Measuring Return on Marketing Investment (ROMI)

Tão importante quanto para conhecer Por onde começar ao definir orçamentos de marketing, é tão importante, se não mais, para medir o retorno do seu investimento de marketing.

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What is Return on Marketing Investment (ROMI)?

Return on Marketing Investment is a method to determine the financial value attributable to a specific set of marketing initiatives (net of marketing spending), divided by the marketing ‘invested’ or risked for that set of initiatives.

É amplamente utilizado de alguma forma em muitas empresas desde que: fornece um nível adicional de controle e previsão de futuros fluxos de caixa; Ajuda a melhorar a eficácia do marketing e; Fornece uma abordagem fórmula para a responsabilidade de marketing que ajuda a criar confiança e compreensão com os departamentos de finanças.

The simplest way of explaining Return on Marketing Investment (ROMI) mathematically is as follows: ROMI is the incremental financial contribution generated by marketing over marketing spend.

Existem muitos benefícios de medir o retorno do investimento de marketing, incluindo:

• Avaliando a produtividade histórica e projetada de marketing. Campanhas de marketing para decisões de Go/No-Go.
• Reviewing and approving marketing budgets.
• Allocating limited marketing funds among competing brands, products, markets, customers, marketing mix elements and media.
• Evaluating specific marketing campaigns for go/no-go decisions.

The measure is widely used, with around 77% of a sample of 194 North American marketing leaders saying they consider it very useful and 49% saying it was “useful in managing and monitoring their business”. ¹

De acordo com a pesquisa da CMO de 2018 do Gartner, o ROI foi a 6ª opção mais escolhida para a pergunta "considerando que todas as métricas sendo rastreadas no seu painel CMO (ou liderança de marketing sênior), que são mais importantes para informar a estratégia de marketing?". Isso ficou de perto por trás da conscientização, parte da carteira, benchmarks competitivos, saúde da marca e parte da voz - todos os quais são insumos regulares para análises de ROI. ²

No entanto, não é tão popular quanto poderia ou potencialmente deve ser principalmente como resultado de seu amplo escopo, bem como algumas complexidades e confusão ao identificar e justificar o que é o “Retorno). Esse retorno é mais importante como justificativa para os orçamentos totais e defesa contra grandes cortes. Isso é mais útil para analisar uma decisão do Go/não para um novo

This is partly because return can be identified in multiple different ways:

• Total: return on all spending. This return is most important as a justification for total budgets and defence against major cuts.

• Incremental: return on a specified additional spending increment. This is most useful for analysing a go/no-go decision for a new
  Campanha ou atividade de marketing. Esse é um alcance importante para considerar a maximização do lucro (em particular considerações de mix de marketing) e, portanto, maximização romi. Campanha.

• Marginal: estimated return on the ‘last dollar’ of marketing spend. This is an important range to consider profit maximisation (in particular marketing mix considerations) and therefore ROMI maximisation.

The analysis can also be performed on marketing spend within a spectrum of scope between:

• Campaign or Channel Specific: ROI measures for a specific search advertisement, an e-mail campaign, or the specific offer within a direct mail campaign.

• Full mix: ROI measures for the full marketing mix, or integrated marketing activities which may even include multi-year costs for market research, logo design and revisions, cooperative advertising rebates and all media.

This complexity and confusion may also have been encouraged by the rise of digital media since online “ROI” measures often fail to understand the counterfactual (i.e. what would happen without the investment).

Simon Peel, Global Media Director of Adidas, identified in his speech to the IPA’s Global Effectiveness Week 2019 that Adidas had lost some trust in ROI as a leading measure since ROI for Pay-Per-Click (PPC) advertising was exaggerating the benefit that PPC was creating. The measure, for example, calculated a click-through from a paid search result from the term “Adidas” was being recorded as a return on that campaign despite the fact it is almost certain that click through would have happened organically, without any paid search.

How do you measure the “financial contribution generated by marketing”?

