Dijital Atıf ve Medya Karması Modelleme — Hangisini Seçmelisiniz?

Dijital ilişkilendirme, medya karması modelleme, ilişkilendirme modelleme - bunlar, toplu olarak müşteri davranışı modellemesi olarak bilinen pazarlamada çok daha büyük ve çok önemli bir kavramla bağlantılıdır.

Kolay gibi görünse de, aslında her pazarlamacının, girişimcinin ve işletme sahibinin bunları kendi stratejisinde uygulamak için anlaması gereken, her birinin karmaşık yönleri vardır.

Müşteri Davranış Modellemesi

Müşteri davranışı modellemesi, benzer müşterilerin belirli koşullar altında nasıl davranacağını tahmin etmek için farklı müşteri gruplarındaki davranışları belirlemekle ilgilidir . Çoğu zaman, müşteri davranışı modellemesi, büyük ölçüde, belirli bir soruyu cevaplamak için tasarladığınız her modelle müşteri verilerinin veri madenciliğine dayanır.

Örneğin, bir müşteri davranışı modeli, şirket tarafından yapılan belirli bir pazarlama eylemine yanıt olarak belirli bir benzer müşteri grubunun ne yapacağını tahmin edebilir (örneğin, çeşitliliği ve farklı kadın vücut tiplerinin kabulünü teşvik eden bir reklama tepki veren genç kadınlar). Model doğru oluşturulmuşsa, pazarlamacı o gruptaki çoğu insanın modelin tahmin ettiği gibi tepki vermesini bekleyebilir.

Her şeyde olduğu gibi, müşteri davranışı modellemesinde de bugüne kadar var olan belirli sorunlar var. Yeni başlayanlar için çok zor ve pahalı bir süreçtir. Bunun nedeni, uzmanların genellikle çok pahalı olmasıdır. Her zaman tam olarak doğru olmayan çeşitli karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak zorundalar. Ve model bir kez oluşturulduktan sonra bile çoğu zaman kullanılamaz.

Tüm bunların yanı sıra, matematiksel modellerin karmaşık olmasına rağmen, çoğu müşteri davranışı modeli basittir çünkü sonucu pazarlamacı için daha pratik hale getirmek için birçok faktör göz ardı edilir - bu da modeli doğru olmadığı için kullanılamaz hale getirir. yeterli. Bu biraz paradoks ama doğru.

Pazarlama Karması Modellemesi

Pazarlama karması modellemesi (veya MMM) aslında müşteri davranışı modellemesi ile yakından ilişkilidir. Genellikle müşteri davranışı modellemesinin ayrılmaz bir parçası olarak kabul edilir. Pazarlama karması modellemenin temel amacı, farklı pazarlama faaliyetlerinin belirli bir ürünün iş metriklerini nasıl belirlediğini bulmaktır. Genellikle MMM, pazarlama taktiklerinizin Yatırım Getirisini (veya ROI) tahmin etmede çok etkilidir .

Standart bir pazarlama karması modeli, pazarlamacıların ve işletme sahiplerinin, stratejiniz için yaptığınız pazarlama ve tanıtım faaliyetleri arasında ayrım yapmalarına olanak tanıyan çeşitli iş ölçümlerini bozar.

Bunlar şu şekilde ayrılabilir:

• Artan Yönlendiriciler : Bunlar, basılı ve televizyon reklamları, dijital reklamlar, fiyat indirimleri ve promosyonlar, sosyal yardım vb. pazarlama faaliyetlerinden kaynaklanan tüm iş sonuçlarını içerir.
• Temel Sürücüler : Herhangi bir ekonomik veya çevresel değişiklik olmadıkça, temel sürücüler genellikle sabittir. Temel sonuca her zaman reklamsız, ancak yıllar içinde büyüyen marka değeri sayesinde ulaşılır.
• Diğer Sürücüler : Temel sürücülere biraz benzer, diğer sürücüler belirli bir süre boyunca biriken marka değeri olarak ölçülür. Diğer etkenler, pazarlama faaliyetlerinin uzun vadeli etkisinden kaynaklanmaktadır.

Pazarlama karması modellemenin üç ana faydası vardır. Öncelikle pazarlama bütçelerini daha iyi ayırabilecek ve hangi pazarlama kanalının hangi miktarda yatırıma uygun olduğunu tespit edebileceksiniz. İkinci olarak, optimum harcama seviyeleri önererek reklam kampanyalarını daha iyi yürüteceksiniz. Üçüncüsü, olayların olası gelişimini simüle ederek çeşitli iş senaryolarını test edebileceksiniz.

Atıf Modelleme

İlişkilendirme modellemesi, pazarlama karması modellemesinin bir alt kümesi olarak kabul edilebilir ve ikincisine entegre edilebilir. İlişkilendirme modelleme, müşteri davranışını analiz etmek için benzersiz bir yaklaşım benimser. Hedef kitlenizin farklı segmentlerinin müşteri olmak için izledikleri yolları ve bir satın alma yaptıktan sonra nasıl davrandıklarını tanımlamayı amaçlar. Her bir pazarlama girişimi bileşeninin değerini belirlemek için sürecin her adımındaki verileri inceler.

