Kredi Ver: Reklam İlişkilendirmesi Gelecekteki Başarı İçin Neden Çok Önemli?

YG'yi kanıtlamanın, yöneticilerden daha büyük bir bütçe ve müşterilerden daha fazla gelir elde etmenin tek yolu olduğunu biliyorsunuz, ancak bunun hala pazarlamacıların en büyük zorluklarından biri olmasının bir nedeni var:

Tıklama ve satış arasında çok fazla şey oluyor: sayfa varyasyonları, tetikleyen pikseller, anında açık artırmalar ve davranışsal tetikleyiciler.

Göremediğiniz kontrollü bir kaos.

Modern yazılımlarla dolu bir dijital araç kutusuyla bile yolculuğu takip etmek zordur. Bir araç bir şey söylüyor, başka bir araç başka bir şey söylüyor. Peki neye inanman gerekiyor?

Reklam ilişkilendirmesi nedir?

Reklam ilişkilendirmesi, reklamın tıklanması ile dönüşüm arasında istenen sonuca götüren kullanıcı işlemlerini belirleme sürecini ifade eder.

Bir kayıt oluşturduysanız, ilişkilendirme, yeni potansiyel müşterinizin adımlarını, bunların nereden geldiğini anlamaya yönelik araçlarla yeniden izlemekle ilgilidir. Bu bilgiyle, en çok ve en az karlı kanallarınızı belirleyebilirsiniz.

Pazarlama ilişkilendirmesi neden bu kadar zorlayıcı?

Pazarlama ilişkilendirmesi, nerede başarılı olduğunuzu keşfetmekle ilgilidir, ancak bunu yapmanıza yardımcı olmak için tasarlanan araçlar her zaman umduğunuz kadar yardımcı olmaz. Birçoğu, YG'nizi raporlamak için ilk veya son dokunuş gibi farklı bir ilişkilendirme modeli kullanacak ve bu da size liderliğinizin nereden geldiğine dair farklı hikayeler anlatacaktır. Ve çoğu zaman bu hikayeler, pazarlamacıların tüm noktaları birleştirmesine yardımcı olmak için tüm müşteri yolculuğunu kapsamaz. Instapage Ürün Müdürü Brad Thompson şöyle açıklıyor:

Örneğin, pazarlamacılar, Google Ads'deki belirli bir reklam kampanyasının TBM'sini bilir. Instapage'deki belirli bir tıklama sonrası açılış sayfasındaki dönüşüm oranını biliyorlar. Ve pazarlama hunisinin alt kısmında, Salesforce'ta, belki de satış ekiplerinin olası satışları satışa dönüştürme oranını biliyorlar. Ancak, dönüşüm hunisinin başından sonuna kadar aktarılmadıkları için bu veri parçalarını bir araya getirmenin tutarlı bir yolu olmamıştır.

İlk reklam kampanyasına gelen bir ziyaretçinin TBM'si, satış temsilcisi tarafından o ziyaretçi müşteri adayı haline gelene kadar tamamen bilinmiyor çünkü araçlar birbirleriyle konuşmuyor ve bu tür verileri paylaşmıyor.

Pazarlama ilişkilendirme türleri

Çevrimiçi olarak iki ana ilişkilendirme modeli kategorisi vardır: tek dokunuşla ilişkilendirme ve çoklu dokunuşla ilişkilendirme. Tek dokunuşla atıfın gösterilmesine yardımcı olmak için Segment'ten yararlı ve eğlenceli bir Oscar benzetmesi ödünç aldık ve buna birazdan değineceğiz.

İlk olarak, hızlı bir tanım:

Tek dokunuşla ilişkilendirme nedir?

Tek dokunuş, dönüşüm hedefinizin kaynaklarından yalnızca birine kredi veren bir ilişkilendirme kategorisidir. Bu kategoride iki tür tek dokunuşlu model bulunur:

İlk temasla ilişkilendirme

Bu tür ilişkilendirme modelini kullanarak, aracınız dönüşüm yolundaki ilk olası temas noktasını kredilendirecektir. Bu modeli kullanan bir aktör, onları oyunculuk yolunda başlatan kişiye itibar ederdi (merhaba anne!).

Bu modelin bir varyasyonu, ilk müşteri adayı dönüşüm ilişkilendirmesidir. Bunu kullandığınızda, isimsiz ziyaretçinizi ilk olarak potansiyel müşteriye dönüştüren kanal kredilendirilecektir.

