CUBE

5 уровней зрелости компании по работе с маркетинговыми данными

Рынок уже научился собирать и анализировать маркетинговые данные. Но зрелость определяется не их объёмом — а тем, как бизнес принимает решения на их основе. Пока одни компании «ищут рабочие связки» в рекламных кабинетах, другие прогнозируют, оптимизируют и повышают ROI.

1. Данные рекламных кабинетов и платформ

Компания оценивает эффективность по данным рекламных платформ: расходам, кликам, конверсиям, CPA.

Типичная проблема: можно увидеть вклад отдельного канала, но не весь путь человека к покупке. В фокусе кабинетов остаются маркетинговые метрики, а их связь с бизнес-KPI не всегда понятна.

2. Сквозная аналитика и дашборды

Данные рекламных систем, сайта, коллтрекинга, CRM объединяются. Компания видит путь от рекламного контакта до заявки или продажи и может сравнивать каналы между собой.

Типичная проблема: система учитывает только те взаимодействия, которые удалось отследить. Влияние бренда, офлайн-рекламы, цен, дистрибуции и рыночной ситуации часто остаётся за пределами анализа.

Сквозная аналитика хорошо показывает, какому каналу досталась конверсия. Но не всегда объясняет, что стало её причиной.

3. Тесты инкрементальности

Геотесты, sales lift, brand lift и другие эксперименты помогают оценить эффект рекламных кампаний и отделить его от влияния сезонности, промо и уже существующего спроса.

Типичная проблема: эксперименты требуют времени, и их невозможно одновременно проводить для всех каналов, регионов и форматов. Сложно проверить синергию каналов и учесть большое число факторов.

4. Marketing Mix Models

MMM объединяет данные о продажах, медиа, ценах, промо, дистрибуции, сезонности, конкурентах и экономической ситуации. Модель помогает оценивать вклад каналов, отложенный эффект рекламы, точки насыщения и сценарии перераспределения бюджета.

Типичная проблема: модель строят редко и используют постфактум, а не для реального планирования. Из-за оторванности от бизнес-процессов теряется прогностическая ценность для оптимизации.

5. Цифровые двойники маркетинга

Компания переходит от анализа прошлого к сценарному планированию: моделирует, как разные бюджеты, медиамикс и рыночные условия повлияют на продажи и ROI. Предиктивные модели становятся частью регулярного процесс принятия решений.

На этом уровне клиенты CUBE используют предиктивный калькулятор и оптимизатор, чтобы за минуты сравнивать десятки сценариев и выбирать вариант с максимальным ROI.

Типичная проблема: сложно отказаться от архаичного подхода к управлению маркетингом. Софты, модели и платформы уже умеют работать на этом уровне, но не все CMO и маркетинговые команды готовы к этому.

🤜🫷🫸— прогнозируем и оптимизируем ROI и LTV

Вы знаете современных маскотов брендов?

Согласно исследованиям, почти четверть брендов из топ-100 рекламодателей используют маскотов, а 49% потребителей положительно относятся к участию маскотов в рекламе. Количество персонажей растёт — за последние 2 года мы обнаружили не менее 29 новых запусков.

По мнению компаний, маскоты помогают создать эмоциональную связь с аудиторией, выделиться на фоне конкурентов и привлечь внимание к бренду.

⚡️Давайте проведём пятничный мини-эксперимент. Мы вам 6 картинков с маскотами, а вы попробуйте угадать — к какому бренду они относятся.

↓опрос загрузится ниже в течение 2-3 минут

Продолжаем кейсы по Brand Health Tracking

В этот раз — международный опыт проведения исследования. Рассказываем, как измерили здоровье бренда в России, Беларуси, Казахстане и Узбекистане. И насколько разными получились факторы выбора напольных покрытий.

Результаты BHT легли в основу стратегического планирования бренда.

🤜🫷🫸— канал про стратегии в маркетинге и цифровых двойников бизнеса

Наши «любимые» кейсы — те, о которых нельзя рассказывать

Ловите пятничный NDA-кейс с NDA-клиентом из ритейла, где цифровой двойник бизнеса нашёл медиамикс, чтобы при том же бюджете получить NDA NDA NDA больше маржи.

🤜🫷🫸— ваш результат покажем вам. Остальным — как договоримся