Un numero onesto
La ricerca collega le decisioni basate sui dati a una produttività più alta, eppure l’analisi guida solo circa metà delle decisioni di marketing. Che cosa cambia quando il marketing si misura fino al denaro.
Ogni azienda dice di essere guidata dai dati. Poche sanno dire che cosa ha portato una campagna nell’ultimo trimestre, in franchi, e ancora meno hanno cambiato una decisione perché un numero glielo diceva. Il divario tra raccogliere dati e decidere con essi è dove sta la maggior parte del valore, e dove la maggior parte va persa.
Questo pezzo guarda che cosa dice la ricerca sulle aziende che decidono sui dati, che cosa succede quando il marketing viene misurato fino al denaro e le trappole che trasformano i numeri in decorazione.
Che cosa ha trovato la ricerca
L’evidenza più nota viene dal MIT. Nel 2011 Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt e Heekyung Kim hanno studiato 179 grandi società quotate e hanno trovato che quelle che davano risalto alle decisioni basate su dati e analisi avevano un output e una produttività più alti dal 5 al 6 per cento di quanto avrebbero fatto prevedere i loro altri investimenti e il loro uso dell’IT. Il legame emergeva anche nell’utilizzo degli asset, nel rendimento del capitale proprio e nel valore di mercato, e gli autori non hanno trovato alcun segno che andasse semplicemente nella direzione opposta, con le aziende di successo che comprano più analisi.
Lavori successivi con i dati dello US Census Bureau hanno ampliato il quadro. Brynjolfsson e Kristina McElheran hanno rilevato che il processo decisionale basato sui dati negli stabilimenti manifatturieri americani è quasi triplicato tra il 2005 e il 2010, dall’11 al 30 per cento. In un campione di oltre 18'000 stabilimenti, chi lo ha adottato in un secondo momento mostrava un valore aggiunto più alto di circa il 3 per cento rispetto a stabilimenti comparabili che non lo avevano adottato, e la performance è migliorata dopo l’adozione, non prima. Le aziende più piccole hanno adottato più tardi, ma il loro legame con la performance era più forte.
La dimensione dell’effetto conta meno della sua forma. I ricercatori hanno trovato che l’adozione andava di pari passo con la tecnologia dell’informazione e con lavoratori istruiti. I dati rendono quando cambiano il modo in cui si prendono le decisioni, e quando cambiano anche le persone e i sistemi intorno.
Misurato fino al denaro
Il marketing è dove il divario è più ampio. In un sondaggio Gartner su 377 utilizzatori di analisi di marketing, a maggio e giugno 2022, l’analisi ha influenzato poco più della metà delle decisioni di marketing, il 53 per cento. Un terzo degli intervistati ha detto che i decisori scelgono solo i dati che fanno comodo per raccontare la storia su cui avevano già deciso.
Parte del motivo è strutturale. I numeri vivono in molti strumenti: l’analisi in uno, il CRM in un altro, la newsletter, i canali social e gli annunci ciascuno nel proprio, e le finanze ancora altrove. Ogni strumento riporta il successo nella propria valuta, clic qui, aperture là, lead da un’altra parte. Nessuno riporta il numero su cui un’azienda vive: quanto denaro è tornato per il denaro che è uscito.
Misurare fino al denaro significa seguire un lead dalla prima visita attraverso il modulo, la chiamata e l’offerta fino alla fattura pagata. Una volta che quella catena esiste, la conversazione cambia. Un canale che porta molti lead a basso costo e nessun cliente appare diverso. Così come un canale lento che porta pochi lead e gran parte del fatturato.