Son dokunuş ilişkilendirmesi

Bu tür bir ilişkilendirme modeliyle aracınız, dönüşümden önceki son kullanıcı temas noktasını kredilendirir. Bu ilişkilendirme modelini kullanan bir aktör, ödülü kazanmasına yardımcı olan son kişiye kredi verir:

Son dokunuş atıfının birkaç varyasyonu şunlardır:

• Doğrudan olmayan son dokunma özelliği: "Doğrudan" trafik, URL'sini yazarak web sitenize gelen herkesi ifade eder. Ancak çoğu zaman, insanlar dönüştürmek için web sayfanızın URL'sini yazmaz. Daha muhtemel olan ise, birkaç gün veya hafta önce bir tıklama sonrası açılış sayfasını ziyaret etmeleri ve ardından bu sayfayı terk etmeleridir. Daha sonra teklifinizi gerçekten talep etmek istediklerine karar verdiler ve internet tarama geçmişlerinin yardımıyla teklifinizi yazarak sayfaya geri döndüler. Bu ilişkilendirme yöntemini kullandığınızda, bir analiz aracı, potansiyel müşterinizin dönüşüm gerçekleştirmeden önce yaptığı son durağı size söyleyecektir.
• Son özel kanal ilişkilendirmesi: Bu ilişkilendirme yöntemi, uzman pazarlamacılara yardımcı olur. Bir Google Ads yöneticisiyseniz, çoğu satış fırsatına yol açan Reklam kaynağını keşfetmek isteyebilirsiniz. Bir sosyal medya yöneticisiyseniz, hangi sosyal kaynağın en fazla satış fırsatı sağladığını keşfetmek isteyebilirsiniz. Son özel kanal ilişkilendirmesi, bu kaynakların ne olduğunu keşfetmenize yardımcı olabilir.

Tek dokunuşla reklam ilişkilendirmesine bir örnek:

Bir örnekle, bu iki ilişkilendirme modelinin müşteri yolculuğunuzda kanallara nasıl kredi vereceğine daha yakından bakalım.

Potansiyel müşterinizi söyleyin, John Doe şirketinizin Twitter'da e-posta pazarlama aracı için bir reklam görüyor.

Tıklar ve onu hedeflenen bir tıklama sonrası açılış sayfasına yönlendirir, burada etrafı karıştırır, ancak sonuçta dönüştürmemeye karar verir çünkü tıklama sonrası açılış sayfanız satışı hedefliyor ve henüz satın almaya hazır değil.

Şans eseri, yeniden hedefleme stratejiniz, tıklama sonrası açılış sayfası kopyanızdan daha sıkıdır, bu nedenle bu sefer bir dönüşüm kazanmamış olsanız bile, John'u çerez haline getiriyorsunuz. En sevdiği yayıncının web sitesindeki haberleri bir daha okuduğunda, aracınız için başka bir reklam görür.

Tıklıyor, ama yine de ikna olmadı. Henüz erken araştırma aşamasında, pazarlama huninizin en üstünde.

Sonraki birkaç gün, e-posta pazarlama araçlarını okuyor ve sonraki hafta Facebook'a giriş yaptığında, en iyi e-posta konu satırlarında şirketinizden bir e-kitap reklamı görüyor. Adını ve e-posta adresini takas ederek hak iddia ediyor.

Ve bu kişisel bilgilerle, bir lider geliştirme girişimi başlatabilirsiniz. Önümüzdeki birkaç hafta boyunca, John'a otoritenizi kanıtlayan değerli bilgilerle dolu hedefli mesajlar gönderirsiniz ve sonunda, bir ay sonra, John bir e-posta teklifini tıkladıktan sonra müşteri olur.

İki ilişkilendirme modelinin hikayesi

John'un müşteri olma yolu açıkçası basit veya doğrusal değil. Teklifinizi önce Twitter'da, ardından Google Görüntülü Reklam Ağı'nda, ardından Facebook'ta farklı bir teklifi ve ardından müşteri adayı olduğunda e-posta yoluyla diğer birçok teklifi görür. Bunların hepsi satın alma yolundaki molalardır.

Bu kanallardan sadece birine kredi verecek olsanız bu hangisi olurdu? Google Görüntülü Reklam Ağı? Twitter mı? Potansiyel müşteri oluşturmanıza yardımcı olduğu için Facebook? E-posta?

İlk temasta ilişkilendirme, satın alma işlemi için kredinin %100'ünü Twitter'a verir (ilk müşteri adayı dönüşümü, krediyi Facebook'a verir). Öte yandan son dokunuş özelliği, satın alma için tüm krediyi e-postaya verir.

Ama bu modellerin hiçbiri adil görünmüyor, değil mi? Her kanal satın almaya katkıda bulundu.

