ROI Media Sosial: Bagaimana Mengukur Pemasaran Sosial Anda: Penguji Media Sosial

Ingin meningkatkan laba atas investasi (ROI) pemasaran media sosial Anda? Apakah Anda mengukur hal yang benar?

Untuk menjelajahi semua yang perlu Anda ketahui tentang mengukur ROI, saya mewawancarai Christopher Penn di Podcast Pemasaran Media Sosial.

Christopher adalah kepala ilmuwan data di Trust Insights. Dia juga membawakan podcast In-Ear Insights. Buku terbarunya adalah AI Untuk Pemasar.

Christopher menjelaskan bagaimana ROI berbeda dengan laba atas belanja iklan (ROAS) dan membagikan cara menghitung ROI dengan benar.

Dengarkan Podcast Sekarang

Artikel ini bersumber dari Podcast Pemasaran Media Sosial, podcast pemasaran teratas. Dengarkan atau berlangganan di bawah.

Berlangganan dimana: Apple Podcast | Google Podcasts | Spotify | RSS

Gulir ke akhir artikel untuk tautan ke sumber daya penting yang disebutkan dalam episode ini.

Apa ROI Pemasaran dan Mengapa Sulit untuk Dilacak?

Banyak orang — terutama eksekutif — cenderung menggunakan ROI sebagai istilah umum untuk "hasil", yang tidak akurat. ROI adalah persamaan matematika finansial: uang yang Anda peroleh, dikurangi apa yang Anda belanjakan untuk mendapatkan uang itu, dibagi dengan jumlah yang Anda belanjakan. Di AS, ini dinyatakan dalam dolar, dan hasilnya biasanya dalam persentase. Katakanlah Anda membelanjakan $ 5.000 dan Anda mendapatkan $ 10.000; (10000 - 5000) / 5000 = 1, atau 100% ROI. Untuk setiap dolar yang Anda masukkan, dua dolar keluar.

ROI sulit dipahami dan dilacak oleh pemasar karena beberapa alasan. Pertama, pemasar tidak melakukan pekerjaan yang baik dalam memahami apa yang telah mereka belanjakan. Dan kedua, pemasar tidak melakukan pekerjaan yang baik dalam memahami apa yang mereka peroleh dan bagaimana pekerjaan mereka membantu perusahaan menghasilkan uang.

Perhitungannya terdengar sederhana tetapi menjadi kacau ketika Anda memikirkan apa yang masuk ke semua bagian persamaan itu.

Apa yang Dicakup oleh Komponen Spent?

Ketika pemasar memikirkan pemasaran media sosial, mereka cenderung memikirkan pengeluaran dolar langsung: iklan Facebook, iklan Google, iklan Twitter, iklan Instagram, dan sebagainya. Tapi apa lagi yang masuk ke pemasaran?

Spend adalah web yang sangat kusut: akses internet, biaya hosting, biaya software, situs web, kantor, listrik, karyawan — semua ini digunakan untuk belanja. Setiap menit seorang karyawan melakukan sesuatu di media sosial adalah biaya peluang karena karyawan tersebut dapat melakukan hal lain.

Tanyakan kepada seseorang dari departemen keuangan tentang apa yang dibelanjakan untuk pemasaran, dan kemudian tentang apa yang dibelanjakan media sosial untuk biaya keras dan dolar lunak itu. Itu setengah dari gambaran dan bagian itu saja membutuhkan beberapa penelitian untuk diuraikan.

Apa yang Mencakup Komponen yang Diperoleh?

Apa yang didapat dari pemasaran? Di sinilah segalanya berjalan lancar bagi sebagian besar pemasar. Banyak pemasar tidak tahu berapa banyak pendapatan yang mereka bantu peroleh untuk perusahaan karena kurangnya pemahaman, kurangnya data, dan kurangnya informasi tentang atribusi yang tepat.

Jika Anda tidak tahu apa yang Anda peroleh dan tidak tahu apa yang Anda belanjakan, Anda tidak dapat menghitung ROI. Sebaliknya, pemasar cenderung default ke sesuatu yang jauh lebih sederhana seperti laba atas belanja iklan (ROAS), yang merupakan formula yang sama sekali berbeda. Orang cenderung menggabungkan ROI dan ROAS. Begitu pula, ketika para eksekutif bertanya tentang ROI pada pemasaran mereka, mereka sering kali hanya mencari berapa banyak prospek yang dihasilkan. Itu bukan ROI; itulah hasil.

