים, אנחנו צריכים להבין מתי אנחנו חושבים שימותו אלה בקבוצת הביקורת ומתי אלה בקבוצת הניסוי.

בחזרה לחדר הכושר - למרות שהלקוחות האקטיבים עדיין חיים, אנחנו צריכים להעריך מתי "ימותו" (יעזבו אותנו) כדי לחשב LTV. בדיוק אותה הבעיה המתמטית.

איך המודל עובד? (אני לא מדייק למען הפשטות). מתחילים מחישוב ה- SURVIVAL CURVE בתמונה. למעשה, מחלקים את הדאטה להרבה תקופות קצרות (נגיד חודש) ובכל תקופה, על בסיס מספר הלקוחות שנטשו ומספר הלקוחות שעדיין בחיים, המודל מחשב מה הסיכוי של הלקוח ממוצע "להישאר בחיים" אחרי תקופת זמן מסוימת.

בתמונה - ציר ה- X הוא זמן מאז שהלקוח "נולד" וציר ה- Y הוא הסיכוי של הלקוח הממוצע להישאר בחיים. יש מספר עקומות על הגרף כי בניתוח הנוכחי הם חילקו את זה לסוגי לקוחות שונים (הקישור להרצאה בתגובות).
הקטע של העקומה הוא שלמרות שאנחנו לא יודעים מתי לקוח ספציפי ימות, אנחנו כן יודעים לחשב איך עקומת ההישרדות שלנו נראית על כל הלקוחות (או על קבוצות שונות) ולהתחיל להניח הנחות על הלקוח הספציפי. מאוד דומה ל- RETENTION CURVE הרגילה, אך מותאמת לחברות שמבוססות מנוי.

על החישוב הזה (שוב, מפשט מאוד) בונים מודל שלוקח בחשבון פרמטרים נוספים של הלקוח (גיל, מין, כמה פעמים הגיע בחודש הראשון). עם מספיק נתונים ועבודת אנליזה טובה, המודל ידע לנבא "אורך חיים" עבור כל לקוח פעיל (ברמת דיוק מספקת).

ואז, LTV עתידי של לקוח = ARPU כפול מספר החודשים שהלקוח צפוי "לשרוד" בסבירות של למשל 50% ומעלה.

צריך כמובן לזכור - די קל לבנות מודל פשוט כזה. מאוד קשה לבנות מודל מורכב ובעל רמת דיוק גבוהה. ברוב המקרים, גם המודל הפשוט ידע ללמד אותנו הרבה דברים על העסק וישפר את העבודה שלנו.

דיסקליימר - כמובן שיש עוד המון דרכים לנבא LTV ויש חברות שעושות דברים הרבה יותר מתוחכמים…

בתגובות קישורים להרצאה מהממת ממנה נלקחה התמונה ולהרצאה של דאטה סיינטיסט מספוטיפיי שבעזרת המודל מנתח את סיכויי ההישרדות של ממשלות על פי סוגי השלטון השונים.

לאנליסטים, מוסיף גם קישור לספריית פייטון שפותחה בספוטיפיי.

22/06/2024

איך בעצם אנחנו מודדים אפקטיביות של מהלכי פרסום? אז מתברר שב- UK בדקו את העניין, והמסקנות מטרידות.

החוקרים מצאו שלנו שכשאנחנו מסכמים את ביצועי הקמפיין, אנחנו משתמשים ב- 189 פרמטרים שונים!

המספר הזה כל כך גבוה שיותר מהכל הוא מצביע על רמת בלבולי המוח, מס השפתיים, ובעיקר על כך שאין לנו באמת מושג איך מודדים אפקטיביות של מהלכי פרסום.

הם חילקו את כל 189 המדדים ל-4 קבוצות שונות:

1.
מדדים עסקיים (כ- 10%) - מודדים השפעה על הרווחיות, נתח שוק, מכירות ורגישות למחיר.

2.
מדדי מותג (כ- 21%) - מודעות, העדפה וכו.

3.
מדדי פרפורמנס (30%) - עלויות רכישה / לידים

4.
מדדי יעילות מדיה (קליקים, לייקים, CTR, חשיפות, ריץ, פריקוונסי).