There are three approaches widely considered to be appropriate for an analysis of the financial contribution of marketing:

1. Custo comparativo
2. Lucro de lucro a curto prazo

1. Custo comparativo

Essa abordagem refere -se aos custos salvos criados através da mudança de um meio para outro, mantendo a mesma saída. Dê um exemplo de uma empresa gastando US $ 1 milhão em publicidade no cinema, com um alcance de 20% do mercado e uma frequência média de duas visualizações de anúncios por pessoa. Se essa empresa desativaria toda a publicidade nos cinemas e mudar para o rádio, mantendo o mesmo alcance e frequência enquanto pagava apenas US $ 500 mil, haveria uma economia de US $ 500 mil. Esse método pode ser útil como parte da discussão do mix de marketing, mas os custos geralmente não são bem comparáveis ​​entre os tipos de mídia e, muitas vezes, é difícil identificar de maneira confiável se as saídas são iguais ou semelhantes, dados diferentes de diferentes tipos de relatórios e resultados. De qualquer forma, a abordagem não se concentra no benefício do marketing e, portanto, não identifica realmente o retorno.

Depending on the way you calculate it, this could indicate a return of 50%($500k saving/ $1m original cost) or 100% ($500k saving / $500k current cost). This method can be useful as part of the discussion of the marketing mix but costs are often not neatly comparable between media types and it is often difficult to reliably identify whether outputs are the same or similar given different types of reporting and outcomes. In any case, the approach is not focused on the benefit of the marketing and therefore does not truly identify the return.

2. Levante de lucro de curto prazo

Essas abordagens são baseadas na análise dos retornos de curto prazo do investimento em marketing. Às vezes, essa análise é modelagem direta dos efeitos do marketing nas vendas. Isso, quando combinado com a margem de lucro da receita incremental, fornecerá o retorno.

Neste caso, os dados de vendas são as variáveis ​​dependentes da modelagem. Onde isso não é possível, a análise é concluída em um ponto de dados com um relacionamento conhecido com as vendas-por exemplo, visualizações de site, cliques ou pegadas. Em alguns casos - por exemplo, marcas B2B - essa modelagem é melhor aplicada à aquisição e rotatividade de clientes, vinculando -se ao valor individual do cliente. Isso, por sua vez, fornece uma visão de valor a longo prazo-tendo em mente a natureza mais focada em relação desses tipos de negócios. No caso da configuração do orçamento de marketing, essas técnicas estatísticas são frequentemente resumidas como “modelagem de mix de marketing”. O ingrediente tem no sabor, textura e aparência do bolo - e que melhorias (ou sinergias) pode haver quando os ingredientes são usados ​​juntos. Para realizar esse tipo de modelo, normalmente existem 6 etapas

At all times, the best tool to complete this analysis is econometrics – the use of statistical methods to explain the empirical relationships between sets of data. In the case of marketing budget setting, these statistical techniques are often summarised as “Marketing Mix Modelling”.

Marketing Mix Modelling

Marketing Mix Modelling uses econometric analysis to attribute past sales movements to the contributions coming from changes in differing causal drivers.

The attribution process is like weighing many different combinations of ingredients in a cake recipe to work out by implication what impact each ingredient has on the taste, texture and appearance of the cake – and what improvements (or synergies) there may be when ingredients are used together.

The result of the modelling is that we determine what the marketing mix needs to be to get the highest sales uplift or, to extend the metaphor, what is the best recipe to use to bake our cake. In order to conduct this type of model, there are typically 6 steps

1. Defina o objetivo do modelo (a variável dependente prevista)
2. Identificar potenciais drivers de vendas (ou drivers de outras variáveis ​​dependentes) || Modelagem
3. Identify sources for, collect and “clean” relevant data
4. Build the modelling database
5. Conduct initial modelling
6. refinar iterativamente os dados e a modelagem para obter o melhor modelo

Um exemplo de lista de variáveis ​​independentes para um modelo de mix de marketing para uma marca de mercadorias duráveis ​​pode incluir fatores de gastos que não comercializam, como:

• Preço médio do item
• Promoções de preços
• Mix do produto
• Width & Depth of Range
• Economic Conditions
• Seasonality
• Competitive Spend/Activity

But importantly must include marketing activities segmented at the level at which you intend to use the model to segment spend.

Long Term Brand Equity

These variables are identified after a detailed review of the business and its environment to develop reasonable expectations of drivers of sales. This process is made easier with experience.

The data for the variables (independent and dependent) need to have been tracked for some time (preferably 2 to 3 years or more) and with some regularity (preferably weekly but no less than quarterly), in order to create reliability and accuracy of the models. The need for this level of data repetition can indeed be a challenge for many brands.

