Unul dintre clientii nostri, un gigant de electronice de consum, a avut timp determinată sale impactului publicității un mediu la un moment dat. Așa cum o fac majoritatea întreprinderilor, a măsurat modul în care anunțurile TV, tipărite, radio și online funcționau fiecare independent pentru a conduce vânzările., Compania nu a înțeles ideea că anunțurile interacționează din ce în ce mai mult. De exemplu, un spot TV poate solicita o căutare Google care duce la un clic pe un anunț de afișare care, în cele din urmă, se termină într-o vânzare. Pentru a analiza modul în care anunțurile sale funcționează în mod concertat pe toate canalele media și de vânzări, clientul nostru a adoptat recent tehnici noi și sofisticate de analiză a datelor. Analiza a arătat, de exemplu, că, TV mâncat 85% din buget într-un nou produs de campanie, întrucât anunțuri YouTube—6% felie de buget—au fost aproape de două ori la fel de eficace în a determinat pe internet de căutări care au dus la achiziții., Și anunțurile de căutare, la 4% din bugetul total de publicitate al companiei, au generat 25% din vânzări. Înarmat cu aceste descoperiri bogate și cele mai recente analize predictive, compania și-a realocat dolarii de anunțuri, realizând o creștere de 9% a vânzărilor fără a cheltui un ban mai mult pentru publicitate.
acest tip de înțelegere reprezintă Sfântul Graal în marketing-știind exact cum toate părțile în mișcare ale unei campanii conduc în mod colectiv vânzările și ce se întâmplă atunci când le ajustați. Până de curând, imaginea era neclară în cel mai bun caz., Modelarea media-mix, introdusă la începutul anilor 1980, a ajutat marketerii să conecteze datele scanerului cu publicitatea și să decidă cum să aloce resursele de marketing. Pentru aproximativ 20 de ani, toată lumea se ghiftuiau acest low-agățat de fructe, până la apariția de marketing digital la sfârșitul anilor 1990. Cu capacitatea de a monitoriza fiecare click de mouse, de măsurare cauza-efect relația dintre publicitate și cumpărare a devenit oarecum mai ușor. Marketerii au început să urmărească cea mai recentă acțiune online a unui consumator—să zicem, un clic pe un anunț banner—și să-i atribuie un comportament de cumpărare.,
combinate cu o mână de tehnici de măsurare onorate în timp-sondaje de consum, focus grupuri, modele de mix media și atribuirea ultimului clic—astfel de metode depășite au atras mulți marketeri în satisfacție. Ei cred în mod eronat că au un mâner cu privire la modul în care publicitatea lor afectează de fapt comportamentul și conduce venituri. Dar această abordare este retrospectivă: tratează în mare măsură punctele de atingere publicitare—anunțuri publicitare în magazin și online, TV, radio, poștă directă și așa mai departe—ca și cum fiecare funcționează izolat., Înrăutățind lucrurile, diferite echipe, agenții și cumpărători media operează în silozuri și folosesc diferite metode de măsurare, deoarece concurează pentru aceleași resurse. Această practică încă obișnuită, ceea ce numim măsurarea benzii de înot, explică de ce marketerii adesea atribuie rezultate specifice activităților lor de marketing și de ce finanțele tind să se îndoiască de valoarea marketingului. (Consultați expoziția ” ieșiți din benzile de înot.”) După cum mi-a spus un CFO al unei companii Fortune 200, ” când adun ROIs-urile din fiecare dintre Silozurile noastre, compania apare de două ori mai mare decât este de fapt.,”
consumatorii de astăzi sunt expuși la o gamă extinsă și fragmentată de puncte de contact de marketing pe canalele media și de vânzări. Imaginați-vă că, în timp ce vizionați un spot TV pentru o Toyota Camry, un consumator folosește dispozitivul mobil pentru a Google „Sedan.”Up apare un link de căutare plătit pentru Camry, precum și recenzii auto. Ea face clic pe site-ul web al mașinii și șoferului pentru a citi câteva recenzii și, în timp ce se uită, observă un anunț afișat de la un dealer local, dar nu face clic pe el. O recenzie conține un link către videoclipurile YouTube pe care oamenii le-au făcut despre Camrys-urile lor., Pe YouTube, ea urmărește, de asemenea, anunțul inteligent al lui Toyota „Camry reinventat” Super Bowl de la opt luni mai devreme. În timpul naveta ei la locul de muncă în acea săptămână ea vede un panou Toyota ea nu a observat înainte și apoi primește o bucată de direct-mail de la compania care oferă o afacere limitată în timp. Ea vizitează site-urile dealerilor locali, inclusiv cele promovate pe mașină și șofer și în piesa de direct-mail, și în cele din urmă se îndreaptă către un dealer, unde testează mașina și o cumpără.,directorul de marketing al Toyota ar trebui să pună două întrebări: cum a interacționat această combinație de expuneri la anunțuri pentru a influența acest consumator? Toyota investește sumele potrivite în punctele potrivite din călătoria deciziei clientului pentru a o declanșa la acțiune?schimbările seismice atât în tehnologie, cât și în comportamentul consumatorilor din ultimul deceniu au produs o înregistrare granulară, practic infinită a fiecărei acțiuni pe care consumatorii o iau online., Adauga la faptul că oceanele de date de la Dvr-uri și digital set-top box, de vânzare cu amănuntul de verificare, tranzacțiile cu carduri de credit, apel busteni centru, și nenumărate alte surse, și veți găsi că marketerii au acum acces la o neimaginat anterior comoară de informații despre ceea ce consumatorii vedea și de a face.
