بودجه های بازاریابی محدود هستند و به دلیل الگوریتم های پیچیده پلتفرم ها و محدودیت ابزارهای رهگیری، به دست آوردن یک دید دقیق از عملکرد کمپین ها در بیشتر مواقع تاریک و مبهم است. در این شرایط مبهم، پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی و سایر کمپین ها بسیار سخت می شود. اما مدیران ارشد انتظار دارند برای هر تصمیم اعدادی دقیق ارائه شود، گویی بازاریاب ها می توانند در یک گوی بلورین نگاه کنند و آینده را ببینند.

با وجود اینکه رسیدن به شفافیت صد در صد ممکن نیست، اما پیش بینی مارکتینگ می تواند به شما کمک کند تا تصمیم های مبتنی بر داده بگیرید که برای کسب و کار شما ارزش خلق می کند. به جای حدس زدن در مورد اینکه کدام کانال ها ارزش سرمایه گذاری بیشتری دارند یا اینکه منتظر بمانید تا درامد کاهش پیدا کند و بعد واکنش نشان دهید، پیش بینی ها نشانه های زودهنگامی به شما می دهند که استراتژی شما را شکل خواهند داد. این کار کمک می کند تا تیم های فروش و بازاریابی روی اهداف واقع بینانه به توافق برسند، از هدر رفتن بودجه در کانال های ضعیف جلوگیری شود و به مدیران بازاریابی اعتماد به نفس کافی برای دفاع از بودجه شان را بدهد.

اما این پیش بینی ها فقط به اندازه داده هایی که پشت آن ها قرار دارد معتبر هستند. این موضوع یعنی برای ساختن پیش بینی های دقیق در بازاریابی، شما به تکنیک های درست و یک پلتفرم هوش بازاریابی قابل اعتماد به عنوان یک پایه محکم نیاز دارید.

بنابراین، چه کاری می توانید انجام دهید تا هوشمندانه تر پیش بینی کنید، داده ها را به مسیر درست هدایت کنید و تاثیر کار خود را نشان دهید؟ بیایید این موضوع را با هم بررسی کنیم.

منظور از پیش بینی مارکتینگ چیست؟

پیش بینی مارکتینگ تخمین می زند که کمپین های آینده، بودجه ها و تلاش های بازاریابی در یک بخش خاص از بازار به چه شکل عمل خواهند کرد. پیش بینی خود را به عنوان بهترین حدس مبتنی بر شواهد در نظر بگیرید که نشان می دهد دور بعدی بازاریابی شما چقدر خوب کار خواهد کرد. به جای تکیه بر حدس و گمان، این کار از داده های فروش گذشته، کمپین های بازاریابی قبلی، گزارش های تحقیقات بازار و نظرسنجی های مشتریان استفاده می کند تا نتایجی مانند فروش آینده، بازگشت سرمایه تبلیغات و تقاضای مشتری را پیش بینی کند. به عنوان مثال، در این مرحله داشتن پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی به شما کمک می کند تا از هدر رفت هزینه ها در کانال های نادرست جلوگیری کنید.

بازاریاب ها از این پیش بینی ها برای موارد زیر استفاده می کنند:

• تخمین اینکه چه تعداد مشتری جدید ممکن است جذب کنند.
• تنظیم بودجه بازاریابی بر اساس عملکرد پیش بینی شده.
• ارزیابی ارزش افزوده حاصل از امتحان کردن یک کانال جدید.

برای تیم فروش و مدیران اجرایی شرکت، این پیش بینی ها:

• از برنامه ریزی های فصلی و سالانه پشتیبانی می کنند.
• فروش و بازاریابی را حول اهداف مشترک همسو می کنند.
• یک دیدگاه مبتنی بر داده از عملکرد آینده ارائه می دهند.

چالش اصلی برای بیشتر تیم های بازاریابی مدرن، خود فرایند پیش بینی نیست. بلکه چالش اصلی، دسترسی به داده های معتبر و کافی برای اثبات تاثیرگذاری است.