The sources of data are varied but can be media agency investment data, economic forecasters, internal documents, original (or syndicated) market research and many other different sources. The data should be cleaned so that they respond to the same time periods and are stored in equivalent databases.

A correlation analysis will then be completed to identify multi-collinearity between the data and remove any independent variables that are already explained by other variables in the model.

Isso é feito porque as variáveis ​​que já são explicadas por outras variáveis ​​distorcem o modelo, fazendo com que alguns atributos pareçam mais ou menos importantes do que realmente são. A modelagem dos dados usando análise de regressão segue essa configuração de dados.

Geralmente, isso envolve vários modelos para testar diferentes tipos de relacionamentos. Às vezes, os relacionamentos serão lineares (ou seja, à medida que se aumenta, as vendas aumentam em uma quantidade semelhante), mas em muitos casos, esse não será o caso. Por exemplo, os gastos com publicidade tendem a atingir um ponto de saturação e diminui em sua eficácia, tornando-o não linear. Da mesma forma, as verificações do senso comum também são essenciais, como o preço mais alto reduz o volume. Como essas verificações são feitas e os problemas identificados, o modelo deve ser atualizado e recalculado. Para comparar diferentes planos de marketing para maximizar o lucro e (portanto) o retorno do investimento de marketing. No gráfico acima, as vendas "base" são constantes. Na realidade, esse número muda gradualmente à medida que a dinâmica do mercado (por exemplo, uma mudança on-line por algumas marcas), as forças relativas das marcas ou alguma outra mudança variável preditiva relevante. Análise de avaliação da marca (Análise de impacto da marca)

Subsequently, measurement of statistical fit is necessary as well as significance testing of each indicator is necessary to build a robust model. Similarly, common sense checks are also essential such as that higher price reduces volume. As these checks are made and issues identified, the model should be updated and re-calculated.

Reporting of marketing mix modelling usually includes an explanation of the sources of sales volume over time as this simplified model below shows:

By understanding the contribution of each channel and its individual relationship with sales, marketers can therefore use the model as a predictive tool to compare different marketing plans in order to maximize profit and (therefore) return on marketing investment.

However, within these models, a large part of volume is explained as “base” sales.

This refers to the sales volume generated by long-term brand equity impacts as well other long-term sources of value. In the graph above, “base” sales is constant. In reality, this figure gradually changes as the dynamics of the market (e.g. a shift online by some brands), the brands’ relative strengths or some other relevant predictive variable change.

In order to understand where this value comes from and how to maximise it, a different type of analysis is needed, analyzing long-term brand equity and financial data via advanced research techniques – Conjoint and Brand Drivers Analysis.

Long-term Brand Valuation Analysis (Brand Impact Analysis)

O patrimônio líquido de longo prazo é um dos fatores mais importantes do valor comercial, com uma média de 20% da lucratividade e valor dos negócios. Compreender como influencia os drivers de valor comercial de longo prazo é essencial para um bom gerenciamento de marcas e planejamento de negócios e suas muitas aplicações concretas podem incluir:

• Investimento de marketing, conteúdo e planejamento criativo
• Avaliações de arquitetura da marca
• Posicionamento da marca e refinamentos de fins
• Licensação de marcação e exageramento Gerenciamento
• Brand Transition Management

Para identificar o valor comercial do patrimônio líquido de longo prazo, é necessário vinculá-lo ao impacto comercial. Para fazer isso, os métodos de pesquisa de mercado são empregados para identificar o quão fortemente uma marca influencia a escolha em relação a um equivalente conceitual sem marca (às vezes chamado de marca genérica ou de piso na categoria) em um processo conhecido como "análise de impacto da marca".

Este processo é usado para isolar as receitas e lucros atribuíveis ao efeito incremental de uma marca versus o efeito que seria alcançado se não houvesse marca para identificar a contribuição de uma marca para o valor gerado por um produto ou serviço de marca. This isolation process is either conducted using Conjoint Research or Drivers Analysis

" A robust measure of brand equity is strategically crucial for any branded business. It may sometimes be difficult to quantify and there is no 100% consensus on how to measure it, but every business needs to develop a system for addressing whether their brands are healthy, enjoy a strong resilient reputation, and most importantly, are poised to deliver future growth and commercial retornar. "

