Dönüşüm İlişkilendirmesi: Sorunlar, Modeller ve Engeller

Dönüşüm ilişkilendirmesi, birçok pazarlamacı tarafından yüzeysel olarak anlaşılan, ancak yalnızca birkaçı tarafından gerçekten anlaşılan bir süreçtir. Bunun nedeni genellikle:

• Karmaşık ve kafa karıştırıcı terminoloji
• Birçok rakip model ve yaklaşım
• Herkese uyan tek bir çözüm yok

Bu terimi oluşturan iki kelime, şirketinizin veya ürününüzün başarısının arkasında yatan sebep olabilir veya olmayabilir. Ancak, kötü yürütülen dönüşüm ilişkilendirmesinin, dönüşüm ilişkilendirmesine eşit olmadığını bilmelisiniz. Bu, kavramı anlamak ve işinizin inceliklerini öğrenmek için zaman harcamazsanız, başarılı olmanızın pek mümkün olmadığı anlamına gelir.

alıcının yolculuğu

Bir kullanıcının reklamını gördükten sonra bir ürünü doğrudan satın alacağı günler geride kaldı. Çağdaş kullanıcının yolculuğu daha karmaşıktır ve birkaç temas noktası, cihaz içerir ve çevrimiçi ve çevrimdışı dünyayı karıştırır.

Her alıcı, standartlaştırılmış tek tip bir modeli imkansız olmasa da zorlaştıran kendi benzersiz akışlarını oluşturur.

Bu yolculukların yansımaları, düzensiz kullanıcı davranışını karşılaştırılabilir verilere dönüştürmeye çalışan çeşitli dönüşüm ilişkilendirme modelleridir. Bir modeli diğerine tercih etmek, bir pazarlamacının müşterileri, ürünleri ve temas noktaları hakkındaki derin bilgisi tarafından belirlenmelidir.

Bunu test eden bir A/B yok. Farklı olanları deneyemez ve hangisinin en doğru veriyi ürettiğine karar veremezsiniz, çünkü verilerdeki yanlışlığın birkaç nedeni olabilir ve yanlış ilişkilendirme modeli bunlardan sadece biri olabilir.

Dönüşüm İlişkilendirmesi Nedir ve Neden Düşündüğünüzden Daha Karmaşıktır?

Dönüşüm ilişkilendirme, nedenler (reklamlar veya ürünle etkileşimler) ile etkiler (dönüşümler) arasında bağlantı kurma çabasıdır.

Kullanıcıları tüm temas noktalarında tanımlamaya devam etmenin çoğunlukla teknik bir fizibilite meselesi olduğunu düşünüyorsanız, yanılıyorsunuz. Teknik kısım önemlidir ve denklemin uygulanması en zor kısmı olabilir, ancak tek parça olmaktan çok uzaktır.

Unutmayın, doğası gereği kaotik olan ve birçok faktörden etkilenen gerçek hayattaki kullanıcı davranışına mükemmel ve basitleştirilmiş modeller uygulamaya çalışıyorsunuz. Bunu mükemmel bir şekilde yapmanın bir yolu yok. Bunu ancak en uygun şekilde yapabilirsiniz.

Çoklu temas noktaları

İlk sorun, temas noktalarından bahsederken ortaya çıkar. Temas noktası, reklamınızı sosyal medyada veya bir e-postada görmek gibi kampanyanızla herhangi bir etkileşim olabileceği gibi, ürününüzle son satın alma kararına katkıda bulunabilecek diğer herhangi bir etkileşim de olabilir. Bu diğer etkileşimler, gerçek mekanda faaliyet gösteren mağazalarınıza ziyaretleri veya ürünleriniz hakkında sponsorsuz incelemeleri görmeyi içerebilir.

