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Analisi/Storia dell'efficacia dei media/Curve di saturazione

Cosa compra il prossimo euro di un canale.

Curve di saturazione stima una curva di risposta per ogni canale: ripida finché i primi euro raggiungono persone nuove, piatta quando tornano sulle stesse persone. La domanda non è mai quanto sia buono un canale, ma quanto compra il prossimo euro al livello a cui lo stai spingendo.

Risponde a Il prossimo euro su questo canale vale ancora? Serve KPI settimanale, spesa per canale su più livelli Restituisce Una curva per canale, il gomito, tre scenari
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Paid social, a tre volte il suo gomito

ricavi che il canale aggiunge ogni settimana, per spesa settimanale, €k
  • Risposta stimata
  • Intervallo al 95%
Il gomito€15k a settimanaintervallo al 95% da €12,5k a €18,5k
Dove spendevano€46k a settimanatre volte il gomito
Il prossimo euro€0,37a €46k, contro una media di €2,44

Il paid social di un brand di skincare in Germania e Austria, dal primo esempio qui sotto. Un caso composito: il tuo file disegna la sua curva, canale per canale, con il suo intervallo.

01

A cosa serve

Sui rendimenti decrescenti non si discute: il centesimo spot della settimana raggiunge persone che i primi novantanove avevano già raggiunto. A un piano serve sapere dove comincia ad appiattirsi ogni canale, e quanto ne è sicuro il file.

Mettere un tetto a un canale

Un canale oltre il gomito continua a vendere, ed è per questo che nessuno lo taglia. La curva dice cosa ha comprato l’ultimo euro, e se copre il proprio costo con il tuo margine.

Difendere o rifiutare un aumento

Più budget su un canale è una scommessa sul tratto di curva che non hai ancora comprato. La curva dice se il file quel tratto l’ha visto, o se è la formula a tirare a indovinare.

Alimentare l’allocazione

Spostare soldi tra canali vuol dire confrontare pendenze, non medie. Una curva per canale, letta al livello a cui gira ciascuno, è il materiale da cui si calcola una riallocazione.

02

Come si legge

Un blocco per canale quando il file ne ha più d’uno. L’adattamento accanto al nome, tre schede che mettono una spesa sulla curva, la curva stessa e il controllo dell’adattamento. Leggili in quest’ordine.

Paid social
Affidabilità del modello 71,0%1 A · Prudente €8k2 B · Neutro €15k3 C · Aggressivo €23k4

Curva di saturazione della risposta

Adattamento del modello

  1. L’adattamento, R². Quanta parte del KPI settimanale spiega il modello. Con più colonne di spesa tutti i canali sono stimati in un solo modello, quindi questo numero appartiene al modello ed è uguale su ogni blocco. Dice che vale la pena leggere le curve, non che questa sia giusta.
  2. Prudente, metà del gomito. Il canale ha dato ancora poco del suo tetto, e qui ogni euro compra quasi il massimo che comprerà mai. È il livello per un budget scarso.
  3. Neutro, il gomito. Il punto di semi-saturazione: la spesa a cui il canale ha dato metà di quello che può dare. Oltre, ogni euro compra meno del precedente. È il numero da citare, e quello di cui chiedere l’intervallo.
  4. Aggressivo, una volta e mezza il gomito. Più volume, con un ritorno per euro visibilmente più basso. Ha senso quando l’obiettivo è il volume. Ogni scheda riporta anche il risultato a quel livello, così i tre si confrontano nell’unità del KPI.

03

Dove si colloca nella data story

Curve di saturazione è il secondo passo della Storia dell’efficacia dei media, dopo Lag e carryover. L’ordine conta: una curva stimata sulla spesa come è stata pianificata legge la coda di un canale lento come debolezza, quindi la memoria di ogni canale si misura prima della sua forma.

Quello che porta avanti è una curva per canale. Scomposizione dei contributi la usa per dividere il KPI tra i driver, e Ottimizzazione del budget confronta le curve al livello a cui gira ogni canale per spostare i soldi.

La versione breve di cosa restituisce il modulo è nella pagina sulle curve di saturazione. Questa parla di come leggere il risultato.

