Ett geotest, eller geolift-experiment, är ett sätt att mäta effekten av marknadsföringen på geografisk nivå. Det innebär att man delar in olika geografiska områden för att jämföra resultatet i regioner som exponeras för en kampanj med de som inte gör det. Genom att fokusera på regioner snarare än individer kan du se helhetsbilden och förstå hur större ekonomiska förändringar påverkar dina marknadsresultat.

Varför använda geotesting?

Mät faktisk påverkan i verkligheten

Geotesting analyserar hela regioner i stället för enskilda användare. Det ger ett större urval, vilket ökar chansen att få statistiskt tillförlitliga resultat som kan generaliseras till en större population. Det tar också hänsyn till externa faktorer som säsongsvariationer, lokal konkurrens och ekonomiska förutsättningar.

Optimera marknadsföringsbudgeten

Företag kan utvärdera om ökade annonsinvesteringar i vissa regioner ger mätbara resultat innan man skalar upp kampanjen nationellt. Det ger en bättre förståelse för vilken effekt ytterligare marknadsaktiviteter faktiskt har.

Testa strategier för marknadsexpansion

Innan man lanserar i en ny region kan företag utvärdera efterfrågan och konsumentbeteende i liknande testmarknader.

Skyddar användarnas integritet

I takt med ökade krav på dataskydd och integritet erbjuder geotesting ett mer hållbart alternativ genom att använda aggregerad data på marknadsnivå – istället för individdata – vilket minskar risken för databortfall.

Hur fungerar det?

Geotesting fungerar genom att visa annonser i vissa geografiska områden (behandlingsgrupp), medan andra områden inte exponeras (kontrollgrupp). Sedan jämför man försäljningsresultatet mellan grupperna för att mäta den verkliga effekten av kampanjen.

Det finns två huvudsakliga upplägg:

• Standard-geolift: Behandlingsgruppen ser annonserna, kontrollgruppen gör det inte.

• Omvänt geolift: Endast kontrollgruppen exponeras. Det hjälper till att isolera grundnivån (baseline) och förstå pågående kampanjers effekt.

💡 Tips: Välj regioner som är demografiskt och beteendemässigt liknande för att undvika snedvridna resultat.

Exempel: Så kan det se ut i praktiken

Anta att det fiktiva företaget FreshFizz vill testa en ny kampanj. Under en viss tidsperiod mäter de försäljningen i både test- och kontrollområden.

• Om det inte sker någon märkbar skillnad i försäljning i behandlingsgruppen jämfört med kontrollen, tyder det på att kampanjen inte bidrar till ökad försäljning. Då bör budgeten eller kampanjen omvärderas.

• Om försäljningen ökar mer i behandlingsgruppen tyder det på att kampanjen har gett effekt vilket motiverar fortsatt eller ökad investering.

Geotesting vs. identitetsbaserad testning

Företag väljer ofta mellan geotesting och identitetsbaserad testning när de vill mäta marknadsföringens effekt. Båda har sina användningsområden – men med olika metodik.

Identitetsbaserad testning

Används när man vill spåra användare individuellt, t.ex. vid personliga annonser eller UX-testning i appar och webb.

• Fokus: Individnivå

• Metod: Användare delas slumpmässigt i test- och kontrollgrupper via cookies, e-post, konton etc.

• Fördelar: Ger detaljerad insikt och precis målstyrning

• Nackdelar: Integritetsproblem, cookieblockering och begränsningar i spårning över flera enheter

Geotesting

Passar bäst när man vill förstå bredare beteendeförändringar i verkligheten, t.ex. om TV-reklam eller regional prissättning fungerar.

• Fokus: Geografisk nivå

• Metod: Städer, regioner eller länder delas in i test- och kontrollgrupper

• Fördelar: Tar hänsyn till externa faktorer som lokal konkurrens, ekonomi och konsumentmönster

Geotesting i kombination med Marketing Mix Modelling (MMM)

Marketing Mix Modelling (MMM) ger en övergripande bild av hur olika marknadsaktiviteter påverkar resultat. Genom att kombinera MMM med geotesting kan du förbättra modellens prediktiva kraft – och bekräfta att modellens slutsatser stämmer överens med verkliga resultat.  

Fördelar:

• Mätbarhet i verkligheten: Baserat på faktisk försäljning, inte bara modellerade antaganden

• Integritetsvänligt: Använder aggregerad data på regionnivå – inga cookies

• Skalbart: Går att tillämpa på både lokala och nationella nivåer

• Validering: Ger "ground truth" för att finjustera MMM-modeller

Utmaningar att tänka på:

• Det är avgörande att test- och kontrollområden är jämförbara. Om de är för olika, kan resultaten bli missvisande.

• Yttre händelser som säsong, lokala event eller leveransproblem kan göra det svårare att dra tydliga slutsatser om kampanjens effekt.

Exempel: Så gör vi på Fieldstream

På Fieldstream använder vi geotesting för att validera och finjustera våra AI-drivna MMM-modeller. Till exempel, i omvända geolift-tester justerar vi kanalvikterna i modellen utifrån observerad försäljningsdata. Det gör att modellen bättre speglar verkliga utfall – och har hjälpt våra kunder att öka sin ROI med upp till 30 %.

Vill du ta nästa steg?

📈 Vill du veta hur geotesting och AI-drivna MMM kan hjälpa dig att mäta verklig effekt och öka din ROI med upp till 30 %?

Kontakta oss idag för en demo och ta reda på hur du kan maximera din marknadsföring.

‍