oportunitatea este clară, dar la fel este și provocarea. După cum a spus celebrul statistician și scriitor Nate Silver, „în fiecare zi, de trei ori pe secundă, producem echivalentul cantității de date pe care Biblioteca Congresului le are în întreaga sa colecție de tipărire. Cea mai mare parte este…zgomot irelevant., Deci, dacă nu aveți tehnici bune pentru filtrarea și procesarea informațiilor, Veți avea probleme.”
în această lume nouă, marketerii care respectă abordările tradiționale de măsurare analytics 1.0 fac acest lucru pe riscul lor. Aceste metode, care privesc înapoi de câteva ori pe an pentru a corela vânzările cu câteva zeci de variabile, sunt periculos depășite. Multe dintre cele mai mari multinaționale din lume implementează acum analytics 2.0, un set de capabilități care pot mesteca terabytes de date și sute de variabile în timp real., Permite acestor companii să creeze o imagine ultra-înaltă definiție a performanței lor de marketing, să ruleze scenarii și să schimbe strategiile publicitare din mers. Permis de recentele exponențială salturi în putere de calcul, bazate pe cloud, analytics, și ieftin de stocare a datelor, aceste instrumente predictive măsura interacțiunii dintre publicitate prin mass-media și canalele de vânzări, și de a se identifica cu precizie cum variabile exogene (inclusiv a economiei în ansamblu, oferte competitive, și chiar vreme) afectează performanța anunțurilor. Analizele rezultate, pe scurt, dezvăluie ceea ce funcționează cu adevărat., Cu aceste informații bazate pe date, companiile își pot menține adesea bugetele existente, dar pot obține îmbunătățiri de la 10% la 30% (uneori mai mult) în performanța de marketing. bazându-ne pe modelele matematice de pionierat dezvoltate de profesorul de marketing UCLA și co-fondatorul MarketShare, Dominique Hanssens, firma noastră oferă soluții analytics 2.0 Pentru multe companii globale mari. Modelele cuantifică efectele cross-media și cross-channel ale marketingului, precum și efectele directe și indirecte ale tuturor factorilor de afaceri, iar software-ul utilizează capabilități de cloud computing și big-data., Cazurile pe care le prezentăm în acest articol sunt extrase de la companiile noastre client. Numeroase alte firme—cum ar fi VivaKi, Omniture și DoubleClick-au apărut în ultimii ani pentru a răspunde cererii tot mai mari de analize avansate.trecerea la 2.0 susținută de integrarea datelor mari, a cloud computing-ului și a noilor metode analitice, analytics 2.0 oferă perspective fundamentale noi asupra efectului marketingului asupra veniturilor., Aceasta implică trei mari activități: de atribuire, procesul de cuantificare a contribuției fiecărui element de publicitate; optimizare, sau „jocuri de război”, prin utilizarea de instrumente de analiză predictivă pentru a rula scenarii pentru planificarea de afaceri; și alocarea, în timp real de redistribuire a resurselor pe activități de marketing în funcție de optimizare scenarii. Deși aceste activități sunt descrise în acest articol ca pași secvențiali, ele pot apărea simultan în practică; ieșirile dintr-o activitate se alimentează în alta iterativ, astfel încât capacitatea de analiză se îmbunătățește continuu.,
atribuire.
