Çok kanallı pazarlama için doğru ilişkilendirme modeli nedir?

Seçtiğiniz ilişkilendirme modeli, hangi kanalların gerçekten sonuç verdiğine dair anlayışınızı önemli ölçüde etkileyebilir, bu da potansiyel olarak pazarlama stratejisinde ve kaynak tahsisinde önemli değişimlere yol açar.

Bununla birlikte, çok sayıda ilişkilendirme modeli ile-basit tek dokunuş yaklaşımlarından sofistike makine öğrenme algoritmalarına kadar-belirli iş ihtiyaçlarınız için doğru modeli takmak ezici hissedebilir. Her model, müşteri yolculuğuna farklı bakış açıları sunar ve bir işletme için mükemmel çalışan şey, diğeri için yanıltıcı bilgiler sağlayabilir.

PushAngage gibi platformlar aracılığıyla çok kanallı pazarlamanın ilişkilendirme manzarasına nasıl uyduğunu ve müşteri yolculuğu etkinliği hakkındaki genel anlayışınızı geliştiren değerli temas noktası verileri sağladığını araştıracağız.

Pazarlama Atıflarını Anlamak

Pazarlama ilişkisi, bir müşterinin dönüşüm kararını etkileyen çeşitli pazarlama temas noktalarına kredi belirleme ve atama analitik sürecini temsil eder. Özünde, atıf, reklamların şafağından bu yana pazarlamacılara meydan okuyan temel soruyu cevaplamaya çalışıyor: Pazarlama bütçemin hangi yarısı çalışıyor ve hangi yarısı boşa harcanıyor?

Atıf kavramı, çoğu işletme basit son tıklama ilişkilendirmesine dayandığında, dijital pazarlamanın ilk günlerinden önemli ölçüde gelişmiştir ve hangi kanalın dönüşümden önce son etkileşimi sürdüğüne tam kredi vermiştir. Bu yaklaşım, müşteri yolculukları daha basit olduğunda ve daha az dijital temas noktaları mevcut olduğunda, pazarlama kanallarının patlaması ve müşteri davranışının artan karmaşıklığı, çoğu modern işletme için tek dokunma ilişkilendirme modellerini yetersiz hale getirdi.

Bugünün müşterileri, satın alma kararı vermeden önce ortalama altı ila sekiz temas noktasında markalarla etkileşime giriyor. Bu etkileşimler haftalar veya aylar kapsayabilir ve ücretli reklamcılık, organik arama, sosyal medya katılımı, e -posta pazarlaması, push bildirimleri, doğrudan web sitesi ziyaretleri ve çevrimdışı etkileşimlerin karmaşık bir karışımını içerebilir. Her temas noktası, müşteriyi dönüşüme yaklaştırmada potansiyel olarak önemli bir rol oynar, ancak geleneksel atıf modelleri genellikle bu nüanslı gerçekliği yakalayamaz.

Tek dokunuşlu ilişkilendirme modelleri

Tek dokunuşla ilişkilendirme modelleri, müşteri yolculuğundaki tek bir temas noktasına dönüşüm kredisinin% 100'ünü atayan pazarlama atıfına en basit yaklaşımı temsil eder. Bu modeller modern müşteri davranışının tam karmaşıklığını yakalamak için sofistike olmasa da, belirli kullanım durumları için değerli kalırlar ve uygun şekilde kullanıldığında önemli bilgiler sağlarlar.

Birinci dokunma ilişkisi

İlk dokunuş ilişkilendirmesi, bir müşteriyi markanıza tanıtan ilk temas noktasına tam bir dönüşüm kredisi atar. Bu model, müşteri ediniminin farkındalıkla başladığı ilkesi üzerinde çalışır ve bu ilk etkileşimden sorumlu kanal, satın alma işleminden önce kaç tane ek temas noktasının meydana geldiğine bakılmaksızın, herhangi bir nihai dönüşüm için tam krediyi hak eder.