چرا پیش بینی مارکتینگ برای تیم های مدرن اهمیت دارد؟

در سال ۲۰۲۵، بررسی ها نشان داد که برای ۶۴ درصد از مدیران ارشد بازاریابی، نشان دادن تاثیر اقدامات بازاریابی بر نتایج مالی یک چالش بزرگ است. این یک مشکل در سطح مدیریت ارشد است که بودجه ها، برنامه های استخدام و استراتژی های بلند مدت را تحت تاثیر قرار می دهد. بودجه های بازاریابی در حال حاضر در حال بازیابی هستند، اما این روند به کندی پیش می رود.

یک پیش بینی قوی، مدیر ارشد بازاریابی شما را به مدارک مستدل در اتاق جلسات مجهز می کند و کمک می کند تا حمایت از بازاریابی با قدرت ادامه یابد. یک پیش بینی مارکتینگ قدرتمند همچنین به عنوان یک سیستم هشدار زودهنگام عمل می کند. این سیستم نقاط ضعف را مشخص می کند، ریسک ها را نشان می دهد و به تیم ها کمک می کند تا قبل از افت نتایج، با هم همسو شوند.

اما بسیاری از تیم ها برای جمع آوری داده های تمیز و قابل اعتمادی که برای ساختن براوردهای عملی نیاز است، با مشکل مواجه هستند. به همین دلیل است که استفاده از یک پلتفرم هوش بازاریابی برای استخراج، تبدیل و یکپارچه سازی داده ها از صدها کانال، قدم اول برای پیش بینی موثر است. این کار یکپارچه سازی، تبدیل و اندازه گیری داده های بازاریابی را با ابزارهای پیشرفته برای پیش بینی تاثیرات آینده ترکیب می کند و به مدیران دیدگاهی مستدل از عملکرد آینده می دهد که در برابر بررسی های دقیق در اتاق مدیران مقاومت می کند.

حتی با بهترین ابزارها، شما باز هم باید یک رویکرد استراتژیک برای پیش بینی داشته باشید. بیایید نگاهی بیندازیم به اینکه بازاریاب ها باید از چه روش های پیش بینی استفاده کنند و این روش ها چه چیزی ارائه می دهند.

روش های کلیدی پیش بینی مارکتینگ

روش های مختلف پیش بینی در موقعیت های متفاوت بهتر جواب می دهند. انتخاب روش درست به این بستگی دارد که چه نوع داده هایی در اختیار دارید، در حال ساخت چه نوع استراتژی بازاریابی هستید و کمپین های شما در کجای چرخه فروش قرار دارند.

روش های کیفی

روش های کیفی بهترین گزینه برای فرضیه سازی هستند. این روش ها داده های اولیه ای برای ساخت پیش فرض ها به شما می دهند که در مراحل بعد می توانید آن ها را با روش های کمی اعتبار سنجی کنید.

• نظرسنجی از مشتریان: احساسات و قصد خرید را از یک بخش خاص بازار، قبل از راه اندازی کمپین های جدید ثبت و بررسی کنید.
• نظر متخصصان: این روش زمانی که وارد بازارهای جدید می شوید یا محصولاتی با داده های تاریخی محدود عرضه می کنید بسیار مفید است. از متخصصان داخلی یا مشاوران خارجی برای تنظیم پیش فرض های اولیه کمک بگیرید.
• بازخورد تیم فروش: اطلاعات را به صورت مستقیم از تیم فروش دریافت کنید؛ آن ها نزدیک ترین افراد به خواسته های مشتریان بالقوه هستند.

روش های کمی

روش های پیش بینی کمی همان ابزارهایی هستند که برای تولید پیش بینی های دقیق ریاضی و تایید فرضیه های ساخته شده با روش های کیفی استفاده می کنید.

• تحلیل روند: الگوها را شناسایی کنید، مانند افزایش فروش در اسفند ماه برای محصولات هدیه، یا اوج و فرودهای فصلی که بعد از کمپین های خاص اتفاق می افتد.
• تحلیل های پیش بینی کننده: از داده های تجمیع شده مشتریان و معیارهای قیف فروش برای براورد فروش آینده و تخمین تقاضا از بخش های خاص بازار استفاده کنید. در این بخش است که پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی به شما کمک می کند تا با دقت ریاضی میزان بازدهی تبلیغات خود را محاسبه کنید و بودجه را در مسیر درست هدایت کنید.