pentru a determina modul în care interacționează activitățile dvs. de publicitate pentru a genera achiziții, începeți prin a colecta date. Multe companii cu care am lucrat susțin la început că nu au datele necesare in-house. Acest lucru nu este aproape întotdeauna cazul. Companiile sunt pline de date, deși dispersate și, adesea, ascunse neintenționat. Datele relevante există de obicei în vânzări, finanțe, servicii pentru clienți, distribuție și alte funcții în afara marketingului.
știind ce să se concentreze pe-semnalul, mai degrabă decât zgomotul-este o parte critică a procesului., Pentru a-și modela cu exactitate afacerile, companiile trebuie să colecteze date din cinci mari categorii: condițiile pieței, activitățile competitive, acțiunile de marketing, răspunsul consumatorilor și rezultatele afacerii. (Consultați expoziția ” optimizarea publicității.cu date detaliate care analizează vânzările de produse și valorile de publicitate în funcție de mediu și locație, analizele sofisticate pot dezvălui impactul activităților de marketing pe benzile de înot—de exemplu, între un mediu, să zicem televiziunea și altul, social media. Numim aceste efecte indirecte ” ratele de asistență.,”Recunoașterea unui ajutor depinde de capacitatea de a urmări modul în care comportamentul consumatorilor se schimbă ca răspuns la investițiile în publicitate și activitățile de vânzări. Pentru a simplifica puțin: o analiză ar putea ridica o creștere a numărului de clicuri ale consumatorilor pe un anunț banner online după ce un nou spot TV va fi difuzat-și va lega acest efect de modificările modelelor de cumpărare. Acest lucru ar capta spotul „asista” la anunțul banner și oferă o imagine mai adevărată a ROI anunțului TV., Mai subtil, analizele pot dezvălui efectele de asistență ale anunțurilor cu care consumatorii nu interacționează activ—arătând, de exemplu, un salt de 12% în activitatea de căutare a unui produs după implementarea unui anunț banner pe care doar 0,1% dintre consumatori fac clic.
această perspectivă se traduce direct în orice publicitate pe care consumatorii o întâlnesc, dar care nu poate acționa în mod specific, inclusiv reclame TV, plasări pe rețelele de socializare, PR, afișaje online sau în aer liber, reclame mobile și promoții în magazin. Gândiți-vă la Anunțul publicitar de pe naveta cumpărătorului nostru Toyota., Anunțul în sine probabil că nu a determinat-o să conducă la dealer și să cumpere o mașină. Dar poate că a împins-o să se uite la piesa de poștă directă când a sosit, ceea ce a inspirat în cele din urmă vizita la dealership—o călătorie completă a clienților pe care o putem măsura acum. Este dificil sau imposibil să cuantificați astfel de efecte de asistență la nivel individual, în special atunci când implică anunțuri off-line, astfel încât analytics 2.0 funcționează prin expunerea acestor efecte., Utilizează o serie sofisticată de modele statistice simultane de ecuații care reasamblează diferite efecte interdependente într-o viziune care explică cu exactitate comportamentul pieței.riscurile măsurării simpliste a benzii de înot au fost personale pentru unul dintre directorii de marketing ai clientului nostru., La începutul carierei sale, la un înalt profil companie de e-commerce, echipa de marketing a prezentat pentru a-și finanța campania rezultatele care au fost generate folosind metoda tradițională de analiză metode:
Lucruri a devenit rapid ciudat când finanțelor a subliniat faptul că unitatea de afaceri au generat doar 110 milioane $în venituri, 50 de milioane de dolari de scurtă durată a raportat în total. Discrepanța a apărut deoarece, fără date bune, liderii din fiecare bandă de înot au revendicat aceeași găleată de venituri.,
această lecție a rămas cu acest executiv în timp ce și-a propus să ajute la rezolvarea problemei industriei de atribuire incorectă. În cele din urmă s-a alăturat unei companii de tehnologie pentru consumatori care a îmbrățișat cu entuziasm analytics 2.0. Acolo a creat o platformă de analiză pentru a dezvălui modul în care au interacționat activitățile de publicitate și de vânzări ale companiei.exemple ca acestea distilează în mod necesar complexitatea analytics 2.0., În analizele actuale conduse de o companie mare, modelele statistice pot reprezenta sute sau mii de permutări de tactici de publicitate și vânzări, precum și variabile exogene, cum ar fi geografia, ratele de ocupare a forței de muncă, prețurile, sezonul anului, ofertele competitive și așa mai departe. Când analizați fiecare permutare a unei campanii publicitare în funcție de aceste variabile, complexitatea sarcinii și necesitatea cloud computing și stocare devin clare., De asemenea, vă dați seama că astfel de analize vă permit, de exemplu, să vedeți instantaneu cum un nou anunț TV afectează modelele de căutare online ale consumatorilor—și apoi să schimbați strategia de licitare a căutării după cuvinte cheie pentru a cumpăra cuvinte relevante pe măsură ce anunțul rulează. De asemenea, vă pot ajuta să identificați efectul real al Facebook atât asupra veniturilor pe termen scurt, cât și asupra capitalului de marcă pe termen lung.