ROI Membutuhkan Sasaran Moneter

ROI penting saat Anda berada dalam lingkungan bisnis yang stabil. Anda tidak selalu bertujuan untuk berkembang dan Anda tidak mencoba melakukan sesuatu yang gila. Efisiensi adalah hal terpenting. Anda mungkin memiliki sumber daya yang terbatas dan Anda ingin tahu di mana Anda bisa mendapatkan hasil maksimal untuk uang Anda.

ROI selalu merupakan metrik komparatif. Untuk mengatakan bahwa ROI iklan Facebook adalah 42% dengan tidak ada yang membandingkannya tidak ada artinya. Itu selalu harus disertai dengan sesuatu yang lain atau dibandingkan dengan sesuatu yang lain. Saat Anda membandingkan antar saluran, misalnya, ROI Anda di Facebook adalah 25% dan ROI iklan Google adalah 44%; Jika fokusnya adalah efisiensi, secara logis Anda harus melakukan iklan Google, bukan iklan Facebook.

Ada juga saat-saat ROI tidak berlaku. Sebagai ilustrasi, saat ini, kampanye politik meningkat menjelang pemilihan umum AS pada November 2020. Tidak ada ROI pemilihan — Anda terpilih atau tidak. Tidak ada hasil finansial, jadi tidak ada "yang diperoleh". Anda harus menggunakan metrik lain untuk mengukur keefektifan apa yang Anda lakukan.

Contoh lainnya adalah jika Anda adalah organisasi nirlaba, dan Anda paling peduli dengan keterlibatan komunitas. ROI tidak berlaku karena hasil tersebut tidak diukur dalam dolar.

Anda harus jelas tentang apa tujuan Anda dan bagaimana Anda akan mengukur tujuan tersebut. Dan jika sasaran tersebut tidak dinyatakan dalam jumlah uang, ROI tidak berlaku.

Memahami Data untuk Menghitung ROI

Pemasar memiliki lebih banyak akses ke data daripada sebelumnya. Namun mengatakan bahwa kita berada di era data sama seperti mengatakan bahwa kita berada di era bahan-bahan. Jika Anda tidak tahu cara memasak, bahan-bahannya tidak penting.

Memasak terdiri dari tiga hal: bahan, peralatan, dan pengetahuan. Jika Anda melewatkan salah satu dari hal-hal itu, Anda kurang beruntung. Hal yang sama berlaku untuk data pemasaran. Anda membutuhkan data, Anda membutuhkan alat, dan Anda perlu tahu bagaimana menyatukan semuanya dengan sukses.

Melacak Media Sosial Berbayar vs. Media Sosial Organik

Ketika kita mengatakan "media sosial", dan khususnya "media sosial organik", kita harus memperluas definisi kita tentang apa yang dimaksud dengan jaringan sosial. Banyak orang secara naluriah memikirkan jejaring sosial yang besar dan jelas seperti Facebook, Instagram, Twitter, dan YouTube. Tapi pikirkan tentang apa itu media sosial.

Menurut definisi, jaringan sosial apa pun memiliki nilai karena efek jaringan. Jika Anda menulis blog, itu memiliki nilai intrinsik dan blog itu akan tetap ada baik lima orang membacanya atau lima juta orang membacanya. Jelas, ada lebih banyak nilai bisnis bagi Anda jika 5 juta orang membacanya tetapi masih akan ada.

Jaringan sosial, dengan efek jaringan, hanya berharga bila digunakan dengan orang lain. Ini seperti memiliki telepon. Jika Anda satu-satunya orang yang memiliki ponsel, itu tidak berguna. Setelah dua orang memiliki telepon, Anda dapat saling menelepon. Dan semakin banyak orang yang mendapatkan ponsel, semakin berharga ponsel Anda. Itu adalah efek jaringan. Media sosial juga demikian. Semakin banyak orang yang bergabung dengan jejaring sosial dalam bentuk apa pun, semakin berharga karena orang-orang adalah produk dan nilainya.

