Facebook Followed You to the Supermarket

This is a story about advertising on the Web. Specifically, it’s about ads on Facebook, a hugely popular free service that’s supported solely through advertising, yet is packed with users who are actively hostile to the idea of being marketed to on their cherished social network. Considering all of this, the best place to start is with your primary concern about Web ads. This is what I hear from readers every time I write about the online ad economy, especially ads on Facebook: “I don’t know how Facebook will ever make any money—I never click on Web ads!” And that’s not all. You’ve checked with your friends and relatives. No one you know has ever intentionally clicked on a Web ad. OK, once, years ago, a co-worker told you about a guy who knows a guy who tapped an ad on his phone. True story! But don’t worry. People close to the situation dismissed it as a one-time deal. The guy wasn’t trying to tap the ad; he just had really fat fingers. He felt really bad about it afterward, too. So, the question persists: How does Facebook expect to become a huge business if most people you know never click on ads? The answer is surprisingly obvious. It’s a fact well-known to advertisers, though it’s not always appreciated by people who use Facebook or even by folks in the Web ad business: Clicks don’t matter. Whether you know it or not—even if you consider yourself skeptical of marketing—the ads you see on Facebook are working. Sponsored messages in your feed are changing your behavior—they’re getting you and your friends to buy certain products instead of others, and that’s happening despite the fact that you’re not clicking, and even if you think you’re ignoring the ads. Advertisement This isn’t conjecture. It’s science. It’s based on a remarkable set of in-depth studies that Facebook has conducted to show whether and how its users respond to ads on the site. The studies demonstrate that Facebook ads influence purchases and that clicks don’t matter. They also shed light on Facebook’s long-term business strategy. The tech world is consumed by the war between Facebook and Google—two huge sites that are constantly battling one another for users, engineers, and advertising clients. Yet Facebook’s studies suggest that its advertising fortune won’t necessarily come at the expense of Google. Instead, the findings show that people react to ads on Facebook in the same way they respond to ads on television. If Facebook’s ad business takes off, it might be at the expense of the biggest ad-supported medium in the world. Last year, Facebook partnered with Datalogix, a firm that records the purchasing patterns of more than 100 million American households. When you stop by the supermarket to buy Tide, Rice-A-Roni, and Mountain Dew this evening, there’s a good chance you’ll hand the cashier a loyalty card to get a discount on your items. That card ties your identity to your purchases—it puts a name on your Tide, Rice-A-Roni, and Mountain Dew. After you leave the store, your sales data is sent over to a server maintained by Datalogix, which has agreements with hundreds of major retailers to procure such data. Over the past few months, Facebook and Datalogix figured out a way to match their respective data sets in a manner that maintains people’s privacy (more on that below). In other words, Facebook can now tie its users to the stuff they buy at supermarkets. Armed with this data, Facebook began running a series of analyses into the effects of advertising campaigns on its site. If, say, Procter & Gamble ran a Facebook ad for Tide, Facebook could look at Datalogix’s data to see whether people who were exposed to the ad tended to purchase more Tide in the weeks after the campaign. (Tide is just an example here; Facebook has conducted more than 60 such studies for major advertisers, and while it was willing to give me general insights about its findings, it wouldn’t discuss specific advertisers.) These general insights make a strong case for Facebook ads. First, according to the study, Facebook ads work. “Of the first 60 campaigns we looked at, 70 percent had a 3X or better return-on-investment—that means that 70 percent of advertisers got back three times as many dollars in purchases as they spent on ads,” says Sean Bruich, Facebook’s head of measurement platforms and standards. What’s more, half of the campaigns showed a 5X return—advertisers got back five times what they spent on Facebook ads. But the most interesting finding was the total lack of correlation between purchases and clicks. “On average, if you look at people who saw an ad on Facebook and later bought a product, [fewer than] 1 percent had clicked on the ad,” Bruich says. In other words, the click doesn’t matter; people who click on ads aren’t necessarily buying, and people who are buying are almost certainly not clicking. This shouldn’t surprise you, because it’s how most other ads work. There are generally two kinds of marketing messages in the world—“direct-response” and “demand-generation.” Direct ads are those that call on people to take an action more or less immediately—click to visit a site, call an 800 number, order something from a catalog. Google’s Adwords, the little text ads that show up alongside your search results, are a form of direct ads. Adwords are supremely measurable—advertisers pay Google for clicks, and they can track how many of the people who click end up buying from their site. Adwords are also extremely effective; because they’re shown to you when you’re looking to buy something (when you have “high purchase intent,” in the jargon), people who click on them frequently end up buying. Consequently, Adwords have made Google the most successful advertising company in the history of the world. Yet in the larger advertising industry, direct-response ads like Google’s are something of an anomaly—a way to sell certain products at certain opportune times, but not the way that most marketers approach their jobs. Instead, the vast majority of the advertising world is structured around “demand generation.” These ads aren’t trying to get you to take some action right away. Instead, they’re trying to plant an idea in your head—to introduce you to a new product, to get a name stuck in your head, to improve how you feel about a company. (That’s why demand-generation ads are also known as “brand advertising.”) Other than infomercials, pretty much every ad you see on TV is a demand-generation spot. That’s true of ads in print magazines, on the radio, at bus stops, on