optimizare.odată ce un marketer a cuantificat contribuția relativă a fiecărei componente a activităților sale de marketing și influența factorilor exogeni importanți, war gaming este următorul pas., Aceasta implică utilizarea instrumentelor de analiză predictivă pentru a rula scenarii pentru planificarea afacerii. Poate doriți să știți ce se va întâmpla cu veniturile dvs. dacă reduceți publicitatea de afișare în aer liber pentru o anumită linie de produse cu 10% în San Diego—sau dacă transferați 15% din cheltuielile de anunțuri TV legate de produs în căutarea și afișarea online. Poate că trebuie să identificați implicațiile pentru publicitatea dvs. dacă un concurent reduce prețurile în Tokyo sau dacă prețurile carburanților cresc în Sydney.,lucrând cu vasta cantitate de date colectate și analizate prin procesul de atribuire, puteți atribui o „elasticitate” fiecărui factor de business pe care l-ați măsurat, de la publicitatea TV la anunțurile din rețeaua de căutare, la prețurile carburanților și temperaturile locale. (Elasticitatea este raportul dintre modificarea procentuală într-o variabilă și modificarea procentuală în alta.) Cunoașterea elasticității conducătorilor auto de afaceri vă ajută să anticipați modul în care modificările specifice pe care le faceți vor influența anumite rezultate. Dacă elasticitatea anunțurilor TV în raport cu vânzările este .,03, de exemplu, dublarea bugetului de anunțuri TV va genera o creștere de 3% a vânzărilor, atunci când toate celelalte variabile rămân constante. Pe scurt, modelarea analytics 2.0 dezvăluie modul în care interacționează toate elasticitățile șoferului pentru a afecta vânzările. (Consultați expoziția ” cum interacționează anunțurile pentru a crește vânzările.”)
War gaming utilizează elasticitățile reale ale șoferilor dvs. de afaceri pentru a rula sute sau mii de scenarii în câteva minute., Într-un proces tipic de jocuri de război, membrii echipei definesc obiective de marketing (cum ar fi o anumită țintă de venit, un obiectiv de cotă sau un obiectiv de marjă), adesea pe mai multe produse și piețe. Ronțăind vasta bază de date a elasticităților șoferului, software-ul de optimizare generează un set de scenarii cele mai probabile, împreună cu recomandări de marketing pentru a le realiza. De asemenea, software-ul poate testa scenarii specifice ce-ar fi dacă: de exemplu, cum vor fi afectate vânzările camionului nostru de dimensiuni medii din Denver dacă prețurile gazelor vor urca cu 5% și vom lansa o campanie combinată TV și online care promovează o reducere de 300 USD?,la Ford, directorul de marketing communications Matthew VanDyke conduce o echipă inter-funcțională care implică IT, finanțe, marketing și alte funcții. Grupul este însărcinat cu optimizarea cheltuielilor de publicitate ale Ford de 1 miliard de dolari. Folosind analize avansate, echipa rulează în mod obișnuit mii de scenarii care implică sute de variabile pentru a măsura efectele probabile ale diferitelor strategii publicitare într-o serie de circumstanțe complexe., Analizele includ informații din etapa de atribuire, permițând Ford să prezică de la un scenariu la altul modul în care modificările investițiilor publicitare într-un mediu pot afecta performanța anunțurilor în altele și modul în care factorii exogeni ar putea influența rezultatele.
