Pazarlama ilişkilendirmesi: Nedir ve hayati müşteri temas noktalarını nasıl tanımlar?

Pazarlama ilişkilendirmesi, hangi pazarlama taktiklerinin ve kanallarının satışlara, dönüşümlere ve olası satışlara katkıda bulunduğunu belirlemekten sorumlu departmanları, insanları ve teknolojiyi tanımlayan bir şemsiye terimdir. Pazarlama ilişkilendirme rollerine özgü sorumluluklar şunları içerir:

• Hangi kanalların en fazla potansiyel müşteri, satış ve gelir sağladığını anlamak.
• En kaliteli müşteri adaylarını veya en değerli müşterileri yönlendiren kanalları ve temas noktalarını belirleme.
• Geçmiş performansa dayalı olarak pazarlama ve/veya reklam harcamalarını tahmin etme/planlama.
• Çevrimdışı ve çevrimiçi müşteri satın alma yolculuğuna dair bütünsel bir anlayışa sahip olmak ve yolculuk etkileşimlerini uygun şekilde ağırlıklandırmak.
• Raporları çalıştırma/görüntüleme ve kampanya verilerine ve analitiğine dayalı içgörüler sağlama.
• Her temas noktası için müşteri katılımını ölçmek (örneğin, çoklu dokunma ilişkilendirmesi).

Kampanyaları optimize etmek için pazarlamacıların, dönüşümleri artırmada hangi temas noktalarının etkili olduğunu bilmeleri gerekir. Günümüzün dijital ve dijital olmayan kanallardaki müşteri yolculuğunun karmaşıklığı göz önüne alındığında, bu çok büyük bir zorluktur. Çözümün özünde veri olacak.

Pazarlamacılar ve üst düzey yöneticiler, reklam kampanyalarının ve pazarlama girişimlerinin etkinliğini kanıtlamak için artan bir talep hissediyorlar. Örneğin, Amerikan Pazarlama Derneği, Deloitte ve Duke Üniversitesi Fuqua İşletme Okulu tarafından desteklenen Ağustos 2021 CMO Anketine göre, pazarlama liderlerinin %59'u, çabalarının etkisini göstermeleri için CEO'lardan yüksek düzeyde baskı gördüklerini söyledi. Pazarlama ilişkilendirmesinin bu sorunu çözme potansiyeline sahip olduğuna inanıyoruz.

Bu gönderide, pazarlama ilişkilendirmesinin temellerini ele alacağız - ne olduğu, neden önemli olduğu ve pazarlama ve satış ekiplerinin bununla nasıl başarılı olabileceği. Kapsanan kilit noktalar şunları içerir:

• Pazarlama atfı nedir?
• Pazarlama ilişkilendirme modellerinin türleri.
• Pazarlamacılar neden ilişkilendirmeye önem vermeli?
• Pazarlama ilişkilendirme araçlarını kimler kullanır veya bunlarla çalışır?
• Ne tür araçlar veya yazılımlar pazarlama ilişkisini mümkün kılar?
• Pazarlama ilişkilendirmesi, pazarlamacıların başarılı olmasına nasıl yardımcı olabilir?
• Pazarlama ilişkilendirmesi hakkında daha fazla bilgi edinmek için kaynaklar.

Tahmini okuma süresi: 11 dakika

Pazarlama atfı nedir?

Pazarlama ilişkilendirmesi, bir şirketin boru hattını ve gelirini etkileyen herhangi bir kanal veya temas noktasına kredi verme ve ölçme sürecidir. Ancak ilişkilendirmeyle ilgili sorun, hem B2B hem de B2C müşteri yolculuklarının daha karmaşık hale gelmesidir.

Geleneksel ilişkilendirme modellemesi, dinamik bir pazarlama ortamında statik yatırım getirisi ölçümlerinin yorumlanmasına dayanır. Bu, pazarlamacılar daha derine inmezse, yanlış varsayımlara ve yanlış ilişkilendirmelere yol açabilir.

Dinamik bir pazarlama ortamı, modern müşteri yolculuğunun doğrusal olmayan özelliğini ifade eder. Her bir içerik, etkileşim ve deneyim parçasının satın alma yolculuğunun (örneğin satış, olası satış veya dönüşüm) doruk noktasına nasıl katkıda bulunduğundan bahseder.