Birinci dokunma atıfının birincil gücü, hangi pazarlama kanallarının başlangıç ​​farkındalığı yaratmada ve markanıza yeni beklentiler çekmede mükemmel olduğunu belirleme yeteneğinde yatmaktadır. Marka geliştirme ve müşteri edinimine odaklanan işletmeler için, hangi kanalların sürekli olarak yüksek kaliteli beklentileri tanıttığını anlamak, funnel üstü optimizasyon ve farkındalık kampanyası planlaması için değerli bilgiler sağlar.

Bununla birlikte, ilk dokunuşlu atıf, çoğu modern işletme için bağımsız bir atıf yaklaşımı olarak uygunsuz hale getiren önemli sınırlamalardan muzdariptir. İlk etkileşimden sonra tüm temas noktalarını göz ardı ederek, bu model tipik olarak müşteri yolculuğu boyunca meydana gelen beslenme, eğitim ve iknayı hesaba katmaz.

Son dokunuş ilişkisi

Son dokunuş ilişkisi, bir müşteri dönüşümden önce nihai temas noktasına dönüşüm kredisinin% 100'ünü atanan birinci dokunuştan gelen ters yaklaşımı temsil eder. Bu model, bir müşterinin satın almadan önce markanızla yaptığı son etkileşimin karar verme sürecinde en etkili faktör olduğunu ve bu nedenle dönüşüm için tam krediyi hak ettiğini varsayar.

Son dokunma ilişkisinin çekiciliği, basitliği ve sezgisel mantığıdır-dönüşümden hemen önce gelen temas noktası, satın alma kararının doğrudan nedeni gibi görünmektedir. Kısa satış döngüleri ve basit müşteri yolculukları olan işletmeler için, son dokunma ilişkilendirmesi, satışları kapatma ve anında dönüşümleri sürdürmede en etkili olan kanalların ve kampanyaların en etkili olduğu konusunda net bilgiler sağlayabilir.

Bununla birlikte, son dokunma ilişkisi, son dönüşüm temas noktasına yol açan müşteri yolculuğunu tamamen görmezden gelmenin temel kusurundan muzdariptir. Bir müşteri, nihayet doğrudan bir web sitesi ziyaretinden geçmeden önce birkaç hafta boyunca birden fazla farkındalık ve dikkate alınma temas noktaları ile markanızla etkileşime girebilir-Last-Touch ilişkilendirmesi, yolculuk boyunca farkındalık ve ilgi yaratan tüm pazarlama çabalarını göz ardı ederken doğrudan ziyaret tam kredisi verecektir.

Çoklu dokunuşlu ilişkilendirme modelleri

Çoklu dokunuşla ilişkilendirme modelleri, modern müşteri yolculuklarının her biri potansiyel olarak nihai dönüşüm kararına katkıda bulunan birden fazla temas noktası içerdiği gerçeğini kabul eder. Bu modeller, tüm kredileri tek bir temas noktasına atamak yerine, farklı pazarlama kanallarının sonuçları artırmak için birlikte nasıl çalıştığına dair daha nüanslı bir anlayış sağlayarak dönüşüm kredisini birden fazla etkileşim boyunca dağıtıyor.

Doğrusal atıf

Doğrusal ilişkilendirme, müşteri yolculuğundaki tüm temas noktalarına dönüşüm kredisini eşit olarak dağıtarak çoklu dokunuşlu ilişkilendirmeye en basit yaklaşımı temsil eder. Bir müşteri, dönüştürmeden önce markanızla beş farklı temas noktasından etkileşime girerse, her bir temas noktası, etkileşimin ne zaman meydana geldiğine veya ne tür bir katılımdan temsil ettiğine bakılmaksızın dönüşüm kredisinin% 20'sini alır.

Doğrusal ilişkilendirmenin birincil avantajı, pazarlama temas noktalarını kredilendirme konusundaki demokratik yaklaşımında yatmaktadır. Bu model, her etkileşimin potansiyel olarak müşterinin nihai dönüşüm kararına katkıda bulunduğunu ve ilişkilendirme analizinde hiçbir temas noktasının tamamen göz ardı edilmemesini sağladığını kabul eder.

