Nyheter i Android, Telefoner, Prylar Och Recensioner

Varför den svarta lådan med prissättning inom influencer marketing kommer att förändras

Hur skulle alternativa prismodeller kunna se ut i influencer marketing istället för den etablerade pay-per-post? Dr. Stefano Balestra, VD för Collabary by Zalando, presenterar två modeller som skulle ge större nivåer av transparens på marknaden.

De senaste åren har hela influencermarknaden blivit allt mer professionell. Frågan om prissättning i influencer-partnerskap förblir dock en svart låda. Om du från början hade betalat per inlägg eller per blogginlägg, skulle du i första hand vara oroad över räckvidd och engagemang bara några år senare. Dessa klassiska faktorer är viktiga och har en berättigad inverkan på priset. Idag kompletteras och utmanas de dock i allt högre grad av andra faktorer.

Det är inte längre viktigt att influencern bara når människor, frågan “Vem når de?” har fått större betydelse bland marknadsförare och påverkar därför även prisförhandlingarna. Ur en marknadsförares perspektiv är sammansättningen av influencerns publik nu den avgörande relevansfaktorn.

Influencerpublikdata som du bör känna till:

  • Målgruppsdemografi: Målgruppsdemografi tar hänsyn till data som kön, åldersgrupper och plats. Att välja rätt åldersgrupp och plats är självklart en självklarhet. Även den mest populära kvinnliga influencern kanske inte är det rätta valet för ditt varumärke om det har en 70 % manlig publik.
  • Publikens trovärdighet: Publikens trovärdighet visar hur sannolikt det är att följare är autentiska. Den tar hänsyn till ett antal faktorer, såsom avatar och biografisk beskrivning av anhängarna.
  • Publikens tillgänglighet: Att ha en miljon följare betyder inte att en miljon människor kommer att se innehållet publicerat av skaparen. Det är därför du bör titta på publiktillgänglighet, som visar hur sannolikt det är att följare ser innehållet.
  • Publikens intresse: Kontrollera vilka ämnen din influencers publik är intresserad av. Om de inte passar ditt varumärkesbudskap, hitta en annan influencer.
  • Målgruppsöverlagring: När du arbetar med flera influencers räcker det inte att titta på var och en av dina kampanjskapare individuellt. Kontrollera din publiköverlappning! Det betyder procentandelen av publiken som följer en enskild kreatör och publiken som följer flera innehållsskapare. Ju mindre du överlappar, desto större publik blir din publik. En större överlappning innebär att en följare kan exponeras för samma varumärkesbudskap av två olika innehållsskapare (om du vill penetrera marknaden med ditt varumärke kan detta vara ett bra tillvägagångssätt att ta).

Notera: Titta inte bara på målgruppsdata individuellt, utan ta en titt på den samlade informationen i din kampanjöversikt. Att organisera dina valda influencers i samlingar är nyckeln.

Relaterad  Hur man använder Scene Cut Detection i DaVinci Resolve

Om en influencer har en miljon följare, varav 50 procent är baserade i Italien, varför ska du betala för den delen av publiken om den italienska marknaden inte är relevant för dig? Ur detta perspektiv är det vettigt för branschen att överväga alternativa prismodeller och samarbetsformer inom influencer marketing. Prestanda är det avgörande nyckelordet här. Sådana modeller är datadrivna och mer rättvisa för marknadsförare, men de kräver också något av influencern.

Jag tror inte att det dröjer länge innan vi säger hejdå till modellen ”Varumärket betalar influencern ett fast belopp för ett inlägg på Instagram”. Prestandadrivna modeller är helt enkelt mer attraktiva, särskilt för marknadsförare. Så hur kan dessa modeller se ut?

Modell 1: Baspris + bonusar

Med dessa modeller betalar varumärket influencern ett grundbelopp för inlägget. Dessutom avtalas försäljningsmål med influencern som måste uppnås för bonusbetalningar. Alternativt kan influencern belönas för varje försäljning. Jag ser möjligheten här att bonusar kommer att ge influencers ytterligare motivation när de skapar och presenterar produkter. När allt kommer omkring, ju mer försäljning ett inlägg genererar, desto mer lukrativt blir ett partnerskap för influencern. Ett sådant system skulle vara transparent för båda parter. Vi testar just nu dessa modeller. Dessutom kan ett prestationsbaserat bonussystem också användas för KPI:er för övre tratt, såsom:

  • Visningar: Betala din influencer baserat på antalet genererade visningar. Detta kan innebära att influencern måste posta flera gånger för att nå det överenskomna antalet visningar.
  • Klick: Betala en influencer-bonus för att generera klick till din målsida.
  • Share of Voice på sociala nätverk: Ett annat mått att använda här är ditt varumärkes Share of Voice på sociala medier. För att öka detta kan influencern uppmanas att öka antalet inlägg med hjälp av varumärkets kampanj och hashtag.

Allt detta kan mätas med hjälp av teknik. Överenskommelsen om mål inför kampanjen bör endast anpassas därefter.

En ytterligare fördel är att problemet med falska följare elimineras, eftersom prissättningen baseras på handlingar snarare än räckvidd. Att beräkna basbeloppet som influencern kommer att få kommer att vara nyckeln för denna typ av modell. Detta baspris ligger med största sannolikhet under de marknadspriser som tas ut för närvarande.