Etkileşimleri izlemek ve ölçmek işin kolay kısmı. Her bir etkileşimin bağlamını ve önemini (sonuçta müşterinin nihai eylemine nasıl katkıda bulunduğunu) anlamak, özellikle çevrimdışı ve çevrimiçi kanalların birleşik etkisini tartarken zor olan kısımdır. Bunu iyi yapabilme yeteneği verilerle başlar ve verilerle biter, bu nedenle pazarlama ilişkilendirmesini kolaylaştıran araçların verileri almaya, ölçmeye ve yorumlamaya odaklanması mantıklıdır.

Pazarlama ilişkilendirme modellerinin türleri

Pazarlamacıların girişimlerine kredi atamak için kullandıkları birkaç farklı pazarlama ilişkilendirme modeli vardır. Pazarlama ilişkilendirmesini doğru şekilde yapmak istiyorsanız bunları anlamak önemlidir.

İlk dokunuşta ilişkilendirme . Bu model, ilk müşteri temas noktasına bir dönüşüm veya satış için %100 kredi verir. Örneğin, ücretli arama veya sosyal tıklamaları alın. Google Analytics raporunuzda tıkla ve satış hunisini kolayca görebileceğiniz için, bir satışın tüm kredisini ücretli bir arama veya sosyal medya reklamına vermek çok kolaydır.

Ancak bu model, bilgileri iletmek için üçüncü taraf tanımlama bilgilerini de kullanır. (Bunun neden bir sorun olduğunu birazdan anlayacağız.) Ayrıca, müşterinin reklam tıklaması ile nihai satış öncesinde veya arasında yaşamış olabileceği diğer etkileşimleri de azaltır. Kredi, satışı kapatmak için yapılması gereken iş yerine, müşteri adayını getiren kanala verildiği için satış ekibinizi rahatsız etmeye meyilli bir modeldir.

Son dokunuş ilişkilendirme . Bu, müşterinin dönüşümden önce etkileşimde bulunduğu son temas noktasına bir dönüşüm veya satış için %100 kredi verir. Satış ekipleri, arama ağı reklamları gibi dönüşüm hunisinin üst kısmındaki temas noktaları yerine e-Kitaplar, web seminerleri ve demolar gibi satış materyallerini tercih etme eğiliminde olduğu için bu modeli sever.

Çoklu dokunma özelliği . Çoklu dokunma, müşterinin satın alma yolculuğu boyunca nihai dönüşüme veya satışa katkıda bulunan her temas noktasına ve etkileşime kredi verir. Geleneksel çoklu dokunmatik modeller doğrusal olma eğilimindedir, yani her temas noktasını eşit olarak tartarlar. Yalnızca metriklere dayalı varsayımlarda bulunmanın değeri hakkında çok fazla tartışma olmuştur (örneğin, daha fazla müşteri adayı daha fazla başarıya eşittir).

Mükemmel bir çok dokunuşlu ilişkilendirme dünyasında, pazarlamacılar her bir temas noktasının etkisini, nihai satışı veya dönüşümü nasıl etkilediğine göre değerlendirebilir. İşte bu noktada martech araçları yardımcı olabilir.

Adobe, Pointillist, SharpSpring, Salesforce ve daha fazlası gibi satıcıların özelliklerini müşteri yolculuğu analitiği platformlarına ilişkin tam MarTech Intelligence Report'ta keşfedin .

İndirmek için buraya tıkla!

Pazarlamacılar neden ilişkilendirmeye önem vermeli?

Pazarlamacıların mevcut ve gelecekteki kampanyaları optimize edebilmelerinin tek yolu, sonuçları elde etmede hangi temas noktalarının etkili olduğunu bilmektir. Günümüzün dijital ve dijital olmayan kanallardaki müşteri yolculuğunun karmaşıklığı göz önüne alındığında, bu çok büyük bir zorluktur.

Bazı pazarlama paralarının kaçınılmaz olarak boşa harcanacağı haber değil. 2018'de, küresel pazarlamacıların yaklaşık %30'u, pazarlama bütçelerinin yaklaşık üçte birini ve yarısını da yaklaşık %20'sini boşa harcadıklarını söyledi.

Pazarlama ilişkilendirmesi, boşa harcanan dolar akışını etkisiz kanallardan en etkili kanallara ve taktiklere yönlendirmeyi vaat ediyor. Pazarlama söz konusu olduğunda, her şey ölçülebilir.