Steven Thompson, diretor de insight, financiamento da marca

Pesquisa conjunta

Pesquisa conjunta procura vincular atributos de marca perceptivos específicos mantidos por clientes ou clientes em potencial a alterações na sua preferência de marca e opção de marca, estimando o utilitário subjacente. Os entrevistados de pesquisa recebem uma série de opções entre proposições ou produtos alternativos. Um projeto experimental equilibrado é usado para garantir a representação igual de diferentes combinações de recursos do produto. Eles são usados ​​para calcular receitas ou “vendas básicas” no gráfico volumétrico dos drivers de vendas na seção acima. são categorizados em grupos por meio de análise estatística (por exemplo, análise fatorial) ou agrupamento lógico. Esse exercício de redução de dados procura eliminar a redundância entre os principais fatores, de modo que, em vez de ter um grande número de atributos que descrevem aspectos semelhantes ou quase idênticos da marca, o conjunto de dados é reduzido a um número menor de fatores estatisticamente independentes. Esta pesquisa também gera uma pontuação de preferência da marca, que normalmente é usada como proxy para o patrimônio líquido da marca. Isso é preferido a "declarados" ponderações de importância que são excessivamente racionais. A marca genérica pode ser escolhida do mercado ou construída hipoteticamente, definindo pontuações nos atributos relevantes da marca para o nível da menor pontuação da marca observada em um atributo por base de atributo. Isso pode ser feito sujeito a uma boa disponibilidade de dados de participação de mercado, comparando a pontuação da marca com participação de mercado de volume para todas as marcas do mercado e realizando análises de regressão. Isso é então combinado na demonstração de resultados da empresa para identificar o impacto na receita, lucratividade e fluxo de caixa. Empresa?

The result identifies the different utilities of discrete product/service choices and therefore the incremental increase in the choice that the brand brings to purchase decisions.

This, in turn, can be expressed in terms of either a price effect, a volume effect or a combination of the two. These are used to calculate revenues or “Base Sales” in the volumetric graph of sales drivers in the section above.

Drivers Analysis

This involves analysing data from existing (or specially conducted) brand tracking studies to understand the links between individual attributes, broader factors or groupings of attributes and brand equity (i.e. preference).

Typically, individual attributes are categorized into groups either through statistical analysis (e.g. factor analysis) or logical grouping. This data reduction exercise seeks to eliminate redundancy between the main factors such that instead of having a large number of attributes describing similar or near-identical aspects of the brand, the data set is reduced down to a smaller number of statistically independent factors.

Using the research data each subject brand is scored for its performance on each of the key Brand Equity drivers. This research also generates a brand preference score, which is typically used as a proxy for brand equity.

Once these attributes or factors have been identified, regression analysis is applied to the research data to statistically identify the importance weighting of each Brand Equity driver in driving brand preference. This is preferred to “stated” importance weightings which are overly-rational.

Subsequently, the difference in brand driver performance between target brand vs generic brand is analysed to highlight the impact on preference. The generic brand can either be chosen from the market or constructed hypothetically by setting scores on brand relevant attributes to the level of lowest brand score observed on an attribute by attribute basis.

Having arrived at a Brand Equity score, the next step is to identify its impacts on choice. this can be done subject to good market share data availability, by comparing the Brand Equity score with volume market share for all brands in the market and undertaking regression analysis. This is then combined into the company’s income statement to identify the impact on revenue, profitability and cash flow.

Use of Brand Impact Analysis

By analysing the differences in brand utilities/preference and their impact
on financial performance, these types of analyses can subsequently be used to understand:

• What is the overall benefit of brand building to the company?
• Que elementos de força e equidade da marca estão causando demanda básica? Quando combinado com a modelagem de mix de marketing que usa as medidas do patrimônio da marca como variáveis ​​dependentes, você também pode identificar o melhor mix de canal para otimizar o desempenho a longo prazo.

The answer to this first question enables marketers to justify budgets more successfully, particularly when there is an issue of short-termism in marketing decision-making.

The answer to the second question helps to refine brand positioning, messaging, creative and content to make marketing more effective. When combined with marketing mix modelling that uses brand equity measures as dependent variables, you can also even identify what best channel mix to optimise long-term performance.

O que isso significa para as equipes de marketing e seus negócios?

Aconselhamos os clientes a definir orçamentos da maneira que lhes convém. O que combina com eles depende da disponibilidade de dados; Ceticismo ou apoio da gerência; Sofisticação e escala de investimento. No início de qualquer tarefa, sugerimos, portanto, dados, gerenciamento, sofisticação (DMS). Mantenha bons registros de dados de gastos de marketing, divididos por canal e segmento.

