Ogni media planner conosce bene il flusso di lavoro: estrarre i dati da una fonte, incollarli in un foglio di calcolo, ricostruire il modello creato lo scorso trimestre, riconciliare i numeri che non tornano e sperare che il piano regga una volta che il budget inizia a essere speso. È un processo lento, eseguito manualmente, su dati che spesso non reggono.
È proprio questo il problema che Willian Correa, di Amazon Ads, ha sollevato in una sessione congiunta con Jocelyn Jeffries, di Pacvue, in occasione dell’edizione di quest’anno di unBoxed. Durante la sessione, intitolata “Media Planning: dai segnali del pubblico alla pianificazione fino alle prestazioni con l’API di Amazon Ads”, Willian e Jocelyn hanno affrontato le sfide che i brand devono affrontare quando si tratta di rispondere a domande relative ai segnali del pubblico, alle previsioni di copertura e alla deduplicazione – e quali cambiamenti avvengono quando rispondere a tali domande diventa più semplice, passando da stime effettuate manualmente a dati disponibili tramite API.
Ecco quali argomenti sono stati trattati e cosa significano per i marchi e le agenzie.
AmazonSuite API per la pianificazione media di
Uno dei dati più difficili da calcolare con precisione nella pianificazione media è la copertura. Se lo stesso consumatore compare in una campagna display, in una campagna audio e in una campagna TV in streaming, un piano che si limiti a sommare la copertura di tutte e tre le campagne sovrastimerà il numero effettivo di persone raggiunte. Il rischio concreto di non sapere se il dato relativo alla copertura di un piano sia reale è evidente e, spesso, costoso. Il budget viene stanziato sulla base di un dato in parte fittizio e il piano non viene corretto fino a quando non arrivano i dati sulle prestazioni, quando la campagna è già in corso. A quel punto, il denaro è già stato speso in ogni caso.
Ottenere una risposta affidabile sulla copertura (un dato deduplicato, non la somma complessiva) ha storicamente richiesto un notevole lavoro di riconciliazione manuale. Tuttavia, Amazon Ads offre ora previsioni sulla copertura, sulle prestazioni e sulla deduplicazione cross-canale tramite le proprie API; ciò significa che gli inserzionisti possono ottenere una previsione su chi verrà raggiunto da una campagna e su quale percentuale di tale copertura sia unica, prima di impegnare il budget a tal fine. Per chiunque stia pianificando contemporaneamente campagne su sponsored ads, display, audio, video e TV in streaming, questa funzionalità risolve un problema che era davvero difficile da gestire manualmente.
Come Pacvue sta sfruttando le API di Amazon
Anche il semplice ricalcolo manuale della copertura per un singolo marchio, in un singolo trimestre, è un lavoro impegnativo. Per le agenzie, farlo per l’intero portafoglio clienti, ad ogni ciclo di pianificazione, crea un collo di bottiglia ancora più grande.
PacvueIl flusso di lavoro di pianificazione è stato progettato per eliminare tale collo di bottiglia, sfruttando le API di previsione e deduplicazione di Amazone trasformandole in uno strumento che un team multimediale possa integrare all’interno di un vero e proprio ciclo di pianificazione. Ciò riduce il lavoro manuale necessario per riunire dati disparati e calcolare i risultati attesi, facendo sì che la vastità dei dati a cui Amazon e Pacvue hanno accesso si traduca in risposte più rapide, anziché in un numero maggiore di fogli di calcolo.
Applicazioni nel mondo reale
Durante la sessione, Jocelyn ha illustrato due casi reali di clienti che mostrano come funziona nella pratica, compreso uno in cui la soluzione si è rivelata essere quella di spendere meno.
Il primo era un marchio di cosmetici con un prodotto di grande successo che, secondo tutti i criteri convenzionali, funzionava ancora. Tuttavia, come ha sottolineato Jocelyn, prestazioni affidabili e prestazioni in crescita non sono la stessa cosa:
- La situazione: La vera domanda era se la pubblicità del prodotto continuasse ad attirare clienti che altrimenti non avrebbero mai scoperto il marchio, oppure se fosse solo “rumore di fondo” per chi avrebbe comunque acquistato il prodotto. Per sfruttare al meglio il proprio budget, il marchio doveva sapere:
- Quanta domanda aggiuntiva può acquisire il prodotto più venduto?
