Ottimizzare gli investimenti in comunicazione, digitale e non, per la massimizzazione delle vendite quando il customer journey si conclude off line.

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1 Mul$channel Analy$cs Ottimizzare gli investimenti in comunicazione, digitale e non, per la massimizzazione delle vendite quando il customer journey si conclude off line. Tommaso Galli Managing Director InTarget Intelligence Nevio Leone Co- Founder e Partner Core Analy.cs

2 Mul$channel Analy$cs Ottimizzare gli investimenti in comunicazione, digitale e non, per la massimizzazione delle vendite quando il customer journey si conclude off line. Tommaso Galli Managing Director InTarget Intelligence Nevio Leone Co- Founder e Partner Core Analy.cs

3 Mul$channel Marke$ng TV Radio Word of Mouth Stampa Social Outdoor Video Search Display

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5

6 TV Radio Word of Mouth Stampa Social Outdoor Video Search Display

7 Different Life

8 Different Planning

9 Half the money I spend on adver.sing is wasted; the trouble is I don't know which half. John Wanamaker 1919

10 Digital Ac$vites Search Social Like, Engagement, Follower, RT Digital PR Digital Marke.ng Display Affilia.on Pre- Click Impression, Aperture, Reach, Search Share Analy$cs Visits, Pageview, Time, Bounce Social Ads Video Ads Goal Leads, Sales

11 What if? #iabforum14 #mul.channelanaly.cs Offline Conversion

12 What if? Offline Conversion TV Offline Media Radio Outdoor Stampa

13 The truth is out there! Quali mezzi offline e online tra paid search, social, display e video mi res.tuiscono il miglior ROI? Come stanno lavorando le diverse leve del marke$ng mix? Qual è il contributo specifico alle vendite e il ROI economico dell Adver$sing On e Offline? E corre`o il media mix On- Offline a`uale o ci sono aree per oomizzare budget, seong, pianificazione, sinergie tra i mezzi? Come sta performando il mio brand sul mercato? Che risulta. s.amo o`enendo in termini di vendite e quota di mercato? Quale tra i diversi scenari media futuri res.tuisce il miglior risultato di vendite e ROI?

14 Processo Goal Definire corre`amente gli obiebvi su cui vogliamo misurare l impa`o dei vari mezzi Data Raccogliere i da. necessari a rappresentare corre`amente tu`e le componen. in gioco Math&Think = MaThink Applicare la giusta metodologia di analisi per isolare le varie componen. in modo sta.s.camente rilevante

15 Definire gli obieovi TV Radio Leads Vendite E- Commerce Online Word of Mouth Stampa Vendite sul PV Social Outdoor Chiamate al Call Center Contrab chiusi al Call Center Offline Video Search Persone in punto vendita Display Aperture conto corrente

16 Raccogliere i da$ Da. Business Media Offline (TV, Stampa, Radio, affissione) Sales Price Promo Store Budget GRP, CPG Planning Crea$vità Mercato Media Online (Display, Video, Search, FB, Organic, Referral, DEM ) Domanda, trend, ciclo economico Stagionalità Compe$$on Reach Video View Impr. Click Visits PV Costs

17 MaThink: Tree- modeling per la massima comprensione dell architettura del brand e precisione nelle valutazioni di ROI Total Brand Total Brand Sub- brand Sub Brand A Sub Brand A Sub Brand B Modeling: product level Product 1 Product 2 Product 3 Product 4. Product n - Mktg Mix Product 1 - Mktg Mix Product 2 - Mktg Mix Product 3 - Mktg Mix Product 4 - Mktg Mix Product n Le analisi vengono realizzate a livello disaggregato per i singoli prodoo. Si sviluppano n modelli, uno per ciascun prodo`o. Per aggregazioni successive si ricavano i risulta. a livello di Total Brand.

18 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales A cosa sono dovute esa`amente le singole variazioni delle vendite? Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Compe$$on, etc

19 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Compe$$on, etc Alcuni picchi sembrano correla. alle abvità di comunicazione online ma

20 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Parallelamente sono on air le campagne tv, radio e stampa. Compe$$on, etc

21 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Compe$$on, etc E anche il prezzo contribuisce a spiegare uno dei picchi maggiori di vendite.