Jadi, apa itu jejaring sosial? Ya, Facebook dan YouTube, tetapi pikirkan tentang tempat lain di mana Anda memiliki jenis interaksi tersebut. Jika Anda seorang programmer, GitHub adalah jaringan sosial tempat Anda dapat bertukar kode dan ide dengan orang lain. Slack adalah salah satu jejaring sosial terbesar di dunia. Setiap instance Slack berbeda tetapi ini adalah jaringan sosial. Saluran Slack dengan satu orang di dalamnya membosankan.

Ini semua adalah tempat Anda dapat membuat, berinteraksi, terlibat, berbagi, menyukai, dan berkomentar. Perilaku ini adalah jaringan sosial.

Jika kita memperluas pemikiran kita tentang definisi kita tentang jejaring sosial, maka tiba-tiba media sosial organik mulai terlihat seperti lalu lintas rujukan, bukan sosial. Ini menjadi bagian dari persamaan atribusi kami lagi. Ketika Anda berbagi sesuatu di platform sosial dan orang-orang terlibat dengannya atau membagikannya atau mengekliknya, itu dapat diukur.

Dalam banyak kasus, jejaring sosial khusus ini tidak terintegrasi dengan analytics apa pun. Mereka bahkan mungkin tidak memiliki analitik, juga tidak tertarik untuk menyediakannya. Jika Anda seorang pemasar yang mencoba mencari tahu jaringan sosial untuk niche atau vertikal Anda, Anda harus benar-benar ahli dalam hal-hal seperti Pelacakan UTM untuk Google Analytics. Jika tidak, Anda tidak akan tahu apa yang mendorong lalu lintas tertentu ke situs web atau properti Anda.

Saat Anda melihat "lalu lintas langsung" di Google Analytics, gantikan kata "tidak tahu" karena tidak ada data atribusi. Saat URL dibagikan di saluran Slack dan seseorang mengkliknya, tidak ada kode pelacakan karena Slack tidak menambahkan apa pun. Jadi, ketika pengunjung itu pergi ke situs web Anda, sumbernya langsung dan medianya tidak ada.

Sebagai pemasar, Anda tidak tahu apakah yang Anda lakukan di saluran Slack tempat Anda terlibat benar-benar berhasil. Satu-satunya cara untuk mengetahuinya adalah jika pengguna menjadi pelanggan dan Anda bertanya bagaimana mereka mengetahui tentang Anda.

Laba atas Belanja Iklan Tidak Sama dengan ROI

Seringkali, kami melihat parameter UTM kami untuk iklan yang kami belanjakan. Kami akan melihat berapa biaya iklan untuk menjalankan kami dan berapa banyak pendapatan yang dihasilkannya, dan hanya itu yang kami lihat. Tapi itu bukan keseluruhan persamaan. Jika kami benar-benar melihat ROI, kami melewatkan banyak informasi di sana.

Kami mengukur belanja iklan kami dan pendapatan apa yang kami hasilkan dari belanja iklan kami; itu ROAS. Itu bukan hal yang buruk untuk dilakukan karena ini adalah persamaan yang sangat sederhana yang memungkinkan Anda memahami bagaimana kinerja iklan Anda. ROAS hanyalah penghasilan Anda dibagi dengan pengeluaran Anda; ini adalah persamaan yang sangat berbeda dari ROI. Dan jika kita mengabaikan biaya agensi atau karyawan yang bekerja dengan kita, kita mungkin benar-benar kehilangan uang.

Itu salah satu bahaya terbesar ROAS: orang menggabungkannya dengan ROI. ROI memperhitungkan biaya untuk menghasilkan uang, sedangkan ROAS tidak memperhitungkan semua itu. Itulah salah satu alasan mengapa angka ROAS tampak sangat tinggi. Praktik terbaik yang diterima secara umum adalah ROAS Anda tidak boleh kurang dari 400%: Untuk setiap $ 1 yang Anda masukkan ke iklan, Anda akan mendapatkan $ 4 kembali.

Menentukan Biaya Overhead

Sebagian besar organisasi yang lebih besar memiliki pemahaman tentang biaya overhead administrasi seorang karyawan (gaji dan overhead lainnya), yang kemudian dapat Anda amortisasi. Anda tahu gaji karyawan itu dan kemudian Anda memiliki biaya overhead.