رویکردهای پیشرفته اندازه گیری برای پشتیبانی از پیش بینی

اندازه گیری نقش پشتیبان را در پیش بینی مارکتینگ ایفا می کند. مدل های اندازه گیری مانند مدل سازی ترکیب بازاریابی (MMM)، مدل های اسناد چندگانه (MTA) و تست افزایشی توضیح می دهند که چه اتفاقی افتاده است و دلیل آن چه بوده است.

از این نقطه به بعد، مدل های پیش بینی این بینش های ریشه ای را دریافت می کنند و به آینده تعمیم می دهند. به این ترتیب است که شما پیش بینی می کنید با تغییر بودجه ها، کانال ها و شرایط بازار چه اتفاقی خواهد افتاد تا بتوانید با اطمینان کامل برنامه ریزی کنید.

• مدل سازی ترکیب بازاریابی (MMM): از این مدل برای تصمیم گیری های هوشمندانه تر در تخصیص بودجه استفاده کنید. این مدل به شما کمک می کند تا تاثیر عوامل مختلف مانند تلاش های بازاریابی و عوامل خارجی (مثل فصلی بودن و تغییرات قیمت) را بر نتایج کسب و کار مانند فروش مشاهده کنید. در بحث پیش بینی، این مدل یک ابزار بسیار مفید برای شناسایی موثرترین کانال ها و تصمیم گیری در مورد نحوه توزیع مجدد بودجه های آینده است.
• شبیه سازی های مبتنی بر مدل: این بخش که با مدل های اندازه گیری روزانه کار می کند، به شما نشان می دهد که چگونه برنامه رسانه ای خود را بر اساس معیارهایی مانند هزینه نهایی به ازای جذب مشتری (CPA) و بازگشت سرمایه تبلیغات (ROAS) بهینه سازی کنید.

اندازه گیری دقیق منجر به دستاوردهایی می شود که برای پیش بینی استفاده می شوند و این پیش بینی ها به برنامه ریزی شما جهت می دهند. یک پلتفرم هوشمند بازاریابی هر دو طرف این معادله را یکپارچه می کند: مدل های اندازه گیری آن به صورت روزانه به روز رسانی می شوند و اطلاعات کاربردی ارائه می دهند که پیش بینی های دقیق و در لحظه را ممکن می سازند.

آموزش گام به گام ساخت یک پیش بینی مارکتینگ دقیق

قدم اول: جمع آوری داده های تاریخی و تحقیقات بازار

با چیزهایی که در اختیار دارید شروع کنید. داده های فروش گذشته، هزینه های تبلیغات و حجم سرنخ های فروش را از سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری یا پلتفرم های تبلیغاتی خود استخراج کنید. این کار نشان می دهد که چگونه تلاش های بازاریابی قبلی در عمل به درامد تبدیل شده اند. تصور کنید تیمی داده های دو سال گذشته تبلیغات فیسبوک و گوگل آنالیتیکس را استخراج می کند. آن ها این داده ها را با گزارش های تحقیقات بازار، نظرسنجی های مصرف کنندگان و داده های شخص ثالث ترکیب می کنند تا نقاط کور را پوشش دهند، مانند زمانی که یک رقیب بودجه خود را افزایش می دهد یا تقاضا در یک بخش کلیدی بازار تغییر می کند. به جای سردرگمی بین داشبوردهای جداگانه، آن ها تمام داده های بازاریابی را در یک پلتفرم متمرکز ذخیره می کنند تا بتوانند کانال ها را در کنار هم مقایسه کنند و برای تحلیل های عمیق تر در کنار سایر داده های تجاری، از ابزارهای پیشرفته کمک بگیرند.