Uygun pazarlama atıfını önemsemelisiniz çünkü:

• Hangi şeylere dikkat etmeniz gerektiğini ve hangilerinin daha az değerli olduğunu söyler.
• Pazarlama yaklaşımınızda gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilmeniz için ne olacağını tahmin etmenize yardımcı olur.
• Pazarlama bütçenizi akıllıca harcamanıza yardımcı olur.
• Pazarlama ve satış ekiplerinizin bütçeleri ve zamanları hakkında daha iyi kararlar almalarını sağlar.
• Müşteri yolculuğunu bütünsel olarak değerlendirmek için pazarlama, satış, ürün ve yönetim ekiplerinin birbirleriyle konuşmasını gerektirir.
• Veri silolarını ortadan kaldırır.

Ancak, pazarlama atıfları mükemmel bir bilim değildir. Pazarlama stratejisti Kathleen Schaub, pazarların "karmaşık uyarlanabilir sistemler" olduğunu söylüyor, yani kitleler ve markalar arasındaki etkileşimler, geri bildirim döngüleri yaratan pek çok faktör nedeniyle tahmin edilemez olabilir. Pazarlamacılar, ROI ölçümünün karmaşık olduğunu ve optimize edilmiş yönetim yapıları ile yüksek kaliteli pazarlama ilişkilendirme araçlarının bir kombinasyonunu gerektirdiğini kabul etmelidir.

Pazarlama ilişkilendirme araçlarını kimler kullanır veya bunlarla çalışır?

Bir organizasyondaki her ekip, şirketlerinin benzersiz satın alma döngüsünü anladıklarında fayda sağlarken, pazarlama ilişkilendirme araçları genellikle pazarlama ekiplerinin amacıdır.

İşte bu araçları ve nasıl kullanıldıklarını vurgulayan bazı kullanım örnekleri.

Bir B2B şirketinin CMO'su, en yeni huni üstü marka stratejisinin geliri nasıl etkilediğini anlamak istiyor . Markalaşma girişimlerini gelire bağlamak zor bir alıştırmadır. Etkileşim ve etkileşime dayalı olarak marka deneyimi ve farkındalık düzeyi gibi şeyleri ölçmeyi ve nihayetinde her ikisini de satışa bağlamayı gerektirir. SproutSocial ve Brandwatch gibi araçlar, pazarlamanın marka bilinirliğini, bunun da satışları nasıl etkilediğini anlamak için pazarlama analitiği platformlarıyla entegre edilebilir.

Küresel bir perakende zincirinin CMO'su, en yüksek değere sahip müşterilere hangi ücretli medya kanallarının katkıda bulunduğunu anlamak istiyor . Çoklu dokunuşla ilişkilendirme, dönüşüm hunisinin üstü taktiğini (ör. arama ağı reklamları) orta ve düşük dönüşümlü etkinliklere (ör. alışveriş sepetine ürün ekleme) bağlayarak, bu CMO'nun hangi ücretli medya kaynaklarının en yüksek değeri sağladığını anlamasına yardımcı olabilir. , e-ticaret sitesinde sohbet başlatmak vb.) Buradaki amaç, pazarlama bütçesini artırmadan reklam harcamalarını en etkili faaliyetlere yeniden dağıtmaktır.

Yerel bir restoranın sahibi, hangi tekliflerin ve promosyonların müşterilerde en iyi yankı bulduğunu bilmek ister . Tüketici davranışı verilerinin satın alınması, pazarlama kararları verirken hayati önem taşır ve pazarlamacılar, alıcı yolculuğundaki hangi olayların en fazla dönüşümü sağladığını belirlemeye yardımcı olacak ilişkilendirme araçlarına ihtiyaç duyar. Belirli tekliflere, promosyonlara ve diğer harekete geçirici mesajlara dönüşüm değerleri atfetmek, işletmelere hangi koşulların daha yüksek müşteri katılımına yol açtığını gösterebilir.

Bir Fortune 500 teknoloji şirketinin CEO'su, üçüncü taraf verilerinden uzaklaşmak ve satın alma yolculuğunu müşterilerinin bakış açısından daha iyi anlamak istiyor . Uygun ilişkilendirme, yüksek kaliteli veriler gerektirir, ancak çoğu pazarlamacı şu anda reklam kampanyaları oluşturmak, izlemek ve optimize etmek için üçüncü taraf çerezleri kullanmaktadır. Tanımlama bilgisi olmayan bir dünyaya geçerken, pazarlama ilişkilendirmesi, müşterilerinin satın alma yolculuğunu derinlemesine anlamak için CDP'ler, kimlik çözümleme platformları ve yolculuk düzenleme motorları (JOE'ler) gibi araçları kullanan birinci taraf verilerine giderek daha fazla güvenecek.

