Online Reklam Kanallarınızı Nasıl Daha Doğru Ölçümleyebilirsiniz?


 

Ölçümleme konusu özellikle iş modeli tümüyle online olan şirketler için hayati önem taşıyor. Sebebi ise doğru ölçümlemenin pazarlama bütçesinin en etkin şekilde kullanılmasını sağlaması ve şirketin gidişatı konusunda önemli ipuçları vermesi.

Öncelikle iş modeli tümüyle online olan şirketlere bazı örnekler verelim. Bu şirketler, tüm operasyonları online olan eticaret şirketleri de olabilir, çeşitli hizmet odaklı şirketler de olabilir, örneğin online oyun, müzik veya film şirketleri gibi. Tüm bu iş modellerinin arkasında büyük oranda tek bir amaç var; doğru yatırımla en kısa sürede şirketin karlı duruma geçmesi ve karlılığını sürekli olarak arttırması. Gelir modeli ne olursa olsun, tüm bu şirketlerin ölçümlemeyi doğru yapması çok önemli. Bu yüzden, birçok farklı yazılım, modelleme kullanarak, farklı ölçümleme teknikleriyle en iyi dönüşüm aldıkları kanalları tespit ediyorlar, en azından etmeleri gerekiyor.

Hali hazırda iki temel ölçümleme tekniği bulunuyor. Birincisi Last-Click Attribution denilen, son tıklama odaklı ölçümleme tekniği; ikincisi Multi-Channel (touch) Attribution denilen, farklı reklam kanallarının etkilerini daha net bir şekilde ölçümleme tekniği. Last-click modelinin mantığı aslında oldukça basit, dönüşüm gerçekleşmeden önce kullanıcı hangi kanaldan gelmişse dönüşümün tamamını bu kanalın sağladığını varsaymak. Dönüşümden kastımız, örneğin eticaret şirketleri için ürün satışı veya üyelik, oyun şirketleri için oyuncu, film şirketleri için aylık abone olan üyeler diyebiliriz.

Multi-channel attribution model ise biraz daha karışık, ancak daha doğru bir ölçümleme yöntemi. Eğer 3 farklı kanalda reklam veriyorsanız ve kullanıcılar bu kanalların her birisinde farklı aksiyonlar alıyorsa -reklam görüntüleme, tıklama gibi- dönüşüm gerçekleşmeden önceki her aksiyonun bir değeri var demektir ve multi-channel attribution model bu değerlemeyi en net şekilde ortaya koymaya çalışmaktadır.

Örneğin, bir sosyal medya sitesinde, bir arama motorunda ve bir reklam ağında reklamlar veriyorsunuz. Tüm bu reklamların boyutları, yerleşimleri, formatları farklı. Facebook’ta haber kaynağı (newsfeed) reklamı verdiğimizi, reklamın tek resimli sayfa gönderisi olduğunu, Google’da Adwords’te reklam verdiğimizi ve reklam ağında da flash 300×250 boyutlarında banner reklamı verdiğimizi düşünelim. Tüm bu kanalların, formatların ve büyüklüklerin kullanıcı üzerinde ayrı ayrı etkisi bulunuyor. Örneğin bir kullanıcı, Facebook newsfeed’de reklamınızı gördü, resimdeki ürününüzü çok beğendi ancak o anda bu ürünün detaylarını incelemeye vakti olmadığı için linke tıklamadı ve sitenize gelmedi. Sonraki gün, kullanıcı banner reklamınızı gördü, ürününüzü veya markanızı hatırladı ve reklama tıkladı, sitenize geldi. Ancak o anda yanında kredi kartı yoktu, veya kredi kartında limit yoktu, ürünü satın alamadı. Ertesi hafta, kredi kartında limiti olduğunda ve kredi kartını yanında bulundurduğu anda aklına geldi ve Google’a ürünü ve sitenizin adını yazdı, sizi Adwords’te buldu ve reklama tıkladı, ürünü satın aldı.

Bu, olabilecek binlerce farklı senaryodan bir tanesi ve eğer Last-click ölçümlemesi kullanıyorsanız, dönüşümü tek başına Google’ın yarattığını varsayacaksınız. Ancak multi-channel attribution kullanarak Facebook’un ve banner reklamının ne kadar etkisinin olduğunu ölçebilir, reklam kanallarınız arasında daha doğru bir değerlendirme yapabilirsiniz. Bu durumun tam tersi de olabilirdi, örneğin kullanıcı Google Adwords’ten gelip, ürünü satın almayıp, banner reklamını görüp, yine ürünü satın almayıp, en son Facebook’ta gördükten sonra kararını verip ürünü satın alabilirdi. Bu şekilde last-click ile yine doğru bir değerlendirme yapmıyor olacaktınız.

Multi-channel attribution modelini kullanabileceğiniz üçüncü parti yazılımlar mevcut. Bildiğim kadarıyla Google Analytics’in ücretsiz versiyonu bu modellemeyi belli bir düzeye kadar destekliyor ancak premium ile birlikte tüm modellemeyi Google Analytics üzerinde kurabiliyorsunuz. Google Analytics dışında, birçok farklı araç kullanarak en doğru modellemeyi yapmanız mümkün.

Bu modellemede en önemli soru, kullanıcının dönüşümü gerçekleştirmeden önce aldığı aksiyonların hangisine ne kadar ağırlık verilmesi gerektiği. Misal, kullanıcının aldığı ilk aksiyon, ikinci aksiyon, üçüncü aksiyon vs ve sonuncu aksiyon arasında dönüşümün dağılımı nasıl olmalı? Bu konuda farklı yaklaşımlar var. Son aksiyonları önceliklendiren ağırlıklandırmalar mevcutken, ilk ve son aksiyonları daha ağırlıklı yaparak, ara aksiyonları daha düşük ağırlıklandırmak da mümkün. Bu modellemeyi dinamik olarak düşünüp en doğru yaklaşımın belirlenmesi gerekiyor ki en fazla etkisi olan aksiyonlar doğrultusunda reklam kanallarınızı en doğru şekilde değerlendirin.


Google Attribution Playbook’ta açıklanan farklı ağırlıklandırma yöntemleri

Yazımı bu konudaki güzel bir benzetmeyle sonlandırayım: eğer last-click modeli kullanırsanız, aslında bir futbol maçındaki forvetin golü tek başına attığını varsaymış olursunuz. Multi-channel attribution sahadaki tüm futbolcuların gole ve galibiyete katkısını ölçümlemeye benzer.

Benzer Yazılar

Leave a Reply

Your email address will not be published. Please enter your name, email and a comment.

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>