De exemplu, ca și a intereselor consumatorilor în consum eficient de combustibil de vehicule a crescut, Ford stiinta marketing manager Mike Macri și echipa sa au folosit jocuri de război pentru a evalua rapid care piețele vor fi receptivi la mesaje creative despre eficiența consumului de combustibil și au redirecționat de publicitate resurse în mod corespunzător prin partenerii lor de agenție., Într-adevăr, aceste jocuri de război conduc mai multe campanii actuale cross-media pentru Ford.analiza predictivă permite, de asemenea, Ford să schimbe jocul de război în planificarea și achiziționarea media, atât la nivel național, cât și local. De exemplu, a descoperit că cheltuielile digitale globale ale companiei, deși adecvate, au accentuat excesiv afișarea digitală și investițiile insuficiente în căutare. În plus, înainte ca firma să folosească planificarea scenariilor de război, bugetele de marketing naționale și locale au fost tratate separat și rareori coordonate., Ford a fost dificil să stabilească, de exemplu, cât de mult ar trebui să furnizeze fonduri potrivite grupurilor de dealeri, dacă nivelurile de stimulare a consumatorilor diferă între diferitele mașini și regiuni din portofoliul său și modul în care creșterea cheltuielilor de social-media și reducerea achizițiilor tradiționale de media ar afecta vânzările către șoferii tineri. Jocurile de război au permis Ford să prezică modul în care aceste scenarii vor juca înainte de a face schimbări. Rezultatul: trecerea de la bugetul național la bugetele locale a produs venituri noi de zeci de milioane de dolari, fără nicio modificare netă în bugetul total al anunțurilor., de asemenea, comercianții folosesc analytics 2.0 pentru a rula scenarii de tip „what if” pentru lansări de produse noi publicitare, achiziții de anunțuri pe piețe unde datele sunt limitate și efectele potențiale ale mișcărilor surpriză ale concurenților. De exemplu, ca un sistem global consumer electronics compania client de-al nostru a fost pregătește să lanseze un joc de-schimbare produs într-o piață emergentă unde istorice de vânzări-marketing date au fost limitate, s-a folosit de analiză avansate pentru a revizui publicitate comportament de concurenți și de a prezice cu exactitate cheltuielile lor pentru versiuni viitoare., Folosind aceste previziuni și scenarii de optimizare, compania a intrat cu succes pe piață cu o înțelegere mult mai clară a peisajului strategic și și-a ajustat rapid planurile pentru a aborda noua dinamică competitivă.
alocare.
au dispărut zilele în care am stabilit un plan de marketing și l—am lăsat să-și urmeze cursul-așa-numita abordare run-and-done. Pe măsură ce tehnologia, companiile media și cumpărătorii media continuă să elimine frecarea din proces, publicitatea a devenit mai ușor de tranzacționat, plasat, măsurat și extins sau ucis., Comercianții pot acum să ajusteze sau să aloce cu ușurință publicitatea pe diferite piețe lunar, săptămânal sau zilnic—și online, chiar de la o fracțiune de secundă la alta. Alocarea implică punerea rezultatele de atribuire și de război jocuri eforturile în piață, măsurarea rezultatelor, validarea modelelor (care este, de funcționare în piață experimente pentru a confirma constatările analizei), și de a face corecții.,la una dintre cele mai mari companii de software din lume, conducerea superioară și-a dat seama că este nevoie de mai multă responsabilitate și precizie în marketing, deoarece deciziile de alocare nu se bazaseră istoric pe analize științifice. Pentru a înțelege ce activități de marketing au condus la site—ul său web, la revânzători și la partenerii de vânzare cu amănuntul—generând astfel vânzări-echipa de conducere a marketingului a folosit analytics 2.0 pentru a dezvălui modul în care au interacționat toate componentele sale de marketing.,folosind modele care au reprezentat în cele din urmă sute de variabile, compania a cuantificat combinația exactă de anunțuri care au stimulat cel mai eficient studiile software, care activități ale revânzătorilor au generat cele mai multe profituri și modul în care publicitatea dintr-o categorie de produse a influențat achizițiile din alte categorii. Cu aceste informații, firma a realocat dolari de marketing pentru diferitele sale produse B2B și B2C. Schimbările între cheltuielile off-line și cele online, precum și investițiile în construirea mărcii, au sporit veniturile cu milioane de dolari incremental.,sistemul analytics 2.0 al acestei companii a câștigat credibilitate cu managementul executiv, conduce acum decizii de alocare minut cu minut și este lansat la nivel global. Drept urmare, ROI-ul publicitar al firmei s-a dublat aproape în ultimii trei ani.