Zaman arayışı ilişkisi

Zaman arayışı ilişkilendirmesi, dönüşüm olayına daha yakın olan temas noktalarının müşterinin nihai satın alma kararında yolculukta daha önce meydana gelenlere göre daha etkili olduğu prensibi üzerinde çalışır. Bu model, dönüşüm etkinliğine yaklaştıkça temas noktalarına artan miktarda dönüşüm kredisi atar, en son etkileşimler en yüksek krediyi alır ve daha önceki temas noktaları giderek daha az kredi alır.

Zaman arayışı ilişkilendirmesinin arkasındaki mantık, son bilgi ve deneyimlerin genellikle eskilerinden daha fazla ağırlık taşıdığı insan karar vermesindeki ortak kalıpları yansıtır. Pazarlama bağlamlarında, bu, satın alma kararına daha yakın olan temas noktalarının müşterilerin göz önünde bulundurulmasına neden olan belirleyici faktörler olduğu varsayımına dönüşür.

Konum tabanlı (U şeklinde) ilişkilendirme

Kredi dağıtım modeli nedeniyle yaygın olarak U-şekilli ilişkilendirme olarak bilinen konum tabanlı ilişkilendirme, tek dokunuş ve eşit ağırlıklı çoklu dokunuş yaklaşımları arasında bir uzlaşmayı temsil eder. Bu model, müşteri yolculuğundaki ilk ve son temas noktalarına en yüksek krediyi atar - her biri% 40 - kalan% 20'yi tüm orta temas noktaları arasında eşit olarak dağıtıyor.

U şeklindeki yaklaşım, müşteri ediniminin farkındalık ve dönüşüm ile başladığı ortak pazarlama bilgeliğini yansıtır ve bu da genel yolculukta hem ilk hem de son temas noktalarını özellikle önemli hale getirir. Orta temas noktalarını hala kabul ederken müşteri yolculuğunun her iki ucuna da önemli bir kredi vererek, bu model, modern müşteri davranışının çok dokunuşlu gerçekliğini tanıyarak birinci dokunma ve son dokunuş ilişkisi ile sağlanan bilgileri dengelemeye çalışır.

Gelişmiş Atıf Modelleri

Veri odaklı ilişkilendirme

Veri odaklı ilişkilendirme, gerçek müşteri davranışı kalıplarını analiz etmek ve farklı temas noktalarının dönüşüm olasılığını nasıl etkilediğinin istatistiksel analizine dayanarak dönüşüm kredisi atamak için makine öğrenme algoritmalarını kullanarak pazarlama ilişkilendirmesinde en karmaşık yaklaşımı temsil eder. Veri odaklı modeller, önceden belirlenmiş kurallara veya müşteri davranışı hakkında varsayımlara güvenmek yerine, hangi temas noktası kombinasyonlarının ve dizilerinin dönüşümlerle en güçlü ilişkili olduğunu belirlemek için geçmiş verileri incelemektedir.

Veri odaklı ilişkilendirmenin temel avantajı, gerçek etki kalıplarını varsaymak yerine keşfetme yeteneğinde yatmaktadır. Geleneksel kural tabanlı ilişkilendirme modelleri, son temas noktalarının daha etkili olduğu veya ilk ve son temas noktalarının en fazla krediyi hak ettiği fikri gibi, müşteri davranışı hakkında varsayımlar oluşturur-ancak veri odaklı modeller, verilerin belirli müşteri tabanınızdaki gerçek etki modellerini ortaya çıkarmasına izin verir.

Google Analytics 4 ve Google Reklamları, algoritmik modellerin genellikle kural tabanlı alternatiflerden daha doğru bilgiler sağladığını kabul ederek veri odaklı ilişkilendirmeyi varsayılan yaklaşımları haline getirmiştir. Bu platformlar, insanların manuel olarak tespit etmesi imkansız olan kalıpları belirlemek için milyonlarca müşteri yolculuğunu analiz ediyor.