Untuk memvisualisasikannya, di Amerika Serikat, biaya perawatan kesehatan Anda akan mencapai 25% atau 30% dari biaya gaji karyawan tersebut. Tambahkan gaji dan overhead bersama, bagi dengan 2.080 (40 jam seminggu selama 52 minggu setahun), dan Anda akan mendapatkan tarif per jam efektif untuk karyawan. Namun, berjam-jam mereka habiskan di media sosial kali itu tingkat efektif adalah apa yang Anda habiskan dalam waktu sebagai uang.

Biaya peluang sumber daya di media sosial juga menjadi biaya Anda. Tenaga kerja cenderung menjadi biaya yang paling diabaikan dan tentu saja ini yang terbesar karena orang tidak memikirkan biaya peluang, mereka hanya memikirkan pengeluaran uang keras.

Jika Anda melakukan ROI dengan benar, Anda mungkin menyadari bahwa Anda seharusnya menyewa agen atau kontraktor untuk membuat media sosial untuk Anda. ROI Anda mungkin menunjukkan bahwa Anda tidak begitu bagus dalam hal itu atau bahwa itu adalah biaya peluang yang jauh lebih tinggi untuk mencoba menumbuhkan kemampuan itu daripada hanya untuk melakukan outsourcing.

Aturan umum yang diberikan Christopher kepada klien adalah bahwa jika itu bukan bagian dari bisnis inti mereka dan ada biaya peluang yang tinggi, mereka harus membelanjakan uang banyak. Jadi mereka mendapatkan uang tunai kembali dan mereka membuat orang-orang mereka kembali berfokus pada apa yang seharusnya mereka lakukan, yaitu produk atau layanan.

Model Atribusi untuk Media Sosial yang Diperoleh

Bagian besar dari bagian "diperoleh" dari persamaan ROI adalah atribusi. Seberapa besar pengaruh media sosial terhadap konversi? Standar Google Analytics memiliki lima atribusi bawaan: sentuhan pertama, sentuhan terakhir, linier, peluruhan waktu, dan berbasis model atau berbasis posisi. Sebagian besar di antaranya tidak berguna di sebagian besar waktu karena menawarkan pandangan pelanggan yang sangat terbatas.

Pikirkan tentang seperti apa perjalanan pelanggan saat mempertimbangkan keputusan pembelian. Mereka berbicara dengan teman, melakukan penelitian, dan membaca ulasan. Mungkin mereka membaca postingan blog sebelumnya, melihat feed media sosial, menonton video di YouTube, atau mengajukan pertanyaan di grup Facebook. Mereka berbicara dengan bos mereka untuk mendapatkan persetujuan. Ada banyak langkah yang pada dasarnya merupakan transaksi berisiko tinggi. Dan perjalanan pelanggan itu terlihat sangat berbeda dari orang ke orang.

Saat Anda menggunakan model built-in di Google Analytics dan Anda menggunakan sentuhan terakhir secara default, artinya hal terakhir seseorang lakukan — mungkin mereka melihat iklan Facebook, mengkliknya, dan melakukan pembelian — Facebook mendapatkan semua kredit untuk mengonversinya pelanggan. Ada lebih dari itu tetapi tidak ada interaksi lain yang diberi penghargaan.

Dua model lainnya, linier dan peluruhan waktu, mencoba mendistribusikan kredit ke interaksi lain yang dapat dilihat Google Analytics. Dengan model linier, Google tidak tahu apa yang berhasil sehingga hanya memberikan kredit yang merata untuk setiap interaksi dan mengasumsikan bahwa setiap interaksi sama pentingnya.

Opsi bawaan yang dinyatakan Christopher paling berguna adalah peluruhan waktu, yang pada dasarnya adalah waktu paruh 7 hari. Jika sesuatu dilakukan dalam 7 hari terakhir, seperti klik pada iklan Facebook, itu akan mendapatkan bagian terbesar dari kredit.

Semakin lama perjalanan pelanggan ke masa lalu, semakin banyak Google akan memberikan kredit ke saluran di masa lalu, tetapi kreditnya akan berkurang. Jika seseorang mengklik iklan Facebook 9 bulan yang lalu, iklan itu akan mendapatkan sedikit kredit tetapi email yang baru saja mereka buka minggu lalu akan mendapatkan lebih banyak kredit. Ada asumsi dengan model peluruhan waktu bahwa keterkinian itu penting.