Belli ki her şeyi izleyemezsiniz. Ancak, aşağıdaki etki alanlarını analitik platformunuza bağlama yetkisine hâlâ sahipsiniz:

• Çoklu pazarlama kanalları (sosyal medya gönderileri, görüntülü reklamlar, video içeriği vb.)
• Çeşitli cihaz türleri (aynı kişinin kullandığı masaüstü ve mobil cihazlar)
• Çevrimdışı ve çevrimiçi etkinlikler (mağaza ziyaretleri ve çevrimiçi reklamlarınızla etkileşimler)

Voluum dahil olmak üzere birçok pazarlama platformu, çeşitli kanallardaki kullanıcı etkinliklerini izlemenize olanak tanır. Ek olarak, cihazlar arası izlemenin önemine ilişkin artan farkındalık, bazı şirketlerin Google Ads veya Facebook gibi tek bir pazarlama ekosistemi dışında faaliyet gösteren pazarlamacılar için bu sorunu çözmesine neden oldu.

Çevrimiçi ve çevrimdışı dünyalar, bağlantı kurması ve analizde hesaba katılması en zor olanlardır, ancak konum izleme uygulamaları pazarlamacılara tam da bu konuda yardımcı olabilir.

Temas noktalarını izleme

Bir kullanıcının doğru tanımlanması, dönüşüm ilişkilendirmesinin anahtarıdır. Bu sadece tüm görüntülemeleri, tıklamaları, sayfa kaydırmalarını ve benzeri şeyleri kaydetmekle ilgili değil, aynı zamanda tüm bu olayların aynı kişiden gelip gelmediğini bilmekle de ilgili.

İşlem sırasında bir kullanıcı kimliği kaybolursa, birincil bir dönüştürme kaynağı ilişkilendirilemediğinde, sözde dönüştürme sorunuyla karşılaşabilirsiniz. Başka bir deyişle: birinin dönüştüğünü biliyorsunuz, sadece kim olduğunu bilmiyorsunuz.

 Facebook'ta reklamınızı tıklayan iPhone'lu kişi miydi yoksa o e-posta yeniden pazarlama kampanyası sonunda işe yaramış olabilir mi?

Doğru kullanıcı kimliği olmadan, bunu bilmenin hiçbir yolu yoktur ve bu nedenle, reklam bütçenizi doğru bir şekilde tahsis etmenin hiçbir yolu yoktur.

Peki, reklam takip şirketleri bunu nasıl çözüyor?

Pekala, dahil olan tüm şirketler (trafik sağlayanlar, analiz sağlayanlar ve teklifler sağlayanlar) her etkinliğe benzersiz kimlikler atar ve bunu bir çerezde, izleme parametrelerinde veya dahili olarak depolayarak kampanya hunisinden geçirmeye çalışır.

Bir kullanıcının tam olarak tanımlanamadığı bir durumda, olasılıksal bir yaklaşım devreye girer. Bu, mobil pazarlama dünyasında çok görülür. Google Ads veya Facebook'u veya kullanıcılarını birden fazla cihazda oturum açan başka bir şirketi kullanmadığınızda, dijital parmak izi oluşturularak tanımlama yapılır.

Bu yaklaşım, IP adresi, tarayıcı türü ve varsayılan dil veya cihaz türü gibi birden çok kullanıcı özelliğini hesaba katarak, belirli bir kullanıcının bir süre önce farklı bir mobil uygulamada veya kampanyanızla etkileşimde bulunan kişiyle aynı kişi olup olmadığı konusunda bilinçli bir tahminde bulunur. hatta cihaz.

Temas noktalarına ağırlık atama

İzlemeyi ele aldıktan sonra, şimdi bu bölümün ana konusuna değinelim: dönüşüm ilişkilendirmesinin neden düşündüğünüzden daha zor olduğu.

Basit bir görünümde, dönüşüm ilişkilendirmesi, dönüşümü reklama yapılan orijinal tıklamayla ilişkilendirmek anlamına gelir. Ve bu görüşte, bu o kadar da karmaşık değil. Bu sadece teknik fizibilite meselesi.

Ancak, daha önce tartıştığımız gibi, bu günlerde kullanıcılar kampanyanızla birkaç kez karşılaşabilir. Peki, bir insanı din değiştirmeye ikna etmede en önemli olay sizce hangisiydi? İlk son? Hepsi eşit mi?