Quando un numero fa girare un’azienda
A volte una sola misurazione onesta basta a cambiare direzione. In un grande esperimento sul campo pubblicato nel 2014, gli economisti Tom Blake, Chris Nosko e Steven Tadelis hanno spento gli annunci di ricerca a pagamento di eBay in alcune zone degli Stati Uniti e confrontato le vendite. Per le ricerche sul nome stesso di eBay, quasi tutto il traffico a pagamento arrivava semplicemente attraverso i risultati gratuiti, e gli annunci non avevano alcun beneficio misurabile a breve termine. Per altre parole chiave gli annunci aiutavano i compratori nuovi e occasionali, ma la maggior parte del denaro andava a compratori frequenti che avrebbero comprato comunque, quindi il ritorno medio era negativo. I ritorni reali erano una frazione di quanto avevano mostrato le stime abituali.
Yahoo ha imparato una lezione simile, descritta da Ron Kohavi e Stefan Thomke sulla Harvard Business Review. Uno studio osservazionale stimava che gli annunci display di un marchio aumentassero le ricerche del marchio stesso tra l’871 e l’1'198 per cento. Un esperimento controllato ha misurato il 5,4 per cento.
Airbnb ha cambiato rotta su scala aziendale. Nel 2020, l’anno in cui la pandemia ha fermato i viaggi, ha ridotto il proprio marketing di marca e di performance da 1,14 miliardi di dollari a 479 milioni, un calo del 58 per cento. Nel suo primo rapporto annuale come società quotata ha delineato una strategia per far crescere il marketing di marca, attirare più ospiti attraverso canali diretti e non a pagamento e spendere meno in marketing di performance rispetto al 2019. A maggio 2021 il suo amministratore delegato, Brian Chesky, ha detto agli analisti che il 90 per cento del suo traffico era non a pagamento o diretto.
Le trappole
I numeri possono sviare oltre che guidare. Le metriche di vanità sono la prima trappola. Follower, impressioni, visualizzazioni di pagina e tassi di apertura sono facili da far crescere e facili da riportare, e dicono poco sul fatturato. Appartengono a una dashboard solo quando sono collegati a qualcosa che paga.
I dati mancanti sono la seconda. I visitatori rifiutano i cookie, i moduli non sono taggati, le chiamate non arrivano mai al CRM e il sistema finanziario non parla con nulla. Un rapporto che colma in silenzio i buchi con stime sembra completo e non lo è. Un numero mancante va mostrato come mancante.
La correlazione travestita da causa è la terza. Kohavi e Thomke descrivono team di Microsoft Office che concludevano che le funzioni avanzate riducessero il churn, quando gli utenti intensivi semplicemente provano più funzioni e anche se ne vanno meno spesso. Con la stessa logica, gli utenti che vedevano messaggi di errore se ne andavano anch’essi meno spesso. Solo un test controllato separa la causa dalla coincidenza.
La trappola più silenziosa è non decidere nulla. Una dashboard su cui nessuno agisce è un costo.
Che cosa resta alle persone
I dati non decidono. Decidono le persone, ed è giusto così. I numeri dicono che cosa è successo e, con un buon test, che cosa l’ha causato. Non dicono che cosa un’azienda vuole essere, quali clienti preferirebbe non avere o quando correre un rischio che la storia non può sostenere. Quel giudizio, e la responsabilità che ne deriva, restano alle persone che dirigono l’azienda. Numeri onesti danno a quel giudizio un materiale migliore. Non lo sostituiscono.
Che cosa può fare un’azienda
Partite da una domanda che costa denaro quando si sbaglia, per esempio quale canale porta clienti paganti. Collegate le poche fonti che vi rispondono, dalla prima visita alla fattura, e segnate ogni lacuna invece di colmarla. Poi decidete una cosa su quel numero e testate la successiva.
È il compito di North. Riunisce in un’unica vista analisi, moduli, CRM, e-mail, social media, annunci e finanze reali, segue ogni funnel fino al denaro e mostra ogni cifra come misurata o come mancante. Un assistente risponde alle domande citando la fonte di ogni numero, e una persona decide. Dove una decisione richiede una causa e non una correlazione, Proof esegue il test.