billboards and most of the banner ads on your favorite news websites, too. According to some estimates, demand-generation ads account for more than 80 percent of the money spent on ads. Facebook has been selling itself as an ideal venue for brand advertising for several years now. That’s not just because there’s a lot of money in brand ads; it’s also because Facebook has long seemed like a relatively poor environment for direct-response ads. People who go to Facebook do not have high purchase intent—they’re going there to catch up with their friends, not to search for something to buy. Of course, that’s true of TV, too—no one sits down to the tube expecting to find new stuff to buy. Usually we just want to goof off. There’s another way in which our Facebook use resembles how we watch TV: We spend a lot of time there. People spend about 7 hours a month on Facebook, more than on any other site. One of the only things we do more often than waste time on Facebook is watch TV. We do that a lot more often, clocking in an average of about 5 hours a day in the United States. But demand-generating advertising has been a relatively tough sell for Facebook. That’s because the online ad business is structured around measurement—around advertisers’ ability to precisely track how people are responding to their ads—and brand advertising is notoriously difficult to measure. The lack of measurement explains why some advertisers have been so skeptical of Facebook—see General Motors’ very public denunciation of the site last year. Again, though, it’s useful to compare Facebook with television. In its early days, TV also had a problem with measurement. No one knew how to tell whether commercials were really working. But in the 1970s and ’80s, advertisers and analytics firms like Nielsen came up with a variety of ways to analyze ads on the tube. Among other things, they instituted standardized measurements to compare TV to other media—like “gross ratings points”—and, after surveying consumers’ purchases, they figured out how people’s TV viewing affected their buying habits. Today, thanks to a practice known as “mix modeling,” the return on TV advertising is exquisitely measurable. Large advertisers like Procter & Gamble know exactly how much they’re getting out of it—and that’s why, despite all the many other devices that now intrude our lives, TV advertising rates remain as high as ever. Now Facebook is trying to bring to the Web same rigorous metrics that have ruled brand advertising on television. “We’re trying to create industry standards around how people advertise online,” says Brad Smallwood, the Facebook vice president in charge of its measurement and insights team. At the core of this work is Facebook’s partnership with Datalogix, though given Facebook users’ (justifiable) squeamishness about how the site uses their data, Facebook and Datalogix had to perform their analysis very carefully. Advertisement What they came up with was a Rube Goldbergian system that strips out personally identifiable information from the databases at Facebook, Datalogix, and the major retailers while still matching people and their purchases. The system works by creating three separate data sets. First, Datalogix “hashes” its database—that is, it turns the names, addresses and other personally identifiable data for each person in its logs into long strings of numbers. Facebook and retailers do the same thing to their data. Then, Datalogix compares its hashed data with Facebook’s to find matches. Each match indicates a potential test subject—someone on Facebook who is also part of Datalogix’s database. Datalogix runs a similar process with retailers’ transaction data. At the end of it all, Datalogix can compare the Facebook data and the retail data, but, importantly, none of the databases will include any personally identifiable data—so Facebook will never find out whether and when you, personally, purchased Tide, and Procter & Gamble and Kroger will never find out your Facebook profile. Then, each time a major campaign runs on Facebook, the company can see how people’s purchases were affected by ads. What’s most important is that Datalogix gives Facebook extremely large data sets, which allows for enough statistical power to draw fundamental lessons about how people respond to ads. “If 40 million people were exposed to an ad campaign, you could end up with a very high percentage of them available for the analysis,” Bruich says. “You could begin to answer questions like, ‘For this type of product, what is the optimal frequency for the campaign—how many times should people see the ad?’ And does it differ for people who buy a lot of the product versus a little? And should you show a different number to heavy users of Facebook versus other users?” Facebook has already begun to improve the effectiveness of ads on its site. One of its findings, for instance, is that for particular brands and product types, there is a “sweet spot” for ad impressions—an optimal number of times to show an ad to a user before the message becomes ineffective. By homing in on that optimal rate, Facebook was able to improve the return on investment of some campaigns by 40 percent. It also found that by customizing the frequency of an ad based on factors like how often a user purchased a certain brand or product category, the company could improve return on investment by 22 percent. Certainly that’s good for Facebook and for advertisers. But it’s also not terrible—and might be even good—for users. If Facebook’s research shows that companies were wasting money by serving some people the same ad too many times, that could mean you’ll be subjected to that kind of thing less often in the future. As Facebook’s measurement systems improve, you might even see better ads—one of the eventual goals the system, Bruich says, is to figure out what kinds of ads appeal to what kinds of users, so over time you’ll be presented with ads that are less likely to annoy you. And if, as you insist, ads really don’t work on you—that you never buy things because of marketing you see on Facebook—it’s theoretically possible that Facebook’s system would be able to figure that out, too, and maybe the site won’t show you any messages. But that’s unlikely. You may not love the ads you see—and you’ll still never click on them. But unbeknownst to you, Facebook ads still work on you. Resistance is futile. http://www.slate.com/articles/technology/technology/2013/03/facebook_advertisement_studies_their_ads_are_more_like_tv_ads_than_google.2.html