قدم دوم: انتخاب تکنیک پیش بینی مناسب برای اهداف شما

روش درست به داده ها و تصمیم شما بستگی دارد:

• ورود به یک بازار جدید: از روش های کیفی مانند نظرسنجی مشتریان یا بازخورد تیم فروش برای شکل دادن به انتظارات اولیه استفاده کنید.
• اجرای کمپین های تثبیت شده: آیا مشتریان شما بیشتر از یک سال پیش در یوتوب حضور دارند؟ آیا باید بودجه بیشتری به این کانال اختصاص دهید؟ از تحلیل روندها استفاده کنید تا بر اساس ترندهای نوظهور، ایده ای از عملکرد آینده به دست آورید.
• تخصیص مجدد بودجه بازاریابی: از مدل سازی ترکیب بازاریابی استفاده کنید تا ببینید چه چیزی در عمل باعث ایجاد درامد می شود. به عنوان مثال، اگر می خواهید ببینید آیا زمان آن رسیده است که بودجه را از اینستاگرام خارج کنید و تیک تاک را امتحان کنید.
• تست تاثیر یک کانال خاص: آیا به این فکر می کنید که باید بیشتر روی تبلیغات لینکدین سرمایه گذاری کنید؟ در این مرحله داشتن پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی و تنظیم تست های افزایشی به شما کمک می کند تا رشد واقعی را اندازه گیری کنید.

قدم سوم: در نظر گرفتن عوامل متعدد مانند رفتار مشتری و شاخص های اقتصادی

فراتر از هزینه ها نگاه کنید. پیش بینی های خوب موارد زیر را در نظر می گیرند:

• معیارهای قیف فروش مانند نرخ تبدیل، طول چرخه فروش و ریزش مشتری برای اینکه ببینید سرعت رشد در حال افزایش است یا کاهش.
• رفتار مشتری مانند امتیاز خالص ترویج کنندگان یا نرخ خرید مجدد برای ارزیابی وفاداری مشتریان.
• شاخص های اقتصادی شامل تورم، تغییرات جمعیتی یا حرکت های رقبا، که اغلب انحرافات ناگهانی را بهتر از خود مدل توضیح می دهند.

قدم چهارم: تست، تنظیم و اطلاع رسانی نتایج به مدیران

پیش بینی خود را با اجرای آن روی اعداد سال گذشته تست کنید. این کار دقت مدل را تایید می کند. پس از تایید، از مدل برای برنامه ریزی سناریو استفاده کنید: تنظیم بودجه، ترکیب کانال ها یا پیش فرض های کلان تا بتوانید نتایج پیش بینی شده را قبل از صرف بودجه مشاهده کنید. این فرایند بخش مهمی از پیش بینی مارکتینگ به شمار می رود.

در نهایت، همه چیز را شفاف کنید. پیش بینی ها را در داشبوردهای قابل فهم به اشتراک بگذارید تا پیش فرض ها و دامنه سناریوها برجسته شوند. زمانی که مدیران اجرایی شرکت بتوانند منطق شما را ببینند، احتمال اینکه به خروجی کار اعتماد کنند و از برنامه شما حمایت کنند بسیار بیشتر است.

چرا پیش بینی رسانه های پولی با شکست مواجه می شود؟

بیشتر پیش بینی های تبلیغات پولی در نقاط فشار مشابهی دچار مشکل می شوند. شناسایی متغیری که باعث خطا شده است، به اندازه ساخت پیش بینی بعدی اهمیت دارد، زیرا اگر علت اصلی را پیدا و جدا نکنید، همان شکست دوباره تکرار خواهد شد.

در ادامه رایج ترین دلایل این اتفاق را بررسی می کنیم:

