Carl Fernandes, Google'ın Avrupa, Orta Doğu ve Afrika'daki veri ve ölçüm platformlarını yönetiyor. Reklam ölçümü yolculuklarının ne yönde değiştiğini ve pazarlamacıların bu değişime nasıl ayak uydurabileceğini ondan dinleyelim.
Pazarlamacıların reklamlar hakkında ölçüm yapmak için kullandığı yöntemler değişiyor. Universal Analytics 360'tan (UA360) Google Analytics 4 (GA4)'e geçilmesi, en önemli pazarlama araçlarından birinin kullanımdan kaldırılmasının yanı sıra yapay zeka destekli ve tahmine dayalı ölçümlerin sektör genelinde yükselişe geçtiği anlamına geliyor.
Yeni fırsatlardan yararlanmak için yeni bir yapay zeka aracından yararlanmak yetmiyor. Benimsenen bakış açısında ve stratejide de köklü bir değişiklik yapılmalı. Pazarlamacıların bu değişikliğe nasıl ayak uydurabileceğini bu yazımızda açıklıyoruz.
Birinci taraf verilerinden temel oluşturun
Peki nereden başlamalısınız? Bir dijital analiz ve reklam ajansı olan Optimics'in müşteri başarısından sorumlu müdürü Viet Anh Chu, bu konuda şöyle diyor: "Ne kadar veriye ihtiyacınız olduğu konusunda farklı bir şekilde düşünmeniz gerekiyor." Viet Anh Chu, seyahat paketlerini bir araya toplayan Çekya merkezli şirket Invia'nın birinci taraf verilerine dayanan bir strateji benimsemesine yardımcı oluyor.
Dünya çapında faaliyet gösteren Invia; tanınmış tur şirketlerinin hazırladığı turları, 550'den fazla hava yolunun uçuşlarını ve 200.000'den fazla otelin odalarını müşterilerine sunuyor. Şirketin performans odaklı pazarlama yöneticisi Marek Lacina, sıradan bir müşteri yolculuğunun "300 ila 400 temas noktası" içerebildiğini ve bu noktalardan çok miktarda veri üretildiğini açıklıyor. Bununla birlikte, tüketicilerin gizlilik talepleri üzerine yeni yönetmeliklerin şekillenmesi, "performans üzerindeki etkileri ölçmeyi ve müşterilerle bu temas noktalarında en iyi şekilde iletişim kurmak için ne yapılması gerektiğini anlamayı zorlaştırıyor."
Lacina'nın ekibi ve Optimics, bu zorluğun üstesinden gelmek için birinci taraf verilerine dayalı bir strateji oluşturdu ve rızası alınan kullanıcılara her müşteri yolculuğunun başında birer kimlik atadı. Verileri birleştirirken bu kimliklerden yararlanmaları, verilerin hem doğruluğunu artırdı hem kullanımını kolaylaştırdı. Yaptıkları değişiklikler sayesinde "ölçüm sürecinde çerezlere çok daha az ihtiyaç duyuyorlar."
Lacina, sözlerine şöyle devam etti: "Birinci taraf verileri, bir şirketin sahip olabileceği en değerli varlık olsa gerek. Henüz bir strateji oluşturmaya başlamayanların hemen işe koyulmasını öneriyorum. Biz bu sürece üç dört yıl önce başlamayarak hata ettik. Şimdi, doğru bir temel kullanarak verileri Google ekosistemine dahil edebiliyoruz. Zaten işler bu noktada ilginçleşiyor."
Birinci taraf verilerinizi önemli ölçüm araçlarında kullanılmaya uygun hale getirin
Invia, temel stratejisinin merkezine kullanıcılardan rıza alınmasının ardından toplanan birinci taraf verilerini yerleştirdikten sonra verileri analiz edip anlamak üzere çalışmaya koyuldu.
Söz konusu verileri toplamak ve giriş yapılırken kullanılan hesaplarla eşleştirmek için Google etiketini dağıtarak dönüşüm ölçümlerinin doğruluğunu artırdı. Lacina'nın ekibi ise her bir müşterinin yolculuğunu daha iyi anlamak amacıyla dönüşümleri belirli kullanıcı kimlikleriyle ilişkilendirdi ve böylece internetten satın alma işlemlerinde %13 oranında artış kaydetti.
