Мы и не представляли, как удобно было работать до пандемии. Мы строили эконометрические модели на год, обновляли раз в полгода максимум и радовались погрешности в 4-6 %.
Первый «черный лебедь» в марте 2020 года научил нас корректировать планы на лету и рассчитывать чистый вклад пандемии и локдауна, отдельный от медиа и рыночных факторов. В фарме по ряду препаратов рост в этот период составил до 60 % от продаж аналогичного периода прошлого года, и причина тому не только локдаун сам по себе, но и растерянность конкурентов. В наших эконометрических моделях того периода отлично заметен вклад роста SOV (Share of Voice — доля сообщений с упоминаниями бренда в соотношении с упоминаниями брендов конкурентов).
Уже нельзя было позволить себе строить модель два месяца и жить с ней полгода. На первый план вышла скорость обновления данных и моделирования. Тут на помощь приходит автоматизация построения моделей и возможность быстрого расчета сценариев продаж при том или ином варианте медиаплана.
Многие аналитики поспорят: моделирование «на скорую руку» приводит к неверным выводам. Но, к сожалению, приходится учиться новому — адаптироваться быстро и с достаточной точностью, иначе смысла в прогнозировании в текущих реалиях нет. Помогают мощные инструменты сквозной аналитики, которые у многих уже настроены. Но если вы пока ничего не внедряли, начинать надо с самого простого, с автоматизации рутинных действий — регрессионных моделей, простых корреляционных матриц, кривых отклика от медийных и маркетинговых инструментов. Главное, чтобы обновлялось все это быстро и с минимальным вовлечением аналитика.
В своей практике мы строим прогнозы и сценарии за минуты. Конечно, погрешность в пандемию выросла: если при прогнозировании с февраля на март 2019 года мы получали погрешность 3 % в среднем, то в 2020 году — 9-13 %, но при ежемесячном обновлении данных погрешности вернулись в свои привычные рамки через 4-5 месяцев. Новое потрясение для аналитики — события февраля 2022 года. Многие рекламодатели буквально опустили руки — нет смысла в прогнозах, если за день все может измениться. Но после небольшой паузы мы поняли, что задачи оптимизации маркетинг-микса стали еще более актуальными. И именно возможность быстро моделировать продажи с учетом факторов «черных лебедей» помогла правильно перераспределить медиабюджет на май-июнь.
Мы используем удобный модуль оптимизации бюджета на основе кривых отклика. Они формируются уже с учетом экстраординарных событий, поэтому оптимизация действительно помогает максимизировать продажи в текущих условиях. Таким образом, на первый план выходит именно скорость учета новых данных. В текущих реалиях невозможно что-то долго строить вручную, martech-инструменты должны уметь быстро адаптировать модели.
Выбор рекламных каналов
Опыт весны 2022 года показывает, что отказ от охватных кампаний — не самая хорошая идея. Имиджевые кампании по-прежнему снижают стоимость лида в перспективе двух-трех месяцев за счет измеряемого отложенного эффекта. Особенно это касается тех категорий, с которых количество рекламодателей сократилось: фарма, недвижимость, банки, одежный ритейл.
Тренд на автоматизацию медиапланирования активно развивается последние несколько лет. Эконометрика, с помощью которой рассчитывают вклад рекламы в продажи, дорогой, негибкий и длительный процесс. Однако при текущих условиях горизонт планирования сужается, поэтому востребованы быстрые и понятные инструменты.