Una nuova ricerca della University of Notre Dame, pubblicata su Marketing Science, mette in discussione l'efficacia degli spot televisivi lineari. Il risultato è rilevante perché gli inserzionisti continuano a spendere molto di più per gli annunci lineari rispetto allo streaming: quest'anno sono attesi investimenti di $139 billion per gli annunci lineari, contro $33 billion per lo streaming o connected TV.
Il team, guidato da Shijie Lu della Mendoza College of Business con i coautori Tsung-Yiou Hsieh e Rex Yuxing Du, ha collegato dati di visione da smart TV LG agli acquisti su app di consegna di cibo. I ricercatori hanno analizzato l'attività di milioni di persone che hanno dato il consenso in un arco di quattro mesi e si sono concentrati su reti broadcast come NBC e ABC, escludendo app di streaming come Hulu o Amazon.
Usando dati di visione registrati secondo per secondo, gli autori hanno sfruttato la variabilità naturale nel timing degli spot durante la programmazione live per creare un esperimento naturale. Così hanno isolato l'effetto reale degli annunci da fattori confondenti, come la diversa propensione all'acquisto. Hanno trovato che i metodi tradizionali basati su rating e dati aggregati sovrastimano l'efficacia degli spot del 55% in uno studio sugli annunci per i servizi di consegna di cibo.
I risultati pratici indicano come mirare meglio la pubblicità: le promozioni per i primi acquirenti aumentano la fidelizzazione; la reattività degli spettatori raggiunge il picco entro due giorni dall'acquisto, con il massimo coinvolgimento tra chi aveva ordinato due-quattro volte; i giovani appassionati di sport e tecnologicamente esperti rispondono meglio rispetto ai più anziani spettatori di notiziari. Isolare il tempo di esposizione permette una misurazione più precisa del ritorno sull'investimento e può aiutare a ottimizzare il posizionamento degli spot in base al comportamento reale di acquisto anziché solo ai dati demografici.
Parole difficili
- lineare — che segue il palinsesto televisivo tradizionalelineari
- investimento — spesa di denaro per ottenere un guadagnoinvestimenti
- collegare — mettere in relazione dati o elementi diversicollegato
- variabilità — variazioni naturali nel tempo o nelle condizioni
- esperimento naturale — situazione reale che permette inferenze causali
- fattore confondente — variabile che altera la relazione osservata tra due misurefattori confondenti
- sovrastimare — stimare più alto di quanto sia in realtàsovrastimano
- fidelizzazione — processo per mantenere clienti fedeli nel tempo
- ritorno sull'investimento — guadagno ottenuto rispetto al denaro speso
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Domande di discussione
- In che modo le aziende potrebbero usare i risultati di questo studio per migliorare le loro campagne pubblicitarie?
- Quali vantaggi e limiti vedi nell'usare dati collegati da smart TV e app di acquisto per misurare l'efficacia degli spot?
- Secondo l'articolo, quali tipi di promozioni o target pubblico sembrano più efficaci e perché?
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