Dijital reklamcılık, kullanıcılara bulundukları her yerde zamanında ve alakalı mesajlarla ulaşabilme olanağı sağlar. Sıra bu reklamların etki düzeyini anlamaya geldiğinde, reklamcılar müşteri yolculuğunun bilinirlikten dönüşüme kadar doğrudan ve eksiksiz bir görünümüne ihtiyaç duyar.
Ancak, müşteri yolculuğunu ölçmek hiç olmadığı kadar zor hale geldi. Kullanıcılar tek bir ürün satın almak için birden çok cihaz arasında gidip geliyor, bu da müşteri davranışının görünümünde kopukluklara yol açabiliyor. Tek bir cihaz kullanıldığında bile, farklı tarayıcılar farklı satın alma yolları sağlıyor.
Bunun yanı sıra, başarılı online ölçümlerde şimdiye kadar en büyük rolü, bir kullanıcı bir reklamı tıkladıktan sonra neler olduğuna dair yararlı bilgiler kaydeden çerezler oynuyordu. Ancak, gerek tarayıcılardaki çerez kısıtlamaları gerekse cihazlar arası alışverişteki kör noktalar nedeniyle, dönüşüm gerçekleşip gerçekleşmediğini gözlemlemenin artık mümkün olmadığı durumlar artış gösteriyor. Gizlilikle ilgili yürürlüğe giren düzenlemelerin artması da bölgeye göre veri toplamaya katı kurallar getirdi.
Bu engeller sonuçta, medya ölçümünde boşluklar bulunan karmaşık bir dijital ortam ortaya çıkardı.
Doğru ölçümün kilidini açacak anahtar
Müşteri yolculuğunda bu kadar çok potansiyel boşluk varken pazarlama yatırımlarınızın etki düzeyini doğru olarak nasıl ölçebilirsiniz? Dönüşüm modelleme tam da bu noktada devreye giriyor.
Dönüşüm modelleme, bir dönüşüm alt kümesi gözlemlenemediği zaman pazarlama çabalarının etkisini nicel olarak saptamak için makine öğreniminin kullanılmasını ifade eder. Örneğin, cihazlar arasındaki dönüşümleri ölçerken, bu cihazları bağlantılandırmak için çerezler bulunmayabilir. Bu durumda, dönüşümlerinizin bazılarını, bir reklamla etkileşimde bulunarak bu dönüşümleri sağlayan müşterilerle ilişkilendirmeniz mümkün olmaz. Hiçbir modelleme tekniği kullanılmazsa, bu ilişkilendirme sorunu müşteri yolculuğunda delikler oluşturarak müşterilerin dönüşüm yollarını tam olarak anlamanıza engel olur. Ancak bir modelleme temeliniz varsa, gözlemlenebilir veriler algoritmaları besleyebilir ve bu da ölçümü güvenilir şekilde doğrulamak ve bilgilendirmek için geçmiş trendlerin kullanılmasını sağlar.
Modelleme doğru ölçüm yapılmasını sağlar ve yalnızca toplu ve anonim hale getirilmiş verileri raporlar. Bu sayede, müşteri davranışının eksiksiz ve gizlilik odaklı bir resmini elde ederek, performansınızın doğrudan ölçüm yapılamayan durumlara bağlı olarak düşmesini önlersiniz.
Çerezsiz bir dünyada bir gereklilik
Dönüşüm modelleme kullanılmaması yalnızca tek bir kampanyanın ölçüm yapısını etkilemez. İşletmenizin genel durumu da bundan etkilenir. Kampanyalarınız birbirlerine göre ve toplu olarak iyi performans gösteriyor mu? Reklamlarınız gelir hedeflerinizi karşılıyor mu? Performansın eksiksiz bir görünümü ve güçlü bir altyapı olmadan bu gibi soruları cevaplamak çok zor olacaktır.
Doğru ölçüm, her zaman devam edecek olan öğrenme, karar alma ve optimizasyon süreçlerinizi üzerine inşa edeceğiniz vazgeçilmez temeldir.