Storia dell'efficacia dei media

  1. Lag e carryover

    Scopre per quanto tempo un burst continua a lavorare, prima che qualcuno provi a misurare quanto è stato grande.

  2. Curve di saturazione questa pagina

    Dove ogni canale smette di ripagarsi, stimato come curva anziché affermato come regola empirica.

    Porta avanti: curva di saturazione per canale

  3. Scomposizione dei contributi e dei driver

    Che cosa ha contribuito davvero ogni canale nella finestra, adstock e saturazione compresi.

  4. Ottimizzazione del budget

    Lo stesso budget, spostato. Con il piano a -20% e a +20%, per quando il totale cambia.

  5. MMM geo / per segmento facoltativa

    Lo stesso modello per regione o segmento, se il tuo file ne contiene uno. Dove la media nasconde due mercati diversi.

04

Dove di solito inganna

Una routine di stima restituisce sempre una curva, e la curva ha sempre l’aria dei rendimenti decrescenti. Se quella forma l’abbia scelta il file o la formula è tutta la questione, e l’R² risponde di rado.

Troppo pochi livelli di spesa

Una curva di Hill ha un tetto, un gomito e una ripidità. Due livelli di spesa fissano due punti, e da quei due punti passano infinite curve: concordano dove hai comprato e divergono ovunque altro. L’intervallo resta stretto, perché è condizionato a una forma che il file non ha mai scelto. Secondo esempio qui sotto.

Prima dell’esecuzione, il Data Scout conta i livelli di spesa distinti di ogni canale, segnala quelli sotto dieci e ferma l’esecuzione quando nessun canale ne ha quattro. Conta valori, non gruppi: guarda anche tu la colonna.

Il ritorno medio letto come il prossimo

Il ROAS è una media, e si porta dietro tutto il volume a buon mercato comprato a spesa bassa. Un canale può mostrare €2,44 di ricavi per euro mentre l’ultimo euro ne rende €0,37. Finanziare la cima di una classifica di ROAS significa finanziare troppo i canali saturi.

La lettura sotto ogni curva dice cosa compra il prossimo euro al livello tipico rispetto al massimo mai comprato qui, e oltre quale spesa scende sotto un quarto di quel massimo.

Un gomito che non sa dirti dove sei

Un gomito a €26k con un intervallo da €11k a €42k, e una spesa tipica di €32k. La stima puntuale dice che l’hai superato. L’intervallo dice che potresti essere da una parte o dall’altra, e un tetto fissato su questo è un testa o croce con un budget attaccato.

Quando la spesa tipica cade dentro l’intervallo del gomito, la lettura dice che il grafico non sa dire da che parte sei, e di tenere il livello finché il file non potrà dirlo.

Un canale stimato da solo

Fai una regressione del KPI su un solo canale e l’effetto di tutti gli altri finisce nel residuo. Con un mezzo dominante nel piano, i canali più piccoli tornano senza alcuna curva, quando in realtà hanno una curva nascosta dietro quella grande.

Con più di una colonna di spesa, tutti i canali sono stimati in un solo modello, e ogni curva è ciò che quel canale aggiunge una volta tenuto conto degli altri.

Una spesa che insegue la domanda

Se le settimane alte di un canale sono sempre le settimane alte dell’anno, il salto tra due livelli di spesa è anche un salto tra due stagioni. La curva attribuisce l’estate alla TV, e ne esce più bella.

Compra qualche settimana pesante fuori stagione e qualcuna leggera in stagione. Dove non si può, misura il canale dentro Scomposizione dei contributi con la stagionalità come controllo.

Un tetto che è tutto il business

Stimata passando per l’origine, una curva dice che il KPI è zero quando il canale è spento. Nella maggior parte dei file non è così, quindi la curva spende la sua forma per salire al livello organico e il suo tetto sono le vendite totali, non ciò che il canale aggiunge.

Per impostazione predefinita le curve sono stimate sopra una baseline organica, e la frase sotto ognuna dice quale delle due letture ha il suo tetto.

05

Due esempi

Un file in cui la curva ha cambiato un budget, uno in cui si è adattata alla perfezione senza voler dire niente. La differenza stava nella colonna della spesa, non nel modello.