• تورم هزینه به ازای هر کلیک (CPC): هزینه های هر کلیک توسط پویایی بیدینگ ها تعیین می شوند، نه قصد تبلیغ کننده. فشار رقابتی، تغییرات امتیاز کیفیت و به روز رسانی الگوریتم پلتفرم ها می توانند هزینه ها را سریع تر از ان چیزی که بیشتر مدل ها در نظر می گیرند، بالاتر از حد پیش بینی ببرند. داده های به دست امده از کمپین ها در صنایع مختلف نشان می دهد که تورم هزینه کلیک با ۵۴ درصد عامل اصلی شکست در پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی است و این موضوع ان را به رایج ترین دلیل انحراف پیش بینی ها تبدیل کرده است.
• نوسانات نرخ تبدیل: نرخ های تبدیل در شرایط متغیر ثابت باقی نمی مانند. زمانی که اعتماد خریدار کاهش پیدا می کند، این نرخ ها افت می کنند و در دوره های تقاضای قوی، بدون توجه به کیفیت ترافیک، افزایش پیدا می کنند. در نظر گرفتن یک نرخ تبدیل ثابت در طول رکود اقتصادی در واقع یک برد است، اما در نظر گرفتن همین فرض ثابت در زمان رونق بازار به معنای شکستی است که در کمین نشسته است. نوسانات نرخ تبدیل همیشه به اتفاقات خارج از پلتفرم بستگی دارد و توجه به ان در پیش بینی مارکتینگ حیاتی است.
• فرسودگی محتوای تبلیغاتی: زمانی که مخاطب از دیدن محتوای تکراری خسته می شود، نرخ کلیک (CTR) افت می کند و هزینه های موثر هر کلیک بالا می رود. اگر در پیش بینی خود برنامه ای برای تازه سازی محتوا در نظر نگیرید، مدل شما در طول عمر کمپین بیش از حد خوش بینانه پیش خواهد رفت. فرسودگی محتوا یک اتفاق نادر نیست، بلکه یک روند به شدت قابل پیش بینی است.
• غیر قابل پیش بینی بودن قیمت گذاری هوش مصنوعی: سیستم های قیمت گذاری خودکار در گوگل ادز و متا بر اساس سیگنال هایی بهینه سازی می شوند که تبلیغ کننده کنترل کاملی روی ان ها ندارد. تیم ها اغلب تصور می کنند می توانند با تنظیم قیمت ها، یک دوره ضعیف عملکرد را جبران کنند. اما در عمل، تغییرات استراتژی قیمت گذاری تاثیر مستقیم کمتری نسبت به ان چیزی که اکثر افراد تصور می کنند دارد، زیرا الگوریتم در حال گرفتن بیشتر تصمیم ها است.
• همپوشانی مخاطبان در پلتفرم های مختلف: زمانی که یک مخاطب به صورت همزمان در چندین کانال هدف گذاری می شود، براوردهای دسترسی، میزان دسترسی واقعی و معیارهای کارایی را بیشتر از حد واقعی نشان می دهند. یک سرنخ فروش که به تبلیغات کلیکی موتورهای جستجو نسبت داده شده و سرنخی که به تبلیغات شبکه های اجتماعی ارتباط داده شده است، ممکن است دقیقا یک نفر باشند و پیش بینی ها به ندرت این موضوع را در نظر می گیرند.

چارچوب سه مرحله ای برای پیش بینی تبلیغات پولی

یک مدل قابل اعتماد برای پیش بینی مارکتینگ و کمپین های تبلیغاتی، به سوالات به ترتیب پاسخ می دهد: چه تعداد از مردم تبلیغات شما را می بینند، چه تعداد بر اساس ان اقدام می کنند و کسب و کار در مقابل چه چیزی به دست می اورد. هر مرحله خروجی هایی تولید می کند که مستقیما وارد مرحله بعدی می شوند. ساخت پیش بینی های سودآوری بدون ایجاد پایه ای محکم بر اساس دسترسی و کارایی، رایج ترین اشتباه ساختاری در پیش بینی تبلیغات است.

مرحله اول: پیش بینی میزان دسترسی (Reach)

• ورودی ها: بودجه، اندازه مخاطبان هدف، پلتفرم، هزینه به ازای هزار نمایش (CPM) یا هزینه هر کلیک (CPC) تخمینی و سهم نمایش مورد انتظار.
• خروجی: میزان دسترسی و فراوانی نمایش پیش بینی شده.

سیستم های قیمت گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی در این مرحله متغیرهای زیادی ایجاد می کنند. هزینه نمایش و هزینه کلیک بر اساس رقابت در بیدینگ، امتیاز کیفیت محتوا و سیگنال های بهینه سازی در لحظه که تبلیغ کننده کنترل مستقیمی روی ان ها ندارد، تغییر می کنند. بنابراین بهتر است پیش بینی ها را به جای یک عدد واحد، به صورت یک بازه مشخص تعریف کنید.

مرحله دوم: پیش بینی کارایی (Efficiency)

• ورودی ها: نرخ کلیک (CTR) تاریخی بر اساس نوع محتوا و بخش مخاطبان، نرخ تبدیل صفحه فرود، کیفیت مورد انتظار سرنخ یا خرید و تعدیل های فصلی.
• خروجی: کلیک ها، نرخ تبدیل ها و هزینه به ازای هر تبدیل پیش بینی شده.

