Armin Kakas di Revology Analytics su come gestire il budget di marketing per migliorare il ROI

Originario dell’Europa dell’Est, ho completato la laurea e i corsi di specializzazione negli Stati Uniti, con diversi anni di studi post-laurea in AI e Machine Learning.

Dopo diversi anni come executive nell’analisi dei dati, ho avviato una società di consulenza specializzata, aiutando le aziende a costruire capacità interne nelle tre aree della Revenue Growth Analytics: Margin Analytics & Optimization, Sales & Customer Growth Analytics e Promotion Effectiveness & Optimization.

Quali sono tre punti di forza, competenze o caratteristiche che ti hanno aiutato a raggiungere questo livello nella tua carriera? Come possono gli altri sviluppare attivamente queste aree in sé stessi? 

Le tre cose che ho coltivato attivamente nella mia carriera sono state la competenza funzionale, la curiosità intellettuale e la collaborazione. 

All’università mi sono appassionato ai corsi quantitativi (all’epoca chiamati “Decision Analysis”) che oggi si avvicinano alle classi di Statistica Aziendale o Data Science di base. Da quando ho conseguito il mio MBA, ho trascorso molto tempo ad arricchire le mie competenze e a colmare il divario tra business, AI e Machine Learning. 

Ho capito subito che se fossi riuscito a sviluppare una competenza in un ambito analitico per cui ho una predisposizione e che è molto richiesto, sarei sempre stato competitivo nel mio percorso. E per avere successo nell’analisi dei dati, bisogna avere la curiosità intellettuale di comprendere il problema, sviluppare empatia con gli stakeholder e costruire soluzioni in modo altamente collaborativo. 

L’analisi dei dati è una delle funzioni in costante evoluzione, con strumenti e tecniche che un tempo costavano milioni da implementare e che ora possono essere adottati in una frazione del tempo e del costo. Quindi chi aspira a ruoli di rilievo (e chi già li copre) in quest’area deve puntare fortemente sull’apprendimento continuo, soprattutto nella costruzione di soluzioni pragmatiche e facili da usare, che siano allineate allo stato di maturità e al ritmo operativo dell’azienda.

Quali fattori consideri quando distribuisci il budget di marketing tra diversi canali e tattiche?

Visto il mio background molto quantitativo, affronto il tema dell’ottimizzazione del budget marketing come un esercizio analitico. 

La maggior parte delle aziende dovrebbe valutare l’impatto delle proprie spese marketing tramite il Marketing Mix Modeling (MMM) e, se possibile, integrarlo con la Multi-Touch Attribution (MTA).

I fattori principali che prendo in considerazione quando decido come suddividere il budget sono:

1. ROI storici (Ricavi Incrementali o Margine Lordo $, divisi per la spesa marketing). Osservo i ROI storici per canale (ad es. Google), sotto-canale (ad es. Youtube) e talvolta per le principali campagne. MMM e MTA sono vie valide per misurare i ROI, la prima soluzione è preferibile per gli effetti di lungo termine, la seconda per misurare con maggiore precisione gli impatti. 

2. Tassi di saturazione stimati dei canali. Combinando la saturazione con il ROI marketing, riesco a individuare i canali da ridurre (ROI basso e saturazione elevata) rispetto a quelli su cui accelerare gli investimenti (ROI alto e saturazione bassa).

3. Per business che lavorano su base membri, abbonati o non profit, vanno analizzati anche elementi come CLV:CAC (Customer Lifetime Value vs. Costi di Acquisizione Cliente) e cifre di Pareggio Marketing (ossia, quanto tempo occorre—tipicamente mesi o anni—per recuperare l’investimento marketing).

4. Altri aspetti come analisi delle coorti per canale di acquisizione e analisi demografica/di mercato rivestono inoltre un ruolo cruciale nel determinare come riallocare i budget. Ad esempio, potremmo notare che i tassi di fidelizzazione per le coorti di clienti più giovani nel tempo sono sostanzialmente peggiori per un canale rispetto a un altro. Supponiamo che gli esperti del settore prevedano che queste coorti più giovani guideranno la maggior parte dell'espansione del mio settore nei prossimi cinque anni: dovrei quindi dare priorità al canale più efficace nell'acquisire e mantenere quella coorte.

Secondo te, quali sono alcuni errori comuni che i marketer commettono nella gestione dei loro budget? Come possono essere evitati?

Dalla mia esperienza, tre cose sono principalmente l'antidoto per una gestione del marketing efficace e guidata dai dati:

1. Politiche interne: troppo spesso vediamo organizzazioni marketing che operano a compartimenti stagni, ciascuna con la propria agenda e la propria interpretazione dell'impatto delle attività di marketing svolte. La maggior parte delle aziende potrebbe trarre maggior vantaggio se i propri gruppi di marketing fossero organizzati attorno alle coorti o ai segmenti di clienti, con ogni coorte supportata da sforzi di marketing integrati e olistici.