Bán hàng bằng bản đồ phân phối

(TBKTSG) - Trung tâm Nghiên cứu kinh doanh và Hỗ trợ doanh nghiệp (BSA) đã hoàn tất bản đồ phân phối hàng hóa tại sáu tỉnh, thành ĐBSCL, gồm Trà Vinh, Cần Thơ, Vĩnh Long, An Giang, Tiền Giang và Long An.

Những con số biết nói

Bản đồ được một nhóm 52 người chuyên trách, đi đến tận hang cùng ngõ hẻm của các địa phương để khảo sát, báo cáo và vẽ bản đồ bằng công nghệ học được từ các tập đoàn đa quốc gia trong vòng 14 tháng. Một bức tranh miêu tả chi tiết về thực trạng và quy mô thị trường hàng tiêu dùng được phác họa.
Có những điểm bán tấp nập, nhưng cũng có nhiều khu chợ bỏ hoang; có những kênh phân phối nhộn nhịp, nhưng cũng có những kênh chỉ lác đác vài người. Cứ thế, nhóm vẽ bản đồ đến tận nơi, ghi nhận tất cả mọi hệ thống bán lẻ, kho bãi, vận chuyển hàng hóa, hoạt động phân phối hàng hóa thực tế tại địa phương... cùng tình hình phân phối hàng Việt Nam trên địa bàn tỉnh, danh mục nhà phân phối, siêu thị, đại lý, chợ, điểm bán...
Những con số từ bản đồ mang đến nhiều ngạc nhiên. Tại sáu tỉnh thành trên, với dân số chừng 8,6 triệu người, có đến 134.200 điểm bán lớn nhỏ (không tính các điểm bán rau củ quả, chỉ tính điểm bán hàng công nghệ phẩm), trung bình chừng hơn 60 người dân có một điểm bán. Ở An Giang, với dân số chừng 2,2 triệu người, số điểm bán lên đến 34.800 điểm. Con số này làm không ít người ngạc nhiên, vì gần gấp đôi Cần Thơ, vốn chỉ có chừng 18.000 điểm bán trên toàn hệ thống chợ, cung đường và khu dân cư. Trà Vinh cũng có gần 20.000 điểm kinh doanh.
Điểm bán nhiều như thế, nhưng hàng Việt Nam vẫn ít. Bà Vũ Kim Hạnh, Giám đốc BSA, cho biết tại những phiên chợ, hội chợ, hàng Việt Nam chất lượng cao được người dân đón nhận nhiệt tình. Nhưng khi kết thúc phiên chợ, hội chợ lại để lại một khoảng trống, vì doanh nghiệp không đưa hàng về nông thôn bán tiếp, người dân tìm mua ở chợ không có. Tại các chợ chủ yếu bán hàng “không rõ nguồn gốc”. Còn điểm bán thì đầy hàng của các tập đoàn đa quốc gia. Chính điều đó khiến không ít lần BSA bị người dân “mắng vốn” là “đem doanh nghiệp đi bán dạo”.
Vì thế, việc vẽ bản đồ phân phối cũng là cách giúp doanh nghiệp có được công cụ tính lại bài toán kinh doanh của mình bằng việc hoạch định lại chiến lược sản xuất, cung ứng hàng hóa, cùng việc phát triển hệ thống phân phối, bán hàng. Từ nay đến cuối năm, BSA sẽ tiếp tục khảo sát để hoàn tất việc vẽ bản đồ hệ thống phân phối hàng Việt Nam tại TPHCM. Sau đó sẽ tiếp tục mở rộng ra các tỉnh thành khác.