- In che misura è già stata sfruttata l'opportunità di conversione disponibile?
- Quando gli investimenti incrementali iniziano a diminuire?
- Il nostro prossimo dollaro dovrebbe andare al best seller o a un altro prodotto?
- La soluzione: avvalendosi delle previsioni di copertura e dei dati storici relativi alla copertura, il team ha mappato l’intero mercato potenziale del prodotto e ha valutato quale quota di esso fosse già stata raggiunta dal marchio.
- I risultati: I risultati hanno evidenziato che era stato superato il punto di rendimento decrescente. Anziché continuare a finanziare un canale che aveva già raggiunto il proprio pubblico massimo, il marchio ha riassegnato il 15% del budget destinato a quel prodotto per sostenere il lancio di un nuovo prodotto previsto per il 2027.
La seconda storia raccontata da Jocelyn ha dimostrato quanto siano importanti previsioni affidabili quando si pianificano periodi in cui non c'è margine di errore:
- La situazione: Un marchio di prodotti di consumo per la casa genera il 40% del proprio fatturato annuo solo nel quarto trimestre, il che significa che, di fatto, non c’è modo di recuperare se il quarto trimestre va male. Per garantire il successo, il marchio doveva rispondere alle seguenti domande:
- In quale ambito il nostro budget può avere il maggiore impatto?
- Come si fa a elaborare un piano efficace che copra l’intero funnel, integrando display, video, retargeting e ricerca?
- Come possiamo valutare con certezza la portata e le prestazioni previste prima di stanziare il budget?
- La soluzione: il team ha utilizzato le previsioni relative a copertura, performance e deduplicazione di Amazon per elaborare, prima dell’inizio del trimestre, un piano media completo che comprendeva 11 diversi tipi di annunci, sulla base dei CPC storici del marchio, delle impressioni e della stagionalità del quarto trimestre.
- I risultati: questo modello ha consentito al team di partire con un notevole vantaggio su un piano che, se elaborato manualmente, avrebbe richiesto molto più tempo, consentendo un risparmio di tempo del 90% nella definizione delle raccomandazioni complete per il quarto trimestre. Il piano includeva stime e dati incrementali relativi alla copertura e alle prestazioni per ciascuna strategia e ha individuato diverse opportunità di ottimizzazione del budget prima del lancio delle campagne.
Entrambi gli scenari illustrano lo stesso cambiamento che Willian ha evidenziato in precedenza nel corso della sessione: anticipare l’ottimizzazione prima del lancio non solo la rende più veloce, ma cambia anche il tipo di decisione che viene presa in primo luogo. È la differenza tra una correzione apportata dopo che il denaro è stato speso e una scelta proattiva presa prima del lancio di una campagna.
Conclusioni per i marchi e le agenzie
La validità di qualsiasi piano di campagna dipende dai dati su cui si basa, e ottenere dati corretti ha solitamente significato svolgere il lavoro manualmente, a posteriori. Grazie alle API di previsione e deduplicazione di Amazonintegrate nel flusso di lavoro di pianificazione di Pacvue, tale verifica può ora avvenire in anticipo, consentendo ai team di fare di tutto, dall’individuare un dato di copertura che non è mai stato così elevato come sembrava, al riconoscere quando un prodotto di punta ha smesso silenziosamente di generare crescita incrementale. I piani che in passato venivano corretti a posteriori possono ora essere elaborati sulla base di dati affidabili fin dall’inizio.
Per un marchio che gestisce i media internamente, ciò significa meno sorprese durante la revisione trimestrale. Per un’agenzia, significa che il lavoro di pianificazione, che in passato richiedeva diversi giorni per ogni cliente ogni trimestre, può ora essere svolto in una frazione del tempo, liberando così ore da dedicare alle attività che richiedono il giudizio strategico del team.
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