Pazarlamacıların aklında büyük verilerin ve metriklerin olduğuna şüphe yok. Ancak, optimizasyon ve ölçüm planlarına araştırmanın gücünü katmayı göz önünde bulunduran pazarlamacı sayısı çok az. Google Media Lab'den Tommy Wiles kampanyalara hem bilimsel araştırma hem de deneme yöntemleri uygulamada pazarlamacılara yardımcı olacak dört adım sunuyor.
Üniversitede en nefret ettiğim derslerden biri Araştırma Yöntemleri idi. Bilimsel yöntemin temelleri ve nedensellik ile bağıntı arasındaki fark beynime kazınmıştı ve sayısız araştırma türünü (örneğin, boylamsal/kesitsel araştırmalar ve önce/sonra testleri) su gibi öğrenmiştim.
Şimdi bir pazarlamacı olarak bu zorunlu dersin ne kadar önemli olduğunu anlıyorum. Organik bileşenleri veya integralin nasıl alındığını çok iyi hatırlamıyor olabilirim, ancak bilimsel yöntem konusundaki temel bilgilerim ve titizce yaptığım denemeler daha sonra çok yararlı oldu.
Pazarlama kampanyalarını ölçmek söz konusu olduğunda, araştırma yöntemleri genellikle görmezden gelinir. Ancak, bizler Google Media Lab'de (Google için medya planlama, satın alma ve yerleştirmeden sorumlu kurum içi ekip), kapsamlı bir araştırma yürütmenin iyi ölçüm ile kötü ölçüm arasındaki farkı yaratabileceğine inanıyoruz. Elinizin altındaki sonsuz ve neredeyse anlık elde edilen verilerle, güçlü denemeler bir kampanyanın başarısında belirleyici bir etken olabilir ve sonraki kampanyanızı etkileyebilir. Aşağıda, ölçümlerinize araştırma anlayışı katmanın dört adımı açıklanmıştır.
"Elinizin altındaki sonsuz ve neredeyse anlık elde edilen verilerle, güçlü denemeler bir kampanyanın başarısında belirleyici bir etken olabilir ve sonraki kampanyanızı etkileyebilir."
Denemeleri kullanarak pazarlamanın etkisini kanıtlamanın dört adımı
1. Hedefi temel alan bir varsayım ile başlayın
Akıllı ölçüm, metrikleri gerçek işletme hedefleriyle eşleştirmekle başlar. Kampanyaların nasıl optimize edileceğini ve kampanyalardan nasıl bilgi edinileceğini gerçekten anlamak için deneme yapılması gerekir ve bu da bir hipotezle başlar. Bu size testleriniz ve araştırmanız için bir başlangıç noktası sağlar.
Varsayımınız, genel olarak kampanyanın hedefine ulaşmasını sağlayan bir bilgiden yola çıkmalıdır. Google'da, pazarlama ve kampanya hedeflerine geçmeden önce genel işletme hedefiyle başlarız. Başarının net bir tanımını yapabilmek için her kampanyada tek bir hedefe odaklanmayı amaçlarız. Ardından, hedeflerin birbiriyle uyumlu olduğundan ve birbirini tamamladığından emin oluruz.
Örneğin, bir Android kampanyasında kısa süre önce yürüttüğümüz bir test şu varsayıma dayanıyordu: Reklam birimlerine birden fazla ayırt edici öğenin dahil edilmesi, kampanyamızın marka algısı güçlendirme hedefini, reklam birimine tek bir fazla ayırt edici öğenin dahil edildiği durumdan daha iyi destekler (bkz. aşağıdaki 2. Adım'da yer alan grafik).
Bir kampanya hedefini göz önünde bulundururken, bilinirlik, eğitim, üzerinde düşünme ve amaç gibi "daha yumuşak tutumları" düşünürüz ve tüketicilerin işlemlerini ve davranışlarını, örneğin deneme veya satın alma ve bağlılık veya kullanım gibi çiftlere ayırırız. Ardından, işlemleri ve tutumları çevrim içi etiketlemeyle veya anketlerle ölçeriz. Bir sonraki adımımızda buna tekrar değineceğiz.
2. Güçlü bir test stratejisi oluşturun ve bağıntı ile nedenselliği birbirine karıştırmayın
Varsayımınızı ortaya çıkardıktan ve kampanya hedefine bağladıktan sonra sıra bir test planı oluşturmaya gelir. Gözlemlerle ve bağıntılarla yetinmeyin. Gözlem ve bağıntılarla yetinmek yerine, denemeler tasarlayın ve nedensellik bağı kurmak için bu denemeleri yapın.
Denemeler söz konusu olduğunda insanlar genellikle "Farklı bir şey deneyeceğim ve nasıl bir sonuç verdiğini göreceğim" şeklinde düşünür. Denemeler, bir varsayımı test eden ve bir kontrol grubu kullanan titiz araştırma yöntemleri oluşturmazlar. Google Media Lab'de denemeler yaparken bir kontrol grubu ve reklamlarımızla karşılaşan bir grup tanımlarız. Bu bize, ilave işlemleri ve tutumları ölçme ve bu ölçümlerin reklamla karşılaşıldıktan sonra nasıl değiştiğini görme olanağı sağlar.
