Kişi Tarafından Bildirilen Atıf (veya "Bizi Nasıl Duydunuz?"): Pratik Bir Kılavuz

Karanlık sosyal. Karanlık pazarlama. Karanlık trafik.

Bunlar, daha az kaygı verici ama oldukça teknik görünen "Kendi Kendini Bildiren Atıf" ile birlikte muhtemelen son zamanlarda sık sık duyduğunuz terimlerdir.

Tüm bu jargon aslında aynı şeyle ilgili: müşterilerinizin, özellikle de herhangi bir yönlendirme veya kaynak verisi olmayanların nereden geldiğini nasıl takip edip bulacağınızı.

Ya da pazarlamacıların eski zamanlardan kalma sözleriyle: "Bizi nasıl duydunuz?"

Bu kılavuzda, özbildirimli ilişkilendirmenin ne anlama geldiğini, sağladığı değeri, bunu pazarlama operasyonlarınızda adım adım nasıl uygulayacağınızı ve işletme sonuçlarını, müşteri kazanımını ve büyümeyi yönlendirmek için özbildirimli öznitelik verilerinin nasıl kullanılacağını açıklayacağım. .

Atıf nedir?

#Verimlilik çağında, her şey dijital pazarlamacıların paralarının karşılığını en çok nerede aldıklarını anlamakla ilgili. İlişkilendirme, hangi dijital etkinliğin 'iğneyi hareket ettirdiğini', tetiklediğini veya istenen bir sonuca katkıda bulunduğunu anlamak için müşteri etkinliğini izleme ve ölçme alıştırmasıdır.

2022'de bir konuşma sırasında Salesforce, markaların %90'ının son dokunuş ilişkilendirmesini kullandığını iddia etti. Son dokunuş ilişkilendirmesi, müşterinin dönüşüm gerçekleştirmeden önce yaptığı son dijital etkinlik olarak tanımlanır. Örneğin, müşteri bir videoyu izledikten sonra dönüşüm gerçekleştirirse son dokunuş ilişkilendirmesi, videonun dönüşüme yol açtığını söyler. Ancak gerçekte, durum gerçekten böyle olabilir veya olmayabilir.

Günümüzün içerikle dolu dünyasında, anlık bir eylemi tetikleyecek kadar ilgi çekici tek bir reklamı kim izler? En son ne zaman bir reklam panosu, Google Reklamı veya Youtube Reklamı gördünüz ve yalnızca bu temas noktasının bir sonucu olarak anında bir satın alma veya anlamlı bir dönüşüm gerçekleştirdiniz?

Başarıyı ölçmek için başka birçok dijital ilişkilendirme modeli vardır. Bunlar arasında ilk dokunma, çoklu dokunma, artımlı dönüşümler, U-şekli, W-şekli, zamanla azalma, pazarlama karması modellemesi, kesirli ilişkilendirme… Devam edebilirim.

Tüm bu modeller alakalı ve önemli bir hikaye anlatırken, ne kadar gerçekçiler? Bu ilişkilendirme modellerinden herhangi biri, müşterinin markayla olan etkileşimlerinin gerçek hikayesini anlatabilir mi ve kampanya kreatifleri ve bütçeleri hakkında anlamlı kararlar almak için gerekli olan veriye dayalı içgörüleri sağlayabilir mi?

Önseziniz 'hayır' ise, öz-bildirimli atıfın resme nasıl uyduğunu görelim.

Kendinden Bildirilen İlişkilendirme nedir?

Kendi kendine bildirilen ilişkilendirme , müşterilere bir işletme veya ürünü nasıl duyduklarını sorarak bir pazarlama kampanyasının başarısını izleme ve ilişkilendirme yöntemidir . Bu bilgiler genellikle "bizi nasıl duydunuz" anketleri yoluyla ve doğrudan kayıt, ilk katılım veya satın alma hunisi sırasında müşterilere sorulmasıyla toplanır.

Kendi kendine bildirilen ilişkilendirme, huninin neresinde olursa olsun, kullanıcının en akılda kalıcı veya anlamlı olarak seçtiği temas noktası olduğundan , en etkili pazarlama faaliyetini gösterebilir.

Kişi Tarafından Bildirilen İlişkilendirme Neden Önemlidir?

