ROI nije jedan broj: Kako povezati metrike, modele i zdrav razum u marketingu

Goran Peremin
ROI nije jedan broj
ROI nije jedan broj: Kako povezati metrike, modele i zdrav razum u marketingu Goran Peremin

Uvod: Marketing ROI – sveti gral ili mit?
Ah, ROI. Magični broj koji menadžeri žele, a marketinški timovi mrze. Svi pričaju o njemu, ali rijetko tko zna što zapravo znači. Je li ROI samo još jedan broj u Excelu ili je to priča o tome kako cijeli marketing orkestar svira zajedno? Vrijeme je da razbijemo mitove, spojimo znanost i zdrav razum – i to bez dosadnih tablica.

1. Marketing je luda kuća metrika

Imate svijest o brendu, prodaju, klikove, lajkove, recenzije... Sve to zvuči kao reality show u kojem svatko vuče na svoju stranu. Problem? Svi ti brojevi često nemaju veze jedan s drugim koliko i prosječan reality show ima s Oscarima.
Hanssens (2014) pokazuje kako ekonometrika pomaže povezati uzroke i posljedice – tko je kriv kad prodaja padne, a svi tvrde da su dali sve od sebe.

2. ROI nije broj. On je orkestar.

Svaka metrika je instrument. Ako ne znaš povezati melodiju između ponašanja kupaca, stavova i novčanih tokova – završit ćeš s kaosom. Rust et al. (2004) upozoravaju: fokus na ROI bez konteksta vodi do loših odluka. ROI nije samo profit podijeljen s troškom, već i priča o tome što se događa kad pomakneš jedan dio marketinškog miksa.

3. Eksperimenti su ključni, osim kad su skupi i strašni

Svi vole eksperimentirati – dok ne treba nekome uzeti budžet. Ariely brutalno iskreno piše zašto kompanije ne vole eksperimente: strah, inercija, politika. Rješenje? Počni s malim testovima, pokaži rezultate, pa tek onda traži veći budžet.

4. Efektivnost vs. Efikasnost: Kratkoročno i dugoročno

ROI je super za pokazati efikasnost ("koliko smo zaradili za svaki euro"), ali često zanemaruje efektivnost ("što smo izgradili za budućnost?"). Hanssens (2015) nudi empirijske generalizacije koje pokazuju kako različiti kanali djeluju na prodaju – i zašto ne smiješ gledati samo kratkoročne rezultate.

5. Prediktivni modeli i analitika: Python, Bayesian i dashboardi

Dosta je nagađanja. Vrijeme je za modele!

  • Ekonometrika (Hanssens, 2014): koristi regresije i modele za procjenu utjecaja svakog kanala.
  • Dashboardi (Pauwels, 2014): sve metrike na jednom mjestu, vizualno i jasno. Nema više izgubljenih podataka po silosima.
  • Primjeri u Pythonu: Random Forest za predikciju ROI-ja, Bayesian analiza za procjenu rizika – jer marketing nije egzaktna znanost, ali može biti blizu.

6. Vizualizacije: Jer nitko ne želi čitati vaše Excel tablice

Menadžeri žele heatmap, funnel, graf. Ne tablicu od 20 redova. Prikaži gdje je problem (crveno), gdje je prilika (zeleno) – i svi će te slušati.
Pauwels (2014) ističe da su dashboardi ključ za pretvaranje podataka u akciju4.

7. Poveži metrike u lanac: Od svijesti do lojalnosti

Svaka metrika je karika u lancu:

  • Awareness → Engagement → Consideration → Conversion → Retention
    Ako preskočiš jedan korak, lanac puca. Dashboard pomaže da vidiš gdje gubiš korisnike i što treba popraviti.

8. Akcija: Testiraj, automatiziraj, usavršavaj

Postavi lanac, automatiziraj izvještavanje, svaki mjesec analiziraj gdje curiš korisnike ili novac. Marketing nije statičan – stalno se mijenja, baš kao i dobar rock koncert.

Zaključak: ROI kao rock koncert

Ako gledaš samo svoj kutak – digitalni klik, offline kampanju ili Excel formulu – možda je vrijeme da sviraš solo. Marketing ROI je za timske igrače koji razumiju širu sliku.
ROI nije broj; to je priča. Ispričaj je dobro, koristi modele, dashboarde i zdrav razum – i postani maestro svog marketing orkestra.

Dodatno čitanje za marketing štrebere

  • Hanssens, Dominique M. (2014). Econometric Models.
  • Hanssens, Dominique M. (2015). Empirical Generalizations About Marketing Impact, 2nd Edition.
  • Rust, Roland T., et al. (2004). Measuring Marketing Productivity: Current Knowledge and Future Directions.
  • Pauwels, Koen (2014). It’s Not the Size of the Data-It’s How You Use It: Smarter Marketing with Analytics and Dashboards.