Muhtemelen sorunu görmeye başlarsınız . Bunu belirlemek objektif değildir. Hiç kimse, hiçbir araç veya çözüm, sizin durumunuzda hangi temas noktalarının daha önemli olduğunu söyleyemez.

Bu, bu farklı ilişkilendirme modelleri hakkındaki bilginize ve müşteri davranışınıza dayanarak karar vermeniz gereken bir şeydir. İlk bölümle başlayalım ve farklı modeller, güçlü ve zayıf yönlerinden bahsedelim.

Dönüşüm ilişkilendirme modelleri ve stratejileri

Pazarlamacıların bir reklam analitik platformu için ilk tercihi olan Google Analytics, hazırlanmış birkaç dönüşüm ilişkilendirme modelinden birini seçmelerine ve hatta kendi başlarına tanımlamalarına olanak tanır. Bu modeller, çeşitli temas noktalarına dönüşüm için kredi tahsis eder.

1. Son Tıklama İlişkilendirmesi

Son tıklama ilişkilendirmesi, pazarlamacılar tarafından gerçeğe en yakın olarak en içgüdüsel olarak görülen modeldir, aslında bu model genellikle gerçeklikten olabildiğince uzaktır. Bu model, tüm krediyi satın alma işleminden önceki son tıklamaya verir.

Son tıklama gerçekten bir devrilme noktası değil, teraziyi 'dönüştürme' konumuna getiren tam bir ağırlık mı? İlk tıklama olmasaydı, son bir tıklama olur muydu?

Dönüşüme yol açan tıklamanın en önemlisi olduğu fikri doğrudan nedenselliği fetişleştirir. Doğru dönüşüm ilişkilendirme modellemesinin amacı, doğrudan bir dönüşüme yol açan eylemi değil, alıcının karar verme sürecini yansıtmaktır.

Bu nedenle, ne yaptığınızı açıkça bilmiyorsanız, bu modeli kullanmak için hiçbir neden yoktur.

2. Doğrudan olmayan son tıklama

Bu yaklaşımda da benzer sorunlar bulunabilir. Doğrudan nedenselliği denklemden çıkarır, ancak yine de bir kampanya dönüşüm hunisinin sonunda gerçekleşen tek tıklamaya tam kredi verir. Bu modellerin her ikisi de marka bilinirliği gibi şeyleri küçümsüyor.

3. Son Reklamlar Tıklama İlişkilendirme

Bu modelde, tüm kredi bir reklamla yapılan son etkileşime verilir. Bu model en azından reklamların önemini kabul etse de, yine de onlarla nihai etkileşime çok fazla vurgu yapıyor.

4. İlk tıklama

Bu, 'kazanan hepsini alır' grubunun son modelidir. İlk etkileşim ilişkilendirme modeli, marka bilinirliğini ve tanınırlığı diğer her şeye tercih eder. Davanız oldukça motive edici bir markayı içeriyorsa, bu modeli göz önünde bulundurmalısınız. Aksi takdirde, aşağıda daha karmaşık olanları arayın.

5. Doğrusal

Doğrusal ilişkilendirme modeli varsayılan olarak ele alınmalı ve diğer modellerin daha iyi uyup uymadığından emin değilseniz seçilmelidir.

Dönüşüm hunisindeki tüm temas noktalarına eşit krediler atar. Kulağa hoş geliyor, ancak yalnızca bir e-postanın, sosyal medya gönderisinin ve banner'ın aynı değerde olduğunu ve dönüşüme aynı miktarda katkıda bulunduğunu düşünüyorsanız.

6. Zamana bağlı azalma

Zaman azalmalı ilişkilendirme modeli, sonraki temas noktalarına daha fazla kredi atayarak gerçeğe daha yakın hissettiriyor. Bu, alıcının bir teklife artan ilgisini yansıtır.