Aiuta

Paid social oltre il gomito

Un brand di skincare che vende online in Germania e Austria aveva lasciato salire il paid social da circa €20k a settimana a €46k, mentre il ROAS di piattaforma scendeva da circa 4 a 2,4. Il team dava la colpa alla stanchezza delle creatività. In 92 settimane la spesa era andata da €6k a €62k, per motivi che con la domanda avevano poco a che fare: test, lanci, un account con un tetto.

La curva si è adattata con un R² di 0,71, il gomito a €15k a settimana e un intervallo da €12,5k a €18,5k. La spesa stava a tre volte il gomito, e l’ultimo euro rendeva €0,37 di ricavi, 22 centesimi di profitto con un margine del 60%. Un taglio a €32k è costato circa l’1,9% dei ricavi e ha lasciato al brand circa €8,5k in più a settimana. Un trimestre dopo i ricavi erano l’1,6% sotto la previsione, dentro il suo intervallo, e il ROAS era tornato a 3,2.

Leggi il caso completo

Cosa ha comprato il prossimo euro, per spesa settimanale

€ di ricavi per € in più

Con un margine del 60% un euro di social si ripaga sopra €1,67 di ricavi. Quella soglia cade tra €26k e €32k, ed è per questo che il livello che massimizza il profitto stava intorno a €27k.

Non aiuta

La TV comprata su due livelli di spesa

Un produttore di bibite in Portogallo aveva comprato TV per due anni a circa €55k a settimana da ottobre a maggio e a circa €90k d’estate, senza mai spegnere. Settanta settimane tra €52k e €58k, trentaquattro tra €86k e €94k. Il brand voleva salire a €130k l’estate successiva.

L’adattamento predefinito si leggeva bene: R² 0,61, gomito a €61k con un intervallo da €54k a €69k. Lasciando libera la forma, lo stesso file era altrettanto contento di un gomito a €43k o a €189k. Su un’estate di tredici settimane, i €520k in più avrebbero comprato €603k, €490k o €124k di ricavi a seconda della curva, e il file non sapeva scegliere. La risposta è stata un disegno sperimentale: sei livelli di spesa da €30k a €120k in 26 settimane, slegati dalla stagione, con due quindicine di buio.

Leggi il caso completo

Tre curve, un solo file

ricavi dalla TV ogni settimana, per spesa settimanale, €k
  • Gomito a €189k, R² 0,61
  • Gomito a €61k, R² 0,61
  • Gomito a €43k, R² 0,60
  • Le settimane comprate

Dove la TV è stata comprata le tre curve concordano entro pochi punti percentuali. Da €90k a €130k comprano €603k, €490k e €124k in tredici settimane.

06

Cosa aggiungono i grafici ai numeri

Un gomito è un numero solo, e un numero solo viene citato senza il suo intervallo. Ogni grafico lo rimette nel contesto che serve a chi pianifica: dove stanno i soldi sulla curva, se l’adattamento regge, e come piega lo stesso canale in mercati diversi.

Curva di saturazione della risposta

quanto aggiunge il canale, per spesa

Risponde a: dove cadono i tre scenari sulla curva, e quanto è più piatta al terzo che al primo. La linea tratteggiata è il punto di semi-saturazione. La curva parte da zero, perché un canale che non è andato in onda non ha aggiunto niente.

Residui

errori di previsione contro la previsione

Risponde a: se all’adattamento sfugge qualcosa di sistematico. Una nuvola senza forma intorno allo zero è una curva che ha ascoltato il file. Un ventaglio o una pendenza sono un driver lasciato fuori, e un motivo per leggere il gomito con più cautela di quanta ne chieda il suo intervallo.

Curve di saturazione sovrapposte

un canale, quattro aree, % del tetto di ciascuna curva
  • Nord · gomito €42k
  • Centro · gomito €28k
  • Sud · gomito €18k
  • Isole · gomito €9k

Risponde a: se lo stesso canale satura allo stesso livello ovunque. Normalizzati sul tetto di ciascuna curva, i gomiti si allineano oppure no, e i punti segnano i tre scenari di ogni area. Un budget nazionale diviso in proporzione alle vendite ignora proprio questo.

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