2022'de En İyi Pazarlama İlişkilendirme Modeli nedir?

Günümüz pazarlamacıları, pazarlama faaliyetlerinin değerini ve etkisini gösteren zorlu bir role sahiptir. Çevrimiçi ve çevrimdışı olarak kullanılabilen birden fazla pazarlama kanalı ve tüketici satın alma ve karar yolculukları daha karmaşık hale geldiğinde, pazarlamanın etkisini anlama yeteneği her zamankinden daha önemli, ancak daha da zor hale geldi. Bu makalede, daha iyi performans görünürlüğü elde etmek, stratejileri hızla ölçeklendirmek ve uyarlamak ve yeni müşteriler kazanmak için markaların neden Veriye Dayalı İlişkilendirmeyi (DDA) benimsemesi gerektiğine bir göz atıyoruz.

Pazarlamacılar, faaliyetlerinin değerini anlamak için yıllarca mücadele ettiler. Sektör genelinde analitik ve veri biliminde yenilikçi çözümlerin bulunmasına rağmen, satın alma yolculukları çoğu pazarlamacı için belirsizliğini koruyor. Örneğin, pazarlama faaliyetlerinin bir satış üzerinde ne gibi bir etkisi olduğu hala genellikle belirsizdir.

Ancak satın alma yolculukları, bir firmanın pazarlama kanallarındaki müşteri etkileşimleri aracılığıyla analiz edilebilir. Böyle bir çözüm, analitikte kullanıma hazır pazarlama ilişkilendirme modellerini devreye almaktır.

Ancak, müşteri yolculukları karmaşıktır. Pazarlamacılar genellikle hazır modellerin müşteri yolculuklarının inceliklerini doğru bir şekilde yansıtmadığını hemen anlar.

Pazarlamacıların ileriye giden yolu, yıllardır kullanılan varsayılan, kullanıma hazır pazarlama ilişkilendirme yöntemlerini terk etmeleri ve Veriye Dayalı İlişkilendirmeyi (DDA) benimsemeleridir.

Bu makalede, kullanıma hazır pazarlama ilişkilendirme modellerinin yetersizliğini keşfedecek ve DDA'nın neden çoklu dokunma yolculuklarını anlamak için odaklanmış bir mercek sağladığını ele alacağız.

Makinenin objektif sonuçlarına güvenmenin zamanı geldi.

Veriye Dayalı İlişkilendirme (DDA) nedir?

Veriye Dayalı İlişkilendirme, pazarlama kanallarının müşteri kararlarındaki etkisini tespit etmeye yönelik bir makine öğrenimi yöntemidir.

DDA gibi makine öğrenimi modelleri, güncel olmayan varsayılan pazarlama ilişkilendirme modellerine (kanalların nasıl davrandığına ilişkin varsayılan kurallarla) güvenmek yerine, nihai satın alma kararları üzerinde gerçek etki kanallarının ayrıntılı bir görünümünü sağlayarak öznelliği ortadan kaldırır.

Doğru Pazarlama İlişkilendirme Modelini Kullanmak Neden Önemlidir?

Tüm pazarlama faaliyetleri birbiri kadar etkili değildir. Bir sosyal medya gönderisinin, aynı kapsamlı kampanyaya bağlı olsalar bile, bir PPC reklamı üzerinde farklı bir etkiye sahip olması muhtemeldir. Sonuç olarak, (örneğin) dönüşümleri artırmada tüm faaliyetlerin eşit derecede etkili olduğunu varsaymak yanlış olur.

Anlaşılır bir şekilde, birden fazla etkinlik kanallar arasında - bazen aynı anda yürütülürken, pazarlamacıların kampanyalarının etkisini ortaya çıkarmaları kolay değildir.

Pazarlamacılar, mesajlaşma veya ürünler için hangi kanalların en iyi sonucu verdiğini belirlemenin yanı sıra, etkili bir şekilde planlama ve bütçe yapmak isteyecektir. Pazarlama bütçelerinin genellikle ilk sıkılanlar olduğu gerçeği göz önüne alındığında, bu özellikle önemlidir.

Resmi daha da karmaşık hale getiren şey, farklı kanalların, endüstriler arasında tüketicinin satın alma kararlarında farklı roller oynamasıdır. Örneğin, bir perakende B2C işi için etki yaratan dijital pazarlama faaliyetleri, özel sağlık sektöründe farklı şekilde tercüme edilecektir.

Aynı durum B2B uygulamaları için de geçerlidir. Herkese uyan tek bir çözüm basitçe mevcut değildir, bu nedenle varsayılan pazarlama ilişkilendirme modelleri asla yeterli olmayacaktır.

Pazarlama ilişkilendirme modelleri ayrıca pazarlamacıların aşağıdakiler için en iyi kanalları belirlemesine yardımcı olur:

• Bir müşteriyi işletmeye tanıtmak
• Kapanış ve karar verme anları
• Pazarlama faaliyetlerinin planlanması ve ölçeklendirilmesi
• Değişikliklere hızlı tepki verme.

İki tür pazarlama ilişkilendirme modeli vardır:

Temel: İlk tıklama, son tıklama, konumlandırma tabanlı, zaman azalması gibi kullanıma hazır modeller. Hepsi kurala dayalıdır ve tipik olarak kararların tüketiciler tarafından doğrusal bir şekilde verildiği varsayılır.

DDA (Veriye Dayalı İlişkilendirme): İnsanlar tarafından oluşturulan önceden belirlenmiş kuralları ve varsayımları kullanmak yerine, makineler verilerden öğrenmeye ve her kanal için en uygun kredi ağırlığını belirlemeye bırakılır.