2. Folklore delle vendite e del marketing: questo non è un problema unico del marketing – le credenze aziendali infondate colpiscono molte funzioni. Ma spesso vedo dirigenti legati a convinzioni non empiriche che sono false o non più valide nel nuovo contesto. Prendere decisioni senza basarsi su dati accurati e completi può portare a una cattiva allocazione delle risorse e a occasioni di vendita perse. 

3. Mancanza di capacità analitiche interne: in un recente sondaggio che abbiamo commissionato a oltre 100 leader commerciali, il 67% non conosceva il ritorno sugli investimenti delle proprie attività di marketing. Questo è particolarmente vero nei contesti B2B e specialmente per il segmento mid-market ($10MM-1B di fatturato). Anche le aziende che hanno una buona comprensione del proprio ROI marketing nella maggior parte dei casi dipendono troppo da fornitori specializzati e agenzie per le loro analisi fondamentali. Non posso sottolineare abbastanza l'importanza di un gruppo interno di analytics marketing snello ma altamente efficace, composto da risorse di data engineering, analytics e data science. Viviamo in un mondo di analytics democratizzate e la maggior parte delle capacità di analisi marketing (dal descrittivo al predittivo) dovrebbe essere sviluppata e mantenuta internamente.

Quando allocano il budget, come si può trovare un equilibrio tra obiettivi di marketing a breve termine e iniziative di brand building a lungo termine?

Questa è una sfida continua nella maggior parte delle aziende con cui ho esperienza (prevalentemente B2B, alcune B2C). Le aziende devono comprendere l'impatto delle proprie attività di marketing (cioè performance rispetto al budget – sia in termini di ricavi che spese) all’interno dell’anno fiscale (fino alla settimana/mese/trimestre). Ma devono anche sviluppare un’intuizione guidata dai dati sull’impatto medio-lungo termine degli investimenti di marketing. 

La maggior parte delle aziende B2C dispone di metodi di attribuzione discreti – principalmente tramite fornitori e agenzie pubblicitarie (il B2B ha maggiori difficoltà in quest’ambito). Quello che manca però a molte aziende è la comprensione dell’impatto della costruzione del marchio a lungo termine dei propri investimenti di marketing. È qui che entrano in gioco tecniche come il Marketing Mix Modeling (MMM). 

Il Marketing Mix Modeling (MMM) sta vivendo una rinascita, grazie alla democratizzazione delle analytics e alla lenta scomparsa dei cookie di terze parti che rende l’attribuzione sempre più difficile. 

Con il MMM, oltre a comprendere il ROI di ciascun canale marketing e ottimizzare la ripartizione del budget per i periodi futuri, possiamo anche valutare l’impatto della spesa marketing su indicatori come il Net Promoter Score (NPS) o i punteggi di fedeltà dei clienti.

Giro di domande a raffica

Qual è il più grande spreco di denaro nel marketing? Mala allocazione delle risorse dovuta a compartimenti stagni tra i canali e mancanza di decisioni guidate dai dati.

Se dovessi investire tutto il tuo denaro in una sola tattica, quale sceglieresti? Investirei in un team di analytics marketing forte per supportare strategie guidate dai dati.

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Quale prodotto, strumento o servizio vorresti che esistesse? Una piattaforma accessibile ed economicamente sostenibile, universalmente compatibile, che colleghi tutte le fonti di dati marketing offline e digitali per insight fluidi e ottimizzazione delle audience.

Per chi si trova in fase di start-up o ha budget limitati, quali tattiche consiglieresti per ottenere il maggior ritorno e la crescita più rapida?

Concentrati sulla conoscenza della tua base clienti, inclusi profili demografici, trend di retention, profittabilità e valori di ciclo di vita se disponibili. Comprendi i profili dei clienti ideali e focalizzati su quel segmento. Individua quali canali e mezzi garantiscono il miglior equilibrio tra scala e ROI marketing e investi con decisione lì. 

In secondo luogo, investite in un forte data scientist per il marketing: una figura ibrida tra data engineer, esperto di visualizzazione dei dati e modellizzazione predittiva, con una solida conoscenza del settore vendite e marketing. Se il budget è limitato, avere una risorsa analitica di grande livello ripagherà sempre nel tempo.

Come collabori con altri reparti all’interno della tua organizzazione, come vendite o finanza, per garantire allineamento e massimizzare il ROI degli investimenti di marketing?

La collaborazione interdipartimentale è fondamentale per una gestione efficace della crescita dei ricavi, e il marketing non fa eccezione. Comunicazione costante, metriche di performance condivise (es. Ricavi, Margine Lordo $ e obiettivi NPS) e sessioni di pianificazione altamente collaborative devono far parte della formula vincente. 

Troppo spesso la Finanza si lamenta perché Vendite e Marketing non riescono a quantificare il ritorno della spesa promozionale e marketing. Allo stesso modo, Vendite e Marketing lamentano che la Finanza limita fortemente la loro capacità di aumentare la quota di mercato o migliorare la posizione del brand. 

In realtà, questi tre team *dovrebbero* puntare agli stessi obiettivi comuni: maggiori ricavi e profitti, clienti più soddisfatti e fedeli che restano più a lungo con noi.

