Dijital analitik ve pazarlamanın evrimi

Pazarlamacıların analizlere nasıl yaklaşması gerektiğine dair dönüşüm devam ediyor. Kullanıcı akışı hakkında düşünmeyi bırakıp bunun yerine ilgili kullanıcılardan beklediğimiz bir dizi olayı (görevi) düşünmenin zamanı geldi.

İlk web banner reklamı ortaya çıkmadan çok önce (27 Ekim 1994, Wired dergisinde), müşterilerine pazarlama çabalarında yardımcı olmak isteyen pazarlamacılar, analitik ve pazarlamanın evliliğini benimsediler. Zamanla, bu evlilik gelişti ve analitik araçlarının yetenekleri de değişti.

Bir zamanlar pazarlama raporları, "Kampanyanın oluşturduğu site ziyaretçilerinin sayısına bakın!" şeklindeydi. veya "Kaç sayfa görüntüleme elde edebildiğimizi görün!" Bunlar analitiğin yaygın kullanımlarıydı. Sonunda, analitik araçları geliştikçe, çevrimiçi satışları belirli pazarlama çabalarına bağlama yeteneği mümkün hale geldi.

Bu 30 yılı aşkın süre boyunca, pazarlamanın web tabanlı analitiği yorumlamasında sabit kalan bir şey vardı: Bir kampanya siteye X ziyaretçi çekti. O kadar çok sayfa görüntülediler ki, bu da belirli bir satış sayısına yol açtı. Esasen, temel bir kullanıcı akışı. Ziyaretçinin yolculuğu sırasında sitedeki her adım, akıcı ve takip etmesi kolay olarak görüldü.

Pazarlamacılar olarak, gelecek nesil analitik araçları ve teknikleriyle gelecekler için beynimizi şekillendirmeye başlamamız gerekiyor. Yeni nesil analitik araçları artık kullanıcı etkinliği kaydını (günlük dosyası) işlemez, bunun yerine belirli olayları bir veritabanında depolar. “Olay Tabanlı Analitik” hakkında bir şey duymadıysanız, yakında her yerde duyacaksınız.

Ekim 2020'de Google, Google Analytics 4'ü (GA4) yayınladı. Beta modundaydı, ancak Google Analytics'e kaydolan herhangi bir kullanıcı otomatik olarak GA4'e kaydedildi. Eski Universal Analytics'i (UA) kurmak için GA'da yolunuzu bilmeniz gerekiyordu. GA, piyasadaki en popüler analiz aracı olsa da, Adobe Analytics, diğer birçok analiz aracıyla birlikte bir süredir "Olay Tabanlı Analitik" yapıyor.

Google'ın herkesi GA4'e geçmeye zorladığı resmi tarih henüz açıklanmasa da, bunun geleceğinden ve "Etkinlik Tabanlı Analitik" ve bunun alışkın olduğunuzdan ne kadar farklı olduğu hakkında düşünmeye başlamanın zamanı geldiğinden emin olabilirsiniz. ve içerdiği avantajlardan bazıları.

Olay Tabanlı Analitiği Tanımlama

"Olay tabanlı analitik, kullanıcılar ve ürününüz arasındaki etkileşimleri izleme ve analiz etme yöntemidir ve olaylar olarak da bilinir."

Tüm bunlar pazarlamacılar için ne anlama geliyor? Pazarlama raporlarımızın bir parçası olarak analitik verileri nasıl sunduğumuzu yeniden düşünmemiz gerekiyor.

Geçmişte bir kullanıcının yolculuğundan bahsettiğimizde, "Bu kampanyadan geldiler, bu sayfaya geldiler, bu sayfaları ziyaret ettiler ve XXX.XX$'lık bir satın alma işlemi gerçekleştirdiler" derdik.

Etkinlik Tabanlı Analitik ile, hangi kampanyaların siteye ziyaretçi getirdiğini görmeye devam edeceğiz. Hangi sayfalarda görüntülediklerini takip etmek o kadar kolay değil, ancak ödeme sürecindeki adımları tek tek takip etmek çok daha kolay hale geliyor.

Olay Tabanlı Analitik ile, kullanıcı akışından daha fazlasının gerçekleştiğine dair bir ürün görünümü elde ederiz.

Örneğin, belirli bir kampanya için bir segment oluşturabilir ve adımları tek tek görebiliriz (bunu basamak taşları olarak düşünün, kullanıcı kolayca birinden diğerine atlayabilir veya bazılarını atlayabilir). Bir e-ticaret sitesinde her bir üründen kaç adet alışveriş sepetine eklendiğini ve kaç adet satın alındığını görürüz. Alışveriş sepetlerine ürün ekleyip eklemediklerini, daha sonra geri gelip ürünü kaldırdıklarını veya sipariş miktarını azaltıp azaltmadıklarını görmezsiniz. Olaya Dayalı Analiz, şuna benzeyen bir rapor oluşturur:

Olay Tabanlı Analitik ve segmentasyon

Olay Tabanlı Analitik ile kullanıma sunulan güçlü bir özellik, gelişmiş segmentasyondur. Sipariş analitiği araçları bir miktar segmentasyon sunarken, bunları tanımlama konusunda artık çok daha fazla esnekliğe sahip olacaksınız. Segmentasyon, potansiyel müşterileri ve müşterileri ürününüzle nasıl etkileşim kurduklarına bağlı olarak belirli gruplara ayırma olanağı sağlar.

Aşağıda, Etkinlik Tabanlı Analitik ile farklı edinme kanallarıyla kullanıcı etkileşiminin nasıl oluşturulabileceğine ilişkin bir örnek verilmiştir.