הקבוצה האחרונה מהווה 39% מהפרמטרים שאנחנו משתמשים בהם כדי להציג ביצועי קמפיין. כמעט 40% מהזמן אנחנו מתעסקים בפרמטרים שהקשר ביניהם לבין ביצועי קמפיין הוא מקרי לחלוטין! לפרמטרים אלה יש הרבה חשיבות במדיה וקריאטיב פלנינג, אבל אין להם באמת מקום במדידת הביצועים האמתיים של הקמפיין.

החוקרים גם מצאו שקמפיינים שמדדו מדדים "לא טובים" (מדדי יעילות מדיה) השיגו ביצועים פחות טובים מקמפיינים שהתעסקו בשלושת קבוצות המדדים האחרים.

המתודולוגיה שלהם קצת מוזרה, אבל הפרשנות מאוד חד משמעית - בסופו של דבר, אנחנו מאפטמים את מה שאנחנו מודדים. אם נמדוד לייקים וקליקים, זה מה שנאפטם. אם נגדיר במטרות הקמפיין KPI סביב עלות לחשיפה וריץ, זה מה שנאפטם. בגלל שלפרמטרים אלה אין קשר לביצועים, אנחנו נפגע בהן.

אז איך נכון למדוד אפקטיביות קמפיין? זאת כנראה השאלה הכי קשה בתחום ואין תשובה חד משמעית. לאחרונה יש הרבה עניין סביב הנושא, וקמים כל מני מודלים שכולם מציגים גרסה כלשהי של המבנה הבא:

מדידת הטווח המידי - השפעה ישירה על המכירות, מדדי פרפורמנס.

מדידת הטווח הבינוני - על ידי MMM ומודלים אקונומטרים אחרים אשר מנסים לזהות קורלציות בין פעילות שיווקית למכירות בטווח של 3-6 חודשים.

מדידת הטווח הארוך - על ידי 5-7 פרמטרים מותגיים שאנחנו יודעים שיש להם "כוח ניבוי" חזק למכירות בטווח הארוך.

כשמתאפשר, מדידת פרמטרים עסקיים - השפעה על רווחיות, נתח שוק, והמדד הסקסי החדש שכולם מדברים עליו - היכולת לגבות פרמיה.

דיסקליימר - המחקר ממומן על ידי גוף מסחרי עם אג'נדה ברורה (למיטב הבנתי הם, בין היתר, מוכרים פתרונות מדידה). ועם זאת, הממצאים והמסקנות של המחקר חשובות.

מוזר שצריך להגיד, אבל בואו כולנו נפסיק להציג מדדים של "יעילות רכש מדיה" כאילו הם מדדי אפקטיביות פרסום.

הקישור למאמר בתגובות.

20/06/2024

הפעם לא מחקר. רק דעה אישית עם הזמנה לוויכוח.

הפלייבוקים השיווקיים של חברות סטארטאפ שונים מאוד מאלה של חברות HERITAGE (השטראוסים והבזקים של העולם) ולדעתי יש מעט מאוד דברים שאנחנו יכולים להשליך מהאחד על השני.

אם ננקה את הרעש מסביב, המשימה התקשורתית בחברת סטארטאפ נשמעת בערך ככה: "שלום גולש יקר, אתה לא מכיר אותנו אבל יש לנו אחלה מוצר. אנחנו יכולים לענות על 1,2,3. תראה, יש לנו גם פיצ'ר מגניב שאין לאף אחד אחר. תקנה".

זה שונה מאוד מהמשימה של חברות האריטג' וותיקות – "שלום צופה יקר. אתה מכיר אותנו כבר עשרות שנים. יש לך דעה די מגובשת עלינו. האמת שלא שינינו הרבה. אנחנו לא באמת שונים מהמתחרים. בוא תקנה".

