כיצד למדוד את ההשפעה האמיתית של הקמפיינים השיווקיים שלכם בעזרת AI

בעולם העסקי התחרותי של היום מנהלי שיווק נאלצים להתמודד עם אתגר גדול – מדידה מדויקת של הצלחת הקמפיינים השיווקיים שלהם וזיהוי הקמפיין שתרם באמת להכנסות החברה. בשל המגוון הרחב של ערוצי שיווק, החל בפרסום בטלוויזיה וכלה בקידום ממומן ברשתות החברתיות, קשה להעריך את התרומה הספציפית של כל ערוץ. במאמר זה נדון בגישת “ההשפעה הסיבתית הפנימית” (Intrinsic Causal Influence), שיטה מתקדמת המאפשרת למדוד את ההשפעה האמיתית של כל קמפיין שיווקי על ההכנסות.

אתגרי המדידה של קמפיינים שיווקיים

אפשר לחלק קמפיינים שיווקיים לשלוש קטגוריות עיקריות: קמפיינים למיתוג, קמפיינים לביצועים וקמפיינים לשימור לקוחות קיימים. כל אחת מהקטגוריות הללו מציבה אתגרים ייחודיים במדידת ההשפעה שלה.

1. קמפיינים למיתוג: מטרתם להגביר את המודעות למותג בקרב קהלי יעד חדשים. הם עשויים לרוץ בטלוויזיה או ברשתות החברתיות, ולעתים קרובות בפורמט של סרטון וידאו. האתגר במדידת ההשפעה של הקמפיינים האלה הוא בקושי לעקוב אחר הצופים בפרסומת בטלוויזיה. וכך גם ברשתות החברתיות – קשה לקשר בין צפייה בסרטון ובין ביקור אורגני באתר ורכישה בהמשך.

2. קמפיינים לביצועים: קמפיינים אלה מכוונים ללקוחות שנמצאים בתהליך החיפוש אחר המוצר או השירות שלכם. הם נראים בערוצים, ברשתות החברתיות ובסוכנויות כפרסום ממומן. לרוב הם כוללים קריאה לפעולה ישירה, כמו “לחצו כאן לקבלת 5% הנחה על הרכישה הראשונה שלכם”. האתגר במדידת ההשפעה של קמפיינים אלה הוא הקושי להבין אם הלקוחות היו רוכשים את המוצר גם ללא הפרסומת, או אם הם היו מכירים את המותג בדרך אחרת.

3. קמפיינים לשימור: קמפיינים אלה מכוונים לשימור לקוחות קיימים. אומנם אפשר לערוך ניסויים מבוקרים (A/B testing) כדי למדוד את השפעתם, אך עדיין קשה להעריך את ההשפעה הכוללת שלהם על הכנסות החברה.

מהי השפעה סיבתית פנימית?

השפעה סיבתית פנימית היא גישה המאפשרת למדוד את ההשפעה הישירה של כל קמפיין שיווקי על התוצאות העסקיות, כמו הכנסות או רכישות, בלי להתייחס להשפעות של קמפיינים אחרים. במילים אחרות, היא מנסה לבודד את ההשפעה הייחודית של כל קמפיין ולתת לו את הקרדיט שמגיע לו.

איך זה עובד?

הרעיון המרכזי העומד מאחורי השפעה סיבתית פנימית, הוא לבחון כל קמפיין בנפרד ולראות עד כמה הוא משפיע על ההכנסות בלי קשר לקמפיינים אחרים שרצים באותו הזמן. זה דומה לניסוי מבוקר שבו אנו מנתקים את הקמפיין מהשפעות חיצוניות אחרות כדי להבין מהי התרומה הישירה שלו.

מקרה לדוגמה:

נניח שצוות הכספים של חברה גדולה לוחץ על מנהל השיווק להצדיק את ההוצאות הגדולות על קמפיינים שיווקיים לשנה הבאה. צוות הכספים משתמש במודל “לחיצה אחרונה” (last-click model), שלפיו ההכנסות מיוחסות לערוץ האחרון שהלקוח לחץ עליו. הם שואלים למה בכלל צריך להשקיע בפרסום בטלוויזיה אם רוב הלקוחות מגיעים דרך ערוצים אורגניים או רשתות חברתיות.

צוות הנתונים מקבל משימה למדוד את ההשפעה הסיבתית הפנימית של כל ערוץ שיווקי. הם יוצרים מודל סיבתי המתבסס על ידע של מומחה בתחום, ומגדירים את הקשרים בין הגורמים השונים, כמו ביקוש, הוצאות פרסום בטלוויזיה וברשתות חברתיות, קליקים אורגניים וקליקים ממומנים, והשפעתם על ההכנסות.