این همان جایی است که فرسودگی محتوای تبلیغاتی باید به صورت شفاف مدل سازی شود. یک منحنی افت نرخ کلیک بسازید که نشان دهد عملکرد محتوا در طول زمان در حوزه کاری شما چگونه افت می کند. اگر داده های تاریخی در دسترس نیست، فرض اولیه افت ۱۵ تا ۲۵ درصدی نرخ کلیک تا هفته ششم برای اکثر کمپین ها منطقی است. بدون این منحنی، مدل کارایی با گذشت زمان بیش از حد خوش بینانه می شود و پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی دچار انحراف خواهد شد.

مرحله سوم: پیش بینی سودآوری (Profitability)

• ورودی ها: هزینه به ازای هر تبدیل، میانگین ارزش سفارش (AOV) یا ارزش طول عمر مشتری (LTV)، هدف هزینه جذب مشتری ترکیبی (CAC) و حاشیه سود.
• خروجی: بازگشت سرمایه تبلیغات (ROAS) پیش بینی شده، سهم در جذب مشتریان جدید و دوره بازگشت سرمایه.

مدل های پیش بینی که در شرایط سخت دوام می آورند

پیش بینی های معمولی که در فایل های اکسل انجام می شوند در شرایط پایدار به خوبی کار می کنند، اما در فضای تبلیغات پولی شرایط مدام در حال تغییر است. در این اوضاع، چهار روش مدل سازی وجود دارند که عملکرد بسیار بهتری نسبت به پیش بینی های مبتنی بر میانگین دارند و نقاط ضعفی را که مدل های ساده ندیده می گیرند برطرف می کنند.

• پیش بینی مبتنی بر Cohort: این روش تبدیل ها را بر اساس هفته یا ماهی که مشتری جذب شده است دسته بندی می کند، نه زمانی که درامد به ثبت رسیده است. انحراف ناشی از تازگی داده ها در گزارش های معمولی باعث می شود کمپین های جدید قوی تر و کمپین های قدیمی تر ضعیف تر از واقعیت به نظر برسند. تحلیل هم گروهی نشان می دهد که گروه های مختلف مشتریان در طول زمان چه عملکرد واقعی دارند که این موضوع برای یک پیش بینی مارکتینگ دقیق و قابل اعتماد ضروری است.
• مدل سازی Blended CAC: این مدل تمام کانال های پولی را به عنوان یک مجموعه متصل به هم در نظر می گیرد، به جای اینکه هر کانال را به صورت جداگانه و ایزوله بهینه کند. زمانی که همپوشانی مخاطبان در پلتفرم های مختلف بالا است، محاسبات هزینه جذب در یک کانال واحد، میزان کارایی را بیش از حد واقعی نشان می دهد زیرا یک تبدیل یکسان را به چند کانال نسبت می دهد. هزینه جذب ترکیبی تصویر دقیق تری از هزینه واقعی جذب یک مشتری در کل اکوسیستم تبلیغاتی ارائه می دهد و پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی را بسیار واقعی تر می کند.
• پیش بینی تعدیل شده با تاثیر واقعی Incrementality: این روش میزان تبدیل های نسبت داده شده را به سمت پایین تعدیل می کند تا فقط نتایجی را نشان دهد که بدون انجام فعالیت های پولی هرگز اتفاق نمی افتادند. این موضوع به ویژه برای کمپین های جستجوی نام برند و بازاریابی مجدد (Retargeting) اهمیت دارد، چرا که بخش زیادی از این تبدیل ها حتی بدون صرف بودجه تبلیغاتی هم از طریق کانال های ارگانیک یا مستقیم انجام می شدند.
• مدل سازی Spend Elasticity: این مدل رابطه بین میزان افزایش هزینه و بازدهی حاصل از ان را ترسیم می کند. بیشتر کمپین ها به نقطه ای می رسند که هزینه کردن بیشتر، بازدهی نزولی ایجاد می کند و این منحنی کاهش بازدهی همیشه در معیارهای میانگین قابل مشاهده نیست. مدل سازی کشش هزینه از این اشتباه رایج که فرض می کند افزایش بودجه همیشه بازدهی خطی و مستقیم دارد جلوگیری می کند.

