Andmepõhisus on juba aastaid seksikas, kuid samal ajal leidub vastakaid arvamusi, mida see päriselt tähendab, kirjutab tulemuskonkursilt TULImust kahe aastaga kolm auhinda võitnud Analytical Alley kaasasutaja Karl Mattias Õige.

Turundaja ei saa aastal 2024 öelda, et ta ei tegele andmepõhise turundusega. Kui ta seda teeks, sooritaks ta pehmemakujulise seppuku. Ta on sunnitud andmetest rääkima  – isegi kui sellealastest teadmistest jääb pigem vajaka. Jututeema käib läbi pea igast vestlusest.

Haip andmepõhisuse ümber on suur, kuid praktikas leiavad andmed vähem kasutust. Praktikuna tean, et andmeanalüüs jääb eelarvamuste vabaks isegi siis, kui südamehääl või empiiriline kogemus tahab midagi muud väita. Sellest hoolimata tähendab andmepõhisus paljude jaoks jätkuvalt kõike ning samal ajal mitte midagi. 

Kõik, mis särab, pole veel kuld

Digimeedia ja -turunduse tormiline areng tõi turundajatele ootuse, et kõik on mõõdetav, automatiseeritav ning turunduse skaleerimine on vaid mõne kliki vaev. Seetõttu tekkis vajadus andmeid püsivalt koguda ja jälgida. Suures tuhinas toetuti kolmanda osapoolte lahendustele ning veel suuremas õhinas sai kõik, millel kasvõi õrnalt andmete lõhna tunda, juurde data-driven kleebise.

Tänaseks on laialt levinud MTA ehk multi touch attribution’i populaarsus hääbuma hakanud. Miks? Seda järjepidevalt kasvavate andmekaitse piirangute, kulude ning objektiivsuse puuduse tõttu. Viimane neist põhjustest on vast kõige vähem levinud.

Data without context is just numbers

Andmed üksi ei ütle paraku midagi, need on lihtsalt numbrid. Väga tihti juhivad ainult andmed meid koguni valede eeldusteni, sest correlation doesn’t equal causation (korrelatsiooni olemasolu ei tähenda, et tegemist oleks põhjusliku seosega – toim.). 

Andmeteaduse potentsiaaliks on lahendada ülikompleksseid probleeme. Turunduse mõju ja efektiivsuse mõõtmine seda on. Valdavalt tegutsevad turundajad samal ajal mitme asjaga, paralleelselt muutuvad ka turutingimused (näiteks makrotingimused, ilm, konkurendid jms). 

Praegused MTA-dele keskenduvad lahendused kipuvad käsitlema peamiselt meediamuutusi, halvemal juhul vaid osa sellest. See omakorda loob soodsa pinnase selleks, et turunduse mõju või ühte individuaalset kanalit jõuliselt kas ala- või ülehinnatakse. Tagajärjeks on segane arusaam sellest, kui palju kindlad tegevused äriliselt kasu loovad ning potentsiaalselt võib kaduda usk turundusse kui tööriista. 

 Õnneks või kahjuks ei toimu turundustegevused isolatsioonis muu maailmaga ning muutuste puhul tuleb arvestada ka teistega.

 Aastakümneid vana lahendus

Minu hüpotees on see, et kogu MTA ja sellega kaasnenud evolutsioon on üks peamisi põhjuseid, miks turunduses sai pikalt hakkama kesise andmekirjaoskusega. Andmete kogumine ja jälgimine on mõne kliki kaugusel ning esmapilgul tundub kõik töötavat. Aga mida keerulisemaks läheb ärimudel ja/või tooteportfell, seda suuremaks läheb segadus, ses osas, mis tegevused päriselt väärtust loovad. 

Selles olukorras pakub palsamit MMM ehk marketing mix model. See on juba aastaid tagasi välja töötatud, kuid jäänud turundajatel MTA varju. MMM arengut on pärssinud tõik, et neid on keeruline ehitada ja treenida. Samuti on selle õigeks kasutamiseks vaja palju andmeid ning tehnoloogilist võimekust. 

Õnneks on viimastel aastatel neid muresid saatnud taganttuul, mistõttu on MMM-id muutunud kättesaadavamaks ka väiksematele bränditele ja ärimudelitele. 

Vastupidiselt MTA-le keskendub MMM tegevuste objektiivse mõju hindamisele, arvestades, et nii keskkond kui vahel ka ärimudel on muutuvad. Kõiki muutujaid korraga analüüsides on turundajadel võimalik jõuda tegevuste individuaalsete mõjudeni. 

MMM annab selguse turundustegevuste tulemuslikkuse osas. Kui seni on tihti olnud ebaselge, kui palju turundus äritulemusse panustab, siis läbi statistilise mudeldamise on võimalik täpselt selgeks teha, kui palju turundus äritulemust mõjutab. 

Näiteks Analytical Alley’s oleme paarisaja projektiga jõudnud järelduseni, et sõltuvalt sektorist ja ärimudelist mõjutab reklaam/meedia 5-60% äritulemusest. Teades seda, kui palju saab turundus tulemust mõjutada, muutuvad ka organisatsiooni ootused turunduse suhtes ning turunduse juhtimine muutub oluliselt läbipaistvamaks.

Lisaks kohtleb MMM võrdselt kõiki kanaleid, mitte ainult neid, mille mõõtmine on tehtud võimalikult lihtsaks. See annab võimaluse arvestada tegevuste omavaheliste mõjudega. Ei väsi kordamast – turundus ega individuaalsed turundustegevused ei teguste isolatsioonis.

Sõbrad, ärge mõistke mind valesti. MMM ei ole miski, mis lahendab kõik turunduslikud probleemid. Kuid see on väga hea tööriist, mis aitab turunduseelarvet juhtida sedasi, et see looks kõikide tegevuste üleselt võimalikult suurt väärtust. 

Loe TULImustast

Esita TULImustale töö

Autor: Karl Mattias Õige, Analytical Alley

Kõik uudised