Dijital Pazarlama İlişkilendirme Modelleme Açıklaması

Etkili bir pazarlama stratejisi, genellikle maksimum bir kitleye ulaşmak ve optimal bir etkiye sahip olmak için birden fazla kanala yayılır. İlgi çekici blog gönderileri oluşturuyor, sosyal medyaya ve Google reklamlarına yatırım yapıyor, e-posta kampanyaları oluşturuyor ve potansiyel müşterilerin dikkatini çekebileceğiniz her yerde kendinizi göstermek için kaynakları genişletiyorsunuz.

Ancak her platform, her işletme veya aynı şirket içindeki farklı kampanyalar için eşit derecede iyi çalışmaz.

Stratejinizin hedeflerine bağlı olarak, en iyi sonuçları ve en yüksek yatırım getirisini veya yatırım getirisini elde etmek için kaynakları nasıl dağıtacağınızı bilmeniz gerekir. Çoğu pazarlama kanalı, yerel kampanyadaki performansı izlemenize olanak tanıyan yerleşik analizlere sahiptir.

Ancak, kampanyanızın farklı yönleri için hangi kanalın en tatmin edici sonuçları sağladığını nereden biliyorsunuz? Hangileri marka bilinirliği, olası satış yaratma ve umarım dönüşümler için en iyi sonucu verir?

Müşterinizin dönüşüm hunisinin başından sonuna kadar olan yolculuğunun daha net bir resmini elde etmek için kanal performansını karşılaştırmanız gerekir. Bu şekilde, her birinin yolculukta oynadığı rolü anlayacak ve yatırım getirisini belirleyebileceksiniz. Ve pazarlamada, kâr elde etmek için kaynakları nereye yatıracağınızı bilmekten daha önemli bir şey yoktur.

Müşteri temas noktalarına, korelasyonlara ve sonuçlara dayalı olarak kanal performansını karşılaştırma sürecine Pazarlama İlişkilendirme Modellemesi denir.

İlk başta biraz soyut gelebilir ama bize katlanın, makalenin sonunda bir profesyonel gibi hissedeceksiniz.

Pazarlama İlişkilendirme Modellemesi Nedir?

Kısacası, pazarlama ilişkilendirme modellemesi, bir müşterinin dönüşümünde rol oynayan ana ve hangi teminat kanallarının hangileri olduğunu belirlemek için kullanılır. Farklı modeller, markanız ve müşteriniz arasındaki farklı etkileşim noktalarına öncelik verir ve buna göre yatırım getirisi dağıtır.

İlişkilendirme modelleri oluşturmak ve karşılaştırmak, bir pazarlama stratejisinin hangi öğelerinin gerçekten etkili olduğunu ve dönüşümlere yol açtığını izlemenize olanak tanır. Hangilerinin marka bilinirliği için sonuçlar sağlamaya yardımcı olduğunu, hangilerinin potansiyel müşteri oluşturmak için en iyi olduğunu ve hangilerinin nihai satış için kredilendirileceğini tahmin edebilirsiniz.

Bu, yolculuk boyunca markanız ve müşteri arasındaki her temas noktasını sabitleyerek ve olaylar zincirindeki konumuna bağlı olarak yatırım getirisindeki değerini tahmin ederek gerçekleşir.

Ancak gerçek ölçülebilir sonuçlar elde etmek için kampanyanızda kullanılan tüm kanalları modelinize dahil etmeniz gerekir. Aksi takdirde bilgiler eksik kalacak, ROI adil bir şekilde kredilendirilmeyecek ve zamanınız boşa gitmiş olacaktır.

Pazarlama İlişkilendirme Modellemesi Çerezler Olmadan Nasıl Çalışacak?

Müşteri temas noktaları farklı yollarla belirlenir. Çerezler, üçüncü taraf verileri, site çapında etiketleme, oturum açma bilgileri veya bir kullanıcının internette gezinirken geride bıraktığı tüm kırıntılar olabilir.

Google'ın çerezi yakında kaldırmasıyla, sürecin tam olarak nasıl gelişeceği ve pazarlamacıların müşteri yolculuğunu nasıl takip edebileceği konusunda bir belirsizlik dalgası var.