7. Konuma Dayalı İlişkilendirme

Google Analytics'in sunmak zorunda olduğu son hazır dönüşüm ilişkilendirme modeli, kredilerin %80'ini ilk ve son entegrasyon arasında eşit olarak dağıtır. Bu, bu iki etkileşimin en önemli olanlar olduğu varsayımı altında harika çalışıyor. Birincisi bir ziyaretçinin ilgisini çekerken, sonuncusu bir satışı sonuçlandıracaktı.

Konum temelli ilişkilendirme modeli, gerçeği en çok yansıtan model olarak içgüdüsel olarak ele alınan modeldir.

Özel ilişkilendirme modelleri

Yukarıdaki modelleri tercih etmenin yanı sıra kendi durumunuza daha uygun kendi çözümünüzü oluşturabilirsiniz. Gerçekten matematiğe dalabilir ve bazı karmaşık modelleme çözümleri oluşturabilirsiniz. Bununla birlikte, mükemmel modeli tasarlamaya çalışmak için enerji harcamayın - karmaşık gerçekliği matematiksel olarak tanımlanmış bir gerçekliğe indirgemeyi amaçladıkları için doğaları gereği kusurludurlar.

Veriye dayalı ilişkilendirme modeli

Google Analytics'teki veriye dayalı model, kampanyanızla olan tüm etkileşimlere değer verir. Krediyi her temas noktasının etkinliğine göre dağıtmak için topladığınız verileri kullanır.

Bu modeli kullanmaya uygunsanız (böylece bazı verileriniz kaydedilmişse), veriye dayalı ilişkilendirme modeline geçmenizi öneririz.

En İyi Dönüşüm İlişkilendirme Modeli Nasıl Seçilir?

Daha önce de belirttiğim gibi, kolay bir cevap yok. Her şey kampanya türünüze, hedef kitlenize ve ulaşmaya çalıştığınız genel hedefe bağlıdır.

Doğru dönüşüm ilişkilendirme modelini seçmedeki sorun, bu model tarafından yorumlanan verilere dayanarak iyi kararlar almaya başlayana kadar iyi bir model seçtiğinizi asla bilemeyecek olmanızdır. Bu nedenle, kötü kararlar veriyorsanız, dönüşüm ilişkilendirme modeliniz yanlış olabilir, ancak kampanyanızın kârlı olmasını engelleyen başka sorunlar da olabilir.

Söylemesi zor.

Bu kararı daha bilinçli hale getirmek için her zaman hedef kitlenize ulaşabilirsiniz. Bunun için bütçeniz varsa, kitle anketleri yapın. Doğrulanmış müşterilerinize, onları neyin satın aldığını sorun. Örneğin, bir miktar mağaza kredisi karşılığında en sadık müşterilerle görüşün.

Sizin için en iyi dönüşüm ilişkilendirme modelini seçmenin nicel bir yolu yok, neyse ki bazı nitel yöntemler var.

Dönüşüm İlişkilendirme Stratejileri

Bir dönüşüm ilişkilendirme uzmanı olmak, kayıtlı veriler aracılığıyla müşterilerin davranışlarının altında yatan nedenleri yorumlayabilmek anlamına gelir. Bunu doğru bir şekilde yapmak için aşağıdaki dönüşüm ilişkilendirme ipuçlarından ve stratejilerinden bazılarını izlemelisiniz.

1. Tüm edinme kanallarını bağlayın

Her şeyden önce, analizlerinizi kurarken herhangi bir edinme kanalını atlamadığınızdan emin olun.

Edinme kanalları, bir pazarlama mesajının kullanıcıya ulaştığı farklı araçlardır. Buna sosyal medya reklamları, görüntülü reklamlar, çevrimdışı pazarlama kampanyaları, uygulama içi reklamlar vb. dahildir.

Paranızı bir pazarlama kanalında planlıyor, yürütüyor ve harcıyorsanız, bunu analitiğinize bağlamamak için hiçbir mazeret yoktur. Yapmamalısınız ve bunu yeterince vurgulayamam, verilerinizi ayrı ayrı analiz etmemelisiniz.