Invia ve Optimics, bu dönüşümlerin hacminin yanı sıra işletme açısından taşıdıkları değeri de anlamaya, böylece Lacina ve ekibine daha değerli müşterileri etkili bir şekilde bulmalarında yardımcı olmaya çalıştı. Ekip ayrıca, toplanan birinci taraf verilerini farklı platformlarda son derece ayrıntılı kitle segmentleri oluşturmak ve segmentlere erişmek amacıyla referans noktası olarak kullandı. Bu durum, pazarlama kaynaklarını daha doğru bir şekilde tahsis etmelerini kolaylaştırdı.
Tahmine dayalı ölçümlerinizde yapay zekadan yararlanın
Diyelim ki kullanıcılardan rıza alarak birinci taraf verileri toplamaya başladınız ve bu verileri çeşitli ölçüm araçlarında işlenmeye uygun hale getirdiniz. Reklam ölçümlerinizin başarısını gelecekte de sürdürmek için başka ne yapmanız gerekiyor? Alman perakende şirketi Bonprix'te kıdemli süreç ve proje yöneticisi olarak çalışan Alexander Krull, yapay zekadan yararlanarak anında tahminler yapmanızı öneriyor.
Tahmine dayalı ölçümler, Bonprix ve diğer birçok marka için eskiden çok miktarda veri ve zaman gerektiriyordu. Ancak ajans iş ortağı Trakken'den yardım alan Bonprix, daha az veri gerektiren, daha çevik ve verimli bir sistem geliştirdi. Artık Krull ve ekibi, sonraki 30 günde satın alma olasılığı ve müşteri yaşam boyu değeri gibi metrikler için tahmine dayalı ve son derece isabetli analizler üretebiliyor.
Bu sistem, GA4'teki birinci taraf verilerini özel olarak üretilmiş bağlı bir BigQuery modeline gönderip geri alarak verileri zenginleştiriyor. Kullanıcı düzeyindeki verilere odaklanılmasını önlemek üzere kitleler kümeleniyor ve çıkış verilerinin bütünlüğünü korumak amacıyla bilgi akışının sürekliliği sağlanıyor.
Trakken'de dijital analiz danışmanı olarak görevi yapan Alejandro Marruedo, bu projede Bonprix'le yakın temas halinde çalışıyor. Sürecin başında Bonprix'in UA360'tan GA4'e geçiş yapmasına yardım etti.
"Tahmini metrikler gibi alışılmadık çözümler, Bonprix'inki gibi daha çok uzmanlık gerektiren kullanım alanlarında değerlendirilebilir." Marruedo, tahmine dayalı ölçümlerin tüm reklam ekosisteminde çok önemli bir rol oynayacağından emin. Bonprix'teki meslektaşı da aynı fikirde.
Ancak bu değişim, pazarlama dışındaki alanları da etkiliyor. "İki ayrı lens var: biri veri gizliliği, diğeri pazarlama teknolojisi için." diyor Krull. "Bu iki alanı birbirlerini tamamlayacak şekilde bir araya getirmeliyiz."
Alexander Krull, Bonprix'in müşterilerle daha derin bağlar kurmasının yolunun tahmine dayalı ölçümlerden geçtiğini düşünüyor. "Bu yöntem bir çığır açıyor."
Tahmine dayalı ölçümler kullanmaya başlama: Pazarlamacıların yapılacaklar listesi
- Halihazırda kullandığınız veri toplama yöntemlerini değerlendirmek için verilerinizi denetleyin.
- Kuruluşunuzdaki çalışanları, birinci taraf verilerinin değeri konusunda bilgilendirin.
- Aşağıdakiler gibi araçlardan yararlanın:
- Google etiketi (alan adınız genelinde kapsamlı bir şekilde veri toplanmasını sağlamak için)
- Gelişmiş dönüşümler (ölçümlerinizin doğruluğunu artırmak için)
- Verilerinizi GA4'e entegre edin.
- Analizler için işbirliği yaptığınız ortağınızın yardımıyla yapay zeka destekli ve tahmine dayalı GA4 modellerini keşfedin.
- Veri yönetimi stratejinizi düzenli olarak güncelleyin.
- Bilinçli bir şekilde strateji oluşturup karar alabilmeleri için analizleri ekiplerinizle paylaşın.
GA4'e geçiş hakkında daha fazla bilgi almak için ilgili destek makalesini inceleyebilirsiniz. Gerekli değişiklikleri hemen yapmanız önemlidir. Aksi halde kampanyalarınızdaki kitleleri ve ölçüm işlevlerini kaybedebilirsiniz