Neyse ki, kör uçuşlara terk edilmeyeceğiz. Google, Federated Learning of Cohorts (FLoC) adlı çerezlere bir alternatifi test ediyor. Teknoloji, makine öğrenimine dayanır ve benzer ilgi alanlarına sahip insanları gruplar halinde gruplandırır. Web sitesi ziyaretçileri ve dönüşümler hakkında doğru bilgi sağlayacak toplu veriler içeren raporlar sunacak, ancak aynı zamanda bireysel kullanıcının gizliliğini sağlayacaktır.

Dolayısıyla, endişelenmeyin, tanımlama bilgisi sonrası dünyada ilişkilendirme modellemesi hala mümkün olacak ve FLoC teknolojisinin gelişmesiyle daha da doğru hale gelebilir.

İlişkilendirme Modellemenin Faydaları

Çok kanallı bir strateji yürütürken, müşteri deneyiminizin kalitesinden hangi akışın sorumlu olduğunu ve çabalarınızın hangi bölümünün onları en iyi seçim olduğunuza gerçekten ikna ettiğini belirlemek her zaman kolay değildir.

İlişkilendirme modellemesi, satışa götüren kapsamlı temas noktalarına giden yolculuğun her adımını ayrıntılı olarak açıklamanıza olanak tanır. Farklı modelleri analiz etmek, potansiyel müşterileri dönüşüme yönlendiren olaylar zincirini deşifre etmenize, zayıf halkaları ortadan kaldırmanıza ve güçlü olanları zorlamanıza yardımcı olabilir.

Bu, her kanalın yatırım getirisini net bir şekilde anlamanızı ve bir stratejinin etkinliğini ölçmenizi sağlar. Çabaları, belirlenen hedefler için sağlam sonuçlar sağlayan platformlara odakladığınızda, bunları optimize etmek daha da güçlü performans sağlamalıdır.

İlişkilendirme modellemenin bir başka harika özelliği de, farklı kanalların stratejinizde nasıl bir ilişki kurduğunu ve bu bağlantıları kaliteli içerikle nasıl güçlendireceğinizi öğrenmektir.

İlişkilendirme Araçları ve Yazılımı

İlişkilendirme modellemesi manuel olarak veya yazılım aracılığıyla yapılabilir. Manuel süreç çok karmaşıktır ve genellikle yalnızca eğitimli analistlerin aşina olduğu ileri düzeyde pazarlama bilgisi ve becerileri gerektirir. Burada işletmelerin kolayca erişebileceği dijital seçeneklere odaklanacağız.

İlişkilendirme modellemede size yardımcı olacak birçok ücretsiz ve ücretli araç vardır. Google Attribution, mevcut en popüler ücretsiz seçenektir, bu nedenle önce denemeyi düşünebilirsiniz. İlişkilendirme modellemenin nasıl çalıştığı ve farklı temas noktası modellerinin ne anlama geldiği konusunda size bir fikir verecektir.

Google Attribution'ın faydaları genellikle göz ardı edilir. Ücretsiz olmasına rağmen tüm genel modelleri kapsar ve manuel ayarlar sunar. İlişkilendirme modellemenin ardındaki süreçlere aşina olduktan sonra, kampanya ihtiyaçlarınızı karşılamak için kişiselleştirilmiş modeller oluşturabilirsiniz.

Bizible, TrackMaven ve Nielsen gibi ücretli araçlardan bazıları daha gelişmiş özelliklere sahiptir ve yatırım yapmak ve daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, sofistike modeller oluşturarak çılgına dönebilirsiniz.

Ama çok derine dalmadan önce, temellere odaklanalım.

İlişkilendirme Modellerinin Türleri

İnsanlar sitenize gelip kişisel verilerini vermeye ve hiç düşünmeden bir şeyler satın almaya başlasalar güzel olmaz mıydı? Ne yazık ki, durum böyle değil. Çoğu zaman, bir müşterinin yolculuğu, satın alma yapılmadan önce en azından birkaç adımdan oluşur.

