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Datalicious data driven media planning

  1. 1. >  Media  Planning  <  Media  mix  modelling  and  media  a-ribu1on  to  boost  media  ROI  
  2. 2. >  Smart  data  driven  marke3ng  Media  A5ribu3on  &  Modeling  Op3mise  channel  mix,  predict  sales  Tes3ng  &  Op3misa3on  Remove  barriers,  drive  sales  Boos3ng  ROMI  Targe3ng  &  Merchandising  Increase  relevance,  reduce  churn  “Using  data  to  widen  the  funnel”  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   2  
  3. 3. >  Wide  range  of  data  services  Data  PlaHorms    Data  collec3on  and  processing    Adobe,  Google  Analy3cs,  etc    Web  and  mobile  analy3cs    Tag-­‐less  online  data  capture    Retail  and  call  center  analy3cs    Big  data  &  data  warehousing    Single  customer  view  Insights  Analy3cs    Data  mining  and  modelling    Tableau,  Splunk,  SPSS,  R,  etc    Customised  dashboards    Media  a5ribu3on  analysis    Marke3ng  mix  modelling    Social  media  monitoring    Customer  segmenta3on  Ac3on  Campaigns    Data  usage  and  applica3on    SiteCore,  ExactTarget,  etc    Targe3ng  and  merchandising    Marke3ng  automa3on    CRM  strategy  and  execu3on    Data  driven  websites    Tes3ng  programs  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   3  
  4. 4. >  Best  of  breed  technologies  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   4  
  5. 5. >  Clients  across  all  industries  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   5  
  6. 6. >  Data  driven  media  planning  §  Media  mix  modelling  – Predic1ng  future  media  performance  – Macro  insights  to  inform  channel  strategy  §  Media  a-ribu1on  – Analysis  of  historic  media  performance  – Micro  insights  to  inform  channel  op1misa1on  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   6  
  7. 7. >  Media  mix  modelling  101011010010010010101111010010010101010100001011111001010101010100101011001100010100101001101101001101001010100111001010010010101001001010010100100101001111101010100101001001001010  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   7  
  8. 8. >  Media  mix  modelling  §  Predict  the  future  based  on  the  past,  i.e.  predict  sales  based  on  media  investment    using  a  model  that  is  based  on  historic  data  –  Old  school  approach:  Regression-­‐based  §  Looks  at  correla1on  between  summary  data,    i.e.  media  investment  and  total  sales  per  week  –  Recommended  approach:  Agent-­‐based  §  Simulates  market  condi1ons  through  a  set  of  consumers  (agents)  and  then  exposes  those  agents  to  different  media  scenarios  to  test  them  (predict  sales)  before  they  are  even  implemented        May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   8  
  9. 9. >  ThinkVine  agent-­‐based  modelling  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   9  ThinkVine  uses  agent-­‐based  modeling  (ABM)  to  simulate  the  ac1ons  of  consumers  in  the  market  based  on  a  combina1on  of  internal  client  data  as  well  as  external  market  data.  This  enables  adver1sers  to  predict  and  test  the  impact  of  different  budget  mix  configura1ons  before  they  have  been  implemented  thus  improving  overall  media  effec1veness.  
  10. 10. >  Data  requirements  and  process  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   10  1.  Training  the  system:  Datalicious  analysts  develop  and  calibrate  a  custom  model  based  on  agents  that  recreates  past  sales.  2.  Proving  the  system:  Once  the  system  is  trained,  we  validate  it  by  comparing  predicted  sales  to  actual  sales.  3.  Using  the  system:  Once  the  model  has  been  calibrated  &  validated,  it  can  be  used  to  predict  sales  for  different  media  scenarios  thus  tes1ng  them  before  they  are  executed  
  11. 11. >  Modelling  data  requirements  §  Sales  data  –  As  granular  as  possible,  i.e.  by  week  by  store  §  Media  data  –  Data  on  the  media  ac1vity  that  lead  to  the  above  sales  §  Customer  profile  data  –  Any  quan1ta1ve  and  qualita1ve  insights  on  exis1ng  customers  that  help  configure  the  ThinkVine  agents  (i.e.  simulated  consumers)  §  Consumer  profile  data  –  Any  quan1ta1ve  and  qualita1ve  insights  on  Australian  consumers  in  general  that  help  configure  the  agents  (i.e.  simulated  consumers)  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   11  
  12. 12. >  Media  mix  modelling  outputs  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   12  The  so^ware  enables  fast,  objec1ve  comparisons  of  marke1ng  plan  alterna1ves,  i.e.  you  can  vary  spending  levels,  1ming,  mix  of  tac1cs  and  consumer  groups  targeted.  The  so^ware  enables  your  team  to  easily  run  “what  if?”  scenarios,  i.e.  you  can  find  the  best  investment  levels  to  meet  various  strategic  and  tac1cal  objec1ves  by  predic1ng  poten1al  sales  for  various  different  media  budget  scenarios.  
