דרך מגניבה למדוד אפקטיביות של קמפיין גדול:

יש רעיון סטטיסטי מגניב שעוזר לנו למדוד השפעה של "אירוע גדול וחד פעמי" על המכירות. האירוע יכול להיות קמפיין גדול, מבצע משמעותי, השקת מוצר חדש, אתר חדש, או כל אירוע משמעותי שאנחנו עושים וצופים שישפיע על המכירות בטווח הקצר והבינוני.

בואו ניקח קמפיין גדול כדוגמא. השיטה הפשוטה שכולנו משתמשים בה - כמה מכרנו בזמן וקצת אחרי הקמפיין פחות כמה מכרנו לפני הקמפיין = ההשפעה של הקמפיין על המכירות. לשיטה הזו יש המון מגבלות.

למעשה בשיטה הפשוטה אנחנו מניחים שהמכירות שלנו יציבות, ללא צמיחה וללא עונתיות. אנחנו מניחים שהמחיר שלנו קבוע, ובכלל ששום דבר בעולם לא השתנה.

נגיד השקנו את הקמפיין באוגוסט. כשאנחנו מחשבים מכירות אחרי פחות המכירות לפני הקמפיין, אנחנו שוכחים שבאוגוסט המכירות עולות כי יש עונתיות חזקה בקטגוריה. סבבה, אז נשווה לאוגוסט של שנה שעברה - אבל אז אנחנו מפספסים את זה שצמחנו בשנה האחרונה ב-7%. סבבה, אז ניקח את זה בחשבון - אבל שכחנו שהמחיר שלנו עלה ב- 15% בחודשים האחרונים. שכחנו גם שהמתחרים העלו תקציב פרסום.

אז מה ההשפעה "האינקרמנטלית" של הקמפיין בניכוי כל שאר ההשפעות על המכירות?

על פי השיטה המגניבה, בתהליך מאוד דומה ל- MMM, אנחנו קודם כל אוספים את כל הנתונים. מתחילים מנתוני המכירות (נגיד שנתיים אחורה ברמה היומית). ואז את כל הנתונים שלדעתנו משפיעים על המכירות: נתוני הפרסום שלנו, מחיר, נתונים על עונתיות וצמיחת הקטגוריה, נתונים על פעילות המתחרים, וכל נתון אחר שהצלחנו להשיג.

עם כל הנתונים האלה אנחנו בונים רגרסיה שיודעת להסביר את המכירות. בתמונה, בגרף העליון, הנקודות השחורות הן המכירות בפועל והקו הכחול היא הרגרסיה שבנינו.

הקו האנכי האדום - שם השקנו את הקמפיין.

ואז אנחנו אומרים למודל - תבנה לי תחזית איך המכירות שלי יראו בעתיד הקרוב, או במילים אחרות - מה היה קורה למכירות אם לא היינו עושים את הקמפיין (הקו הכתום בגרף העליון). ההפרש בין המכירות בפועל אחרי הקמפיין, לקו הכתום - הוא ההשפעה האמתית של הקמפיין על המכירות.

נשמע מורכב? העניין הוא שעם שיפור המודלי ה- AI השונים והעובדה שקוד הפך לנגיש לכולם, חישובים מהסוג הזה הופכים למדויקים יותר ובעיקר נגישים הרבה יותר עבורנו.

בתנאי כמובן שיש לכם את כל הנתונים בשלוף. ואין לכם. אפילו לא קרוב. תתחילו לאסוף את הנתונים.