Karanlık sosyal veya karanlık pazarlama, dijital olarak izlenemeyen kullanıcı etkinliğidir. Ağızdan ağza, çevrimdışı kampanyalar ve toplantı odalarında, kafelerde ve etkinliklerde yapılan konuşmaları içerebilir.

Güvenlik ve mahremiyet endişeleri, üçüncü taraf verilerinin değer kaybı, çoklu cihaz kullanımı ve birden fazla karar mercii ile uzun satın alma yolculukları ile tanımlanan çerezsiz bir dünyada zaten yaşıyoruz. Bu ortamda, dijital temas noktalarının tanımlanması ve izlenmesi genellikle imkansız olabilir ve pazarlama faaliyetinin gerçek etkisinin bir ölçüsü olarak güvenilmez olabilir .

“Bizi nasıl duydunuz” Anketleri

Kendi kendine bildirilen ilişkilendirme verilerini toplamanın en yaygın yolu, kayıt formuna, ödeme işlemine veya katılım hunisine ek bir alan eklemektir. Müşteriye “Bizi nasıl duydunuz?” diye sorun. ve "çevrimiçi arama", "bir arkadaş tarafından önerildi", "YouTube videosu" ve hatta "Şirketinizle daha önce çalıştım" gibi bir seçenekler listesi sağlayın.

Kaçınılmaz olarak, pazarlamacıların sorduğu en acil soru şudur: Ek bir alan eklemek, formun dönüşüm oranını düşürür mü?

Veya başka bir deyişle, CVR'yi düşürme riski, toplanacak ilişkilendirme verilerine ve bu verilerden elde edilebilecek öngörülere ve kararlara değer mi?

Cevap: Test etmeden bilemezsiniz.

Kendi kendine bildirilen ilişkilendirme alanını eklemenin dönüşüm oranları üzerindeki etkisini ölçmek için net ve iyi tanımlanmış parametrelerle bir AB testi çalıştırın. İzlenecek en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:

• Fazla karmaşık hale getirmeyin, basit tutun: Form dönüşüm oranı birincil ölçümdür. Bir müşterinin, "Bizi nasıl duydunuz?" gibi basit bir soru sorduğunuz için bir markadan ürün satın almadığına inanmakta zorlanıyorum. Dolaylı etki için geçici bağlantılar kurmayın. Nihai sonucu etkileyen ve bu testle ilgili olmayan başka birçok temas noktası (ilk katılım, ödemeler, formlar) vardır.
• Zaman ilgisizdir: İstatistiksel olarak ilgili bir test, yalnızca yeterince büyük miktarda veri olduğunda yararlıdır. Bunu öğrenme aşaması olarak kabul edin ve testi gerektiği kadar uzun süre çalıştırın.
• Hotjar'ı veya diğer araçları izlemeye devam edin: Herhangi bir anormallik için sonuçları yakından takip edin.
• Dönüşüm oranlarında artış veya değişiklik olmaması = Pozitif sonuç.
• %1'den daha az bir CVR düşüşü de başarılı bir test olarak kabul edilir.
• Dönüşüm oranındaki %1'den daha büyük bir düşüşün, toplanan veya daha uzun süre çalıştırılan işlem yapılabilir verilerin esasına göre değerlendirilmesi gerekir.
• Gelire bağlamayın: Niyet önemlidir. Dönüştürme niyeti yüksek olan biri, bir alanı tamamlamaz .

Outbrain'de ve diğer markalarla işbirliği içinde yürüttüğümüz tüm testlerde, dönüşüm oranları üzerinde doğrudan olumsuz bir etki veya toplanan verilerin değerini aşan önemli bir düşüş görmedim.

Günümüzün makroekonomik ortamında, markalar denemeye karşı olabilir, ancak kontrollü bir ortamda test etmek Pazarlama 101'dir.

"Bizi nasıl duydunuz?" Seçenekler

Formunuza veya ödeme sayfanıza kendiniz tarafından bildirilen bir ilişkilendirme alanı eklemeye karar verdikten sonraki adım, çeşitli "Bizi nasıl duydunuz" seçenekleri arasından en iyi kurulumu oluşturmaktır. Ana olanlara bir göz atalım:

Açık alan (serbest metin) ve Sabit Alan seçenekleri:

Açık alan (serbest metin), başka türlü toplayamayacağınız daha ayrıntılı veriler için fırsat verir. Örneğin, bir müşteri "YouTube" yerine "ABC özelliği hakkında Joe Blogs tarafından hazırlanan YouTube videosu" gibi daha fazla ayrıntı sağlayabilir.

