.png)
Mainonnan monetisointi tuottaa enemmän dataa kuin koskaan aiemmin. Suorien kampanjoiden, SSP:iden, PMP-sopimusten, diilien ja ohjelmallisen mainonnan eri kanavien ansiosta julkaisijoilla on käytössään valtava määrä tietoa mainosliiketoiminnastaan. Silti moniin tärkeisiin kysymyksiin on yllättävän vaikea löytää vastauksia. Kuinka paljon tuloja tuli suorista kampanjoista viime kuussa? Mikä SSP kasvaa nopeimmin? Mitkä mainostajat ovat lisänneet investointejaan? Mitkä mainosformaatit tarjoavat suurimman kasvupotentiaalin?
Tarvittava data on yleensä jo olemassa. Ongelmana on, että se on hajallaan eri järjestelmissä, määritelty eri tavoin ja usein vaikeasti saatavilla niille, jotka sitä tarvitsevat. Samaan aikaan liiketoiminta ei odota. Myyntimahdollisuuksiin, tulonlaskuihin ja optimointitarpeisiin pitäisi pystyä reagoimaan nopeasti. Kun vastaukset löytyvät liian hitaasti, liiketoiminta kärsii.
Miksi data ei muutu päätöksiksi?
Haasteena on, että data sijaitsee useissa eri järjestelmissä, jotka käyttävät omia mittareitaan, raportointimallejaan ja datamääritelmiään. Jo kahden datalähteen välillä voi olla eroja siinä, miten samoja tunnuslukuja määritellään ja raportoidaan. Jopa näennäisesti samanlaiset luvut voivat tarkoittaa eri asioita. Onko impressio todella sama kaikissa järjestelmissä? Entä tulot tai täyttöaste? Tämän vuoksi datan yhdistäminen ei ole pelkkää raporttien kokoamista yhteen näkymään. Ennen kuin dataa voidaan hyödyntää päätöksenteossa, se täytyy harmonisoida niin, että samat mittarit tarkoittavat samaa asiaa riippumatta niiden lähteestä. Vasta silloin dataa voidaan käyttää luotettavana päätöksenteon pohjana.
Moni julkaisija ajattelee, että työ on tehty, kun integraatiot on rakennettu. Käytännössä tämä on vasta alku. Yhden tai kahden datalähteen yhdistäminen on usein melko suoraviivaista, mutta kun raportointiin tuodaan kymmeniä eri lähteitä, työn määrä kasvaa nopeasti. Datalähteet muuttuvat, uusia mittareita otetaan käyttöön ja raportointikäytännöt kehittyvät jatkuvasti. Mitä enemmän datalähteitä raportointiin tuodaan, sitä enemmän tarvitaan ylläpitoa, laadunvarmistusta ja jatkuvaa kehitystyötä. Tämä työ jää usein loppukäyttäjälle näkymättömäksi, vaikka juuri sen ansiosta raportointiin voidaan luottaa myös pitkällä aikavälillä.
Data ei tuota arvoa, jos sitä ei saada käyttöön
Vaikka data olisi kerätty, harmonisoitu ja tallennettu, siitä ei ole hyötyä, jos oikeat ihmiset eivät pääse käsiksi siihen. Monissa organisaatioissa mainostulodata on edelleen pienen teknisen käyttäjäryhmän hallinnassa. Jos myyjä, asiakkuuspäällikkö tai monetisoinnista vastaava henkilö tarvitsee vastauksen kysymykseen, hänen on usein pyydettävä raporttia tai odotettava data-asiantuntijan apua. Tämä hidastaa prosessia ja luo pullonkauloja organisaatioon.
Suurin kustannus ei ole raportin kokoamiseen käytetty aika. Piilokustannus on optimointi, jota ei tehty. Se on tulonlasku, johon ei reagoitu ajoissa. Se on uusi mahdollisuus, joka jäi tunnistamatta. Kokeneet AdOps-, RevOps- ja myyntitiimit tuottavat eniten arvoa silloin, kun ne voivat käyttää aikaansa optimointiin ja päätöksentekoon raporttien sijaan.
Todellinen tavoite: datasta päätöksiä
Mainostulodatan keskittäminen ei ole itseisarvo. Sen tarkoitus on mahdollistaa parempia liiketoimintapäätöksiä. Raportti, joka kertoo mainostulojen laskeneen 10 prosenttia, ei vielä ratkaise mitään. Arvo syntyy vasta silloin, kun ymmärretään, miksi näin tapahtui, mihin inventaariin vaikutus kohdistui ja mitä seuraavaksi pitäisi tehdä.
Hajallaan olevan datan todellinen kustannus ei ole pelkästään sen ylläpitoon käytetty työ, vaan myös ne mahdollisuudet, jotka jäävät tunnistamatta, ja ne päätökset, jotka tehdään liian myöhään. Julkaisijoiden monetisointistrategioiden monipuolistuessa menestyjiä ovat ne, jotka pystyvät muuttamaan luotettavan datan päätöksiksi ja päätökset toimenpiteiksi tarpeeksi nopeasti. Siksi keskitetty, harmonisoitu ja kaikkien tiimien saavutettavissa oleva mainostulodata ei ole enää pelkkä operatiivinen parannus. Se on kilpailuetu.
Relevant Digitalilla rakensimme Relevant Yieldin Ad Revenue Insightsin juuri tätä varten. Yli 80 datalähdeintegraation avulla hajallaan oleva mainostulodata voidaan harmonisoida ja yhdistää yhdeksi näkymäksi, jolloin tiimit voivat käyttää vähemmän aikaa tiedon keräämiseen ja enemmän aikaa sen hyödyntämiseen. Relevant AI vie datan hyödyntämisen vielä askeleen pidemmälle. Sen sijaan, että käyttäjät etsisivät vastauksia raporteista, he voivat kysyä niitä suoraan avustajalta luonnollisella kielellä. Näin data muuttuu nopeammin oivalluksiksi ja oivallukset konkreettisiksi toimenpiteiksi.