Google rapporterar tillväxt. Meta rapporterar tillväxt. Programmatic rapporterar tillväxt. Lägg ihop det och siffrorna stämmer sällan med försäljningssiffrorna längst ner på sidan.
Vem sa att just den kanalen drev din försäljning? Kanalen själv.
Varje plattform i din mix rapporterar att den drev försäljning. Alla kan inte ha rätt, och orsaken är inte oärlighet. Varje plattform ser bara de kunder den själv har haft kontakt med. Om någon ser din utomhusannons på måndagen, ett tv-inslag på onsdagen och sedan söker på ditt varumärke på fredagen, är det sökningen som registrerar försäljningen. Allt som hände innan är osynligt inifrån den rapporten, så sökningen räknar försäljningen som sin egen, eftersom det är så data ser ut därifrån. Gör om det över fem eller sex plattformar och var och en av dem gör anspråk på en andel av samma köp.
Plattformar är inte kanaler
Brand protection och generic search är ett bra exempel. Samma leverantör, samma gränssnitt, ofta samma rapport, men två helt olika uppgifter. Generic search når människor som söker en lösning och ännu inte söker efter dig. Brand protection försvarar termer som du i de flesta fall hade vunnit ändå. Rapporterade tillsammans jämnas de ut till en enda stark siffra. Separerade gör den ena ett verkligt arbete medan den andra köper tillbaka trafik du redan hade. De beter sig olika, och bör därför budgeteras olika.
Vad detta gör med en budget
Plattformarna som rapporterar dina resultat har ett kommersiellt intresse av att de resultaten ser bra ut. Det gör dem inte oärliga. Det gör dem till fel källa för ett beslut om var pengarna ska läggas härnäst. Effekten är tyst men konsekvent: budgeten glider mot de kanaler som rapporterar bra snarare än de kanaler som presterar bra, och över ett år växer den skillnaden.
Mät utifrån
Alternativet är enkelt i princip och svårt i praktiken. Mät alla kanaler samtidigt, med en metod som inte tillhör någon av dem. Det är vad DIVE gör. Oberoende ekonometri och kvantitativ matematik, förfinad under 25 år, med multilinjär regression, Bayesiansk modellering och rigorös statistisk validering. Varje kanal placeras på samma skala, så att prestationen jämförs på lika villkor i stället för mot varje plattforms egen resultatrapport.
Så förändrar CADI arbetssättet
Historiskt har detta varit långsamt. Att samla in och stämma av data från plattformar, byråer och säljsystem kunde ta veckor innan någon modellering ens påbörjades. Den förberedelsen var en tung del av arbetet, och det är där en stor del av kostnaden har legat.
CADI är DIVE’s egna beprövade modeller inbyggda i AI, i två delar. Data Engine läser fragmenterade underlag och förenar dem till en enda analysfärdig struktur. Analysis Engine omvandlar det till beslutsunderlag du kan stå för. AI används i specifika steg, inte genom hela metoden, så den modelleringsmässiga disciplinen är oförändrad. Det som förändras är tiden: förberedelser som tog månader tar nu dagar. Vilket gör en DIVE-analys snabbare och mer kostnadseffektiv än någonsin.
Det faktiska resultatet är att oberoende mätning slutar vara en stor investering som görs en gång och reserveras för de största annonsörerna. Det blir något du kan genomföra mer regelbundet, och maximera din ROI över tid.
Inte AI i stället för analytisk expertis. AI multiplicerat med den.
Upplev det med er egen data. En genomgång täcker metoden, resultaten och hur det skulle se ut för ditt varumärke. Boka en genomgång här!