Olumsuz tarafı, açık alanlar, kullanılabilir olması için temizlenmesi ve yapılandırılması gereken verileri toplar. Örneğin, "Google Reklamları", "TBÖ Reklamları", "Google", "Google arama", "Bing Reklamı" - bunların tümü birden çok kategoriye girer ve Google Organik ile Google Ücretli arasında her zaman geçiş olacaktır.

Ayrıca, tüm olası satışlar eşit değildir. Alakasız girdilere hazırlıklı olun. Örneğin, ara sıra "clkfadsknjadfskj" veya alaycı bir "annen söyledi" yanıtı alırsanız şaşırmayın.

“Bizi nasıl duydunuz” seçeneği: Açık alan örneği (serbest metin)

Kaynak: https://www.zappi.io/web/form/talk-to-us/

Sabit Alan “Bizi Nasıl Duydunuz” seçenekleri için büyük artısı zaten yapılandırılmış ve datanın kullanıma hazır olmasıdır. Müşteriler, bir menüden önceden tanımlanmış bir yanıtı seçerler.

Dezavantajı, derin içgörüler için bu fırsatları kaçıracak olmanızdır.

Ayrıca müşteri doğru cevabı bulamazsa bu durum dönüşüm oranını etkileyebilir. Ancak, bu sorun genellikle seçeneklerden biri olarak "Diğer" eklenerek çözülür. Ne cevap vereceğini bilemeyen tüm müşteriler “diğer” seçeneğini seçebilirler.

Ayrıca, birden fazla ve çeşitli kaynaklarda kampanya yürütüyorsanız, 20 seçenekli bir listeye sahip olmak ideal değildir. Çok fazla seçenek müşterinin kafasını karıştırabilir veya yorabilir. Öte yandan, seçenekleri sınırlamak verilerinizi de sınırlayacaktır.

“Bizi nasıl duydunuz” seçeneği: Sabit alan örneği

Kaynak: triplewhale.com

Nispeten az sayıda kaynaktan düşük hacimli dönüşüm sağlayan daha küçük markalar için açık alanı kullanmanızı öneririm.

Büyük dönüşüm hacmine sahip daha büyük markalar: özellikle esneklikten veya kaynaklardan yoksunsanız ve bu verilerin bir savunucusuna sahip değilseniz sabit alanlar kullanın.

“Bizi nasıl duydunuz?”: Veri Kümesi

Kesin kararlar almak için eksiksiz veri kümelerine ihtiyacınız var.

Herhangi bir dijital ilişkilendirme biçiminde olduğu gibi, öz-bildirimli ilişkilendirme yalnızca eksiksiz bir resme sahip olduğunuzda gerçekten değerlidir. Bu nedenle, web sitenize öz-atıf ekliyorsanız, “Bizi nasıl duydunuz?” ilgili.

Kendine atıf verilerinizin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için takip etmeniz gereken bazı ipuçlarını burada bulabilirsiniz:

• “Bizi nasıl duydunuz?” gerekli bir alan. Aksi takdirde, verileri yalnızca eksik olduğunu fark etmek için kullanmaya başladığınızda ve tüm varsayımlarınız ve içgörüleriniz ile karşılandığınız zaman kendinizi tekmeliyorsunuz: "Bunu kullanamazsınız, bu eksik veriler!"
• Gelir ve maliyete bağlanın. Pazarlama bütçesinin verimli bir şekilde tahsis edilmesi ve çevrimdışı ve çevrimiçi etkinlikleri adil bir şekilde değerlendirmek için kanal başına CAC ve LTV'yi ölçün.
• Dijital ilişkilendirme ve kendinden bildirilen ilişkilendirme. Her ikisinin de kalitesini ve doğruluğunu doğrulamak için dijital ilişkilendirmeyi kendi kendine bildirilen ilişkilendirmeyle karşılaştırın. Nihai hibrit karar verme yetenekleri için diğer ilişkilendirme modellerine entegre edin.

Kişi Tarafından Bildirilen Veriler Nasıl Kullanılır?

Tamam, verileri aldıktan sonra, maksimum etki için kullanmanız gerekir.

Değerli içgörüler elde etmek için kendine atıf verilerini kullanmanın 7 yolu:

1. Zaman içindeki trendleri takip etmek

Kendi kendine bildirilen ilişkilendirmeyle, pazarlama karmasındaki değişiklikler birden fazla kanalda ve aylarda oluşturulan sonuçlarda görülebilir.