• Twitter farkındalığı oluşturdu ve John'u tanımlamanıza yardımcı oldu.
• Google Görüntülü Reklam Ağı, bir dönüşüm yaratmasa da markanızın akılda kalmasını sağladı.
• Facebook, John'un adını ve e-posta adresini aldı.
• E-posta, John'u eğitti ve sonunda onu müşterisi olduğu bir satış sayfasına yönlendirdi.

Tek dokunuşla ilişkilendirme, müşteri yolculuğunun yalnızca parçalanmış bir görünümünü verir. İşte bu nedenle günümüzde çoğu işletme, en fazla başarıyı sağlayan kanalların tutarlı bir görünümü için çoklu dokunmaya güveniyor.

Çoklu dokunma özelliği nedir?

Tek dokunuşla ilişkilendirme, işletmelere müşteri yolculuğunun anlık bir görüntüsünü veriyorsa, çoklu dokunma, bir flipbook'a daha yakın bir şey sunar. Birkaç farklı modelle çoklu dokunma özelliği, satın alma yolundaki tüm kanalların değerini gösterebilir. Örneğin:

• Potansiyel müşterilerin markanız hakkında farkındalığını hangi kanal oluşturdu?
• Lider yetiştirme girişimi başlatma fırsatını yaratmaktan hangi ortam sorumluydu?
• Hangi kaynak satışı kapattı.

Aynı Oscar benzetmesini kullanan Segment'in ekibi, çoklu dokunma ilişkilendirmesinin nasıl çalıştığını açıklamakta harika bir iş çıkarıyor:

Çoklu dokunma ilişkilendirmesini, farklı pazarlama kanallarına değişken kredi veya "ağırlık" veren bir dizi kural olarak düşünebilirsiniz. Ya da daha matematiksel olarak, bir tarafta müşterinin temas noktalarının gösterim başına maliyet ve farklı ağırlık olarak yer aldığı bir denklem olarak düşünülebilir; diğer uçta dönüşüm değeri olmalıdır (ör. işletmeniz için Kaydolma değeri).

Oscar'lar için bu, birden fazla kişiye ödülünüz için teşekkür edeceğiniz anlamına gelir - ebeveynlerinize, menajerinize, yönetmeninize vb. Genişletilmiş haraç) onlara verdiğiniz kredinin ağırlığına eşittir.

Ama kime hızlı bir şekilde seslenirsiniz ve kime uzun bir haraç yazarsınız? İşletmeniz için hangi çoklu dokunma ilişkilendirme modelinin doğru olduğunu belirlemek için yanıtlamanız gereken soru bu.

Doğrusal ilişkilendirme

Doğrusal ilişkilendirme, çoklu dokunma ilişkilendirme modellerinin en temelidir. Burada o kadar süslü bir şey yok. Bu modeli kullandığınızda göreceğiniz şey, dönüşümde yer alan tüm kanallara verilen eşit kredidir.

Oscar'daki insanlara teşekkür ediyorsak, herkes eşit uzunlukta bir alkış alır: anne, baba, menajer, yönetmen vb. , e-posta ve GDN, dönüşüm için eşit kredi alır.

Bununla ilgili en büyük sorun, anneniz ve temsilcinizin muhtemelen eşit övgüyü hak etmemesidir (en azından, bir daha evde yemek pişirmek istiyorsanız değil). GDN, John en sevdiği yayıncıyı okurken markanızın akılda kalmasına yardımcı olurken, anlaşmayı tamamlamaya geldiğinde Facebook veya e-posta kadar işe yaramadı. Yani, buradaki en değerli kanallara bakışınız biraz çarpıtılmış.

Zamana bağlı azalma özelliği

Bir Oscar konuşması yapıyorsanız, bu model, “En çok yönetmeninize teşekkür etmelisiniz çünkü size bu filmde Akademi Ödülü kazanma fırsatını veren odur” diyor.

Kanalın satış fırsatına ne kadar yakınsa, müşteri yakınlığına karşı o kadar sorumlu olduğunu varsayar. John için bu kanal e-posta olurdu çünkü sonuçta onu satın almaya yönlendiren şey buydu. John'un satın alma aşamasından farkındalık düzeyine kadar olan adımlarının izini sürerseniz, kredi bu model kullanılarak analitik tarafından azalan sırayla verilir.

Pozisyona dayalı ilişkilendirme

Google buna "konum tabanlı" diyor, Bizible buna "U şeklinde" diyor. Adını ne koyarsanız koyun, bu model kredinin çoğunu ilk temasa ve olası satış dönüşümüne verir - her biri %40'tır - ve ardından kalan %20, sonraki kanallar arasında paylaştırılır.

Bu model, Leonardo DiCaprio'nun, kendisine ilk büyük çıkışını sunan Titanic'in yönetmeniyle birlikte annesine uzun bir saygı duruşunda bulunduğu Revenant'taki en iyi erkek oyuncu ödülünü kabul konuşmasıdır.

