Modellenmiş davranış: Geleceğe yönelik yeni bir ölçüm stratejisi

Mevcut gizlilik merkezli ortamda, geleneksel pazarlama ve analitik ölçüm yöntemleri artık geçerli değil. O halde acil soru şu: Markaların pazarlama faaliyetlerini etkin bir şekilde ölçebilmek için atması gereken sonraki temel adımlar nelerdir?

Sektör genelinde, Privacy Sandbox'tan veri temiz odalarına ve Unified ID 2.0'a kadar, bununla başa çıkmaya çalışan farklı girişimler ve çözümler konusunda hiçbir sıkıntı yok. Bu çözümlerin ayrıntılarını incelerken, herhangi bir pazarlamacının çeşitli seçenekler tarafından boğulacağı anlaşılabilir.

Bu nedenle, Google Konuları gibi bir şeye tepki olarak ne yapmanız gerektiği konusunda endişelenmek yerine (kısa cevap: Google daha somut testler yapana ve tamamen gizlilikle uyumlu olduğuna dair kanıt sağlayana kadar pek bir şey olmaz), tüm markaların olması gereken iki özel alan vardır. yakın geleceğe odaklanıyor.

Büyük teknoloji platformlarının modellenmiş verilere geçişi

Kullanıcı düzeyinde ölçüm her zaman markalar için Kuzey Yıldızı olmuştur. Mükemmel bir dünyada, etkili optimizasyon ve bütçeleme kararları almak için pazarlama kampanyalarının etkisini en doğru şekilde anlamamızı sağlar.

Ancak, gizlilik merkezli bir çağda, Google ve Meta gibi platformlar, kullanıcı düzeyinde ölçümü mümkün olduğunca korumak için çeşitli geliştirmeler uyguladı. Buna, her biri dönüşümlerin pazarlama kampanyalarınızla daha doğru bir şekilde ilişkilendirilmesini sağlayan Gelişmiş Dönüşümler ve Dönüşümler API'si dahildir.

Her iki özellik de akılda tutulmalıdır. Bununla birlikte, bu, eksik verilerinizin yalnızca bir bölümünü kapsayacaktır ve Google'ın Onay Modu gibi bir şeyin devreye girdiği yer burasıdır. Bu, pazarlama/analitik onayını devre dışı bırakan kullanıcıları hesaba katan modelleme tekniklerinden yararlanır.

Raporlarınızda modellenmiş verilere güvenme konusunda bazı şüpheler olabilir. Ancak, bunun yeni bir şey olmadığını belirtmek önemlidir.

Aslında, uzun yıllardır Google Ads ve Facebook Reklam Yöneticisi gibi araçlarda modellenmiş dönüşümler uygulanmaktadır. Modelleme gereksinimi, yalnızca bilinen kullanıcı veri kümeleri azalmaya devam ettikçe artacaktır.

Büyük satıcılar tahmin edilebileceği gibi bunu çok kolaylaştırmasa da, doğru uzman desteğiyle, modellenmemiş ve modellenmiş sonuçlarınızın neye benzediğini karşılaştırmak mümkündür. Bu, bildirdiğiniz sayılar ve bunların göreceli doğruluk dereceleri hakkında daha bilinçli kararlar vermenizi sağlayacaktır.

Pazarlamacılar modellemeden çekinmek yerine daha fazla anlamaya çalışmalı ve tüm kalbiyle kucaklamalıdır.

Daha derine inin: Pazarlama ilişkilendirmesi neden hem bir zorluk hem de bir zorunluluktur?

Ekonometri + ilişkilendirme = modellenmiş ilişkilendirme

İlişkilendirme, pazarlamada sonsuz bir tartışma olmuştur ve zaten yeterince zorlayıcıydı. Çok sayıda duvarlı bahçede ve mahremiyet kısıtlamalarında nasıl gezineceğimizi düşündüğümüzde daha da fazlası.

Bilinen verilerdeki kaçınılmaz boşluklar göz önüne alındığında, duvarlarla çevrili bahçeleri geçmeyen belirli bir kanal alt kümesine bakmadığınız sürece, kullanıcı düzeyinde bir ilişkilendirme modeli artık çok zordur. Aksi takdirde, sağlam bir kanallar arası özel kullanıcı ilişkilendirme çözümü oluşturmak artık neredeyse imkansız.

Yine de her işletme, medya karmalarının performansını doğru bir şekilde ölçmek ve etkili bütçe kararları almak için pazarlamacılara ihtiyaç duyacaktır. Şaşırtıcı bir şekilde, en uygun yeni nesil çözüm, aslında iki tarihsel yaklaşımın birleşimidir.

MarTech'i edinin! Günlük. Özgür. Gelen kutunuzda.

İşleniyor... ABONE OL

Şartlara bakın.

Pazarlama performansının tam huni görünümü

Modellenmiş ilişkilendirme, MMM'nin (medya karması modelleme) ve MTA'nın (çoklu dokunuşla ilişkilendirme) en iyi kısımlarını alarak size pazarlama performansının tam bir dönüşüm hunisini sunarken aynı zamanda tamamen gizlilik açısından esnektir.

Modellenmiş ilişkilendirmenin temeli, kullanıcı düzeyinde girdiler (yani çerez verileri) yerine toplu düzeyde veri kümeleri kullanan MMM'ye dayanır. Bu, kullanıcı izni veya duvarlı bahçelerde nasıl gezinileceği gibi MTA konuları ile ilgilenmesi gerekmediği anlamına gelir.

Modellenmiş ilişkilendirmenin ek bir avantajı, regresyona dayalı bir yaklaşım kullanarak, her şeyi tek bir çözümde izlemek zorunda kalmadan tüm pazarlama kanallarınızı modelinize dahil etmenin çok daha kolay olmasıdır.

Ayrıca, modelinizin doğruluğunu artırmak ve medya kampanyalarınızın belirli etkisini izole etmek için mevsimsellik, stok seviyeleri veya rakip etkinliği gibi dış faktörleri dahil etme olanağına da sahipsiniz.

Daha derine inin: Görünmeyeni ölçmek: Pazarlama ilişkilendirmesiyle ilgili gerçek

Yeni bir ayrıntılı yaklaşım

MMM'nin tarihsel dezavantajı, çıktıların çok düşük bir ayrıntı düzeyinde olması (örneğin, TV'ye karşı dijitale karşı baskı) ve sonuçların yalnızca altı ayda bir alınabilmesiydi.

Bununla birlikte, modellenmiş ilişkilendirme, günlük girdileri en ayrıntılı düzeyde çekmek için pazarlama platformlarınızın her birine doğrudan bağlantılardan yararlanabilir. Bu, onu taktik planlama ve bütçe kararları için çok daha uygulanabilir hale getirir.

İlk kurulum, hassas planlama ve uzmanlık gerektirse de, modellenmiş ilişkilendirme, MTA ile alışık olduğunuz tüm ayrıntıları sağlarken, kendinizi daha fazla sektör değişikliğine karşı geleceğe hazırlar - ve bunların tümü modelleme gücüyle sağlanır.

Böylece belirsiz geleceğimizin cevabının baştan beri önümüzde olan bir şey olduğu ortaya çıktı. Birçok yönden, ölçüm stratejilerimizle geleceğe dönüyoruz.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka MarTech değildir. Personel yazarları burada listelenir.

Google Haberler beslemenize MarTech'i ekleyin.

---