ההבדלים בין שתי המשימות מהותיים. למשל, סטארטאפים מתעסקים המון עם טירגוט (בין אם באמצעות מדיה, או באמצעות קריאטיב) – מתוך מיליוני אמריקאים, לזהות כמה מאות אלפי גולשים בעלי הסיכוי הגבוה ביותר לקנות. חברות האריטג' כמעט ולא מתעסקות בטירגוטים מורכבים (בטח לא בישראל) והפלייבוק מתעסק יותר ב-"מאס מרקט חכם".

למשל - התלות בפרסום שונה מאוד בין סטארטאפים להאריטג'. בדרך כלל, סטארטאפים תלויים מאוד בפרסום – אם את מנהלת שיווק של סטארטאפ בשלב הצמיחה ותחליטי לעצור לחודשיים את כל הפרסום שלך, את תפוטרי תוך חצי שעה. לעומת זאת, אם בזק יחליטו לעצור פרסום לחלוטין, בטווח הקצר – בינוני אף אחד לא ישים לב שמשהו השתנה. בחברות האריטג', רוב ההשפעה הפרסומית מגיעה בטווח הארוך וזה משנה לחלוטין את כל הפלייבוק.

למשל – בסטארטאפים, לשיווק תפקיד משמעותי ב- PMF. לשיווק יש יכולת להשפיע על קהלי המטרה, המוצרים והפיצ'רים, על המודל העסקי והתמחור, על ה- LTV של העסק. ברוב המקרים, היכולת של שיווק בחברת האריטג' להשפיע על ה-LTV ובטח על המודל העסקי היא מוגבלת יותר (כמובן! חוץ מהטרנספורמציה הדיגיטלית שעשינו, האפליקציה שבנינו, האתר המשוגע שהקמנו ושלא נדבר על מועדון הלקוחות החדש שלנו).

שיווק של חברות האריטג' הוא מקצוע קשה ומעניין בטירוף. הרבה פעמים אנחנו מנסים להעתיק פלייבוקים מסטארטאפים, בעיקר כי הם נראים ונשמעים הרבה יותר סקסיים. הרבה פעמים זאת טעות.

11/06/2024

על פי הנתונים של MAGIC NUMBERS, כ- 65% מהמותגים עדיין משתמשים ב- LAST CLICK ATTRIBUTION כשיטה המרכזית לתכנון ואופטימזציה של הפעילות התקשורתית. על פי אותו המחקר, זה מוביל להפסד של 35% מהמכירות. זה המון.

כך למשל, הם בדקו נתונים של הלקוחות שלהם בחמש השנים האחרונות (הגרף בתמונה) וגילו שגוגל משייך לעצמו כ- 35% מהמכירות בקמפיין, כשבפועל הוא אחראי על כ- 9% בלבד ("בפועל" אומר על פי מחקרי MMM שהם עושים).

(הסבר קצר: יוזר ראה סרטון ביוטיוב, מודעה בעיתון, נכנס לגוגל, הקליק, רכש. איזה מהאלמנטים אחראי על המכירה? בלאסט קליק 100% מהקרדיט הולך לאלמנט האחרון).

זה אפילו יותר גרוע ממה שהנתונים שלהם מספרים.

1.
אנחנו יודעים שאין שום קורלציה בין CTR לבין מכירות. זה אומר שרוב המכירות מתבצעות "ללא הקלקה" - אנשים רואים מודעה, לא מקליקים, ואחרי זמן קצר מבצעים רכישה. כשאנחנו עובדים עם ATTRIBUTION אנחנו לא סופרים נכון את כל זה (אנחנו משייכים את זה לאורגני או במקרים רבים לחיפוש). מה שאומר שאנחנו מקבלים החלטות לא נכונות באופטימיזציה, מה שאומר שאנחנו משאירים כסף על הרצפה.

2.
ככל שעולם הפרייבסי יתפתח והיכולת שלנו "לעקוב" אחר יוזרים תוגבל, כל מודלי ה- ATTRIBUTION יהפכו לפחות מדויקים. מה שאומר שאנחנו נשאיר יותר כסף על הרצפה.