לאחר איסוף נתונים ממקורות שונים הצוות לומד את ההשפעה הסיבתית הפנימית באמצעות כלים מתקדמים כמו ספריית DoWhy בפייתון. כך הוא מעריך במדויק את התרומה של כל ערוץ להכנסות ומביא בחשבון את ההשפעות ההדדיות בין הערוצים השונים.

שלבים פשוטים ליישום

1. הבנת הגורמים: חשוב לזהות את הגורמים השונים המשפיעים על המכירות של החברה ועל הכנסותיה. הגורמים יכולים להיות ביקוש כללי, הוצאות על פרסום בטלוויזיה, הוצאות על פרסום ברשתות חברתיות, קליקים אורגניים, קליקים ממומנים וגורמים נוספים.

2. איסוף נתונים: לאחר זיהוי הגורמים יש לאסוף נתונים היסטוריים על כל אחד מהם לאורך זמן כמו גם על ההכנסות והמכירות. איסוף הנתונים הוא משימה מורכבת כיוון שהנתונים עשויים להיות מפוזרים במערכות שונות ובפורמטים שונים.

3. יצירת מודל סיבתי: בשלב זה יש ליצור מודל סיבתי המציג את הקשרים בין הגורמים השונים. אפשר לעשות זאת בעזרת מומחים העוסקים בתחום או באמצעות אלגוריתמים מתקדמים המסוגלים ללמוד את המבנה הסיבתי מהנתונים.

4. מדידה והערכה: לאחר יצירת המודל הסיבתי אפשר להשתמש בכלים מתקדמים כמו ספריית DoWhy בפייתון כדי לחשב את ההשפעה הסיבתית הפנימית של כל גורם. זה יאפשר לכם לראות בבירור איזה קמפיין או ערוץ שיווקי תרמו באמת להכנסות.

5. קבלת החלטות: על סמך הנתונים שנאספו ותוצאות המדידה אפשר לקבל החלטות מושכלות לגבי התקציב והאסטרטגיה השיווקית לשנה הבאה. אם נמצא, למשל, שקמפיינים למיתוג בטלוויזיה תרמו יותר ממה שהעריכו, אפשר להגדיל את ההשקעה בהם.

6. ניטור והתאמות: לאחר יישום האסטרטגיה החדשה חשוב להמשיך ולנטר את הביצועים ולהתאים את המודלים והחישובים בהתאם לתוצאות שמתקבלות בפועל.

ההסבר על שיטת ה־Last Click ומגבלותיה

שיטת ה־Last Click היא שיטת מדידה פשוטה שבה ההכנסות והמכירות מיוחסות לערוץ האחרון שהלקוח הקליק עליו לפני הרכישה. למשל, אם לקוח צפה בפרסומת בטלוויזיה, לאחר מכן חיפש את המוצר בגוגל, לחץ על מודעה ברשתות חברתיות ובסופו של דבר רכש דרך המודעה, כל ההכנסה תיוחס לערוץ הרשתות החברתיות לפי שיטת ה־Last Click.

שיטה זו פופולרית בשל פשטותה, אך יש לה מגבלות רבות:

1. השיטה מתעלמת מתרומתם של כל הערוצים האחרים שהלקוח נחשף אליהם לפני הרכישה. כך אין התייחסות רבה לקמפיינים חשובים כמו פרסום למיתוג בטלוויזיה.

2. לפי השיטה הלקוח עבר תהליך לינארי של חשיפה לערוצים שונים עד לרכישה. במציאות תהליך זה לרוב אינו לינארי, והלקוחות נחשפים לכמה ערוצים בעת ובעונה אחת.

3. השיטה אינה מביאה בחשבון את ההשפעות ההדדיות בין הערוצים השונים. למשל, חשיפה לפרסום בטלוויזיה עשויה להגביר את הביקוש בחיפושים אורגניים, אך שיטת ה־Last Click מתעלמת מהקשר זה.

בשנים האחרונות גוגל וחברות אנליטיקס אחרות ממליצות פחות להשתמש בשיטת ה־Last Click. במקום זאת הן ממליצות על שיטות מדידה מתקדמות יותר כגון:

1. שיטת Data-Driven Attribution – שיטה המנסה ללמוד מהנתונים את התרומה של כל ערוץ לפי התבניות שהיא מזהה.