Verilerinizin kontrolünü ele almak mı istiyorsunuz? Bu MarTech Intelligence Raporunun en son baskısında müşteri veri platformlarının eğilimleri ve yetenekleri hakkında bilgi edinin.

İndirmek için buraya tıkla!

Bir CPG markasının CMO'su, belirli çevrimiçi ve çevrimdışı temas noktalarının eşleştirilmesinin markayı ve/veya reklam hatırlanabilirliğini artırıp artırmadığını anlamak ister . Pazarlama ilişkilendirmesi, doğru yapılırsa, satın alma yolculuğu boyunca her kanalı ve temas noktasını birleştirmenizi sağlayacaktır. Makine öğrenimi ve yapay zeka, kampanya performansını iyileştirmek için TV ve radyo gibi çevrimdışı temas noktalarının dijital kanallarla nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olabilecek çeşitli kaynaklardan gelen verileri sentezleyerek bu bağlantıları sizin için yapabilir.

Ne tür araçlar veya yazılımlar pazarlama ilişkisini mümkün kılar?

Reklamlarınızın, içeriğinizin ve medyanızın kampanya performansına nasıl katkıda bulunduğunu belirlemeye yardımcı olan herhangi bir araç, pazarlama ilişkilendirme yazılımı çatısı altına girer. Ancak gerçek bir pazarlama ilişkilendirme platformu olarak kabul edilmesi için bir aracın aşağıdaki özellikleri içermesi gerekir:

• Müşterileriniz ve markanız arasındaki etkileşimleri yakalamak için çok çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı kanalları destekler: dijital, TV, radyo, OTT, podcast ve IoT.
• Çeşitli kampanyalardan, platformlardan ve kaynaklardan gelen verileri alarak ve normalleştirerek "büyük resim" analizi sunar.
• Eksik veya kusurlu verilerden daha anlamlı bilgiler elde etmek için istatistiksel modellemeyi destekler.
• Pazarlamacıların kampanyaları planlamasına yardımcı olmak için genellikle yapay zeka ve makine öğrenimi yoluyla tahmine dayalı analitik kullanır.
• Tüm işletme türlerini desteklemek için tek dokunuşlu, çoklu dokunuşlu, algoritmik, özel modeller vb. dahil olmak üzere çeşitli farklı ilişkilendirme modelleri kullanır.
• Kullanıcıya özel KPI'lara ve hedeflere dayalı olarak gerçek zamanlı olarak içgörüler ve raporlar sunabilen güçlü raporlama ve veri görselleştirme özelliklerine sahiptir.
• Martech/reklam teknolojisi araçlarıyla bütünleşir, örneğin teknoloji yığınınıza kusursuz bir şekilde uyar.
• Daha derin içgörüler sağlayan ek veri noktaları eklemek için genellikle Amazon ve Facebook gibi duvarlarla çevrili platformlarla bir ilişkisi vardır.

Pazarlama ilişkilendirme aracı yeteneklerine örnekler

Kendilerine daha ayrıntılı müşteri temas noktası verileri sağlayan araçlar arayan pazarlamacılar, ilişkilendirme araçlarında bir dizi yardımcı işlev bulacaktır. İşte onların bazı yetenekleri ve sundukları.

Çevrimdışı pazarlama verilerinin alınması ve yönetimi . Giderek daha fazla pazarlama temas noktası dijital kanallara taşınıyor olsa da, çevrimdışı etkinlikler hala çoğu müşteri yolculuğunun büyük bir bölümünü oluşturuyor ve büyümeye devam ediyor. İlişkilendirme araçları, bu temas noktalarının karışımda kaybolmamasını sağlamak için bu çevrimdışı verileri pazarlama hesabına yardımcı olabilir.

Kanal etkinliğini değerlendirirken tek bir gerçek kaynağı . Pazarlama ilişkilendirme araçları, çeşitli kanal ve platformlardan temas noktalarını ölçtüğünden, pazarlamacılara tek bir temel veri kaynağı sunabilir ve bu da sayılara olan güvenlerini artırmaya yardımcı olur.

Kişiselleştirme için artan fırsatlar . İlişkilendirme araçları, pazarlamacılara müşterilerinin tercih ettiği iletişim ortamları ve kanalları hakkında daha doğru bir resim verebilir. Bu değerli veriler, pazarlamacıların kişiselleştirmeyi artırmasını kolaylaştırır.