Veriler yalnızca bir bütün olarak analiz edildiğinde anlamlıdır. Bir satın alma kanalı doğrudan satış getirmeyebilir (örneğin, insanlar çevrimdışı reklamları tıklayamaz), ancak marka bilinirliğinizi artırabilir veya ürününüzün yerine getirdiği yeni bir arzu yaratıp besleyebilir.

Edinme kanallarının nihai satışa katkıda bulunduğu çeşitli yollar vardır. Analitik çözümünüzü sahip olduğunuz tüm verilerle beslediğinizden emin olun.

2. Dönüşüm yollarını ve mikro dönüşümleri anlayın

Dönüşüm yolları, bir kullanıcının bir satışı tamamlamadan önce yaptığı adım gruplarıdır. Bunlar, kampanyanızın çeşitli temas noktalarıyla etkileşim kurmak, anahtar kelimenizle ilgili terimleri aramak veya mikro dönüşümler olarak adlandırılan işlemleri gerçekleştirmek anlamına gelebilir.

Bazen, bir dönüşüm ciddi olduğunda (bir mülk satın almak gibi), birçok mikro dönüşüm vardır: bir satış temsilcisiyle bir toplantı rezervasyonu yapmak veya örneğimizde genellikle çevrimdışı gerçekleşen ana dönüşüme yol açan bir form göndermek.

Mümkünse, bu olayları da takip edin ve müşterilerinizin nihai hedeflerine ulaşmadan önce geçtiği tipik yolları yeniden oluşturun.

Satış Ortaklığı Pazarlamasında Dönüşüm İlişkilendirmesi

Bağlı kuruluş pazarlama hunileri genellikle oldukça basittir ve asıl zorluk tekniktir: dönüşüm olayını ilk tıklamayla doğru bir şekilde ilişkilendirmek.

Bu, daha gelişmiş modellerin bağlı kuruluş pazarlamasında kullanılmadığı anlamına gelmez. Yine de çeşitli yaklaşımlar uygulayabilir ve marka odaklı kampanyalar için reklamınızla ilk etkileşime veya son reklam tıklamasına daha fazla vurgu yapabilirsiniz. Ama önce, satış ortaklığı pazarlamasında dönüşüm ilişkilendirmesinin nasıl çalıştığından bahsedelim.

Bir bağlı kuruluş kampanyası dönüşüm hunisinde bir kullanıcıyı belirleme

Önde gelen bağlı kuruluş pazarlama yazılımı Voluum, tıklama kimliğini (24 karakterlik benzersiz bir tanımlayıcı) bir tıklamaya atar ve ardından, bir geri gönderme URL'sindeki veya dönüşüm izleme pikseli aracılığıyla bir dönüşümle ilişkili tıklama kimliğini aldığında ikisini karşılaştırır. Bu tıklama kimlikleri aynıysa, Voluum, dönüşümü bu tıklamayla ilişkilendirir.

Aynısı diğer etkinlik türleri için de geçerlidir, yalnızca bir reklama yapılan tıklamalar için değil: reklam görüntülemeleri (gösterim) ve bir açılış sayfasındaki CTA düğmesine yapılan tıklamalar.

Pazarlamacının elde ettiği şey, cihaz türü, tarayıcı adı ve dili, menşe ülke ve zaman damgası gibi ilişkili özelliklere sahip eksiksiz bir kullanıcı yolculuğudur.

Voluum, çeşitli pazarlama çalışmalarınızı tek bir gösterge panosunda birleştirmenize olanak tanır. Arama motorlarından, sosyal ağlardan, reklam ağlarından ücretli ve organik kampanyaları, birçoğu API düzeyinde entegre edilmiş olarak izleyebilirsiniz. Dönüşüm, geri gönderme URL'si (üçüncü taraf teklifleri için tipik bir çözüm) veya bir dönüşüm izleme pikseli (esas olarak kendi teklifleriniz için kullanılan bir çözüm) aracılığıyla iletilebilir. Voluum ile, Voluum'u AppsFlyer gibi bir mobil ilişkilendirme aracına bağladığınızda mobil dönüşümleri bile izleyebilirsiniz.