Che consigli hai per ottenere il consenso del CEO e degli altri membri della C-Suite quando richiedi budget aggiuntivi per nuovi progetti o tattiche?

Il mio consiglio è semplice: dimostrate il ROI dell’investimento di marketing aggiuntivo e collegatelo agli obiettivi strategici dell’azienda. 

Inoltre, è fondamentale evidenziare il costo opportunità di non svolgere questi progetti incrementali. La maggior parte dei CEO con cui ho interagito è molto quantitativa, si interessa profondamente agli obiettivi trimestrali e strategici ed è disposta ad aprire il portafoglio aziendale se la richiesta si basa su dati reali validati da team cross-funzionali, incluso quello Finance.

Ci piacerebbe sapere: quale software di marketing nel tuo stack tecnologico ritieni sia l’investimento più valido?

In base al livello di maturità analitica e di marketing della vostra azienda, consiglio alcune cose chiave da seguire in ordine di spesa/sforzo (dal più basso al più alto):

1. Assumete solide risorse di marketing analytics, compreso l’ingegneria dei dati, e mettete in ordine i vostri dati. Questo significa creare un data warehouse dedicato al marketing nel cloud (AWS, GCP, Azure).

2. Sviluppate o affidate all’esterno le competenze di Marketing Mix Modeling. Consiglio di costruire questa capacità internamente, visto che oggi diversi tool open source possono soddisfare in modo "abbastanza buono" la valutazione del ritorno degli investimenti in marketing (MMM). 

3. Sviluppate o affidate all’esterno le capacità di Multi-Touch Attribution (MTA). Una funzione solida di MTA è ideale per ottimizzare la spesa di marketing, specialmente se fate marketing omnicanale (digitale + offline). Consiglio sempre alle aziende di sviluppare questa funzione internamente (con il supporto di consulenti o specialisti) e assumere le giuste risorse per mantenerla. Tuttavia, ci sono diversi fornitori competenti che possono gestire la MTA per le aziende.

4. Pianificate le basi di una roadmap pluriennale che includa una Customer Data Platform. Questo è particolarmente cruciale per le aziende B2C guidate dal marketing (ad esempio enti no profit, SaaS, DTC). Un buon CDP aiuta a ottimizzare la maggior parte delle aree di customer e marketing analytics, permette personalizzazione real-time, aiuta a valutare e ottimizzare i customer journey e a creare nuovi pubblici. Implementare un CDP richiede un budget considerevole e molta dedizione, quindi lo consiglio alle aziende con ricavi superiori a ~ $100MM oppure a startup SaaS/DTC ben finanziate per cui la roadmap digitale lo rende necessario.

In base alla tua esperienza e ai tuoi successi, quali sono le cinque cose che chi guida il marketing dovrebbe fare per migliorare il ROI delle attività di marketing?

1. Crea un Data Warehouse di Marketing su Misura: Realizza un data warehouse dedicato e progettato per le esigenze di marketing, così da ottimizzare gestione e insight dei dati.
2. Costruisci un Team Analitico Interno: Sviluppa un team interno dedicato all’analisi del marketing omnicanale.
3. Applica Tecniche Complete di ROI: Sfrutta Marketing Mix Modeling e Multi-Touch Attribution per valutazioni di efficacia a lungo e a breve termine.
4. Conosci i Tuoi Clienti: Profila a fondo i tuoi clienti per indirizzare e investire nei segmenti redditizi e in crescita.
5. Favorisci la Collaborazione: Assicurati che i principali team cross-funzionali siano allineati ed elimina i silos del marketing.

Infine, se potessi ispirare un movimento che porterebbe benefici al maggior numero di persone possibile, quale sarebbe? 

Se dovessi ispirare un movimento, ruoterebbe attorno al concetto di "Outcome Based Analytics" (OBA). Questo approccio può trasformare non solo le aziende, ma la società nel suo insieme.

Abbiamo vissuto in un'epoca di crescente ubiquità dei dati e spesso ci lasciamo affascinare dalla sofisticazione degli algoritmi, da modelli complessi e dal prossimo grande trend tecnologico. Sebbene queste tendenze siano senza dubbio significative, voglio riportare l'attenzione sull'importanza di ottenere risultati misurabili e concreti dai nostri sforzi e investimenti in analytics. 

Il movimento OBA sottolinea che le soluzioni non devono essere perfette; devono essere "abbastanza buone" (80-90% del valore totale realizzabile), operative e implementate in modo coerente con il ritmo operativo dei team. Questo democratizzerà l'analisi dei dati e porterà a decisioni più economiche, migliori e più rapide, rendendo le aziende più agili e adattabili.

Qual è il modo migliore per i nostri lettori di continuare a seguirti online?

Ho una newsletter quindicinale su Revenue Growth Analytics accessibile qui, oltre a webinar mensili o bimestrali su temi di Commercial Analytics (l'ultimo webinar era sulla realizzazione interna del Marketing Mix Modeling). Il mio lavoro viene spesso pubblicato anche su LinkedIn (cerca gli hashtag #outcome_based_analytics o #revenue_growth_analytics).

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