Ev geliştirme sektöründe lider konumda olan Koçtaş, Türkiye’nin 19 ilinde toplam 41 mağazasıyla, dekoratif ürünlerden mobilyaya, ev tekstili ürünlerinden aydınlatma ürünlerine 20 farklı kategoride 40 binden fazla ürün sunuyor. Marka için ürün çeşitliliği ve müşterinin ihtiyacı olan ürünü anında mağazalarında bulabilmesi büyük önem taşıyor. Koçtaş, Arama ve Alışveriş kampanyalarında yapılan otomasyonun getirdiği verimlilikten maksimum fayda sağlamak için makine öğrenimini destekleyen Google ürünlerine başvurmaya karar verdi.
Koçtaş hakkında
Ev dekorasyonu perakendecisi
1955’te kuruldu
Merkezi İstanbul'da
www.koctas.com.tr
Hedefler
Kampanya optimizasyonuna ayrılan eforun azalması
Maliyetin azaltılması ve dönüşümün artırılması
E-ticaret sitesi satışlarını artırılması
Yaklaşım
Arama ve Alışveriş kampanyalarında veriye dayalı ilişkilendirme modeline geçildi
Sonuçlar
Alışveriş kampanyalarında maliyette %14 azalma, dönüşüm değerinde %51 artış
Arama Ağı reklamlarında maliyette %30 azalma, dönüşüm değerinde %17 artış
E-ticaret sitesinin satışlarını ve hacmini artırmak amacıyla Arama kampanyaları yürüten Koçtaş için harcanan bütçenin ve zamanın efektif şekilde kullanılması, en önemli metriklerden biri. Marka, yürüttüğü Arama kampanyalarındaki yatırım getirisi hesaplamalarını son tıklama modeli üzerinden gerçekleştiriyordu. Bu noktada, veriye dayalı ilişkilendirme modeliyle birlikte ölçümleme metodolojisini genişleterek tüm dönüşümlerin yatırım getirisine etkisini görebileceği bir modele geçmek istedi.
Kampanyanın hedef kitlesi Koçtaş dijital mağazasından alışveriş yapma potansiyeline sahip olan kitle olarak belirlendi ve medya ajansı Ingage ile birlikte, Arama ve Akıllı Alışveriş kampanyalarında veriye dayalı ilişkilendirme modeline geçildi. Veriye dayalı ilişkilendirme modeliyle birlikte sistem, işletme hedeflerine ulaşmasında etkisi olan anahtar kelime, reklam, reklam grubu ve kampanyaların hangileri olduğunu öğrendi ve buna bağlı olarak tahminde bulunmadan hesaptan aldığı verilere göre Arama ve Akıllı Alışveriş kampanyalarını optimize etti. Makine öğrenimine dayanan bu içgörülerle, değeri yüksek olan kampanyalara daha çok bütçe ve ROAS değeri verildi.
Koçtaş Dijital Kanallar ve İş Geliştirme Yöneticisi Anıl Can Öztürk; “Arama ve Alışveriş kampanyaları e-ticaret kanalının en önemli performans platformları,” diyor ve Koçtaş’ın e-ticaret tarafında kampanya stratejilerini ve kurgularını Alışveriş ve Arama reklamları üzerine şekillendirip bütçe planlamalarını bu kampanyalar üzerinde kurguladığının altını çiziyor.
“Çok kanallı yolculuğumuzda veriye dayalı ilişkilendirme ve Akıllı Alışveriş kampanyasında Hedef ROAS’a geçiş ile müşterilerimizin ihtiyaçlarını, satın alma kararını ve satın alma sonrası davranışını yeni bir bakış açısıyla analiz edip, edindiğimiz sonuçlarla yatırım getirimizi ciddi oranda artırma şansı yakaladık.”
-Anıl Can Öztürk, Dijital Kanallar ve İş Geliştirme Yöneticisi, Koçtaş
Son tıklama modeli üzerine geliştirilen veriye dayalı ilişkilendirme modelinin kullanılması ve kampanya performansını yorumlama ve bütçe alokasyonunun bu modele göre gerçekleştirilmesi marka va ajansın farklı açıdan sürece yaklaşmalarını sağladı. Ingage Marka Yöneticisi Sercan Yılmazkul; “Veriye dayalı ilişkilendirme modelinde tüm kanallardan gelen verilere dönüşüm kredisi ataması yaptığımızda, tüm dijital kanallardaki yayınların etkisini net sonuçlarla görebiliyoruz,” diyor.
Otomasyonun getirdiği verimlilikten maksimum fayda sağlayan Koçtaş, Alışveriş kampanyalarında maliyeti %14 azaltırken, dönüşüm değerini %51 artırdı. Arama Ağı reklamlarında ise maliyet %30 azalırken, dönüşüm değeri %17 artış gösterdi.
“Koçtaş’ın çok kanallı ölçümleme aşamalarındaki hedeflerine paralel medya bütçe ve planlama stratejileri kurgulamak en önemli hedeflerimiz arasında yer alıyor. Google’ın bize sağlamış olduğu makine öğrenimine dayanan ürünler sayesinde elde ettiğimiz sonuçlar, dijital medya stratejilerimizin değerlendirilmesi ve planlanmasında ileri dönemlerde en önemli kriterlerimizden olacak.”
-Sercan Yılmazkul, Marka Yöneticisi, Ingage