Doğru Atıf Modelini Seçme

İşletmeniz için uygun ilişkilendirme modelini seçmek, hem ilişkilendirme anlayışlarının doğruluğunu hem de pazarlama optimizasyonu için pratik faydalarını etkileyen birçok faktörün dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Doğru seçim, özel iş özelliklerinize, müşteri davranış modellerine, pazarlama stratejisine ve organizasyonel yeteneklerinize bağlıdır.

İş özellikleri ve satış döngüsü hususları

Satış döngünüzün uzunluğu ve karmaşıklığı, ilişkilendirme modeli seçimindeki en önemli faktörlerden birini temsil eder. Kısa satış döngülerine sahip işletmeler - saatlerce veya günler içinde tipik olarak ölçülür - genellikle daha basit ilişkilendirme modellerinin optimizasyon kararları için yeterli bilgiler sağladığını bulmaktadır. Müşteriler markanızı keşfettiğinde ve hızlı bir şekilde dönüştürdüğünde, temas noktalarının sayısı doğal olarak sınırlıdır, bu da tek dokunuş veya basit çoklu dokunuş modellerini gerçek etki modellerinin makul yaklaşımlarını haline getirir.

Tersine, genişletilmiş satış döngülerine sahip işletmeler, haftalar veya aylar boyunca meydana gelen çok sayıda temas noktasını açıklayabilecek daha sofistike atıf yaklaşımları gerektirir. Kurumsal yazılım satan B2B şirketleri, öğrencileri işe alan eğitim kurumları ve yüksek değerli hizmetler sunan işletmeler genellikle birkaç ay süren ve çeşitli kanallarda düzinelerce temas noktası içeren müşteri yolculuklarını görür.

Müşteri Yolculuğu Desenleri ve Temas Noktası Analizi

Tipik müşteri yolculuğu kalıplarınızı anlamak, ilişkilendirme modeli seçimi için önemli bilgiler sağlar. İşletmeler, ortalama temas noktası sayısı, ilk etkileşim ve dönüşüm arasındaki tipik zaman ve dönüşümlere yol açan en yaygın kanal dizileri gibi ortak yolculuk özelliklerini tanımlamak için müşteri verilerini analiz etmelidir.

Bazı işletmeler, müşterilerinin içerik pazarlaması yoluyla markayı keşfetmek, e -posta besleme kampanyalarıyla ilgilenmek ve doğrudan web sitesi ziyaretleri yoluyla dönüştürmek gibi nispeten öngörülebilir yolculuk kalıplarını takip ettiklerini keşfeder. Bu durumlarda, pozisyon tabanlı ilişkilendirme, aradaki beslenme faaliyetlerini kabul ederken, farkındalık ve dönüşüm temas noktalarına uygun kredi vererek makul bilgiler sağlayabilir.

Farklı pazarlama kanallarında ilişkilendirme

Belirli pazarlama kanallarında ilişkilendirmenin nasıl çalıştığını anlamak, hem bireysel kanal performansını hem de kanallar arası koordinasyonu optimize etmeye yardımcı olur. Her pazarlama kanalı, doğru ölçüm ve optimizasyon için özel yaklaşımlar gerektiren benzersiz ilişkilendirme zorlukları ve fırsatlar sunar.

PushAngage ile Push Bildirim Atıf

Push bildirimleri, anında teslimatları, yüksek görünürlük ve belirli müşteri eylemlerine doğrudan bağlantıları nedeniyle benzersiz bir ilişkilendirme fırsatını temsil eder. PushAngage, işletmelerin itme bildirimlerinin hem bağımsız temas noktaları hem de daha geniş çok kanallı müşteri yolculuklarının bir parçası olarak dönüşümlere nasıl katkıda bulunduğunu anlamalarına yardımcı olan kapsamlı ilişkilendirme izleme sağlar.