İlişkilendirme modelleme ile, dönüşüm için krediyi hangi kanalların kullandığını bulmak için bir müşterinin yolculuğunun adımlarını parçalara ayırır ve analiz edersiniz. Her model, farklı temas noktalarına öncelik verir ve satış için önemlerine değişen bir değer atfeder.

Aşağıdaki örneği analiz edelim.

Birisi, diyelim ki ona Annie, organik arama yoluyla bir blog yazınızı bulur, okur ve web sitenizden ayrılır. Birkaç gün sonra Facebook reklamınıza rastlar ve havalı markanızı hatırlatır. Reklama tıklar, web sitenize tekrar göz atar, daha çok ilgi gösterir. Annie hala satın almaya hazır değil ama indirimlerin yakında geleceğini umarak sizden güncellemeleri almak için kayıt formunu dolduruyor. Birkaç gün içinde Annie'ye ücretsiz gönderim teklifi veya ilk satın alma indirim kuponu içeren bir e-posta gönderirsiniz. Heyecanlanır, satın alma niyetiyle bağlantıya tıklar ama dikkati dağılır ve alışveriş sepetini terk eder. Ertesi gün markanızı hatırlar, web sitenizin URL'sini yazar (veya belki kaydettiği bir bağlantıya tıklar) ve satın alma işlemini tamamlar.

Peki bu kanallardan hangisi Annie'nin dönüşümü için kredi alıyor? Blogunuz, Facebook Reklamınız, harika e-postanız veya doğrudan trafik?

Güvenmeye karar verdiğiniz ilişkilendirme modeline bağlıdır. Bir bakalım.

1. Son Etkileşim İlişkilendirmesi

Adından da anlaşılacağı gibi, Son Etkileşim modeli, bir satışın tüm değerini, bir müşterinin işletmenizle son temas noktasına bağlar.

Bu, Annie'nin durumunda kredinin doğrudan trafiğe gittiği anlamına gelir. Bu modelin neden yanlış olarak değerlendirilebileceğini görebilirsiniz.

Yukarıdaki örneğimizde, doğrudan trafiğin müşterinin yolculuğuna çok az katkısı oldu. Annie, markanızı organik arama ve blogunuz aracılığıyla keşfetti. Bu ilk kişi olmasaydı, markanızdan ve web sitenizin URL'sinden haberdar olmayacaktı ve satış gerçekleşmeyecekti.

Ancak son etkileşim bazı durumlarda çok faydalı olabilir. Aralarında karmaşık temas noktaları olmayan kısa bir müşteri yaşam döngünüz varsa, bu model hangi kanallarınızın satış açısından en ikna edici olduğunu belirlemenize yardımcı olacaktır.

Annie'nin durumunda bu, marka web sitenizin hatırlanmasının kolay olduğu ve marka bilinirliği kanallarınızın da sonuç verdiği anlamına gelir.

Kaydedilmiş bağlantılara gelince, kampanyalarda kanal performansını takip etmek için URL'lerinizi etiketlerseniz, bunlara değer atfetmeyi daha kolay bulacaksınız.

2. Doğrudan Olmayan Son Tıklama

Doğrudan Olmayan Son Tıklama modeli, Annie'nin yukarıdaki örneğinde yaşadığımız sorunu tam olarak ortadan kaldırmak için tasarlanmış, Son Etkileşim modelinin bir varyasyonudur.

Burada satış kredisi, adından da anlaşılacağı gibi, doğrudan olmayan son tıklamaya gider. Örneğimizde, bu harika indirim e-postanız.

Böyle bir senaryoda, e-postanın satışta çok önemli bir rol oynadığı ve değerini göz ardı etmenin, onu tasarlamak ve hedeflemek için harcadığınız çabalara adil olmadığı açıktır.

Bunun gibi bir olaylar zincirinde son ilişkilendirme modelini kullanmak, hedefli e-postalar göndermenin stratejinizin önemli bir parçası olmadığına inanmanıza neden olmuş olabilir. Ve stratejinizin yatırım getirisinde bu kanalın önemini yanlış yorumlamış olabilirsiniz.