Modelleme ise, ölçüm çözümlerinizin içine yerleştirildiğinde, kampanyalarınıza göre özelleştirilmiş veriye dayalı sinyalleri kullanarak boşlukları otomatik olarak dolduran önemli bir koruyucu işlevi görebilir. Doğru ölçüm, her zaman devam edecek olan öğrenme, karar alma ve optimizasyon süreçlerinizi üzerine inşa edeceğiniz vazgeçilmez temeldir. İşletmenizin elde ettiği sonuçları zaman içinde iyileştirebilmeniz için bunu doğru şekilde yapmaktan başka seçeneğiniz yoktur.
Boşlukları anlama ve doldurma işini makine öğrenimine bırakın
Pazarlamacılar daha az veriyle daha çok şey yapmada modellemenin gücünü yıllardır ilk elden tecrübe etti. Modelleme, özellikle dönüşüm verileri için, cihazlar arasındaki ve online'dan offline'a geçiş kısmındaki ölçüm boşluğunu kapatacak bir araç olarak kullanıldı.
Şimdi, online dünyada boşluklar artarken, web sitesi dönüşüm ölçümü yıllardır sürdürülen bu otomasyon uzmanlığından yararlanabilir. Dahası, verilerin zenginliği ve erişimi, güvenilir modellemenin vazgeçilmez unsurları olmaya devam ediyor. Bu, platformlar, cihazlar, tarayıcılar ve işletim sistemleri genelinde kapsamlı bir görünümle yüksek kaliteli verilerden yararlanmak anlamına geliyor. Modelleme doğruluğu için doğru ölçüm sağlayıcıyı değerlendirirken ölçek en başta gelen önceliğiniz olmalı.
Makine öğrenimi, müşteri davranışının doğru ve toplu bir görünümünü oluşturmak için etkin kampanyalarda gözlemlenebilir mevcut sinyalleri (ör. cihaz, tarih ve saat ve dönüşüm türü) analiz edebilir ve modelleme yapabilir. Bunun güçlü bir veri kümesi desteğiyle ölçüm yeteneklerine katılması belirsizliği ortadan kaldırır ve raporlamanın otomatik olarak modellemeden yararlanmasını sağlar. Ölçüm beklentileri global olarak farklı hızlarda ilerleme gösterdiği için bu otomasyon özellikle önemlidir ve dönüşüm gözlemlenebilirliğindeki hızlı değişimlere ayak uydurmaya hazır olmanız gerekir.
Güçlü bir online altyapıya sahip olmak, modelleme için veriye dayalı bir ortam oluşturma ve sektörde sık sık değişiklik meydana gelse de daha fazla dönüşüm kaybını azaltma açısından önemli. Bunu sağlamanın anahtarı, kampanyalarınız için gözlemlenebilir verilerin miktarını artırmaya yardımcı olabilecek çözümler uygulamak. Pazarlamacılar güvenilir dönüşüm ölçümü için etiketlemenin önemini uzun süredir biliyor ve bu, platformlar genelinde geçerli. Web sitenizde Google Etiket Yöneticisi veya global site etiketi gibi araçlardan proaktif olarak yararlanarak, altyapınızın Google Ads ve Google Marketing Platform'da başarılı ölçümler yapmaya hazır olmasını sağlayabilirsiniz. Bu şekilde, yalnızca daha fazla dönüşüm verisi toplamakla kalmaz, boşluklar ortaya çıktığında daha yüksek model kalitesi için daha güçlü bir temel de oluşturmuş olursunuz. Bu araçlar, sürekli yapılan ölçüm ve güven optimizasyonları için sağlam bir temel oluşturur.
Bir ölçüm evriminin ortasındayız ve global ekosistemdeki değişiklikler pazarlamacıları geleceği düşünmeye ve gizliliğe odaklanmaya zorluyor.
Bir ölçüm evriminin ortasındayız ve global ekosistemdeki değişiklikler pazarlamacıları geleceği düşünmeye ve gizliliğe odaklanmaya zorluyor. Bu, veriye dayalı pazarlamacılığın gücünü iki katına çıkarmanız ve böylece şimdi ve gelecekte işletme performansınızın eksiksiz ve doğru bir görünümünü elde etmeniz için bir fırsat oluşturuyor.