Temel, kural tabanlı ilişkilendirme modelleri, anlaşılması kolay oldukları için pazarlama departmanları için genellikle başvurulan çözümdür. Ama hikayenin tamamını anlatmıyorlar.

Temel Pazarlama İlişkilendirme Modellerinde Yanlış Olan Ne?

Temel pazarlama ilişkilendirme modellerinin ana türlerini ve neden ideal olmadıklarını listeledik:

• Son tıklama: Tüm kredi, dönüşüm veya kayıttan önceki son tıklamaya gider
• İlk tıklama: Yukarıdakilerin tersi

Yukarıdaki yöntemler, bir müşteri yolculuğunu etkilemiş olabilecek diğer temas noktalarını hesaba katmaz. Aşağıdaki yöntemler, dönüşüm sürecinin çeşitli aşamalarını değişen derecelerde hesaba katar, ancak yine de müşteri yolculuklarının doğrusal olduğu varsayımına dayanır.

Sonuç olarak, her kanal son zamanlarda veya aşırı basitleştirilmiş bir karar sürecindeki konumlarından dolayı kredi kazanır:

• Doğrudan olmayan son tıklama: Müşterinin dönüştürülmesinden önce kullanılan son dolaylı kanal tüm krediyi alır
• Zamanın azalması: Kredi, dönüşümün veya kaydın yeniliğine bağlı olarak artar ve son etkinlik en fazla krediyi kazanır
• Doğrusal: Her aşama eşit miktarda bölünmüş kredi alır
• Pozisyona dayalı: İlk ve son etkileşimler eşit bölünmüş kredi kazanır.

Veriye Dayalı İlişkilendirme, (sonuçta) her bir şirkete özgü olan müşteri yolculuklarının temsili bir görünümünü oluşturan tek ilişkilendirme yöntemidir.

Veriye Dayalı İlişkilendirme'de, bir makine, belirli bir dönemdeki müşteri yolculuklarının büyük örneklerinden öğrenir ve doğrusallık varsaymadan kanallar arasındaki tüm dağınık ve karmaşık etkileşimleri olduğu gibi analiz eder.

DDA, hesaplamalı olarak analiz edilen kanallar arasındaki ilişkilere dayalı olarak kredi atar. Bu nedenle, DDA modelleri, kredinin daha nesnel bir şekilde ilişkilendirilmesini sağlayabilir. Bu, dağınık ve karmaşık olan gerçek müşteri yolculuklarının gerçekliğini önemli ölçüde daha fazla temsil eder.

'En İyi' Pazarlama İlişkilendirme Modeli…? Öznel

DDA, kanal performansının en eksiksiz görünümünü sağlar. Yine de algoritmik olarak DDA'yı çalıştırmanın birden fazla yolu vardır. Google Analytics 360 gibi pazarlama platformları, Shapley Değerlerini kullanarak bir oyun teorisi yaklaşımı uygular.

Diğer platformlar, Markov Zinciri gibi olasılıksal yöntemler kullanabilir. Dijital olarak daha gelişmiş şirketler, düzenli olarak optimize edilen özel olarak oluşturulmuş DDA modellerini kullanacak.

Bu, DDA'nın temel lineer modellere göre üstün seçim olmasına rağmen, DDA'yı uygulamanın tek bir "en iyi" yolu olmadığı anlamına gelir. Her işletme farklıdır ve pazarlama faaliyetleri benzersiz müşteri grupları için farklılık gösterecektir.

Kendi özel modellerini oluşturmak için büyük bir taahhütte bulunmadan önce DDA ile suları test etmek isteyen pazarlamacılar için belki de en kolay ve en erişilebilir yol Google Analytics 4'tür. Google Ads artık Tıklama Başına Ödeme pazarlaması için varsayılan ilişkilendirme modeli olarak DDA'yı da kullanıyor. aktivite.

Veri Tabanlı Pazarlama İlişkilendirme Modelleri ile Kredinin Vadesi Geldiği Yerde Kredi Verin

Müşteri yolculukları, kullanıma hazır ilişkilendirme modellerinden çok daha karmaşık, daha karmaşık ve anlaşılması daha zordur. Bu, pazarlamacıların varsayılan ilişkilendirme modellerine güvenmeleri gerektiği anlamına gelmez: tam tersi.

Pazarlamacıların emrinde her zamankinden daha güçlü araçlarla, Veriye Dayalı İlişkilendirme modelleri oluşturmak için bundan daha iyi bir zaman olamaz. Olgun bir veri ekibi, büyük miktarda müşteri yolculuğu verisini almak ve modellemek için gereken analitik altyapısına danışabilir, tasarlayabilir ve tasarlayabilir.

Pazarlamacılar, platformlar arasında nereye kredi tahsis edeceklerine dair net bir görüş oluşturabilir ve sonunda faaliyetlerinin etkisini keşfedebilir.

Sonraki Düzey Pazarlama İlişkilendirme Modelleri Tasarlayın

Dijital ajans yirmi altı, veri olgunluklarını ilerletmek için sektörlerdeki markalarla birlikte çalışır. Hırslı pazarlamacılara, ekiplerini başarı için kurmaları, mükemmel karar verme sürecini desteklemek için verilerini toplamaları, düzenlemeleri ve kullanmaları konusunda rehberlik ederler.

CMO'ların ve kıdemli pazarlamacıların etkilerini artırmak için verileri nasıl kullanabilecekleri hakkında daha fazla bilgi için en son teknik incelemelerini indirin.