Olay Tabanlı Analitik ile, büyük olasılıkla bir hemen çıkma oranı ölçümünün rapor edildiğini görmezsiniz. Niye ya? Çünkü basit bir sayfayı görüntüleme eylemi bir olaydır. Çoğu analiz aracı artık yalnızca sayfa görünümleri arasındaki zaman damgasından değil, zamanlayıcılar aracılığıyla sayfadaki zamanı (bir olay her X saniyede bir tetiklenir) kaydeder ve ayrıca bir sayfada kullanıcı kaydırmasını da izler (ilgili). Bunu basitleştirmek için, bir kullanıcı bir sayfada X saniye harcarsa veya kaydırmaya başlarsa, geri dönmezler, ancak etkileşime girerler. Şimdi, "etkileşimli oturumlar"a karşı "katılımsız oturumlar"ı düşünmeliyiz. Kaydırmadan ve X saniyeden daha az harcamadan tek bir sayfa görünümü, "katılımsız oturum"dur.

Sonraki okuyun: Müşteri yolculuğu analitiği nedir?

Geliri artırmak için Etkinlik Tabanlı Analitiği kullanma

Bir e-ticaret web sitesi ve mobil uygulama ile, bir site ziyaretçisi (belki de bir pazarlama kampanyasından) web sitesini açar ve sepetine bir ürün eklemeden önce bir dizi ürüne göz atar. Günler sonra mobil uygulamaya tekrar giriş yapıp satın alma işlemini tamamlıyorlar. Şimdi, analitik platformunuzda, yukarıdaki davranışlar veya olaylar şöyle görünebilir: "Kullanıcı Kaydolma", "Öğe Ara", "Öğe Ayrıntılarını Görüntüle", "Ürünü Sepete Ekle" ve "Satın Alma İşlemi Tamamlandı". Birçok eski analiz aracında, bu bağlantılı yolculuğu görmezsiniz, ancak bir kullanıcının X kampanyasından geldiğini, alışveriş sepetine ürün eklediğini ve ardından durduğunu görürsünüz. Başka bir kullanıcı, uygulama aracılığıyla "sihirli bir şekilde" giriş yaptı, ancak alışveriş sepetine eklemeden bir şeyler satın aldı.

Olaya dayalı veriler, ürün değişikliklerine ve ayarlamalara yol açan sorular üretebilir. Yukarıdaki örnekteki verileri inceledikten sonra şunu sorabiliriz:

1. Ödemeyi tek bir oturumda tamamlayan kullanıcıların yüzdesi?
2. Dönüşüm, ürüne veya markaya göre farklılık gösteriyor mu?
3. Kullanıcılar dönüşüm sağlamadıysa, nerede yaptılar? (siteyi terk etti, diğer bilgileri görüntülemeye devam edin vb.)
4. Dönüşüm ne kadar sürer (dakika veya gün olarak)?
5. Kullanıcılar, ödeme işlemi sırasında bir ödeme hatası veya başka sorunlarla (olaylar) karşılaşıyor mu?
6. Hemen satın almadıysalar, sonsuza kadar gittiler mi?

Yukarıdaki soruları mevcut analitik araçlarınızla yanıtlayabilirsiniz, ancak olaya dayalı analitik ile bu çok daha kolay hale gelir.

Olay Tabanlı Analitik ve veri ambarı

Olaya Dayalı Analitik verilerinizi bir veri ambarıyla birleştirmek, verilerinizi steroidlere dönüştürür. Her olayın aslında bir veri ambarına kolayca aktarılabilen bir veri noktası olduğunu fark etmiş olabilirsiniz.

Basitçe verilerinizi dışa aktararak, artık ham verilerinizi işleme ve işleme gücüne sahipsiniz. Önceden, analiz aracınızda bulunan verilerle çalışmak zorundaydınız.

Örneğin, bir e-ticaret sitesinde, büyük olasılıkla benzersiz bir müşteri kimliğini izliyorsunuzdur. Bu, kanunen anonim bir kimliktir (kişisel olarak tanımlanabilir belirli bilgilere bağlanmanın hiçbir yolu yoktur). Veritabanınız içinde bir müşteri araması gerçekleştirebilir ve belirli müşterilerin ne kadar ve ne zaman sipariş verdiğini görmeye başlayabilirsiniz. 2 haftadan uzun süre alışveriş sepetlerinde ürün bırakan müşterilerin raporunu oluşturmaya ne dersiniz? Bir pazarlamacı olarak, daha sonra teşvike dayalı e-postalar oluşturabilir veya hatta atanan satış temsilcisinin ne olduğunu görmek için onları aramasını sağlayabilirsiniz. Olaya dayalı analitiklerin satışları artırmasını gerçekten sağlayan şey, veri ambarındaki birleştirilmiş verilerin bu gücündedir.

Raporlama, veri ambarına erişirken veri görselleştirme araçlarınızı kullanarak daha da geliştirildi ve kolaylaştırıldı. Artık birden fazla veri kaynağını bağlamanıza ve tek tek raporları göstermenize gerek yok. Veri görselleştirme aracınızı veri ambarına bağlamak, verilerin birleşik tablolar ve grafikler halinde sunulmasına olanak tanır.

Kuruluşunuz olaya dayalı analizleri henüz uygulamadıysa, bunun için planlar yapmaya başlayın. Şu anda Google'ın Universal Analytics'ini (UA) çalıştırıyorsanız, UA'yı kapatma ve sizi GA4'e geçmeye zorlama tarihini duyurduklarında hazırlanmaya başlayın. Tüm UA kullanıcılarına bir tavsiye olarak, GA4'ü başka bir neden olmasa da paralel olarak çalıştırmaya başlamanın, kendinizi tanımanın ve beraberinde getirdiği gücü görmeye başlamanın zamanı geldi.

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