Kampanya harcama analizi . Bu araçlar, pazarlamacılara en iyi yatırım getirisine sahip kanallar ve temas noktaları hakkında fikir verme konusunda harika bir iş çıkarıyor. Bu, kampanya harcamalarını en karlı alanlara daha iyi tahsis etmelerini sağlar.

Her ilişkilendirme platformu farklıdır, bu nedenle seçeneklerinizi değerlendirirken satıcılara belirli yetenekleri hakkında soru sormayı unutmayın.

Pazarlama ilişkilendirmesi, pazarlamacıların başarılı olmasına nasıl yardımcı olabilir?

Pazarlama ilişkilendirme teknolojisi, pazarlamacıların üçüncü taraf tanımlama bilgileri olmadan bütçelerini doğrulamasına ve daha etkili stratejiler planlamasına yardımcı olabilir. Müşteri yolculuğu verilerini temas noktaları ve kanallar arasında birleştirmek, pazarlama ve satış ekiplerinin daha fazla değer sağlamasına yardımcı olabilir.

Pazarlamacılar, tüketicilerin zaten bildiklerini anlamaya başlıyor - hepsi tek bir satın alma yolculuğu. The Trade Desk tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, satış verilerini çok sık kullanmayı planlayan pazarlamacıların sayısı önümüzdeki yıl üç katına çıkacak. Ayrıca, ankete katılanların yaklaşık %80'i, reklam faaliyetlerini bilgilendirmek için satış noktası verilerini kullanmayı planladıklarını ve bu aktiviteyi hem fiziksel mağazalarda hem de çevrimiçi olarak gerçekleşen tüketici satın alımlarına bağladıklarını söyledi.

Pazarlama ilişkilendirmesi iyi verilere dayanmakla birlikte, aynı zamanda mevcut pazar hakkında bilgi ve kampanya performans verilerini analiz etmek ve bunlara göre hareket etmek için çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir. Tüm satın alma yolculuğu boyunca noktaları birleştiren pazarlamacılar, pazardaki (ve tüketici davranışındaki) değişiklikleri öngörme ve bunlara yanıt verme konusunda, yapmayanlara göre çok daha iyi bir konumdadır.

Pazarlama ilişkilendirmesi hakkında daha fazla bilgi edinmek için kaynaklar

Markaların her bir müşteri temas noktasından bilgi almasına ve izlemesine yardımcı olabilecek birçok araç ve kaynak mevcuttur. Faydalı olacağına inandığımız birkaç tanesi:

• Kurumsal Pazarlama İlişkilendirmesi ve Tahmine Dayalı Analitik: MarTech, pazarlama ilişkilendirmesi ve tahmine dayalı analitik ve uygulamaya dahil olan hususlar için piyasayı inceler. 29 sayfalık rapor, pazarlama ilişkilendirmesi ve tahmine dayalı analitik için büyüyen pazarı ve ayrıca en son trendleri, fırsatları ve zorlukları inceler.
• Pazarlama Öznitelik Bilgi Grafiğinin Ölçülmesi: SharpSpring, 500 veya daha az çalışanı olan 130 işletmeden pazarlama etkileyicilerinden içgörüler toplamak için Ascend2 ile ortaklık kurdu. Ortaya çıkan hızlı referans bilgi grafiği, işletmelerin pazarlama ilişkilendirme stratejilerini nasıl geliştirip uyguladığına ilişkin kolayca sindirilebilir verilerle doludur.
• Kuruluşunuzun dikkate alması gereken 16 pazarlama otomasyon platformu: Pazarlama otomasyonu platformları, müşteri adayı yönetimi, e-posta kampanyası geliştirme ve açılış sayfası oluşturma dahil olmak üzere manuel B2B pazarlama görevlerini kolaylaştırarak sayısız fayda sunar.
• Pazarlamayla ilişkilendirme neden hem bir zorluk hem de bir zorunluluktur: Bazıları temas noktası verilerinden türetilen ilişkilendirme anlatılarına şüpheyle yaklaşırken, diğerleri pazarlamayı ölçmenin bir zorunluluk olduğunda ısrar ediyor.
• Pazarlamacılar başarıyı nasıl ölçebilir: Pazarlamacılar, çalışmalarını ölçmeye kararlı oldukları sürece, eylemlerinin belirli çıktılara nasıl katkıda bulunduğunu gösterebilirler.