Pazar Karması Modelleme ile YG'nizi İyileştirme

Bu günlerde, birden fazla kanal kullanarak kendilerini tanıtmayan web sitelerini görmek nadirdir. Sosyal medyayı, geleneksel çevrimiçi reklamları, e-posta pazarlamasını ve çok daha fazlasını kullanabilirsiniz. Ne kadar çok kanal uygularsanız, o kadar iyi getiri elde edersiniz - ancak her birinin etkisini ölçmek karmaşık hale gelir.

İşte burada Pazar Karması Modellemesi (MMM) devreye girer. Bu tür istatistiksel analiz, tüm pazarlama kanallarınızın etkisini ölçmenize yardımcı olabilir. Bu makalede, MMM'nin nasıl çalıştığını inceleyeceğiz, bazı temel terminolojiyi keşfedeceğiz ve bunu kendi işiniz için nasıl uygulayabileceğinizi tartışacağız.

Hadi hadi bakalım!

Pazar Karması Modelleme Nedir?

Diyelim ki bir e-ticaret mağazası işletiyorsunuz ve aşağıdakiler gibi farklı kanalları kullanarak pazarlamaya çok para harcıyorsunuz:

• Eposta pazarlama
• Tıklama Başına Ödeme (PPC) reklamcılığı
• Sosyal medya
• Video reklamlar

İdeal olarak, çabalarınızın ne kadar iyi gittiğini görmek için her bir kanalı yakından izleyeceksiniz. Ne kadar fazla veriye sahip olursanız, hangi kanalların genel Yatırım Getiriniz (ROI) üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olacağını belirlemek o kadar kolay olur.

Bu tür bir analiz yaptıysanız, MMM'ye zaten aşinasınızdır. Özünde MMM, aynı anda birkaç pazarlama kanalı kullandığınızda uyguladığınız istatistiksel bir analizdir. Amacı, getirilerinizi artırmak için her kanalda ne kadar harcama yaptığınızı optimize etmenize yardımcı olmaktır.

Çevrimiçi işletmeler, geleneksel tuğla ve harç şirketlerine göre büyük bir avantaja sahiptir. Bunun nedeni, performansı yakından takip etmenize yardımcı olabilecek birçok pazarlama aracına erişmenizdir. Örneğin, WordPress işinizi tanıtmak için Google AdWords'ü kullandığınızı varsayalım. AdWords ile her tıklama için tam olarak ne kadar ödediğinizi bilir ve elde ettiğiniz her satış için harcamanızı kolayca ölçebilirsiniz.

Ancak, PPC reklamlarına 10 ABD doları harcadığınızı ve doğrudan 100 ABD doları getirisi gördüğünüzü hayal edin. Başka bir kanalda, video reklam için 50$ ödersiniz ve 70$'lık bir getiri elde edersiniz. PPC bütçenizi artırmanın daha iyi olduğunu anlamak için veri bilimcisi olmanıza gerek yok, ancak bunun yalnızca iki kanal kullanan oldukça basitleştirilmiş bir örnek olduğunu unutmayın.

Pratikte, MMM yalnızca yatırım getirisini ölçmekle kalmaz, aynı zamanda etkinliği, verimliliği ve diğer birçok kilit unsuru da ölçer. Grafikleri ve sayıları seven biriyseniz ve yatırım getirinizi optimize etmekle ilgileniyorsanız, MMM çok uygundur.

Anlamanız Gereken 5 Pazar Karması Modelleme Terimi

Tahmin edebileceğiniz gibi, piyasa analizini öğrenmeye başladığınızda açmanız gereken pek çok terim vardır. Bununla birlikte, temelleri bir kez kavradığınızda, tüm süreç çok daha az korkutucu hale gelir. Bunu akılda tutarak, uygulamalı MMM'ye geçmeden önce bazı temel terminolojiyi tartışalım.

1. Çok Doğrusal Regresyon

'Doğrusal regresyon', bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında ilişki kuran bir analiz türüdür. Örneğin, genel satışları bağımlı değişkeniniz olarak kullanabilirsiniz. O zaman, sosyal medya ve video reklamları gibi birden fazla bağımsız değişkeniniz ve ayrıca PPC harcamalarınız olabilir. Birden fazla bağımsız değişkenle uğraşmaya başladığınızda, MMM'nin merkezinde yer alan çok doğrusal regresyondan bahsediyorsunuz.

2. Baz ve Artımlı Satışlar

'Taban satışlar', reklamları kaldırdığınızda ürünlerinize olan doğal talebi ifade eder. İnsanlar sizi ve markanızı tanıdıktan sonra, teorik olarak reklam harcamanızı sıfıra indirebilir ve yine de biraz satış elde edebilirsiniz. 'Artan satışlar' ise, pazarlama faaliyetlerinizin doğrudan bir sonucu olarak elde ettiğiniz satışlardır. MMM ile bunlar, analizinize odaklanacağınız satışlardır.

3. Dağıtım

MMM'de 'dağıtım' hakkında konuştuğumuzda, her bir pazarlama kanalına ne kadar kaynak ayırdığınızı kastediyoruz. MMM'nin nihai hedefi, reklam harcamanızın etkinliğini en üst düzeye çıkarmaktır. Bunu başarmak için dağıtımınızı sürekli olarak optimize etmeniz gerekir.