  13. 13. >  ThinkVine  food  services  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   13  In  this  case  study,  the  company  achieved  greater  media  efficiencies  and  ROI  and  also  quan1fied  the  halo  effect  of  cross  brand  marke1ng.  More  specifically,  more  than  $10  million  of  media  spend  was  over-­‐saturated  due  to  a  mismatch  between  the  target  consumers’  media  consump1on  habits  and  the  deployed  marke1ng  tac1cs.  
  14. 14. >  Media  a5ribu3on  101011010010010010101111010010010101010100001011111001010101010100101011001100010100101001101101001101001010100111001010010010101001001010010100100101001111101010100101001001001010  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   14  
  15. 15. >  The  ideal  media  dashboard  Channel   Investment   ROMI   Return  Brand  equity  Baseline   ($100)   n/a   $40  Offline  TV,  print,  outdoor,  etc   $7   330%   $30  Direct  Direct  mail,  email,  etc   $1   400%   $5  Online  Search,  display,  social,  etc  $2   1150%   $25  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   15  
  16. 16. >  ROMI  as  compe33ve  advantage  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   16  74%  of  marketers  do  not  engage  in  any  form  of  media  a-ribu1on  aside  from  the  last  click  leaving  26%  of  marketers  with  a  serious  compe11ve  advantage  as  their  media  investment  is  likely  to  generate  a  much  higher  ROMI.  
  17. 17. Closer  Paid    search  Display    ad  views  TV/print    responses  >  Full  purchase  path  tracking  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   17  Influencer   Influencer   $  Display    ad  clicks  Online  sales  Affiliate  clicks  Social  referrals  Offline  sales  Organic  search  Social    buzz  Retail    visits  Life3me  profit  Organic  search  Emails,  direct  mail  Direct    site  visits  Introducer  
  18. 18. >  Custom  models  most  effec3ve  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   18  56%  of  marketers  consider  a  unique  or  custom  (weighted)  media  a-ribu1on  approach  that  does  not  use  a  standard  out-­‐of-­‐the-­‐box  methodology  as    most  effec1ve.  
  19. 19. Touch  point  1  >  Analy3cs  to  pick  the  best  model  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   19  Touch  point  2  Touch  point  3  Touch  point  N  Closer  Influencer   Influencer   $  Introducer  Touch  point  1  Touch  point  2  Touch  point  3  Touch  point  N  Touch  point  1  Touch  point  2  Touch  point  3  Touch  point  N  ✖  ✔  ✖  
  20. 20. >  A5ribu3on  models  compared  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   20  COST  PER  CONVERSION  Last  click  a-ribu1on  Custom  (weighted)  a-ribu1on  
  21. 21. >                          Media  a5ribu3on  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   21  Aussie  purchase  path  tracking  and  media  a-ribu1on  modelling  in  close  coopera1on  with  Amnesia  designed  to  op1mise  the  overall  Aussie  budget  mix  across  paid  and  earned  media  resul1ng  in  an  overall  project  ROI  of  910%.  
  22. 22. >                                      Media  a5ribu3on  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   22  Suncorp  purchase  path  tracking  and  media  a-ribu1on  modelling  in  order  to  op1mise  the  overall  Suncorp  insurance  budget  mix  across  paid  and  earned  media  resul1ng  in  an  overall  project  ROI  of  2,078%.  
  23. 23. May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   23  Contact  me  cbartens@datalicious.com    Learn  more  blog.datalicious.com    Follow  us  twi5er.com/datalicious    
  24. 24. Smart  data  driven  marke3ng  May  2013   ©  Datalicious  Pty  Ltd   24  
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