CZ 
SK 
EN 
Analytika
Tvorba e-shopu
Časopisy a brožury 
Využití kauzální statistiky v marketingu: Klíč k lepšímu vyhodnocování kampaní
Při vyhodnocování marketingových akcí či aktivit volíme často tradiční metriky, jako jsou počty konverzí, průměrná hodnota objednávky, PNO, konverzní poměr nebo CPC.
Tyto ukazatele jsou užitečné, ale neodpovídají na klíčovou otázku: Způsobila naše kampaň skutečně nárůst prodejů, nebo by k němu došlo i bez ní? A tady právě přichází na řadu kauzální statistika.
Co je kauzální statistika a jak ji využít v marketingu?
Kauzální statistika se zaměřuje na určení skutečné příčinné souvislosti mezi dvěma jevy. Zatímco klasická analytika sleduje korelace (např. “Zvýšili jsme rozpočet a vzrostl počet konverzí?”), kauzální statistika se ptá:
“Byl by počet konverzí stejný i bez zvýšení rozpočtu?”
V marketingu ji lze využít k efektivnějšímu rozhodování při optimalizaci kampaní, a to pomocí metod jako:
- A/B testování – porovnáváme dvě verze reklamy nebo webu na dvou podobných skupinách uživatelů.
- Náhodně kontrolované experimenty (RCTs) – zajišťují, že rozdíly mezi skupinami jsou způsobené pouze testovaným faktorem.
- Difference-in-Differences (DiD) – sleduje rozdíl v dopadu před a po intervenci mezi dvěma skupinami.
- Propensity Score Matching (PSM) – přiřazuje podobné jednotlivce mezi testovací a
kontrolní skupinou, aby se eliminoval vliv rušivých proměných.
Proč je kauzální statistika v marketingu nezbytná?
V marketingu se běžně setkáváme s mylnými interpretacemi dat. Například pokud po spuštění reklamní kampaně vidíme nárůst prodejů, předpokládáme, že je to její důsledek. Ovšem mohla se změnit sezónnost, mohlo přibýt nové publikum nebo došlo ke změně ceny konkurence.
Díky kauzální analýze dokážeme:
Odhalit skutečný dopad kampaně
nejen korelaci, ale příčinnou souvislost.
Lépe alokovat rozpočet
investovat pouze do kampaní, které opravdu fungují.
Minimalizovat zkreslení
odstranět faktory, které mohou uměle nafukovat nebo podhodnocovat výsledky.
Reálný příklad
A abychom nezůstali jen u teorie, tady je jeden příklad:
U klienta Dobré knihy, pro kterého spravujeme výkonnostní nástroje i e-mailový marketing, jsme použili kauzální statistiku pro vyhodnocení kampaně, která měla za cíl zvýšit přísun nových, jedinečných nakupujících na webu.
Ačkoliv v pozorovacím období jak mezi týdenně, tak meziročně vzrostly tržby e-shopu, zvýšil se konverzí poměr a zvýšil se i počet návštěv, kampaň neměla signifikantní vliv na nárůst nových nakupujících na e-shopu. Díky využití kauzální statistiky jsme byli schopni určit, kolik nových zákazníků by přišlo, i kdybychom danou kampaň nespustili a přičíst nárůst nových uživatelů spíše vnějším vlivům.
Zajímá vás k tomuto tématu více? Rádi s vámi probereme váš konkrétní případ a poradíme. Ozvěte se nám!
Autor článku:
Vojtěch Nekoranec
PromoGEN
GENerujeme úspěch.