3. İlk Etkileşim İlişkisi

İlk Etkileşim modeli, satışı gerçekten çeken kanala kıyasla çok az önemli görünse de, küçümsenmemelidir. Özellikle kampanyanız diğer hedeflerin yanı sıra marka bilinirliğini artırmayı da hedefliyorsa.

Annie'nin durumunda, organik arama ve blog içeriğiniz onu markanızla tanıştıran ve kendine bağlayan şeydi. Dolayısıyla bu model, satışın tüm kredisini bu ilk temas noktasına bağlayacaktır.

Böyle bir yaklaşımın eksileri, Annie'nin web sitenizde geçirdiği zamanı hesaba katmamasıdır. İlk açtığında geri dönebilirdi ve belki de daha sonra gördüğü Facebook reklamı ve ona gönderdiğiniz e-posta olmasaydı asla arkasına bakmazdı.

Ancak, daha önce de belirttiğimiz gibi, adınızı ortaya çıkarmak ve markanızı daha geniş bir kitleye tanıtmak için hangi pazarlama platformlarının en iyi sonuçları sağladığından emin olmak istiyorsanız, bu model hala harika bir seçimdir.

4. Doğrusal İlişkilendirme

Doğrusal bir yaklaşım, satışın değerini müşterinin yolculuğuna dahil olan tüm kanallar arasında eşit olarak dağıtır.

Örneğimizde bu, blogunuzun, Facebook Reklamınızın, harika e-postanızın ve doğrudan trafiğinizin Annie'nin satın alımı için aynı miktarda kredi alacağı anlamına gelir.

Doğrusal modelin dezavantajları, tüm kanalları eşit tutması ve hangisinin satış için en büyük girdiye sahip olduğunu ayırt edememesidir.

Ancak yaptığı şey, tüm müşteri yolculuğunun net bir resmini ve çok kanallı bir pazarlama stratejisine sahip olmanın önemini göstermektir.

Ayrıca her kanalın kendi önemi ve etkisi olduğunu hatırlatıyor. Sadece bir tanesini atlamak, satışa yol açan olaylar zincirinin kırılmasına ve satışın gerçekleşmesine engel olmasına neden olabilir.

5. Zaman Azalması İlişkilendirmesi

Time Decay modeli, satın alma değerini müşteri yolculuğunda herhangi bir rolü olan tüm kanallar arasında dağıttığı için Lineer modele çok benzer.

Buradaki fark, temas noktası satışa ne kadar yakınsa, o kadar fazla kredi almasıdır.

Annie'nin alışveriş yolculuğunda, etkileşimde bulunduğu pazarlama kanalının YG'si, organik aramanın en düşük yüzdeye ve doğrudan trafiğin en yüksek yüzdeye ulaşmasıyla kademeli olarak artacaktır.

Böyle bir yaklaşımın dezavantajı, müşterinin yolculuğun herhangi bir noktasında web sitesiyle ne kadar süreyle etkileşime girdiğini veya ilk izlenimlerin etkisinin ne kadar büyük olduğunu hesaba katmamasıdır. Annie, markanızla ilk karşılaştığında sizinle iş yapmaya karar vermiş olabilir, ancak bu model bunu tamamen görmezden gelirdi.

Buradaki faydalar, hangi kanalların gerçek dönüşümleri ve satışları sağladığını belirlemede yatmaktadır. Model, daha uzun müşteri yaşam döngüleri ile iyi bir seçim olabilir. Örneğin, B2B etkileşimleri veya otomotiv endüstrisinde olduğu gibi daha fazla değerlendirme ve araştırma gerektiren pahalı satın almalar gibi.

6. Pozisyona Dayalı İlişkilendirme, U Şeklinde

U-şekilli İlişkilendirme olarak da bilinen Konum Bazlı İlişkilendirme Modeli, bir müşterinin işletmenizle ilk ve son etkileşimine eşit %40 kredi verir ve kalan %20'yi diğer kanallar arasında bölüştürür.

Bir potansiyel müşteriye verdiğiniz ilk izlenim ve satışı gerçekleştiren son izlenim, bu modelde en önemli olarak kabul edilir. Bu arada, süreçteki diğer adımlar tamamen önemsiz sayılmaz.