Jika Anda tidak memiliki kemampuan, tidak ada analisis lanjutan, dan Anda hanya tidak mahir dengan perangkat lunaknya, Christopher mengatakan peluruhan waktu adalah yang paling buruk dari model default Google Analytics yang tidak bagus. Itu setidaknya akan membantu Anda memahami berbagai dampak dari berbagai saluran dari perspektif konversi terbantu.

Opsi menu ini berada di bawah bagian Konversi Terbantu, di bawah kategori Konversi, di sisi kiri, menu keempat di bawah. Sentuhan terakhir adalah pemilihan model default dan harus diubah untuk mencerminkan model pilihan Anda.

Attribution 360

Sesuatu yang baru akan hadir di antarmuka Google Analytics. Di sisi kiri bawah, akan ada tombol baru bernama Atribusi dengan sedikit tag Beta di sampingnya. Itu adalah Google yang sedikit dipermudah Attribution 360 produk.

Google membeli perusahaan bernama Adometry beberapa tahun yang lalu, dan memiliki sistem atribusi berbasis pembelajaran mesin. Pada awalnya, Google menjual sistem itu sebagai Attribution 360 dengan biaya tinggi, sebagian besar kepada perusahaan besar. Mereka sejak itu mempermudah dan sekarang tersedia untuk dicoba semua orang. Ini memungkinkan Anda membuat "model berdasarkan data" menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang disebut Teori Game Shapley untuk mencoba mencari tahu saluran apa yang mendapatkan kredit.

Analogi paling sederhana tentang cara kerja Teori Game Shapley adalah seperti permainan poker. Jika dua orang duduk di permainan poker, masing-masing bertaruh dalam jumlah tertentu dan permainan mungkin berjalan ke arah tertentu. Tetapi jika seorang pemain papan atas bergabung dalam permainan, perilaku orang tersebut secara otomatis akan menyebabkan masing-masing pemain tersebut untuk bertaruh lebih banyak daripada yang mereka lakukan ketika itu adalah permainan dua orang.

Karena semakin banyak orang duduk di meja poker itu, tidak hanya setiap orang mengubah perilaku mereka tetapi meja secara keseluruhan mengubah perilaku. Dengan produk Atribusi ini, Google Analytics secara efektif melakukan hal yang sama. Jika Facebook duduk di meja, dan email duduk di meja, dan Twitter duduk di meja, dan YouTube duduk di meja, apakah konversi lebih mungkin terjadi ketika Twitter duduk di meja atau tidak? Apakah konversi lebih mungkin terjadi saat YouTube duduk di meja atau tidak?

Dengan mengumpulkan data ini, ini membantu memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pentingnya setiap saluran, tidak hanya dengan saluran itu sendiri, tetapi juga dalam hubungannya dengan saluran lain. Ini menawarkan panduan tentang saluran mana yang membutuhkan lebih banyak atau lebih sedikit sumber daya.

Beberapa alat pada dasarnya akan membuat model pembelajaran mesin khusus untuk pengaitan perilaku. Salah satu alat yang direkomendasikan Christopher — dengan pengungkapan bahwa perusahaannya adalah mitra bisnis IBM — disebut IBM Watson Studio Auto AI. Sistem ini dapat melalui sejumlah besar data dan menganalisis setiap kemungkinan kombinasi variabel, menghasilkan model, dan menyampaikan apa yang disebut "kepentingan prediktor" —seberapa penting variabel yang berbeda, dalam kombinasi atau sendiri-sendiri, ke arah itu hasil?

Sistem mencari korelasi di antara semua variabel dan kemudian dapat memprediksi kemungkinan apa yang akan menghasilkan hasil yang lebih baik daripada yang lain, baik dengan sendirinya atau dalam kombinasi.

Atribusi Windows

Seberapa besar jendela atribusi Anda seharusnya bergantung pada beberapa faktor. Idealnya, jika Anda dapat membagi audiens ke tingkat yang terperinci tersebut, Anda harus menerapkan jendela atribusi yang berbeda untuk setiap segmen audiens. Anda dapat melakukan ini di Google Analytics jika Anda dapat menyegmentasikan audiens Anda dengan ID pengguna. Jika tidak, temukan saja jendela konversi terpanjang yang masuk akal, gandakan, dan itu adalah jendela atribusi Anda.