PUSH bildirim ilişkilendirmesi PushAngage parçaları aracılığıyla yalnızca push bildirim tıklamalarından doğrudan dönüşümleri değil, aynı zamanda push bildirimlerinin müşteri davranışı ve satın alma niyeti üzerindeki daha geniş etkisi değil. Bu, Push bildirimlerinin web sitesi ziyaretlerini, e -posta kayıtlarını, sosyal medya katılımının ve nihai dönüşümlere katkıda bulunan diğer değerli müşteri eylemlerinin nasıl ölçülmesini içerir.

Push bildirimlerinin zamanlaması ve bağlamı onları özellikle güçlü ilişkilendirme noktaları yapar. E -posta veya sosyal medyadan farklı olarak, push bildirimleri hemen müşteri cihazlarında görünür ve müşteri davranışlarına ve tercihlerine göre optimum anlarda teslim edilebilir. PushAngage'ın ilişkilendirme izlemesi bu zamanlama avantajını yakalar ve işletmelerin stratejik itme bildirim sunumunun dönüşüm olasılığını nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olur.

PushAngage içindeki segmentasyon ve kişiselleştirme yetenekleri, hedeflenen mesajlaşmanın artımlı etkisini ölçen sofistike atıf analizini mümkün kılar. İşletmeler, müşteri davranışlarına, satın alma geçmişine ve katılım modellerine göre kişiselleştirilmiş mesajlarla jenerik push bildirimlerinin ilişkilendirme performansını karşılaştırabilir.

PushAngage ve diğer pazarlama platformları arasındaki entegrasyon, itme bildirimlerinin e -posta pazarlaması, sosyal medya, ücretli reklamcılık ve diğer kanallarla birlikte nasıl çalıştığını gösteren kapsamlı ilişkilendirme bilgileri sağlar. Bu entegrasyon, işletmelerin çok kanallı stratejilerini optimize etmelerini ve itme bildirimlerinin genel pazarlama karışımında oynadığı benzersiz rolü anlamalarını sağlar.

Push bildirimlerine özgü yüksek katılım oranları - genellikle% 90 açık oranları aşan - onlara müşteri yolculuğu analizini önemli ölçüde etkileyebilecek değerli ilişkilendirme temas noktaları sunmaktadır. Müşteriler sürekli olarak push bildirimleriyle etkileşime girdiğinde, bu etkileşimler müşteri ilgisi ve genel ilişkilendirme doğruluğunu artıran satın alma niyeti hakkında güçlü sinyaller sağlar.

Uygulama En İyi Uygulamalar

Pazarlama ilişkilendirmesinin başarıyla uygulanması, dikkatli planlama, sistematik yürütme ve devam eden optimizasyon gerektirir. Atıf uygulamasının teknik ve örgütsel zorlukları, işletmelerin seçtikleri atıf modellerinin tam değerini gerçekleştirip gerçekleştirmediklerini belirler.

Teknik Uygulama Gereksinimleri

Etkili ilişkilendirme uygulaması, tüm pazarlama temas noktalarında kapsamlı veri toplama ile başlar. Bu, müşteri etkileşimlerini farklı kanallar, cihazlar ve zaman periyotları arasında tanımlayabilen ve bağlayabilen tutarlı izleme mekanizmalarının uygulanmasını gerektirir. Doğru ilişkilendirmenin temeli, altta yatan verilerin kalitesi ve eksiksizliğinde yatmaktadır.

Modern ilişkilendirme uygulaması, genellikle izleme piksellerinin dağıtılmasını, UTM parametrelerinin tüm kampanyalarda tutarlı bir şekilde uygulanmasını, tüm önemli iş sonuçları için dönüşüm izlemesini ayarlamayı ve müşteri tanımlayıcılarının farklı temas noktaları arasında eşleştirilmesini sağlamayı içerir. Bu teknik temel, herhangi bir ilişkilendirme modeli doğru bilgiler sağlayabilmeden önce kurulmalıdır.