cinci pași pentru punerea în aplicare
Analytics, o dată o funcție de cercetare back-of-the-house, devine împletit în dezvoltarea strategiei de zi cu zi și operațiuni. Directorii care au fost pionieri în echipele de marketing digital în urmă cu 10 ani avansează la biroul OCP., Deja conectați pentru măsurare, aceștia sunt adesea uimiți de imaturitatea analitică a industriei publicitare mai largi. Aceste noi OCM își asumă mai multă responsabilitate pentru bugetele tehnologice și creează o cultură a luării deciziilor bazate pe fapte în cadrul publicității. Tehnologia de consultanță Gartner estimează că în termen de cinci ani, cele mai CMOs va avea o mai mare tehnologie buget decât chief technology ofițeri.
Tehnologia este necesară, dar nu suficientă pentru a muta o organizație în analytics 2.0., Din experiența noastră, aceste inițiative necesită cinci pași, care pot fi implementați chiar și de companiile mici:
în primul rând, îmbrățișați analytics 2.0 ca un efort la nivelul întregii organizații care trebuie susținut de un sponsor executiv la nivel de C. Adesea, buzunarele de rezistență la noile abordări analitice apar, deoarece provoacă convingeri strânse despre ceea ce funcționează și ce nu. buy-in-ul la nivel de Senior este esențial pentru a ajuta la promovarea clarității viziunii și alinierii în stadiile incipiente.
În al doilea rând, atribuiți un director sau un manager care se gândește la analiză pentru a deveni persoana potrivită pentru efort., Ar trebui să fie cineva cu abilități analitice puternice și o reputație de obiectivitate. Această persoană poate raporta OCP sau poate face parte dintr-o echipă inter-funcțională între marketing și Finanțe. Pe măsură ce proiectul se extinde, el sau ea poate ajuta la ghidarea planificării afacerii și a alocării resurselor între unități.în al treilea rând, înarmat cu o listă prioritară de întrebări la care încercați să răspundeți, efectuați un inventar al datelor în întreaga organizație. Inteligența esențială pentru eforturile de succes analytics 2.0 este adesea îngropată în multe funcții dincolo de marketing, de la finanțe la Serviciul pentru clienți., Identificați și consolidați acele seturi de date disparate și creați sisteme pentru colectarea continuă. Tratați datele așa cum ați proceda cu proprietatea intelectuală, având în vedere valoarea activelor sale.în al patrulea rând, începeți mici cu dovezi ale conceptului care implică o anumită linie de afaceri, geografie sau grup de produse. Construiți modele cu domeniu limitat care vizează obținerea câștigurilor timpurii.în al cincilea rând, testați agresiv și reintroduceți rezultatele în model., De exemplu, dacă analiza dvs. de optimizare sugerează că trecerea unor cheltuieli publicitare de la televizor la afișarea online va stimula vânzările, încercați un mic experiment local și utilizați rezultatele pentru a vă rafina calculele. Testarea pe piață este veche-ceea ce este nou este să obțineți dreptul de atribuire cross-media, astfel încât testarea dvs. să fie mai eficientă.
când companiile au mai multe canale de vânzare, cum ar fi retail, online, revânzători cu valoare adăugată sau mai multe produse și zone geografice, analytics 2.0 poate deveni mai complex decât pot gestiona echipele interne., Atunci sunt necesari furnizori cu analize specifice și capacități de calcul. Dar orice companie poate începe călătoria și poate construi o mare parte din infrastructura necesară pentru analiză—și cultura marketingului adaptiv—in-house. Provocarea este la fel de organizațională ca și cea computațională. Oricum, scrisul este pe perete: marketingul devine rapid un război de cunoaștere, înțelegere și avantaj asimetric obținut prin analytics 2.0. Companiile care nu adoptă analize de generație următoare vor fi depășite de cele care o fac.
Lasă un răspuns