Anda mungkin harus menggandakan apa yang menurut Anda jendela biasa, supaya Google Analytics melacak sesuatu dengan benar. Ini harus dua kali lipat dari siklus penjualan ujung atas Anda sehingga Anda menangkap anomali dan pencilan di ujung atas. Jika seseorang berkonversi dalam 7 hari dan jendela atribusi Anda adalah 30 hari, Anda telah menangkap 100% konversi tersebut. Jika jendela atribusi Anda adalah 7 hari dan seseorang membutuhkan waktu 9 hari, Anda telah kehilangan informasi 2 hari tersebut.

Berbicara dengan Bos Tentang ROI

Berbicara dengan bos tentang ROI pemasaran Anda bergantung pada apa yang menjadi perhatian bos. Lihatlah semua metrik utama yang diukur CMO atau VP, angka-angka baris teratas tersebut. Ambil semua metrik yang Anda ketahui — ROI, pengunjung situs web, pertumbuhan — dan tanyakan pada diri Anda sendiri bagaimana Anda dapat menarik garis tegas antara ini dan nomor atasan Anda. Jika Anda tidak bisa membuat hubungan kausal, jangan tunjukkan kepada atasan.

Pertama, Anda perlu memahami tujuan perusahaan. Jika tujuan perusahaan adalah pertumbuhan, Anda harus mampu menunjukkan pertumbuhan audiens. Jangan tampilkan ROI; tunjukkan angka pertumbuhan yang Anda masukkan ke papan tulis. Jika tujuan perusahaan adalah efisiensi finansial, saat itulah Anda menunjukkan ROI.

Terkadang ini berarti Anda akan berbicara dengan CFO, yang merupakan orang keuangan. Jika Anda tidak menyajikan ROI dengan cara yang benar secara finansial, Anda akan memotong anggaran menjadi nol. Saat Anda membicarakan uang kepada orang uang, Anda ingin menunjukkan bahwa Anda telah menggunakan uang mereka secara bertanggung jawab dengan berfokus pada ROI tertinggi.

Saat Anda berbicara dengan bos yang bukan CFO dan tidak super teknis, orang itu mungkin lebih subjektif dalam pengambilan keputusannya. Artinya, dalam banyak kasus, mereka memiliki pendapat yang sangat kuat yang tidak didukung oleh data. Pada saat itu, jangan membicarakan tentang atribusi saluran. Bicaralah tentang hasil yang Anda dapatkan.

Christopher merekomendasikan untuk berfokus pada indikator kinerja utama (KPI). KPI adalah angka di mana Anda mendapatkan bonus atau Anda dipecat. Yang lainnya adalah metrik. Apa KPI atasan Anda? Untuk apa mereka akan dipecat atau untuk apa mereka akan mendapatkan jempol? Berdasarkan apa bonus akhir tahun mereka? Itu memberi tahu Anda metrik apa yang perlu Anda sajikan.

Jika mereka dimintai pertanggungjawaban atas P&L, misalnya, ROI harus menjadi bagian dari pelaporan Anda karena ROI Anda memengaruhi P&L mereka pada sisi laba dan rugi. Jika mereka diukur pada pendapatan kotor dan tidak ada yang lain, jangan tampilkan ROI. Tunjukkan bahwa Anda mendorong pertumbuhan. Dan yang Anda butuhkan hanyalah pendapatan sampingan dan mungkin ROAS.

Poin Penting Dari Episode Ini:

• Cari tahu lebih banyak tentang Christopher di bukunya situs web.
• Ikuti Christopher di Indonesia dan LinkedIn.
• Periksa Trust Insights.
• Dengarkan Podcast In-Ear Insights.
• Baca AI Untuk Pemasar.
• Belajar lebih tentang Attribution 360.
• Periksa Dunia Pemasaran Media Sosial 2020.
• Tonton konten eksklusif dan video asli dari Penguji Media Sosial di Youtube.
• Tonton Talk Show Pemasaran Media Sosial mingguan kami pada hari Jumat pukul 10 pagi Pasifik Crowdcast.

Bagaimana menurut anda? Apa pendapat Anda tentang mengukur ROI pemasaran media sosial Anda? Silakan bagikan komentar Anda di bawah ini.