Android örneğimize dönersek, varsayımımızı tanımladıktan sonra üç farklı banner reklamkullanarak testler yaptık ve iki değişkeni değerlendirdik: Android logosu ve Android karakteri. Kampanyayı üç farklı gruba ayırdık (aşağıya bakın) ve her grup için, hiç reklam görmemiş bir kontrol grubuyla karşılaştırmalı ölçüm yaptık. Daha sonra "yardımsız marka farkındalığını", yani bir kişinin olası isimler gösterilmeden bir markayı tanıyabilme yeteneğini ölçtük. Sonunda, Android karakterini ve logosunu birlikte kullanmanın daha yüksek düzeyde bir marka bilinirliğiyle sonuçlandığını saptadık.
Android Örnek Olayı: Logoyu ve Karakteri Test Etme
3. Test değişkenlerinizin deneme açısından güvenilir olduğundan emin olun
Araştırmacılar genellikle denemelerdeki sapmadan söz eder. Bu, pazarlama camiası tarafından iyi anlaşılmış bir nokta değildir ancak sık sık ortaya çıkar. Biz Google'da, yukarıda söz ettiğim "kontrol grubu - reklamlarımızla karşılaşan grup" yöntemini kullanarak sapmaları önleriz. Ardından, bu grupları rastgele seçer ve eşzamanlı olarak ölçeriz. Bu, zaman sapmasının (öncesindeki veya sonrasındaki) ve kitle sapmasının denemelerimizi etkilemesini önler.
Android kampanyası için yaptığımız denemede, her biri ayrıca bir kontrol grubu içeren üç farklı grup, yani toplam altı "hücre" oluşturduk. Sonra, reklamı gösterdiğimiz her grupta meydana gelen bilinirlik artışını ölçtük. Ayrıca, bir şeyi test ederken değiştirdiğimiz değişken sayısını sınırladık. Bu faktörleri kontrol etmek, nedensellik kurabilmemizi sağlayacaktı. Ardından, ürettiğimiz bilgiler ve sonraki kampanyalarımızda yapabileceğimiz değişiklikler konusunda tam bir güven hissettik.
4. Sağlam ölçüm araçları seçin ve bunları sistematik şekilde uygulayın
Verinin gücünün, onun birçok farklı yolla parçalara ayrılabilmesinden geldiğini biliyoruz. Ölçüm araçlarınız işte burada devreye girer. Biz veri sinyallerimizi (örneğin, konum, günün saati, geçmişteki davranış ve ilgi alanları ve web sitesi kullanımı) düzenlemek için DoubleClick ve Google Analytics Premium gibi araçlarla çalışırız.
Bu araçlar, kampanyalarımızda doğru kitlelere ulaşmak için doğru verileri kullanmamıza yardımcı olur. Bir sonraki programatik medya alımınız için, önceki kampanyalardan elde ettiğiniz verilerin ve bilgilerin elinizde olmasının avantajını hayal edin ("Google Pazarlamasına Yakından Bakış" dizimizdeki ilk parçanın ana konusu).
Bu bilgileri ve testleri daha sonra portföyümüzdeki diğer markalar için de kullanabiliriz. Bu bize, tüm markalar ve kampanyalardaki en iyi uygulamaları toplama olanağı sağlar. Sonunda, birden fazla kampanyada yapılan harcamaları değerlendirebilir ve karşılaştırabilir, ilgili taraflara içimiz rahat şekilde bildirebiliriz.
Yukarıdaki 1'den 3'e kadar olan adımlar tek bir kampanya için işe yarasa da, tüm kampanyalardaki bilgileri görmek için, aynı araçları ve yöntemleri kullanarak ölçümü sistematik hale getirmeniz akıllıca olacaktır. Bunu yaparken, kampanyalar arası, yayıncılar arası karşılaştırmalar yapabilir ve günümüzün çok kanallı devasa ekosisteminde öne çıkmanızı sağlayacak bilgiler edinebilirsiniz.
Akıllı ölçümün kökleri araştırmada yatar
Bugünlerde, büyük veriler ve pazarlama biliminin gücü hakkında çok şey söyleniyor. Akıllı pazarlamacılar, ölçüme bir araştırma anlayışıyla yaklaşıyor. Onlar, tekniklerinin deneme açısından güvenilir bilgiler sağlaması için ölçümlerinin temelinde hedeflerin olması gerektiğini biliyor. Araçları standartlaştırarak ve sistematik olarak kampanyalara dağıtarak, çabaları ve sonuçları kolayca karşılaştırabiliyorlar. En önemlisi, neyin işe yaradığı ve neyin yaramadığı konusunda fikir ediniyorlar.
