„Küpsisteta digimaailmas pakub Facebook’i ökonomeetrilise mudeldamise tööriist Robyn uusi võimalusi, kuid sisaldab alustajate jaoks ka arvestatavaid ohtusid,“ hindab uut tööriista Initiative-i marketing performance analüütika juht Tanel Rebane.

Küpsiste kadumisega kaovad ka digikanalite tulemuslikkuse tavapärased hindamise meetodid ja järjest rohkem on ka digiturunduse juures hakatud pöörduma ökonomeetrilise mudeldamise juurde. Ökonomeetrilised mudelid aitavad läbi erinevate matemaatiliste ja statistiliste meetodite leida täpsed meediakanalite tulemuslikkused (ROI), mis annavad palju parema arusaamise eri meedialiikide mõjust müügile ja võtavad arvesse nii meedia otsest kui ka kaudset mõju.

Selles suunas on võtnud sammu ka Facebook (Meta Platforms) ja seda läbi open-source tööriista Robyn. Robyn aitab automatiseeritult vähendada inimlikku „kõhutunde“ kasutamist meediat planeerides ja läbi ökonomeetrilise mudeldamise anda selgema arusaama, kui palju raha iga meedialiik sisse toob.  

Tööriista põhimõte on väga lihtne – anna programmile andmed (R ja Pythoni baasil kirjutatud koodiread) ja programm väljastab määratul hulgal võimalikke meedia mõjususe stsenaariume. Üldpildis on see väga lihtne lähenemine, aga praktikas on asi märgatavalt keerulisem, sest Robyn on võrdlemisi piiratud esimeste suurte strateegiliste mudelite koostamisel. Robynil ei ole hetkel veel lihtsat interface’i ja kindlasti vajab see meeskonnas inimest, kes tunneb põhjalikult nii meediat kui R/Pythoni programmeerimiskeelt.

Esiteks paneb Robyn automaatselt mudelisse kõik talle sisestatud mõjurid ehk isegi kui tegelikult mingi faktor käivet ei mõjuta, siis süsteem sunnib selle mudelisse ja seeläbi vähendab mudeli adekvaatsust ja tegelikku ennustusvõimekust. Seega puudub Robyni puhul võimalus testida, kas mõni mõjur ka tegelikult tulemusi mõjutab. Robyn vajab sisendiks täpselt neid muutujad, mis on eelnevalt tõestanud ennast kui käivet mõjutavate muutujatena.

Teiseks puudub Robynill võimekus leida sesoonseid optimeerimise kohti, mis on esimeste strateegiliste ökonomeetriliste mudelite juures ühed kõige tähtsamad tulemused – mis ajahetkedel töötab meedia kõige paremini ja kuidas peaksid meediainvesteeringud olema jaotatud nii kuistel kui nädalastel tasemetel. 

Kolmandaks puudub Robynil võimekus määrata optimaalsed investeeringute tasemed kanalite kaupa. Robyn näitab lihtsalt ära, kuidas on jagunenud investeeringud meedialiikide vahel ja millised on nende reaalsed mõjud.

Näide Robyni visuaalsest väljundist:

Need on ainult mõned strateegilised analüütika tulemused, mis puuduvad Robyni mudeli juures. Kokkuvõttes on Robyn huvitav tööriist ökonomeetrilise mudeldamise valdkonnas. Kahjuks on programmil meie hinnangul mitmeid suuri puudusi, mis on väga olulised täpse ökonomeetrilise mudeldamise juures. Mudeleid saab teha erineva kvaliteediga, seega on olulisim nende täpsus.

Meie soovitus on siiski luua eraldiseisev strateegiline ökonomeetriline mudel ja alles sealt saadud tulemusi kasutada Robyni ökonomeetrilises tööriistas, kui on vaja kiiremaid uuendusi strateegilise mudeli jaoks. Vastasel juhul võivad Robyni tulemuste põhjal tehtud järeldused viia meediat planeerides ebaefektiivsete otsusteni.

Autor: Tanel Rebane, Initiative

Toimetab: Kaarel Täll, TULI

Initiative on TULI liige. TULI ühendab kõiki turundusega tegelevaid professionaale, kes on huvitatud erialase taseme tõstmisest ning valdkonna ärksaimate kaasamõtlejate hulka kuulumisest. TULI-sse kuulub praegu 91 liiget.

Kõik uudised