Stratejik bir pazarlama kanalındaki taktiksel bir değişikliğin etkisi (yani, belirli bir kanalda bütçeyi azaltmak), tüm pazarlama karmanızda ölçülebilir ve ölçülmelidir.

Aşağıda, zaman içindeki eğilim raporuna bir örnek verilmiştir:

2. Yeni fırsatları belirlemek

Kendine atıf verileri, ölçeklendirme potansiyeli olan etkili pazarlamanın ayrıntılı ayrıntılarını anlamanıza yardımcı olur.

Form gönderme verilerini incelerken, yeni bir etkileyicinin, blog gönderisinin veya haber makalesinin markaya atıfta bulunduğunu ve ölçeklenebilen iyi sonuçlar sağladığını fark edebilirsiniz.

Örneğin, markanızdan bahseden ve ses getiren yeni bir içerik oluşturucu, ortak pazarlama işbirlikleri için işe alınabilir.

3. "Anomalileri" Anlamak

Sonuçlarda bir zirve görüyorsunuz ama nedeni bilinmiyor – bu nasıl oldu?

Çoğu zaman, en iyi günleriniz nasıl ve neden olduğunu anlamadan geçer. Şans mıydı, yakalanmış bir fırsat mıydı, yoksa sihirli bir pazarlama faaliyetleri karışımı mıydı?

Kendinden bildirilen ilişkilendirmeyi kullanmak, bu anormallikleri anlamanın en güvenilir yollarından biridir.

4. İzlenemeyen kanalların ölçülmesi

Kendinden bildirilen ilişkilendirme, olağan yöntemlerle dijital olarak izlenemeyen kanalların ölçümü için önemli bir araçtır.

Buna podcast'ler, web seminerleri, belirli konumlardaki reklam panoları, ağızdan ağza pazarlama, TikTok, uygulama yüklemeleri, etkileyici etkinliği ve daha fazlası dahildir.

5. Marka ve bilinirlik kampanyalarının etkisini anlamak

Marka bilinirliği kampanyalarının izlenmesi ve ölçülmesi herkesin bildiği gibi zordur. Kendi kendine bildirilen ilişkilendirme verileri, bu kampanyaların etkisinin daha görünür olmasına yardımcı olur.

Örneğin, Brand Lift hedefiyle soğuk kitlelere YouTube reklamları yayınlamak, normalde doğrudan trafik ve marka arama terimi büyümesiyle ölçülür. Kendinden bildirilen ilişkilendirme, bu üçlüyü tamamlamak için başka bir katman ekler.

6. Dijital pazarlama stratejinize öncelik vermek

#Verimlilik zamanlarında, etkili olana karşı olmayana öncelik vermelisiniz.

Dijital ilişkilendirme çabalarınız için güvenebileceğiniz başka bir veri kümesine sahip olmak, daha zengin bir bakış açısı sağlamaya yardımcı olur.

7. Şirketi uyumlu hale getirmek

Kendine atıf verileri inanılmaz derecede bilgilendiricidir, bu nedenle dahili olarak paylaşın. Herkesin neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görmesine yardımcı olur, böylece şirket en etkili stratejiler ve faaliyetler etrafında hızla uyum sağlayabilir.

Kendinden Bildirilen Atıf: Şimdi Zamanı

Kendinden bildirilen ilişkilendirme, dijital ölçümün yerini almayacak. Ancak, doğru kullanıldığında büyümeyi desteklemek için son derece kullanışlı ve işlem yapılabilir veriler sağlayabilen güçlü bir araçtır.

Kendine atıf en anlamlı müşteri temas noktası mı? Evet ve hayır. En iyi pazarlama kampanyaları, kitleye pazarlandıklarını veya satıldıklarını hissettirmeyen kampanyalardır; bunun yerine, doğal olarak ilgi ve/veya ilham yaratırlar ve zorlama olmadan dikkat çekerler.

Bu verileri harekete geçmek, büyümeyi desteklemek ve etkili pazarlama kampanyaları oluşturmak için gerçekten kullanacak olan veri odaklı bir pazarlamacıysanız, bugün bile kendi kendine bildirilen ilişkilendirmeyi test etmeye başlamanızı önemle tavsiye ederim.