22 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Mentre sono abve diverse promozioni di sconto e special pack. Compe$$on, etc

23 MaThink : Sales drivers iden$fica$on KPI Offline sales Online media Visits Click, Impression Video View Crea.vity, Costs Offline media Grp, Reach, Ots Crea.vity Costs Price Promo$on Sales Seasonality Items, distribu$on Il set completo delle variabili modellizzato è enorme. Compe$$on, etc

24 ..!? John Wanamaker 2014

25 Mul$channel Analy$cs in ac$on Personal Care Punto vendita Leader High Compe..on Down Market $ Full Media Mix Innova.on Ocobre 2014 = ROI + Op.miza.on Tips

26 MaThink : Sales drivers breakdown Level 3 Level 2 Level 1 Hierarchical modeling framework Visits Click, Impression Video View Crea$vity Costs Paid Search Video social Display Youtube Organic n1 n2 n3 n4 n5 Online AdSales Total Offline Sales Grp Reach/ Ots Crea$vity Costs TV Print Radio n6 n7 n8 Offline AdSales 600, , , ,000 Cut price, bonus pack, special pack By type Seasonality n9 n10 Promos 200, , dic 1- gen 6- gen 4- feb 11- mar 11- gen 16- gen 15- apr 20- mag 21- gen 26- gen 24- giu 31- gen 29- lug 5- feb 2- set 10- feb 7- o` 15- feb 20- feb 11- nov 16- dic 20- gen 25- feb 24- feb 1- mar 31- mar 6- mar 11- mar 5- mag 16- mar 9- giu 21- mar 14- lug 26- mar 18- ago 31- mar 22- set Distribu$on n11 Adv campaigns Promos New items Items Price no promo Compe$$on n12 n13 N14 Baseline

27 600,000 Sales Breakdown Total Offline Sales In ,9 % of Sales leverage on ADV Value sales 500, , , , ,000 Online 4,4% Offline ADV 13,5% Promos 6,6% dic 28- gen 25- feb 25- mar 22- apr 20- mag 17- giu 15- lug 12- ago 9- set 7- o` 4- nov 2- dic 30- dic 27- gen 24- feb 24- mar 21- apr 19- mag 16- giu 14- lug 11- ago 8- set 6- o` Baseline 75,5%

28 Online & Offline Vendite Valore 2014 Spending ADV 2014 Promo, 6.6% Altro, 17.9% ADV, 17,9 % Offline 75% 87,3 % Baseline, 75.5% Online 25% 12,7% Il contributo dell Adv online alle vendite è doppio rispeco al budget dedicato.

29 ROI = Adv Value Sales Adv Spending

30 ROI economico On- Offline ADV ROI Vendite incrementali / Budget Risultati validi per questo specifico brand e planning Online Paid TV Stampa Radio (Total) % Budget ,7% 67,7% 4,7% 14,9% Avg. Offline ROI = 1,0 Total offline 87,3% I risulta. di ROI economico guidano la ridefinizione del media mix per migliorare l efficienza complessiva degli inves.men..

31 Online Breakdown Paid Search ROI Vendite incrementali / Budget ROI massimo per il Paid Search 3,1 ma quanto gode delle sinergie con i mezzi Push? Avg. Online 2.0 ROI = 2, Online Paid Paid Search Social (Reach) Social (Display) Display 100% Budget online 20% 26% 14% 40% Ci sono ancora margini per obmizzare ulteriormente la pianificazione! Total Online budget 12,7%

32

33 Dall analisi del ROI all oomizzazione delle vendite Budget.000 AdSales Optimized Plan Budget Var %: %: Total variation and and media contribution 2014 Optimized Plan Sales Var %: Total variation and media contribution Total TotalADV ADV Budget ,0% ,2% TV TV Print Radio SEARCH Search Video Social Video (Social (reach) Media) Social (Display) Network Video Display (Display) ADV ,6% ,7% Vecchia Budget Alloca.on Nuova Budget Alloca.on ,1% ,2% ,3% ,6% ,0% ,3% -3,5% -3,3% 4,7% 7,2% 7,6% 2,8% è AdSales On-Offline +15% è Sell-Out totale + 3% (= 330 k )

34 Business case Personal- Care Cosa abbiamo faco? Market Analysis Analizzare le dinamiche di mercato Marke.ng Mix Modeling Scomporre il sell- out nei singoli drivers mktg e comunicazione ROI Analysis Calcolare il ROI economico dei singoli mezzi On- Offline Digital A`ribu.on Modeling Misurare gli scambi tra mezzi digital pull- push Simula.on Analysis Rivedere budget e planning in funzione del ROI

35 Mul$channel & Mul$market! Games Banking Travel Healthcare Largo Consumo Retail Automo.ve

36 Non solo offline: Acribu$on Modeling ( To Be Con.nued. )

37 Data Driven Online Marketer Think BIG Digital Click Business Data Driven Marketer More data = Be`er Modeling Keep ANALYZING Sales DATA Digital = Money

38 #fromclicktomoney

39 GRAZIE! Tommaso Galli Managing Director InTarget Intelligence Nevio Leone Co- Founder e Partner Core Analy.cs

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