3.
מתפרסמים הרבה מחקרים שמראים שרוב ההשפעה של פרסום מגיעה בטווח הבינוני - ארוך. מחקרים מראים גם שרוב ההשפעה על המכירות מגיעה מאלמנטים של TOF. בשימוש ב- ATTRIBUTION אנחנו "מענישים" אלמנטים אלה ולכן משקיעים בהם פחות. מה שאומר שאנחנו משאירים כסף על הרצפה.

4.
במיתון, כשאף אחד לא צומח, "להשאיר כסף על הרצפה" אומר לרדת במכירות…

הפתרון שעולם השיווק הולך אליו הוא אימוץ של מודלים אקונומטריים מתוחכמים יותר. כאלה שמנסים לזהות מה כן ומה לא משפיע על המכירות בטווח הקצר - בינוני, כאלה שמבינים את ההבדל בין קורלציה לקשר סיבתי, כאלה שלוקחים בחשבון מערכות יחסים מורכבות בין הפרמטרים השונים.

מודלים אלה דורשים ממנהלי השיווק הבנה עמוקה יותר של המספרים שלהם, איסוף יותר מסודר של הנתונים, וגם, אין מה לעשות, הבנה עמוקה יותר בסטטיסטיקה.

והנה הקידום העצמי - דברו איתי. נבנה ביחד דברים שנראים כאילו הם חכמים…

בתגובות קישור למאמר של הבעלים של MAGIC NUMBERS. שם גם הקישור לעמוד המהמם של APPLIED BRAND SCIENCE ממנו גנבתי את התמונה.

10/06/2024

אנחנו נוטים להתעלם ממדע.
יותר נכון, אנחנו נוטים להתעלם ממחקר מדעי בתחום שלנו. מדי פעם, כשפייסבוק גוגל ומקינזי מפרסמים איזה דו"ח, אנחנו נקרא את הסיכום שלו, אבל מי מאיתנו פתח לאחרונה מחקר אקדמי אמתי?

יש לכך כמה סיבות. אחת מהן היא שבניגוד למחקרים, אנחנו מאוד מאוד אוהבים קייס סטאדיז. הנה תראו נייקי. הנה תראו הם עשו מהלך מגניב. עכשיו בואו ניקח את המותג העקום שלנו, נעתיק את מה שהם עשו ונצפה לתוצאות דומות…

הסיבה המרכזית היא הטענה ששיווק ופרסום הם הרבה יותר אומנות מאשר מדע. תפקידנו הוא לצאת מחוץ לקופסה, להמציא דברים חדשים, לרגש, להצחיק. המדע לא יודע ללמד אותנו הרבה על אומנות.

גם זה תירוץ לא טוב.

בספרו, שארפ משווה בין התחום שלנו לאדריכלות. גם תחום האדריכלות מבוסס מאוד על יצירתיות. גם שם כשניגשים למכרז, מגישים הצעה מסחרית, בטח יש משהו שהם קוראים לו אסטרטגיה, אבל בסוף כולם מנסים להרשים ביצירתיות שלהם.

אבל באדריכלות אף אחד לא חושב להתעלם מחוקי הפיזיקה. אף לקוח לא אומר לאדריכל שלו "זה נחמד, עכשיו באותו תקציב ועם אותן המגבלות, תוסיף לי עוד 60 קומות לבניין". בתחום שלנו זה קורה על בסיס יומי.

כל זה התחיל להשתנות בעשור האחרון. תחום "מדעי השיווק" שעוסק בחקר מדעי (או לפחות אמפירי בסטנדרטים גבוהים) של אפקטיביות הפרסום והשיווק מתפוצץ בעולם, משנה את הצורה שאנחנו מסתכלים על התחום ואת איך שיותר ויותר מותגים בעולם מתכננים את הפעילות שלהם.

המטרה המרכזית של התחום היא לייצר FREEDOM WITHIN A FRAMEWORK - גבולות גזרה של חוקים אמפריים מבוססים. בתוך גבולות אלה, נוכל חהיות יצירתיים, חדשניים, אומנים.

שניים מהאנשים שמובילים את התחום הזה (Sarah Carter and Les Binet) התארחו בפודקאסט ON STRATEGY כדי לסכם איפה עומד תחום חקר האפקטיביות השיווקית כיום, מה יקרה בעתיד, איפה האתגרים ועוד. אם תשרדו את העשרים דקות הראשונות, יש גם אחלה דיון על PRICING.

