Adam Šilhan: Jak vyhodnocovat marketing z hlediska růstu

29.4.2024,

Z anotace přednášky Adama Šilhana by se mohlo zdát, že na metriky jako PNO, ROAS by měl e-shopař pomalu zapomenout. Jak tedy vyhodnocovat marketing z pohledu růstu? Přijďte to 15. května zjistit na konferenci Reshoper.

Přejít na vstupenky

Pokud ve výkonnostním marketingu e-shopu pracuji s pojmy jako MER, CAC, nCAC, LTV a chci se v tom stále zlepšovat, bude vaše přednáška přesně pro mě?

Pokud například už teď pracujete s LTV / CLV – a nejen jako s jednou napočítanou metrikou, ale průběžně aktualizovanou a rozpadnutou dle zemí, kategorií nebo časových kohort, tak jste reálně už dost daleko a nejspíš vám toho zas tolik nepředám. Nejvíc by si z přednášky měl vzít ten, kdo buď s těmi pokročilejšími metodami začíná a chce vidět další kroky, nebo kdo se do nich zatím nechce pouštět, protože se bojí, že to musí být strašně složité a nákladné.

Optimalizovat podle toho, kde produkt zaostává nebo vyčnívá

Jak důležité je vyhodnocování na úrovni produktů a odkdy má tento přístup smysl? Je to spíše pro střední až větší e-shopy?

Určitě platí, že čím více produktů, tím větší je šance, že s nimi nepracuji optimálně. Pak mi i úplně základní vyhodnocování produktů může dost ušetřit. Ale dost důležité to pro mě může být, když mám třeba od dodavatelů různé objemové bonusy.

Jako u všech témat, o kterých budu mluvit, jsou tam různé úrovně. Od nejjednodušší „nepropaguji produkty, které se díky čisté marži stejně nikdy nezaplatí“ přes „snažím se identifikovat silné produkty, díky kterým pak dochází k upsellu / zákazníci se častěji vracejí, i když se mi na úvodní objednávce nemůžou zaplatit“ až k „hledám produkty, které mi nosí skvělé jednorázové zisky, ale zákazníci u nich mají nižší míru opakovaných nákupů než u jiných“. Co všechno z nich dokáži dostat, primárně záleží na množství dat. Zvlášť ty pokročilejší může většina e-shopů řešit jen na úrovni kategorie, či značky.

Jak najít v portfoliu ty top produkty, které se stanou pro byznys klíčovými? Jak moc v tom e-shopaři mohou pomoci data? A jak se to liší segment od segmentu?

Ono se to nezdá, ale pro celkem dost e-shopů to vlastně není vůbec důležitá otázka. Třeba protože mají příliš velký limit na objednávky od dodavatelů, a i když by byli schopni najít top produkty, tak s tím nic nemůžou udělat. A predikční modely u zavádění nových produktů jsou podle mě často málo spolehlivé. 

Víc bych se tak zaměřil na data z ostrého provozu. Od toho jak moc produkt lidi zaujme (jaké je CTR z kategorie), jak moc je chytí (jaký je poměr vložení do košíku) až po to, jak moc ho lidé potřebují mít (konverzní poměr objednávky). Podle toho, kde produkt zaostává, nebo vyčnívá oproti standardu, můžu dál optimalizovat. Ta schopnost najít top produkty je klíčová hlavně pro výrobce a e-shopy s velkou mírou opakovaných nákupů.

Každý e-shop chce vědět, jaký efekt měla daná kampaň. S tím souvisí pojem inkrementalita, téma, o kterém jste mluvil např. na Datarestartu. Budete se jí věnovat i během přednášky na Reshoperu? 

Inkrementalita je mé srdcové téma, tak ji nemůžu vynechat. Ale bude o ní jen část prezentace v porovnávání přístupů k vyhodnocování kampaní.

Jak moc je sledování inkrementality zásadní?

Podle mě je vyhodnocování inkrementality naprosto zásadní. Máloco mi pomůže optimalizovat mediální rozpočty než poznat, jestli by objednávky bez dané kampaně vznikly tak jako tak, nebo je tam opravdu nějaká část, kterou bychom bez ní neměli.

