爱游戏体育骗子Adexchanger:Carter的归因和分析设置是什么?
杰弗里·科尔曼(Jeffrey Coleman):我们考虑获得尽可能颗粒状的,但是做这种类型的归因是有意义的。
目前,我们有一个媒体混合模型,它也使我们也可以从该镜头看它。我们有一个多点触摸归因模型(MTA),但是我们正在寻找另一个与MTA一起使用的供应商。
您是在放弃MTA模型,重新考虑它还是只是添加其他供应商?
我们严重依赖媒体混合建模。原因是,至少在社交媒体方面,它越来越像黑匣子。但是,通过媒体混合建模,我们可以从增量镜头中查看[社交媒体]。
在任何归因模型中总会有错误的因素。媒体混合建模使我们能够问:“我们的模型所说的是驱动增量收益的东西?”这些东西是流量,销售还是新的客户收购。”
从那里,我们可以投资组合管理支出。例如,如果您查看在线视频,则有人可能会观看视频,而不一定单击。您如何衡量?这是如何在归因模型中出现的?
然后,我们开始引入数字音频世界 - 所有这些无关或非交互式渠道。但是,数字营销测量是围绕交互性和可以通过用户参与来跟踪的事件的。我们如何评估这些渠道对结果的影响?
媒体混合建模使我们能够在其他型号(无论是最后一次点击还是多点触摸)都有孔时做到这一点。
购买媒体团队如何导航归因变化,这可能意味着预算或报告表现的大幅度波动?
对隐私的重点改变了数字营销人员可以从平台上使用的景观。Google和Apple当然是这个生态系统中的巨大参与者。他们为维护用户隐私介绍的一些事情在我们可以和无法掌握的东西中发挥了重要作用。
现在,营销人员正在开发第一方数据。媒体组合建模为我们提供了一种仍然可以查看和向领导层报告的方法,以表明营销工作的价值,而数据不允许像曾经这样的透明度。
但是,当您达到频道级别时,您已经有了付费搜索或有偿社交渠道经理,调查了有关测量报告的杂草,它的确成为了艺术和科学的努力。
艺术与科学?
例如,竞选报告首先暗示您也许您不应该投资数字音频,或者回到那里并在我们的直接频道和搜索关键字上花费更多,因为这是在执行的。好吧,这是一个假阳性。
发生的事情是人们听到音频广告,然后键入“ carters.com”。这是艺术和科学练习的地方,以确定什么是有效和报告的内容。
在线视频对我们来说是最高的增量ROI之一。媒体混音模型还说,数字音频广告具有高增量ROI。但是,从归因的角度来看,您永远不会知道这一点,因为您无法单击音频流。
从自我报告的平台中解释您看到的内容以及您的媒体混音模型告诉您正在发生的事情,还有很多艺术品。
在处理这些广告和测量问题时,您是否添加了(或减去)供应商?
当我到达这里时,有很多手动报告。我敢肯定,我们对数字营销了解,我们会处理大量不同的平台。因此,我需要做的第一件事就是能够以足够的速度吸收数据。我添加了一个名为Adverity的供应商,该供应商将数据汇总在一起,因此我们可以开始进行更高级的分析的类型。
进行更改和更新由Google Analytics(分析)制作密切影响您的工作?
本质上,我们不是Google Analytics(分析商店)。我们使用Adobe Analytics。但是,我们确实必须关注这些更改,因为我们使用了许多其他Google产品,无论是GA360(Google的企业分析服务),Google的显示广告网络和广告系列经理。
GA对此产生影响的原因是因为使用了IP地址,甚至是了解地理位置分析的主要方法。因此,当他们撤消这些数据点时,它进一步使我们的脑海中结晶了为什么我们需要尽可能强大的第一方数据集。我们必须越来越少地依靠第三方数据或平台报告的数据,并越来越专注于构建我们的第一方数据仓库。
一些零售商已推出广告业务或商业化的第一方数据,用于外部广告。这是卡特计划中的吗?
例如,卡特(Carter)坐在儿童服装中的地方,您可以与其他为孩子们的空间或年轻家庭服务的公司看到有趣的交叉点和商业机会。在某个时间点,我们可能是一个很好的合作伙伴。坦白说,我们的第一方数据处于此成熟的早期阶段。
我们有一个应用程序和一个忠诚度计划,使我们能够了解客户及其购买习惯。而且,一旦我们加强了第一方数据集,我们就可以与不威胁的,非竞争力的业务合作,这些业务需要有关儿童和与卡特(Carter's)购物的孩子的父母有关的数据和见解。
您的第一方数据源和“加强”数据集的潜在方法是什么?
我们想做的一件事是建立一种方法,以跟踪我们自己的客户的购买习惯和谷歌可以为我们提供的行为之外的方式。
我们还将在今年夏天推出我们更新的CRM。这将使我们能够以我们无法在旧的CRM中无法实现的方式真正扩展功能。这将是建立在雪花环境之上的基于云的解决方案。CRM将使我们能够开始扩展收集数据并在不同的数字渠道和活动中跟踪客户ID的能力。
这次采访已被凝结和编辑。