הקישור בתגובות.

06/06/2024

מה יקרה אם נפסיק לפרסם?
זאת שאלה מעניינת עם הרבה השלכות על מדידת אפקטיביות פרסומית ובכלל על התלות של העסק בפרסום, אבל שאלה שמאוד קשה לענות עליה. אף אחד לא אמיץ מספיק כדי לעשות ניסוי כזה…

מכון המחקר EBI (זה של ביירון שארפ ורומניוק) פרסמו לפני כמה שנים את הגרף שבתמונה שהפך מאז לקלאסיקה (המאמר המלא בתגובות).

בגרף, ציר ה-X הוא שנים ללא פרסום וציר ה- Y מייצג ירידה במכירות (באחוזים) לאחר הפסקת הפרסום. כמה מסקנות מהגרף:

1.
לצערנו, הגודל כן קובע. מותגים גדולים נהנים מיתרון כמעט לא הוגן בהשוואה למותגים קטנים. כפי שניתן לראות, אם מותג גדול יפסיק פרסום לשנתיים, הוא ירד בבערך 10-15% במכירות בלבד. לעומת זאת, מותג קטן יתרסק ויפסיד כ- 50% מהמכירות שלו.

בנוסף, ממחקרים אחרים אנחנו יודעים שמותגים גדולים נהנים מאפקטיביות גבוהה יותר רק מעצם גודלם. מותגים גדולים גם נהנים מאחוזי נאמנות קצת יותר גבוהים. החיים לא הוגנים.

2.
לדעתי הגרף מראה למה כל כך קשה למדוד אפקטיביות פרסומית. אם מותג גדול יכול לעצור פרסום לשנה שלמה ועדיין לשמור על יציבות יחסית, מה זה אומר על האפקטיביות של פרסום?!? רוב ההשפעה של השקעה פרסומית במותגים גדולים מורגשת בטווח הארוך (שנה+). מאוד קשה למדוד את זה…

3.
אם את מנהלת שיווק של מותג גדול והתחלת כבר לחשוב על התפקיד הבא, תעצרי פרסום (או לפחות את ה- TOF). אף אחד לא באמת ישים לב. הבונוס שלך ישתפר. על הדרך גם תשאירי בעיות לבא אחרייך. קוראים לזה BRAND MILKING ומדי פעם אנחנו רואים את זה גם בחיים האמיתיים.

דיסקליימר - המחקר שלהם (וכל הקודמים שהם מציגים) נעשה על מותגים "קלאסיים". כאלה שפועלים בקטגוריות יציבות ומוכרים מוצרים רגילים. לא ברור עד כמה המחקר הזה רלוונטי לסטארט אפים וכו (למרות שבאמאר המלא הם גם מציגים חלוקה למותגים צומחים מול מותגים יציבים).

04/06/2024

איך מזהים לקוח נוטש?
בחברות שמבוססות על חוזים (ביטוח, תקשורת, חדר כושר), התשובה פשוטה - הלקוח מפסיק את החוזה. אבל איך מזהים לקוח שנטש בחברות שמבוססות על קניות "ללא חוזה"?

אם נסתכל על ארבעת הלקוחות בתמונה, ברור שהלקוח הראשון כבר עזב אותנו (הקווים זה ציר זמן והנקודות מייצגות רכישות על פני זמן). ברור גם שהלקוח השני "עדיין חיי". אבל מה עם הלקוחות השלישי והרביעי? קשה לחשוב על כללי אצבע שיגדירו האם אלה לקוחות בדרך לנטישה או לא.