Để đưa được hàng hóa về nông thôn

Theo bà Hạnh, điều kiện hiện nay là rất tốt để phát triển thị trường nông thôn cho hàng Việt Nam, tâm lý người bán lẻ và người tiêu dùng thuận lợi hơn trước đây.
“Điều kiện rất tốt” là thông tin mà những người đi vẽ bản đồ thu thập được. Đó là việc những loại hàng thấp cấp, không xuất xứ, có nguy cơ độc hại đang bị hàng Việt Nam dần lấn át, nhất là hàng thực phẩm, đồ hộp, đồ ăn liền, nước giải khát, hàng gia dụng. Riêng các loại quần áo, giày dép, trái cây, bánh kẹo, đồ chơi trẻ em, học cụ học sinh, một số hàng sành sứ, cơ khí, hàng Trung Quốc vẫn còn chiếm ưu thế.
Một thông tin đắt giá nữa là “ở đâu có người thì ở đó hình thành điểm bán”. Mạng lưới cửa hàng, điểm bán, cả cố định lẫn di động, hoạt động thường xuyên, trở thành những mạch máu chạy khắp mọi hang cùng ngõ hẻm. Những nơi không có đường đủ cho ô tô chạy thì có ghe, xuồng hay xe bán hàng đẩy tay. Đã từng có một số công ty đa quốc gia phân phối hàng bằng ghe chuyên dụng.
Theo một khảo sát về thói quen tiêu dùng, 15% người được hỏi cho biết luôn ưu tiên chọn hàng Việt Nam, 61% thỉnh thoảng chọn mua hàng Việt Nam, và 24% không ưu tiên chọn hàng Việt Nam. Một thông tin không thể không lưu ý là “tâm lý chán ghét” hàng không rõ nguồn gốc xuất xứ đã lan rộng. Hiện nay loại hàng này đang bị người tiêu dùng xa lánh. Đây chính là thời điểm tốt để doanh nghiệp Việt đưa hàng về nông thôn bán.
Điều mà doanh nghiệp cần làm là không chỉ bao phủ theo chiều rộng, mà cần phải thâm nhập sâu vùng nông thôn. Những người vẽ bản đồ không khỏi xuýt xoa trước thực tế là trong khi nhiều doanh nghiệp Việt Nam bỏ sót thị trường này thì mạng lưới bán hàng của các công ty đa quốc gia thâm nhập rất sâu. “Họ thâm nhập sâu nhưng không phải thoắt ẩn thoắt hiện mà thâm nhập rất vững chắc. Họ quản lý các tuyến này với một nhịp độ đều đặn. Đó chính là bí quyết thành công của họ”, bà Hạnh cho biết.
Điều cần thiết là doanh nghiệp phải có hàng hóa để đưa tới các điểm bán hàng mà người tiêu dùng hay tìm đến mua, và không để đứt mạch cung ứng hàng. Tiếp đó, doanh nghiệp cũng cần tổ chức trưng bày hàng hóa, có các chính sách hợp lý cho giới tiểu thương, giúp họ có thêm động lực bán hàng. Chính tiểu thương là những nhịp cầu đưa hàng đến tay người tiêu dùng. Họ cũng là những người tiếp thị sản phẩm hết sức hiệu quả.
Một bước nữa trong việc thúc đẩy phát triển thương mại cũng được BSA tính đến là hỗ trợ các địa phương trong việc phát triển thương mại cũng như quản lý nhà nước, với việc tìm hiểu về hệ thống kho tại địa phương, tìm hiểu sự vận hành của hệ thống chành của các địa phương. Theo bà Hạnh, BSA có thể tư vấn, cung cấp thông tin về quy luật vận hành, dòng chảy hàng hóa, chi phí cho hệ thống hậu cần tại địa phương. Để từ đó địa phương nào muốn thu hút nhiều doanh nghiệp đầu tư thì phải tạo hệ thống kho, xây dựng cảng, bến xe, tạo điều kiện tốt nhất cho các phương tiện vận tải hàng hóa.
Bà Vũ Kim Hạnh, Giám đốc BSA, cho biết trung tâm đang chuẩn bị bán các bản đồ phân phối cho doanh nghiệp, với mức giá 40 triệu đồng/tỉnh/ngành hàng. Riêng với doanh nghiệp mua trọn gói sáu tỉnh, mức giá sẽ là 200 triệu đồng/tỉnh/ngành hàng.
10 doanh nghiệp tại TPHCM và năm doanh nghiệp phía Bắc đăng ký mua đầu tiên sẽ được BSA cùng các chuyên gia tư vấn miễn phí cách thức sử dụng hiệu quả bản đồ. Các thông tin trên bản đồ cũng sẽ được nhóm thực hiện liên tục cập nhật và điều chỉnh cho đúng với thực tế, nhằm hạn chế tối đa mức sai số.
BSA có thể hỗ trợ miễn phí cho một số doanh nghiệp gặp khó khăn về ngân sách, và “chưa có kế hoạch bán cho các công ty đa quốc gia, vốn rất muốn mua”.