ساخت پیش بینی تبلیغاتی که مدیران ارشد به آن اعتماد کنند

مدیران ارشد نیازی ندارند که پیش بینی های تبلیغات پولی کاملا بی نقص باشند. ان ها می خواهند پیش بینی ها درباره عدم قطعیت ها شفاف باشند و به نتایجی متصل شوند که برای کسب و کار اهمیت دارد. پیش بینی ای که فرض های خود را پنهان کند، با اولین انحراف اعتبار خود را از دست می دهد و واقعیت این است که همه پیش بینی ها بالاخره روزی با خطا مواجه می شوند.

بیشتر پیش بینی های تبلیغاتی روی نرخ بازگشت سرمایه (ROAS) و هزینه به ازای کلیک (CPC) تمرکز می کنند. اما هیچ کدام از این معیارها مستقیما به اعدادی که مدیران برای ارزیابی سرمایه گذاری روی کانال ها استفاده می کنند متصل نمی شوند. مدیران ارشد تبلیغات پولی را بر اساس تاثیر بر درامد، ایجاد فرصت های فروش، کارایی در برابر اهداف هزینه جذب مشتری (CAC) و بازه های ریسک می سنجند. همسو کردن پیش بینی با این خروجی ها، گفتگو را از گزارش دهی ساده فعالیت ها به بررسی تاثیر واقعی بر کسب و کار تغییر می دهد. اینجاست که یک پیش بینی مارکتینگ حرفه ای ارزش واقعی خود را نشان می دهد.

فرض هایی که باید به صورت شفاف بیان شوند

برای جلب اعتماد مدیران، فرض های زیر باید همیشه به صورت واضح مشخص شوند:

• فرض های مربوط به هزینه هر کلیک: همراه با عواملی که می توانند باعث تغییر و افزایش ان شوند.
• فرض های مربوط به نرخ تبدیل: و شرایطی که باعث کاهش یا افزایش ان می شوند؛ این موضوع تاثیر مستقیمی بر پیش بینی عملکرد تبلیغات کلیکی دارد.
• فرض های مربوط به عملکرد محتوا: و دوره زمانی تازه سازی تبلیغات که در مدل در نظر گرفته شده است.
• فرض های مربوط به رفتار قیمت گذاری هوش مصنوعی: و سرعت بهینه سازی الگوریتم.

بیان شفاف این موارد قبل از اجرای کمپین، انتظارات واقع بینانه ای ایجاد می کند و به مدیران چارچوبی می دهد تا در صورت بروز انحراف، علت ان را به درستی درک کنند.

ارائه بازه ای از سناریوها به جای یک عدد واحد

به جای ارائه یک عدد قطعی، پیش بینی های خود را در قالب چند سناریو مطرح کنید:

• سناریوی محافظه کارانه: فرض می کند هزینه کلیک ۲۰ درصد افزایش می یابد، نرخ کلیک به دلیل فرسودگی محتوا افت می کند و شرایط بازار ضعیف می شود.
• سناریوی مورد انتظار: نشان دهنده محتمل ترین نتیجه بر اساس ترندهای فعلی و عملکرد تاریخی است.
• سناریوی تهاجمی: فرض می کند شرایط حراج ثابت می ماند و ترندهای تقاضا رشد سریع تری پیدا می کنند.

ارائه این سناریوها به مدیران اجازه می دهد برای هر خروجی احتمالی یک برنامه مشخص داشته باشند.

نمایش بصری و همسوسازی داده ها

فرمت های بصری مناسب برای ارائه به مدیران ارشد شامل محدوده های اطمینان در اطراف نمودارهای پیش بینی، نمودارهای آبشاری که سهم هر متغیر ورودی را نشان می دهند، و نمایش همزمان سناریوهای مختلف روی یک نمودار واحد است.

در نهایت، برای تیم هایی که داده های فروش و بازاریابی را برای رسیدن به پیش بینی های قابل اعتنا همسو می کنند، داشبورد پیش بینی بازاریابی و داشبورد فرصت های فروش باید معیارهای اصلی مشترکی داشته باشند. اگر این معیارها یکسان نیستند، حتما باید یکی از ان ها اصلاح شود تا گزارش ها یکدست و قابل اعتماد باشند.