Na druhou stranu málokterý marketingový manažer si troufne dívat se na své kampaně touto optikou. O inkrementalitě častěji bohužel mluvím, než že bych ji s klienty uváděl do života. Ty příklady, kdy to pomohlo otevřít oči, bych chtěl ukázat.

Jak vlastně pracovat s hodnotou zákazníka?

Hodnota zákazníka je s inkrementalitou dost spojená. Když už si troufnu spočítat, jak velká část objednávek by bez mých kampaní opravdu nevznikla, je dobré přidat na druhou stranu rovnice, kolik mi ti noví zákazníci vlastně přinesli.

Krok jedna je tedy spočítat si přibližnou hodnotu průměrného zákazníka. Abych věděl, za kolik se mi vyplatí „nakupovat“ nové zákazníky. Krok dva je pak rozpad dle typu kanálu, kategorie, značky, nebo třeba toho, jestli zákazník nakoupil v sezóně nebo mimo ni, abych s tím mohl pracovat trochu chytřeji.

Porozumět sledovaným metrikám je zásadní

Jaká jsou úskalí v oblasti vyhodnocování? Je to z vaší zkušenosti například skutečnost, že je pro mnohé e-shopy problém vypočítat ziskovost (denně, týdně, měsíčně), nesledují si marže, marketingové náklady nemají na jednom místě?

Těch problémů je strašně moc. Asi nejčastějším je nedostatečné porozumění tomu, co mi metrika, kterou sleduji, říká. Tedy jak se vlastně počítá a co ji ovlivňuje. Protože pak dělám úplně špatná rozhodnutí – v dobré víře kdovíjak nejsem data-driven.

V marketingu se často řeší poměr budgetu na brand vs. výkonnostní marketing. Objevují se názory, že to může být až 70 % ve prospěch brandu. Jak se na to díváte vy?

Rozumné dopočítání hodnoty brandu je upřímně nad mé možnosti. Vidíme to asi všichni, že stejný produkt se stejnou cenou bude stát jednu značku v kampaních nižší cenu (protože jí lidé důvěřují a budou na ni víc klikat) a bude mít vyšší konverzní poměr (opět ze stejného důvodu). Dokonce často i s vyšší cenou.

Jen určení toho správného poměru není úplně triviální. Sice existují nějaké poučky a různě kvalitní výzkumy, které ten správný podíl brandu vs. výkonu určují, ale vzhledem k dlouhodobosti toho dopadu mi přijdou málo přesvědčivé pro to dát nějaké konkrétní číslo. Zjednodušeně – brandové dopady jsou tak dlouhodobé, že nám s nimi nepomůže ani inkrementalita nebo Media Mix Modelling.

V e-commerce prostředí, které na výkonnostním marketingu vyrostlo, člověk téměř nepotká firmu, která by dávala do brandu víc než 20 % svého marketingového rozpočtu.

Je něco, co vás v e-commerce poslední rok překvapilo (například to, jak do marketingu promlouvá AI)? Co vás poslední rok naučil?

Překvapilo mě, že se konečně víc začíná mluvit o limitacích atribuce. Jen se často hned dodává, že jediná záchrana je MMM, což zase vytváří nereálné očekávání jinde.

Do výkonnostního marketingu AI promlouvá už dlouho. Hlavní hráči (Google i Meta) do strojové optimalizace hodně šlapou a obsah práce PPC specialistů se tak dost proměňuje.

Dost se to propisuje i do oblasti vyhodnocování. Primárně jsou to variace na automatické AB / multivariate testování. Ty ale bez dalšího statistického pochopení můžou napáchat víc škody než užitku.

Proč by měli lidé přijít na Reshoperu na vaši přednášku? Co se mohou posluchači dozvědět/naučit?

Protože se chtějí naučit lépe pracovat se svými daty. Zjistit, jak jim můžou pomoci dělat lepší rozhodnutí. 

Přejít na vstupenky

Přijďte si vyslechnout ozkoušené tipy z praxe. Stavte se ve středu 15. května na konferenci Reshoper 2024! Těšíme se v PVA Expo Praha Letňany.

Tým Reshoper

• Vše
• Rozhovory