John için Twitter ve Facebook en çok övgüyü alıyor çünkü onu aracınızla tanıştırdılar ve onu bir lidere dönüştürdüler.

Bu modelin dezavantajı, dönüşüm hunisinin alt kısmındaki herhangi bir çabaya çok az önem vermesidir. Sonuç olarak, çoğunlukla müşteriler adına farkındalık yaratmaktan ve yol göstermekten sorumlu satış ekipleri olmayan pazarlama ajansları tarafından kullanılır.

W şeklindeki ilişkilendirme

Bu model, ilk ve son dokunuşa kredi vermesi açısından U-biçimli ilişkilendirmeye benzer, ancak aynı zamanda fırsat yaratan kaynağın önemini de kabul eder. İlk temas, müşteri adayı dönüşümü ve fırsat yaratmanın her biri, ilişkilendirmenin %30'unu alır ve geri kalan müşteri temas noktaları, kalan %10'dan eşit bir pay alır.

Oscar elinde, mikrofonun başında, anneme, sana büyük fırsatı sunan kişiye ve Akademi Ödülünü kazandığın filmin yönetmenine (özür dilerim baba) teşekkür ediyorsun.

John için kredi, satın alma işlemi için Twitter, Facebook ve E-posta'ya gider (üzgünüm, GDN).

Z şeklindeki ilişkilendirme

Bu model, yolculuğun dört önemli aşamasına da eşit atıf verir: ilk temas, potansiyel müşteri dönüşümü, fırsat yaratma, müşteri yakınlığı. Hepsi% 22,5 alıyor. Kalan %10, olabilecek diğer temas noktaları arasında eşit olarak dağıtılır.

Oscar'larda, annenize (ilk dokunuş), size büyük fırsatı kim verdiyse (başrol dönüşümü), ödülünü kazandığınız filmin yönetmenine (fırsat yaratma) VE o filmi yarattığı için yapımcıya (yapımcı) teşekkür ediyorsunuz. Çünkü onsuz bitmiş bir ürün olmazdı.

Geri kalan %10'luk pay, başrolü paylaştığınız tüm oyunculara ve hatta belki de Hamlet'te size başrolü verdiği için ilkokuldaki drama öğretmeninize gidecektir.

John'un dönüşümü için, kredinin %22,5'i Twitter'a, Facebook'a, e-postaya ve onu dönüştüren tıklama sonrası açılış sayfası varyasyonuna gidecekti. %10 GDN'ye verilecekti.

İşletmeniz için hangi reklam ilişkilendirme modeli doğru?

Peki, Oscar'larda kime teşekkür etmelisiniz? Doğru cevap yok.

Bizible'a göre, aşağıdakiler gibi pek çok soruyu yanıtlamayı içerecek:

• B2B veya B2C miyim?
• Kaç tane pazarlama kanalı kullanıyorum?
• Satış ekibim var mı?
• Satış döngüm ne kadar sürer?

Her şeyi anlamanıza yardımcı olmak için anlaşılması kolay bir akış şeması hazırladılar.

Instapage'de, reklam ilişkilendirmenizi de kolaylaştırmak için bir şeyler derledik. Bu, tüm Google Ads verilerinizi Instapage ile entegre etmenize olanak tanıyan yeni Reklam İlişkilendirme Çözümüdür, böylece yalnızca TBM ve TO gibi temel Google Ads KPI'larını değil, aynı zamanda tüm temas noktalarını birbirine bağlayarak her olası satış ve dönüşümün size ne kadara mal olduğunu da görebilirsiniz. tıklama ve son satış.

Bununla birlikte, en iyi performans gösteren reklam ve tıklama sonrası açılış sayfası kombinasyonunuzu keşfedebileceksiniz. Brad açıklıyor:

İlişkilendirme verileriyle donanmış olan dijital pazarlamacılar, daha önce yüksek miktarda olası satış oluşturarak iyi performans gösterdiği düşünülen reklamların aslında satışa dönüşmeyen düşük kaliteli olası satışlar oluşturduğunun ortaya çıkabileceğini öğrenebilir. Tersine, olası satış hacmine göre düşük performans gösteren reklamların, olası satış başına maliyetleri daha düşük olduğu için daha verimli olduğu gösterilebilir. Bu içgörüler, dijital pazarlamacıların reklam harcamalarını optimize etmelerine ve böylece reklam paralarını daha verimli bir şekilde harcamalarına olanak sağlayabilir.

Daha iyi reklam ilişkilendirmeye başlamaya hazır mısınız? Instapage Enterprise demosuna bugün kaydolun.