4. Azalan İade ve Çürüme Etkisi

Muhtemelen 'azalan getiri' terimine zaten aşinasınızdır. Reklamcılıkta, etkilerinin gerilemeye başladığı noktaya ulaşana kadar reklamları ne kadar zorlayabileceğinizi ifade eder.

Bunun ne anlama geldiği hakkında size bir fikir vermek için, PPC reklamlarına harcadığınız her 10 ABD Doları için 100 ABD Doları satış elde etme konusundaki önceki örneğimize dönelim. İdeal olarak, yalnızca harcamanızı artırarak bu sayıyı sonsuza kadar ölçekleyebilirsiniz. Bununla birlikte, pratikte, sayılar düşmeye başlamadan önce bir kampanyayı büyütebileceğiniz çok şey var. Özetle, MMM'de optimal kaynak dağıtımını bu kadar karmaşık bir görev yapan şey budur.

İlgili bir notta, dikkate alınması gereken 'çürüme etkisi' de var. Çoğu durumda, başlattığınız her bir pazarlama kampanyası zaman içinde azalan getiriler görmeye başlayacaktır. Bu kurs için eşit, çünkü insanların ilgi alanları değişiyor ve azalıyor. Oyununuzun zirvesinde kalmak istiyorsanız bu değişikliklere uyum sağlamanız gerekecek.

5. Derin Dalış Analizi

Son olarak, bir 'derin dalış analizi', hangilerinin en etkili olduğunu değerlendirmek için pazarlama kampanyalarınıza yakından bakmayı içerir. Pratikte bu, kopyalarını, tasarımlarını, dağıtım kanallarını ve hayal edebileceğiniz hemen hemen tüm diğer bileşenleri analiz etmek anlamına gelir. MMM'nin bütçe optimizasyonu veya dağıtım segmentine geldiğinizde, derin inceleme analizlerinizden elde ettiğiniz bilgiler en değerli varlıklarınızdan biri olacaktır.

Pazar Karması Modellemeyi İşletmenizde Nasıl Uygulayabilirsiniz (2 Yöntem)

Şimdiye kadar, MMM'nin ne olduğu ve temel terminolojisi hakkında iyi bir kavrayışa sahip olmalısınız. Şimdi, bunu işletmeniz için uygulayabileceğiniz birkaç uygulanabilir yola geçelim.

1. Pazarlama Kanalı Dağıtımınızı Ölçün

Pazarlama harcamalarınızı takip etmek, MMM'nin merkezinde yer alır. Bu, yapmanız gereken ilk şeyin, çizelgeleri, tabloları veya favori izleme metodolojiniz ne olursa olsun, tüm bu verileri bir araya getirmek olduğu anlamına gelir. Şahsen, piyasa analizi için çizelgelerin ve elektronik tabloların büyük hayranlarıyız.

Hangi yaklaşımı seçerseniz seçin, dağıtımınızı değiştirirken bu bilgileri sık sık güncellemeniz gerekeceğini unutmayın. Buradaki amaç, odaklandığınız alanlara ve bunların getirilerinin neye benzediğine dair hızlı bir genel bakış elde edebilmeniz ve böylece gerektiğinde ayarlamalar yapabilmenizdir.

2. Dağılım Ayarlamalarınızı Doğrulamak İçin Deneyleri Kullanın

“X doları e-postadan video pazarlamaya kaydıralım, çünkü ikincisi bize daha iyi sonuçlar veriyor” demek yeterince kolay. Gerçek hayatta, reklamlarınızın etkinliğini etkileyebilecek yüzlerce faktör vardır, bu nedenle derin incelemeler çok önemlidir.

Pazarlama kaynaklarını bir kanaldan diğerine kaydırdığınızda, değişikliği bir deney olarak düşünme zihniyetine girmeniz gerekir. Örneğin A/B testini düşünün – bir hipotezle başlarsınız, onu test edersiniz ve sonuçlar iyiyse değişikliği yaparsınız.

Aynı şey kaynak dağıtımı için de geçerlidir. İdeal olarak, kademeli bir değişiklik olmalıdır, böylece etkisini ölçebilir ve yatırım getirinizde bir artışa dönüşüp dönüşmediğini görebilirsiniz. Değilse, en azından bunu en kısa sürede bileceksiniz.

Çözüm

Her pazarlama kanalının satışlarınız ve dönüşümleriniz üzerindeki etkisini ölçmek zor olabilir. Ancak, çevrimiçi pazarlamanın en güzel yanı, tüm verilerinizi takip etmek için birçok araca sahip olmanızdır. Bu, pazarlama kaynaklarını nereye ayırmanın daha mantıklı olduğunu belirlemek için daha kolay bir zamana sahip olmanız gerektiği anlamına gelir.

MMM söz konusu olduğunda, yapmanız gereken ilk şey, çeşitli kanallardan sahip olduğunuz tüm verileri bir araya getirmektir. Hepsine birlikte baktıktan sonra, kaynaklarınızı nereye kaydıracağınızı düşünmeye başlayabilir ve değişikliklerinizi aşamalı olarak test edebilirsiniz. Zamanla bu, kampanyalarınızın etkinliğini artırmak için size bilgili bir yol sağlayacaktır.

Pazar karması modellemesi ve nasıl uygulanacağı hakkında sorularınız mı var? Aşağıdaki yorumlar bölümünde sorun!

Visual Generation / Shutterstock.com'dan makale küçük resmi