http://www.thesaigontimes.vn/Home/kinhdoanh/thuongmai/64358/

The Decade In Data

Our way of life has increasingly moved into bits and bytes.

BURLINGAME, Calif. -- All around us is evidence that we've been living in a decade ruled by 1's and 0's. A household in the U.S. is now 10 times more likely to have a broadband connection than in 2000. And analog cameras, music and media players have become quaint rarities during this past decade, replaced by their increasingly pervasive digital counterparts.

Here's a list that compares key data points from 2000 to 2009, or the latest available figures.

--Percentage of U.S. households with a broadband connection in 2000: 6.3%

--Percentage of U.S. households with a broadband connection in 2008: 63%

--Number of e-mails sent per day in 2000: 12 billion

--Number of e-mails sent per day in 2009: 247 billion

--Revenues from mobile data services in the first half of 2000: $105 million

--Revenues from mobile data services in the first half of 2009: $19.5 billion

--Number of text messages sent in the U.S. per day in June 2000: 400,000

--Number of text messages sent in the U.S. per day in June 2009: 4.5 billion

--Percentage of U.S. households with at least one digital camera in 2000: 10%

--Percentage of U.S. households with at least one digital camera in 2008: 68.4%

--Percentage of U.S. households with at least one MP3 player in 2000: less than 2%

--Percentage of U.S. households with at least one MP3 player in 2008: almost 43%

--Number of pages indexed by Google in 2000: 1 billion

--Number of pages indexed by Google in 2008: 1 trillion

--Number of Google searches per day in 2001: 10 million

--Number of Google searches in 2009: 300 million, estimated

--Number of total Wikipedia entries in 2001: 20,000

--Number of Wikipedia entries in English in 2009: 3.1 million

--Number of blogs in 2000: less than 100,000

--Number of blogs 2008: 133 million

--Minimum free hard-disk space needed to install Windows 2000: 650 megabytes

--Minimum available hard-disk space needed to install Windows 7: 16,000 megabytes (16 gigabytes)

--Amount of hard-disk space $300 could buy in 2000: 20 to 30 gigabytes

--Amount of hard-disk space $300 could buy in 2009: 2,000 gigabytes (2 terabytes)

http://www.forbes.com/2009/12/27/broadband-text-messages-technology-cio-network-data.html?feed=rss_home