Veri kalitesi ve tutarlılık yönetimi

Atıf doğruluğu büyük ölçüde tüm temas noktalarında veri kalitesine ve tutarlılığına bağlıdır. Tutarsız izleme uygulamaları, eksik veriler ve ilişkilendirme boşlukları, kötü pazarlama kararlarına yol açan yanıltıcı bilgiler yaratabilir.

Veri yönetişim süreçlerinin oluşturulması, tüm pazarlama faaliyetlerinin tutarlı bir şekilde izlenmesini ve veri kalitesi sorunlarının hızlı bir şekilde tanımlanmasını ve çözülmesini sağlar. Bu, kampanyalar ve kanallar için standart adlandırma kurallarının uygulanmasını, izleme uygulamalarının düzenli denetimlerini ve veri tutarsızlıklarını ele almak için sistematik süreçlerin uygulanmasını içerir.

Pazarlama ilişkisinin geleceği

Pazarlama ilişkilendirme manzarası, gizlilik düzenlemelerine, teknolojik ilerlemelere ve değişen müşteri davranış kalıplarına yanıt olarak hızla gelişmeye devam etmektedir. Bu eğilimleri anlamak, işletmelerin ilişkilendirmenin geleceğine hazırlanmasına ve ölçüm yaklaşımları hakkında stratejik kararlar vermelerine yardımcı olur.

Gizlilik İlk İlişkilendirme Stratejileri

Gizlilik ilk pazarlamaya geçiş, işletmelerin ilişkilendirme izleme ve analize yaklaşımlarını temelden değiştirmiştir. Üçüncü taraf çerezlere ve siteler arası izlemeye büyük ölçüde güvenen geleneksel yöntemler daha az güvenilir hale geliyor ve işletmeleri ölçüm doğruluğunu korurken müşteri gizliliğine saygı duyan yeni yaklaşımlar geliştirmeye zorluyor.

Birinci taraf veri stratejileri, işletmeler üçüncü taraf izleme ağlarına güvenmek yerine doğrudan müşteri etkileşimlerinden atıf verilerini toplamalıdır. Bu, müşteri giriş sistemlerinin uygulanmasını, e -posta kayıtlarını teşvik etmeyi ve müşterileri tanımlamayı gönüllü olarak paylaşmaya motive eden değer değişimleri oluşturmayı içerir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi

Gelişmiş AI ve makine öğrenimi teknolojileri, geleneksel kural tabanlı modellerden daha sofistike kalıp tanıma ve öngörücü yetenekler sağlayarak ilişkilendirme analizini dönüştürmektedir. Bu teknolojiler, pazarlama temas noktaları ile müşteri davranışları arasındaki karmaşık ilişkileri belirleyebilir ve bu da manuel olarak tespit edilmesi imkansızdır.

Öngörücü ilişkilendirme modelleri, dönüşümler gerçekleşmeden önce farklı pazarlama temas noktalarının olası etkisini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Bu, pazarlama kampanyalarının tarihsel analiz beklemek yerine öngörülen ilişkilendirme sonuçlarına dayalı olarak gerçek zamanlı optimizasyonunu sağlar.

Sık sorulan sorular

Tek dokunuş ve çoklu dokunuşla ilişkilendirme arasındaki fark nedir?

Tek dokunuşla ilişkilendirme, dönüşümden önce (ilk etkileşim (ilk dokunuş) veya dönüşümden önce son etkileşim (son dokunuş) olan müşteri yolculuğundaki bir temas noktasına dönüşüm kredisinin% 100'ünü atar. Çoklu dokunuşlu ilişkilendirme, modern müşteri yolculuklarının birden fazla temas noktası içerdiğini kabul eder ve dönüşüm kredisini farklı ağırlıklandırma şemalarına dayalı çeşitli etkileşimler arasında dağıtır.

İşletmemin veri odaklı ilişkilendirme için yeterli veriye sahip olup olmadığını nasıl bilebilirim?

Veri odaklı ilişkilendirme, güvenilir kalıpları tanımlamak için tipik olarak binlerce dönüşüm ve temas noktası gerektirir. Google Analytics 4, veri odaklı modellerinin etkili bir şekilde çalışması için ayda en az 3.000 dönüşüm ve 300 dönüşüm önerir. Daha az dönüşümlü işletmeler, veri hacmini oluştururken kural tabanlı ilişkilendirme modelleriyle başlamalıdır.

