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La domanda da un miliardo di dollari: Qual è il reale ritorno dell'investimento dalla spesa pubblicitaria online?

3 minuti di lettura | Marzo 2014

Di Ross Link, Analitica globale del marketing, Nielsen 

Con un numero di persone che guardano e comprano online mai visto prima, gli inserzionisti si stanno tuffando a capofitto nel digitale per raggiungere il proprio pubblico. Secondo il Global AdView Pulse di Nielsen, la spesa pubblicitaria online è aumentata di oltre il 25% (26,6%) rispetto al secondo trimestre del 2013, superando diverse categorie di media tradizionali. Ma questi investimenti valgono il loro prezzo?

I modelli di marketing mix costituiscono il gold standard del settore per la misurazione del ritorno sugli investimenti di marketing (ROI), in quanto questi modelli statistici mettono in relazione le vendite con le spese di marketing per determinare quanto gli investimenti di marketing specifici spingano le vendite. Tuttavia, alcuni di questi modelli di marketing mix non analizzano i diversi aspetti dei media digitali per determinare l'effetto completo della pubblicità online sulle vendite. Per comprendere meglio questi fattori, Nielsen ha riunito sette delle principali aziende globali di beni di consumo confezionati (CPG), oltre a Facebook e Google, per rispondere alla domanda da un miliardo di dollari: "Qual è il modo migliore per incorporare i media digitali nei modelli di marketing mix?".

Attenzione ai dettagli

Lo studio di Nielsen ha identificato i dettagli chiave necessari per una forte componente dei media digitali in un marketing mix completo. È importante includere il mercato in cui è apparso l'annuncio digitale, il dispositivo attraverso il quale è stato mostrato (computer o cellulare) e i dati demografici dello spettatore. Con tassi di click-through spesso inferiori all'1%, lo studio ha anche rilevato che i click non sono una buona indicazione delle vendite incrementali; le impressioni fornite sono molto più predittive dell'aumento delle vendite. Per Facebook, ad esempio, l'uso delle impressioni anziché dei clic all'interno del modello ha aumentato del 75% la stima dell'incremento delle vendite e del ROI.

Le giuste impressioni

Sebbene le impressioni siano indicatori importanti dell'aumento delle vendite, alcune impressioni sono migliori di altre. Le impressioni digitali totali, o le impressioni totali per editore, possono fornire metriche troppo grossolane, sottovalutando il ROI. Le impressioni più dettagliate identificate nello studio (come quelle per editore, mercato, dispositivo e demografia) possono fornire alle aziende un quadro più chiaro dei loro investimenti digitali. I modelli peggiori hanno sottostimato il ROI del marketing di Facebook e della ricerca a pagamento di Google fino al 48%, mentre il ROI di Google è stato il più sottostimato a causa di metriche troppo grossolane, in media, in tutti i tipi di modelli.

Migliori metriche danno, ma gli effetti di rete tolgono

Poiché il panorama dei media è diventato più complesso, i media tradizionali e quelli nuovi interagiscono tra loro e influenzano le vendite finali. Lo studio ha dimostrato che le ricerche a pagamento guidano le vendite, ma sono spesso "assistite" da altri mezzi di comunicazione come la TV, Facebook e gli annunci video digitali. Pertanto, gli effetti di questi altri media devono essere estrapolati dai contributi alle vendite della ricerca a pagamento. I modelli di "rete" avanzati sono in grado di riconoscere queste interazioni tra i media e di trattare i media - comprese le ricerche a pagamento, ma non solo - che interagiscono con altri media come variabili di esito e di input.

Metodologia

Lo studio di Nielsen si è basato su 12 grandi marchi, 1,5 miliardi di impressioni su Facebook, 600 milioni di impressioni di ricerca su Google e un'analisi di 2 miliardi di dollari di vendite. I dati analizzati provenivano da 5.000 drogherie, farmacie e grandi magazzini negli Stati Uniti. Nielsen ha riunito sette delle principali aziende globali di beni di consumo, oltre a Facebook e Google. Lo studio ha identificato i dettagli chiave da includere nel modello per ottenere i risultati più precisi.

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