İlişkilendirme modellemesi genellikle daha çok dijital satışlar, reklamcılık ve diğer dönüşüm çabaları gibi faaliyetlere odaklanır. Süreç, toplanan verilerin genellikle gerçek zamanlı olarak yakın ve düzenli analizini gerektirir.

Büyük miktarda veri ve mevcut çeşitli pazarlama kanalları nedeniyle, zaman içinde birkaç farklı türde ilişkilendirme modeli geliştirilmiştir ve şu anda kullanılmaktadır:

• Son Etkileşim : Bu ilişkilendirme modeli, e-ticaretin başlangıcından beri kullanılmaktadır. Etkilidir, ancak bu yöntemle hala bazı sorunlar vardır. Dönüşümün tüm kredisini müşterinin etkileşimde bulunduğu son kiralamaya verirsiniz. Örneğin, kişi Google, Facebook ve Twitter'da birkaç reklam görmüş olabilir, ancak yalnızca tıkladığı Twitter reklamı krediyi alacaktır.
• İlk Etkileşim : Bu ilişkilendirme modeli, Son Etkileşim modelinden tamamen farklıdır. Burada kredi, potansiyel müşterinizin etkileşimde bulunduğu ilk reklama veya daha doğrusu müşterinizin işletmenizle tanışma şekline verilir. Örneğin, kişi Google reklamıyla etkileşime girdiyse ve ardından diğer ticari içerik veya reklamlarla etkileşime girdiyse, krediyi Google reklamı alacaktır.
• Son Doğrudan Olmayan Tıklama : Bu yaklaşım aynı zamanda aldığınız müşteri adayı için tek bir etkileşime kredi verdiğiniz anlamına gelir ancak mantık önceki iki yöntemden farklıdır. Kredilendirilebilecek tek etkileşim, doğrudan olmayan son tıklamadır (yani, web sitenizin URL'sini yazan kullanıcı uygun değildir, ancak bir Google reklamını tıklayan kullanıcı uygundur).
• Doğrusal İlişkilendirme : Doğrusal İlişkilendirme modeli daha “adil” bir yaklaşımdır çünkü müşterinin satın alma işlemini tamamlamadan önce yaşadığı tüm etkileşimlere kredi verir. Örneğin, sosyal medyadaki marka içeriğiyle etkileşime girmenin yanı sıra Google ve Twitter'daki reklamlara tıklamaları durumunda, tüm bunlara kredi verilecektir.
• Zaman Azalması İlişkilendirmesi : Bu model, Doğrusal İlişkilendirme yöntemini temel alır ve krediyi müşteri etkileşimleri arasında dağıtır. Bununla birlikte, krediyi etkileşimlerin önemine göre dağıtan farklı reklamların genel olarak farklı bir önem derecesine sahip olabileceği gerçeğini de hesaba katar.
• U Şekilli İlişkilendirme : Konum Bazlı İlişkilendirme modeli olarak da bilinen U Şekilli İlişkilendirme ayrıca krediyi böler, ancak belirli etkileşimlerin her birine sabit tutarlar verir: ilki %40, sonuncusu %40 ve diğerleri kalan %20'den eşit pay alır.
• Diğer İlişkilendirme Modelleri : Bazı pazarlamacılar, farklı ilişkilendirme modellerini karıştırıp eşleştirmeyi sever ve kendi yaklaşımlarını oluşturur.

En İyi Uygulamalar

Basitçe söylemek gerekirse, yukarıda listelenen yöntemleri kullanmanın doğru ya da yanlış bir yolu yoktur, bu nedenle pazarlama stratejinize belirli bir yaklaşıma karar vermeden önce bunları denemeniz ve işiniz için hangilerinin daha iyi çalıştığını görmeniz gerekir.

Hiçbirinin mükemmel olmadığını ve hepsinin dezavantajları olduğunu unutmayın. Ancak bu, bunları kullanmanın doğru yolunu bulursanız, bu olumsuzlukları lehinize kullanamayacağınız anlamına gelmez.

Diğer şirketlerin müşteri davranışlarını nasıl analiz ettiğine bakarak başlayabilirsiniz. Örneğin, bir yoğurt markası olan Chobani, genel müşteri deneyimini geliştirmek için ürün deneyimlerini kullanır. Marka, Avustralya'da çok popüler oldu çünkü müşterilerinin ihtiyaçlarını göz ardı etmek yerine istediklerine hızla tepki verdiler.

Müşterilerinin durumunun nasıl değiştiğini ve yeni ihtiyaçlarının neler olabileceğini anlamak için Target'in yaptığı gibi veriye dayalı tahminleri de kullanabilirsiniz. Her şey duruma farklı şekillerde uyum sağlamak ve zaten sahip olduklarınızı kullanmakla ilgili.

Son düşünceler

Nasıl oluşturulduklarını ve bunlardan ne gibi faydalar elde edebileceğinizi anladıktan sonra, işiniz için en iyi modelin hangisi olduğunu bulmak oldukça kolaydır. Zig Ziglar'ın bir keresinde dediği gibi: "İnsanlar mantıklı nedenlerle satın almazlar. Duygusal nedenlerle satın alıyorlar.” Yukarıdaki modellerden birini kullanarak tüm değişkenleri hesaba katın ve rakiplerinize göre önemli bir avantaj elde edeceksiniz.