Data Availability Assessment

1. Keep good records of marketing spend data, split by channel and segment.

2. Identifique e rastreie os benchmarks - inclusive dos bancos de dados de terceiros e de terceiros - dos concorrentes gastos e comparam com o seu próprio.

3. Realize uma revisão estruturada de todos os fatores que impulsionam as vendas (incluindo o valor da marca).

4. Avalie a disponibilidade da parcela dos dados de voz nos canais de marketing relativos (ou em qualquer medidas de proxy disponíveis).

5. Rastrear as medidas de saúde da marca para rastrear o valor da marca a longo prazo-ou usar pesquisas sindicalizadas como o monitor de equidade da marca global da marca Finance. Identifique todas as diferentes partes interessadas envolvidas nas decisões de investimento de marketing, seu nível de envolvimento e conhecimento e suas opiniões sobre o total e a divisão de gastos.
This step identifies what level of analysis or approach is possible and sets the business up for more advanced techniques later.

Management Scepticism and Support (Workshops and Interviews)

6. Identify all of the different stakeholders involved in marketing investment decisions, their level of involvement and knowledge and their views on total and split of spend.

7. Revise os benchmarks históricos do orçamento da empresa em comparação com os benchmarks do setor para identificar anomalias que surgem como resultado da gestão desarticulada.

8. Revise os objetivos de marketing da gestão e prepare um orçamento com base nesses objetivos para comparar com outros benchmarks.

9. Forneça algum treinamento básico para aqueles que precisam. Isso tende a ser particularmente necessário sobre o assunto de efeitos longos versus a curto prazo
do marketing.

10. Esta etapa identifica qual nível de análise será necessário para convencer todas as partes relevantes envolvidas na tomada de decisão.10. Tamanho da revisão e importância do orçamento de marketing em comparação com outros investimentos importantes da empresa e o custo da modelagem ou análise detalhada.

Análise de sofisticação e escala

11. Analise o nível de investimento dos concorrentes e sua parcela de voz em relação à sua, a fim de ver se você está à frente ou deve estar alcançando.

12. Calcule o valor médio das marcas em seu setor em relação ao valor da empresa (e ao valor da sua própria marca) para ver qual valor poderia ser obtido com um melhor marketing. Esta etapa identifica quanto retorno você pode sair na mesa como resultado de uma abordagem menos sofisticada para a análise de gastos com marketing. de

Together these steps help to define whether you stick with only using benchmarks to set budgets or you introduce more advanced techniques in order to squeeze as much value as possible from the investment.

Conclusion

It is important to conduct some form of Retorno do investimento Análise - se essa é uma matemática simples com suposições sensíveis ou técnicas estatísticas mais avançadas, uma maneira de entender o desempenho financeiro é essencial. Seja melhor usado em outros lugares. No caso em que análises mais avançadas não são realizadas, os dados devem ser preparados para dar a oportunidade de fazê -lo no futuro. Quando uma abordagem de análise está sendo conduzida, esse processo é necessário para identificar melhorias e atualizações para o modelo para modernizá -las e melhorá -las com novos fatos do mercado e da gestão. A famosa frase de John Wanamaker era que metade de seu investimento em publicidade é desperdiçada; Ele simplesmente não sabe qual metade. Esta questão não precisa mais causar mais noites de profissionais de marketing sem dormir. As ferramentas estão disponíveis, é hora de todos os profissionais de marketing usá -las.

This will help to make sure that you are investing sufficiently and in the correct channels in order to defend from competitors, support new products and services, maintain market share and build brand equity all the while not wasting budget that could be better used elsewhere.

The results of this process will likely be different at every cycle so it should be conducted each time a budget needs to be approved. In the case where more advanced analysis is not conducted, data should be prepared in order to give the opportunity to do so in the future. Where an analysis approach is being conducted this process is necessary to identify improvements and updates to the model to modernise and improve them with new facts from the market and management.

The budget process is one of the most important tasks for marketing teams and it deserves to be done with careful planning. John Wanamaker’s famous phrase was that half of his advertising investment is wasted; he just doesn’t know which half. This issue needs no longer cause marketers sleepless nights. The tools are available, it is just time for all marketers to use them.