PushAngage atıf izlemeye nasıl yardımcı olur?

PushAngage, hem push bildirim tıklamalarından doğrudan dönüşümleri hem de push bildirimlerinin müşteri davranışı üzerindeki daha geniş etkisini ölçen kapsamlı ilişkilendirme izleme sağlar. Platform, tüm temas noktalarında birleşik atıf analizi sağlamak için diğer pazarlama araçlarıyla bütünleşir ve işletmelerin itme bildirimlerinin sonuçları artırmak için diğer pazarlama kanallarıyla birlikte nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olur.

Atıf verilerim çelişkili içgörüler gösteriyorsa ne yapmalıyım?

Çelişkili ilişkilendirme bilgileri genellikle veri kalitesi sorunlarını, tutarsızlıkları izleme veya daha karmaşık ilişkilendirme yaklaşımlarına duyulan ihtiyacı gösterir. Tüm temas noktalarında tutarlı veri toplama sağlamak için izleme uygulamalarınızı denetleyerek başlayın. Mevcut ilişkilendirme modelinizin müşteri yolculuk kalıplarınızı doğru bir şekilde yansıttığını düşünün.

Atıf modelimi ne sıklıkla incelemeliyim ve güncellemeliyim?

Atıf modelleri üç ayda bir gözden geçirilmeli ve pazarlama stratejinizde, müşteri davranış modellerinde veya iş modelinizde önemli değişiklikler meydana geldiğinde güncellenmelidir. Yeni pazarlama kanalları başlatma, yeni pazarlara girme veya hedef kitleleri değiştirme gibi önemli değişiklikler genellikle atıf modeli ayarlamaları gerektirir.

Sonraki Adımlarınız

Pazarlama ilişkisi, modern dijital pazarlama stratejisinin en kritik ama zorlu yönlerinden birini temsil etmektedir. Seçtiğiniz ilişkilendirme modeli, müşteri davranışını nasıl anladığınızı, pazarlama etkinliğini ölçtüğünüzü ve kaynakları farklı kanallar ve kampanyalarda nasıl tahsis ettiğinizi şekillendirir.

İşletmeler için yeni başlayan işletmeler için, veri toplama yetenekleri ve organizasyonel anlayış oluştururken daha basit modellerle başlayarak gelecekteki sofistike için pratik bir temel sağlar. Birinci dokunma ve son dokunuş ilişkilendirmesi, sınırlamalarına rağmen, ilk optimizasyon çabalarına rehberlik edebilecek farkındalık ve dönüşüm etkinliği hakkında açık bilgiler sunar.

Her iki durumda da bekleme. Müşterileriniz zaten WhatsApp kullanıyor. Soru şu: Onlarla orada buluşacak mısınız?

İşletmeniz için hangi yöntemin doğru hissettiği ile başlayın. Daha sonra her zaman daha sofistike bir çözüme yükseltebilirsiniz. Önemli olan, WhatsApp'ın mümkün kıldığı doğrudan müşteri ilişkilerini kurmaya başlamak ve yapmaya başlamaktır.

Müşterileriniz size ulaşmayı kolaylaştırdığınız için teşekkür eder. Ve işletmeniz, daha iyi müşteri iletişimi ile birlikte gelen artan katılım ve dönüşümler için size teşekkür edecektir.

• Mobil Uygulama Push bildirimleri neden uygulamanız için harika
• Yeni uygulama oluşturucular için mobil uygulama katılım stratejisi
• Hangi uygulama katılım metriklerine bakmalısınız?
• Push bildirimleri nelerdir? Epic sonuçlar için basit bir rehber
• Push Bildirim Maliyeti: Gerçekten ücretsiz mi? (Fiyatlandırma Analizi)

Bunun için hepsi bu.

Bugün PushAngage ile başlayın!