כדי לחשב את "סיכון הנטישה" של כל אחד מהלקוחות, משתמשים במודל GB-NBD: מודל מתמטי מורכב מאוד אך באופן מפתיע פשוט להבנה. המודל משתמש בשלושה מדדים בלבד: כמה פעמים הלקוח רכש, כמה זמן עבר מהקנייה הראשונה עד היום וכמה זמן עבר מהרכישה הראשונה ועד לרכישה האחרונה של הלקוח. על שלושת פרמטרים אלה המודל מפעיל הרבה חישובים הסתברותיים כדי להעריך את "הסיכוי של הלקוח לבצע לפחות רכישה עתידית אחת" - או במילים אחרות, מה הסיכוי שהלקוח עדיין איתנו.

(מאוד דומה למודל RFM, אבל במקום כללי אצבע, מת ציון "ידני" והכנסה של כל הלקוחות ל 3-4 קבוצות, משתמשים במודל מתמטי שקיים כבר הרבה שנים ולאחרונה, בזכות ML, הופך לנגיש לאנשי שיווק - ומנבאים באמצעותו את ההסתברות עבור כל לקוח).

יש לזה כמובן הרבה שימושים. היכולת שלנו לזהות "לקוחות בסיכון גבוה לנטישה" מאפשרת לנו לעשות פעולות בניסיון למנוע זאת (מבצעים עמוקים, ניוזלטרים, פושאפים וכו). זה גם החישוב שמשתמשים בו לניבוי LTV עתידי של לקוחות.

המאמר שמסביר את המתמטיקה (הלא ברורה) מאוחרי החישובים וגם את הקוד (הכן ברור) שדרוש כדי להפעיל מודל כזה בתגובות.
אם בא לכם להתנסות בזה על הנתונים שלכם - תזמינו לקפה.

02/06/2024

כבר כמה חודשים שמתנהל בעולם השיווק דיון סוער על PURPOSE MARKETING (או שזה רק בגבולות הלינקדין שלי).

זה התחיל בסוף השנה שעברה כשהמנכ"ל של יוניליוור אמר שאג'נדה מותגית יכולה להיות "UNWELCOME DISTRACTION" והם התחילו לצמצם את הפוקוס סביב הנושא. זה המשיך עם עוד ועוד מחקרים ומאמרים שמטילים בספק את האפקטיביות השיווקית של השיטה.

לפני כחודש קנטאר פרסמו מחקר שמראה שבשנתיים האחרונות מהלכים שזוכים בתחרויות קריאטיב הפסיקו להיות יותר אפקטיביים מהממוצע (בניגוד גמור וחד לשנים הקודמות). סביב המחקר התפתח שיח שהאשים בכך את זה שתחרויות קריאטיב הפכו לסוג של פגישת מחזור של אג'נדות מותגיות. ולבסוף, לפני כמה שבועות התפרסם ספר חדש בשם "THE ROAD TO HELL" שמעביר ביקורת על כל גישת האג'נדה וה- WHY ועושה המון רעש (הספר לא זמין לרכישה מישראל כי כולם אנטישמיים).

על פי סקר של PWC מסוף שנת 2022 כ- 90% ממנהלי השיווק עושים משהו עם אג'נדה מותגית. אין לי נתונים על ישראל, אבל אם מספר השיחות שאני מנהל על "מה ה- WHY של מותג מכונות הכביסה שלנו" מצביע על משהו, אז כנראה שגם בישראל מתעסקים בנושא המון.

בניוזלטר האחרון (קישור למצגת המלאה בתגובות) אני מציג כמה מחקרים בנושא: מחקרים שמדברים על חשיבות הקריאטיב בתהליך, מחקרים שמתעסקים עם חשיבותן של תחרויות קריאטיב, ולבסוף כמה מחקרים שמתעמקים בנושא האפקטיביות של אג'נדה מותגית (ובין השורות גם את דעתי האישית…).

אם אתם מתכננים פעילות שקשורה לאג'נדה מותגית, לדעתי כדאי שתכירו מה מחקרים אמפריים של גופים רציניים יכולים ללמד אותנו על הנושא.

Vlad - Sumitup

20/08/2024

04/08/2024

17/07/2024

27/06/2024

25/06/2024

22/06/2024

20/06/2024

11/06/2024

10/06/2024

06/06/2024

04/06/2024

02/06/2024

Address

Telephone

Website

Alerts

Contact The Business

Shortcuts

Share

Category