Bu, U şeklindeki modeli pazarlamacılar için çok yaygın bir seçim ve gerçekten de makul bir seçenek haline getiriyor. Size stratejinizin en güçlü noktalarına dair bir bakış açısı sunar ve daha uzun müşteri yaşam döngüleri ve yol boyunca çoklu etkileşimleri olan işletmeler için uygundur.

7. Pozisyona Dayalı İlişkilendirme, W Şeklinde

W-şekilli İlişkilendirme modeli, Pozisyona Dayalı Modelin bir varyasyonudur, ancak potansiyel müşteriyi bir lidere dönüştüren temas noktasına ekstra kredi verir.

Yukarıdaki örneğimizde, organik arama ve doğrudan trafik tekrar eşit kredi alacaktır. Ama bu sefer, gönderdiğiniz ve Annie'yi ayrıntılarını sizinle paylaşmaya ikna eden ve onu lider yapan harika indirim e-postası da öyle olacak. Yolculuğunun diğer temas noktaları geri kalanını bölecek.

Bu model, bir müşterinin markanızla sahip olduğu en önemli temas noktalarına değer atfeder. Bu, işletmeniz için en fazla olası satış yaratan kanalların hangileri olduğunu da tanımak istiyorsanız, onu daha da iyi bir seçenek haline getirir.

8. Potansiyel Müşteri Dönüşümü Dokunmatik İlişkilendirme

Lead Conversion Touch İlişkilendirme Modeli, yalnızca dönüşümün gerçekleştiği olaylar zincirindeki temas noktasına kredi verir.

Annie'nin durumunda, sizden aldığı harika e-posta bu olurdu.

Yolculuğun yalnızca bir temas noktasına odaklanan ilk iki kanalda olduğu gibi, bu kanal da çoğunlukla çok özel kampanyalar için değer taşır.

Kampanyanızın asıl amacı daha fazla potansiyel müşteri oluşturmaksa, bu size en çok dönüşüm sağlayan kanalları net bir şekilde görmenizi sağlayacak ve çabalarınızı oraya odaklamanızı sağlayacak bir modeldir.

9. Özel Atıf

Özel İlişkilendirme Modelleri, adından da anlaşılacağı gibi, belirli pazarlama stratejinize ve iş önceliklerinize bağlı olarak kendi modellerinizi oluşturmanıza olanak tanır.

Özel modeller oluşturmak, pazarlama ilişkilendirme modellemesi konusunda derin bir anlayış ve kullanacağınız araçlar hakkında ileri düzeyde bilgi gerektirir. Bu nedenle, derinliklere atlamadan önce sürece aşina olmanızı tavsiye ediyoruz.

Özel bir modelde, çevrimiçi ve çevrimdışı stratejilerden elde edilen verileri birleştirebilir ve müşterinizin yolculuğunu daha derinden anlayabilirsiniz.

Günümüzde çok az insan yalnızca dijital kanallardan etkileniyor ve daha da azı yalnızca çevrimdışı kaynaklara güveniyor. Verilerinizi segmentlere ayırmayı ve tam pazarlama stratejinize dayalı modeller oluşturmayı yönetmek, size tüm sürecin kuşbakışı bir görünümünü ve müşterilerinizle en güçlü temas noktalarının hangileri olduğu konusunda fikir verecektir.

Özet

İlişkilendirme Modelleme, pazarlamanın en karmaşık kısımlarından biridir. Zaman, analitik beceriler, pazarlama süreçleri hakkında derinlemesine bilgi ve bir işletmenin profiline ve hedeflerine ilişkin içgörü gerektirir.

Neyse ki modern teknoloji, hesaplamalar ve müşteri temas noktalarını saptamak gibi zorlu kısımlarda bize yardımcı oluyor ve bize avantajlı bir başlangıç ​​sağlıyor.

Kampanyalarınız için ilişkilendirme modelleri oluşturmak, sağlam yatırım getirisi sağlayanları belirlemenize ve pazarlama ekibinizin performansını optimize etmenize yardımcı olacaktır.