Relaterad  De 4 bästa apparna för att hålla reda på de böcker du äger

Under perioden från början av 2018 till maj 2019 utvärderade vi cirka 2 000 influencerkampanjinlägg på Collabary och fastställde en genomsnittlig CPM, inklusive innehållsproduktion, på cirka 12 euro. Detta kommer att minska ytterligare om sådana prestationsbaserade modeller råder och basbeloppet i stället beräknas. Denna utveckling kommer att förändra marknaden igen, då basbeloppet blir ännu lägre eller till och med försvinner helt om en influencer samarbetar med stora varumärken med god försäljningspotential. En intäktsandel från ett starkt varumärke med goda försäljningsmöjligheter är trots allt mer attraktivt för influencern än en grundavgift. Idag är detta ofta omvänt, eftersom priserna tenderar att öka beroende på varumärkets storlek och popularitet.

Modell 2: Affiliate-modeller för befintligt innehåll

För varumärken är en attraktiv egenskap hos Model 2 att det inte finns något behov av att skapa något nytt innehåll. Plattformen skannas efter befintligt innehåll och varumärket lägger sedan till affiliate-länkar till det befintliga influencer-innehållet. För plattformar med hög omsättning av innehåll i användarens flöde, som Instagram, skulle detta tekniskt sett vara mycket mer komplext än med Pinterest eller YouTube. Båda plattformarna erbjuder innehållstjänster för användare med lång halveringstid. Influensern skulle kompenseras genom en affiliate-kommission, som kan förhandlas fram och justeras individuellt. Detta skulle vara en “back to basics”-utveckling; Går tillbaka till rötterna för influencer marketing när bloggare finansierade sig själva genom produktrecensioner och affiliate-länkar.

Vad hindrar varumärken från att göra detta också? Inlägg kan inte bli mer autentiska. Den enda utmaningen är att inte fördela länkarna på ett inflationsmässigt sätt och därmed säkerställa intern kvalitetssäkring. Bra innehåll kommer att belönas och förbättras med affiliate-länken; dåligt innehåll får helt enkelt ingen länk.

Ett sätt att filtrera plattformar som Instagram på befintligt, högpresterande innehåll är kollaborativ innehållsupptäckt: Innehållsupptäckt är en funktion som låter dig hitta, samla in, engagera och återanvända relevant innehåll skapat av sociala medier-influenser. Med den här funktionen har du möjlighet att söka efter dedikerade hashtags och till och med förfina din sökning med filter:

  • Tidsram: Detta är särskilt viktigt när man letar efter säsongsbetonat innehåll. I exemplet skannade vi plattformen efter Halloween-relaterat innehåll, så vi sökte bara under veckorna fram till den 31 oktober.
  • Land: När du söker efter marknads- och språkspecifikt innehåll kommer detta filter att hjälpa dig.
  • Kön: Beroende på huvudmålgruppen kan du filtrera efter påverkans kön.
  • Antal följare: Filtrera efter antal följare för att hitta innehåll som genererats av små influencers för att upptäcka nya talanger. Eller gå stort och hitta en influencer som redan har ett stort antal följare.
Relaterad  Sonic Frontiers: Skärmdumpar visar den öppna världen

Ytterligare gruppering av sökresultat efter engagemang, gilla-markeringar eller de flesta postade för närvarande hjälper till att bli ännu mer detaljerad.

Sammanfattning

I båda modellerna kommer teknik, verktyg och plattformar att bli viktigare genom forskning, publikbedömning, försäljningsspårning, spårning och förfaktureringsrapportering. Endast på detta sätt kommer båda modellerna att leda till största möjliga transparens för båda parter.

Trots den ökande användningen av teknik bör man inte glömma att hela influencerverksamheten är en marknadsföringsdisciplin som fortsätter att präglas och beroende av mjuka faktorer, samt goda relationer mellan varumärket och influencern. Det är trots allt influencers entusiasm och äkthet för de varumärken de arbetar med och själva innehållsskapandet som skiljer influencer marketing från andra branscher och gör den så framgångsrik.

Men vad dessa modeller gör är att låta marknadsföraren se om influencern är säker på kvaliteten på sin publik. Frågan kvarstår i vilken utsträckning påverkare över hela linjen kommer eller bör engagera sig i dessa prestationsbaserade modeller.

Om du vill veta mer om att förhandla om priser med influencers för din nästa kampanj, kontakta Collabarys Associate Consultants och begär en personlig demo genom Collabary.

Dr Stefano Balestra

Stefano Balestra är en del av ledningsgruppen på Zalando Marketing Services (ZMS) och VD för Collabary, ZMS proprietära influencer-marknadsföringsplattform, som kopplar samman annonsörer med konsumenter genom innehållsskapare. Han arbetade tidigare på McKinsey & Company, var Head of Sales Intelligence på Zalando och grundade en onlinemarknadsplats för konstentusiaster. Stefano studerade i Schweiz och har en tvåspråkig magisterexamen i företagsekonomi från universitetet i Freiburg och en doktorsexamen i marknadsföring från universitetet i Zürich.

Table of Contents