2. שיטות המבוססות על מודלים סיבתיים – כמו השפעה סיבתית פנימית. שיטות אלה מנסות לבודד את ההשפעה הייחודית של כל ערוץ באמצעות מודלים מתמטיים.

3. מודלים המשלבים בינה מלאכותית וסטטיסטיקה סיבתית – כדי להעריך בדיוק רב את תרומתם של הערוצים השונים.

התפתחויות אלו מושפעות מההבנה שסביבת השיווק נעשתה מורכבת יותר בשל המגוון הרחב של הערוצים המשפיעים זה על זה. שיטות מדידה פשוטות כמו Last Click אינן מציגות תמונה מלאה ומדויקת על ההשפעה של הקמפיינים השונים.

מדידת ההשפעה הסיבתית הפנימית של הקמפיינים השיווקיים שלכם תאפשר לכם להבין טוב יותר מהם הגורמים המשפיעים באמת על ההכנסות ותעזור לכם לקבל החלטות המבוססות על נתונים של תקציב ואסטרטגיה שיווקית. תהליך זה מצריך השקעה בזמן ובמשאבים כדי להבין את הנתונים, ליצור מודלים סיבתיים ולהטמיע כלים מתקדמים, אך התועלת שצומחת ממנו עשויה להיות מהותית לעסק שלכם.

למה להטמיע AI בתהליך קבלת ההחלטות לקמפיינים שיווקיים?

הטמעת טכנולוגיות המבוססות על בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה בתהליכי קבלת ההחלטות לקמפיינים שיווקיים מאפשרת לשנות את תהליך התכנון של מנהלי קמפיינים וצוותי שיווק, את יישום הפעילויות השיווקיות שלהם ואת מדידתן. כך AI יכול לסייע לתהליך ולשפר אותו:

1. אופטימיזציה בזמן אמת: באמצעות אלגוריתמים מתקדמים אפשר לבצע התאמות דינמיות לקמפיינים פעילים – להתאים תקציבים, למקד קהלי יעד, לכמת את המסרים – בהתבסס על התנהגויות ונתונים המשתנים בזמן אמת. יש בכך גמישות רבה יותר בהשוואה לקמפיינים מסורתיים שלא נערכים בהם שינויים לאחר השקתם.

2. למידה והתאמה עצמית: מערכות AI יכולות ללמוד מהנתונים שהן אוספות כל עוד הקמפיין פעיל, ולשפר את ביצועיהן באופן עצמאי בלי שיהיה צורך בהתערבות אנושית רבה. הן יכולות לזהות דפוסים ומגמות ולהתאים את האסטרטגיה השיווקית בהתאם.

3. חיזוי והמלצות: באמצעות למידת מכונה וניתוח נתונים מערכות AI יכולות לחזות תגובות צפויות של לקוחות לקמפיינים שונים, לזהות הזדמנויות חדשות ולהמליץ על פעולות שיווקיות המבוססות על נתונים. למשל להמליץ על תכנים יעילים יותר, ערוצי שיווק טובים יותר ועוד.

4. אוטומציה: AI יכולה לסייע באוטומציה של תהליכים שגרתיים וחוזרים בניהול קמפיינים – ליצור מודעות, לכתוב תוכן, לערוך בקרת תקציבים. כך מנהלי הקמפיינים יכולים להתמקד במשימות האסטרטגיות החשובות יותר.

5. מדידה וחישובי השפעה: כפי שצוין מעלה, שימוש ב־AI ושילוב של שיטות סיבתיות בתהליך העבודה מאפשרים למדוד ולחשב בצורה מדויקת יותר את ההשפעה של כל ערוץ שיווקי ושל כל פעילות שיווקית, להבין את ההשפעות ההדדיות ביניהם ולקבל תמונה מלאה ומדויקת יותר על האפקטיביות של הקמפיינים.

אז מה עושים מחר בבוקר?

מנהלי שיווק ומנהלי קמפיינים יכולים להטמיע טכנולוגיות AI כבר מחר בבוקר באמצעות פלטפורמות שיווק מקוונות או כלים לניתוח נתונים. הם יכולים להתחיל ולעקוב אחר התובנות וההמלצות של המערכות הללו ולהתאים את אסטרטגיות הקמפיין בהתאם. עם זאת, חשוב לזכור שעבודה עם AI אינה מייתרת את הצורך בידע שיווקי ובהבנה עסקית אלא משלימה אותם. התהליך צריך להיות מלווה בתהליך קבלת החלטות מושכל של מנהלי השיווק בהתבסס על שילוב הנתונים המתקבלים במערכת ועל הניסיון המקצועי שלהם.