Hacimdeki dönüşüm ilişkilendirme modelleri

Farklı alım kanallarını Voluum'a bağlayarak, her bir kanalın etkinliğini karşılaştırabilir ve değerlendirebilirsiniz. Voluum'un sahip olduğu hepsi bir arada yaklaşımı, üçüncü taraf dönüşümleri bile ilişkilendirmenize olanak tanır - Google Analytics'in yapamayacağı bir şey.

Dönüşüm yolunun tamamını belirledikten sonra, reklamlarınızı daha kesin bir şekilde hedefleyebilir, daha fazla trafik satın alabilir ve ziyaretçilerinizi daha iyi performans gösteren arazilere veya tekliflere yeniden yönlendirebilirsiniz. Yine, yol değişikliklerine izin vermeyen tamamen analitik bir çözüm olduğu için Google Analytics'in yapamayacağı bir şey.

Voluum gibi bağlı kuruluş yazılımı, size kaydedebileceği veri miktarında ve raporlama sisteminin esnekliğinde esneklik sağlayarak reklam dolarınızın etkinliğini artırmak için tasarlanmıştır.

Dönüşüm İlişkilendirme Neyin İşe Yaradığını Öğrenmektir

Doğru dönüşüm izlemenin tüm amacı, reklam harcamanızı kullanıcı etkileşim seviyelerine göre ayarlayabilmektir. Bir CMO veya ajanssanız, kararlarınızı desteklemek için net rakamlara da ihtiyacınız vardır.

Bu, en büyük uzmanın bile kendi başına yapamayacağı bir şeydir.

Ancak sadece bazı numaralara sahip olmak yeterli değildir. Bu rakamlar umut verici görünse ve iddialarınızı ve kararlarınızı desteklese bile. Aslında, veri toplamaya eşlik etmesi gereken bir faktör daha var: güven.

Birçok otomatik ve algoritmik tabanlı çözümle ilgili sorun, giriş verilerinizin nasıl işlendiğini gerçekten bilmemenizdir. Algoritmanın herhangi bir kararının arkasında hangi hesaplamalar vardır. Şirketler genellikle matematiklerinin nasıl çalıştığına dair ayrıntıları ve ayrıntıları paylaşmak istemezler, sadece mümkün olan en iyi tavsiyeyi aldığınızdan emin olmanızı isterler.

Sen?

Belki.

Bu tür çözümlere olan güveniniz sınırlı olmalı ve düzenli doğrulama ile desteklenmelidir. Güven ama doğrula.

Öte yandan, standart dönüşüm ilişkilendirme modelleri genellikle basit ve indirgeyicidir.

Her iki ifadenin de arkasında gerçek var.

Ancak, birden fazla trafik kaynağı ve dönüşüm izleme yöntemini bağlamanıza izin veren bir pazarlama platformuyla yanlış yapmış olamazsınız. Entegre reklam ağlarında önceden tanımlanmış eylemleri gerçekleştirebilen otomatik kurallar biçiminde anlaşılması kolay otomasyona sahip olan.

Voluum, yaklaşmakta olan üçüncü taraf çerez bloğuna karşı bağışık olan ve aynı zamanda çeşitli reklam devlerinin uyumluluk politikalarına uygun çeşitli izleme yöntemleri kullanan güvenilir bir bağlı kuruluş izleme çözümüdür. Voluum, birçok role uyar ve ister tek bir bağlı kuruluş pazarlamacısı, ister bir reklam ajansı olun, iyi çalışacaktır.

Bir ilişkilendirme raporunun kolayca oluşturulmasıyla çevrimiçi reklamcılığınızı daha iyi anlamanızı sağlar.

Voluum'un arkasındaki ekip, sektördeki para akışı, ana paydaşların kimler olduğu ve dönüşüm niteliğinin tüm bunlara nasıl uyduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için yeni başlayan veya orta düzeydeki pazarlamacılara yönelik bir dizi ücretsiz çevrimiçi kurs hazırladı.

En iyilerle çalışın. En iyisinden öğrenin. Yapabileceğiniz en iyi pazarlamacı olun.