Azzardo aziendale, campagne marketing, ritorno pubblicitario

Nella matematica e nel calcolo delle probabilità si può trovare una formula utilizzata più che altro nei giochi d’azzardo. Ricordiamoci infatti che il calcolo delle probabilità nasce per aumentare i guadagni in quel campo, verso il XVI secolo, dopo la nascita della prima banca (Monte dei Paschi di Siena). Si tratta di uno di quei casi dove una disciplina nasce per motivi pratici per poi avere una generalizzazione teorica successiva: per la sua grammaticizzazione servirà aspettare un russo del XX secolo. Quella formula ha vari nomi: speranza matematica, valore atteso e serve per calcolare la vincita media di un gioco. Oppure, nel caso di una azienda, di una strategia che ha della casualità, portandoci nella teoria dei giochi aziendale.

 

Prendiamo una campagna di marketing e schematizziamola così dal punto di vista probabilistico:

  • p= casi favorevoli / casi possibili
    • casi favorevoli = numero conversioni, acquirenti
    • casi possibili = numero di possibili acquirenti, di solito costa molto conoscere questo valore, serve una ricerca di mercato approfondita o una previsione della domanda. Tagliamola corta ed identifichiamoli come numero di persone che hanno visto passare l’annuncio pubblicitario (impression).
  • q= 1 – p
  • V = vincita
    • acquisto medio derivante dalla pubblicità (AOV)
    • oppure prezzo di vendita del prodotto
  • B = puntata
    • costo per mille (CPM)
    • B viene da scommessa, in Inglese

Formula della speranza matematica: E= V * p + q * (-B)

perché “E”? Dalla parola atteso in inglese.

 

facciamo questo esempio

  • p= 0,04% o tasso di conversione da impression
    • ringrazio @giuseppe.adveristing.2 per i dati veritieri
  • q= 1-0,04 = 0,9996
  • Vincita = 40€ 
  • Puntata = 6€/1000=0,006€
    • costo per puntata
    • 1000 puntate

Con questi dati abbiamo che E = 40 * 0,0004 + (-0,006) * 0,9996 = 0,4-0,00198=0,010€

Per ogni 1000 puntate abbiamo 10€ di ricavi, se però introduciamo anche il costo del venduto, ossia 10€:

E* = (40-10) * 0,0004 + (-0,006) * 0,9996 = 0,3-0,00198=0,0060€

Abbiamo 6€ di ricavi. 

 

Se il titolare decidesse di fare infinite puntate, avrebbe un guadagno netto teorico infinito, ma ovviamente p non risulta una costante, perché prima o poi si satura il mercato e questo si vedrebbe con p che tende a 0 (ed altro, lato dati pubblicitari), se viene tracciato nel tempo. Quindi parte del gioco sta nel capire quando smettere di giocare. Un po’ come la scelta del quando seminare, che qualche nonno conosce. 

 

Supponendo V il prezzo di vendita deciso dal titolare, ci si potrebbe domandare se risulta corretto. In statistichese, se il gioco risulta equo. Ovviamente no perché vuole del profitto. Ma facendo B/p si trova 15, maggiore di 40 (visto sopra). Guarda caso quel 15 risulta anche il Costo di Acqusizione Cliente, riscoperto in chiave probabilistica. Se facendo B/p si trova il valore di V (V=B/p), il gioco risulterebbe equo. Purtroppo tanti imprenditori scoprono, tardi, che V< B/p, che significa iniquità verso loro stessi a vantaggio dei consumatori. Possono così scoprire, sempre in chiave probabilistica, il flusso di cassa negativo, uno dei principali motivi di fallimento delle PMI.

 

Come forse avrai intuito, la scienza dei dati, o statistica, può aiutare con p, V (inteso come AOV) e parzialmente con B, per creare sponsorizzate più inerenti, assieme a qualcuno del dipartimento marketing. Se ti interessa approfondire come farlo con la tua azienda, possiamo iniziare con una chiamata gratuita, per poi proseguire con una consulenza statistica. 

 

Per esercizio il lettore può verificare, se esiste, la relazione fra E, ROI e ROAS.

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