Pazarlama Karması Modellemesi: Pazarlama ve Satışa Analitik Bir Yaklaşım

Dijital pazarlamadaki en büyük zorluklardan biri ilişkilendirme sorunudur. Tüketicilerin çok sayıda çevrimiçi ve çevrimdışı kanala maruz kalmasıyla, hangi kanalların en iyi sonuçları verdiğini belirlemek daha zor hale geliyor. Ancak bir çözüm var - veri biliminin uygulanması.

Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), her bir kanalın satışlar üzerindeki gerçek etkisini anlamanıza ve optimum sonuçlar için yatırımlarınızda bilinçli ayarlamalar yapmanıza olanak tanıyan analitik bir yaklaşımdır. Ayrıca, her bir kanalın satışlar üzerindeki gerçek etkisini ve en iyi sonuçları elde etmek için yatırımı nasıl ayarlayabileceğinizi bilmenizi sağlar.

Bu makalede, Pazarlama Karması Modellemenin sırlarını ortaya çıkaracağız ve pazarlamacıların ve satış profesyonellerinin ilişkilendirme mücadelesinde güvenle gezinmelerini sağlamak için potansiyelinin üzerinden geçeceğiz.

Pazarlama Karması Modellemesi Nedir?

John Wanamaker'ın ünlü bir sözü vardır, "Reklama harcadığım paranın yarısı boşa gidiyor: Sorun şu ki, hangi yarısı olduğunu bilmiyorum." Emrinizde bir dizi kanalın bulunduğu günümüzün pazarlama ortamında, hangi kanalların sonuç verip hangilerinin vermediğini belirlemek çok önemlidir.

Çevrimiçi kanallardaki tıklamaları izleyebilir ve kullanıcı davranışını izlemek için çerezler gibi teknikleri kullanabilirsiniz, ancak mutlak doğruluğa ulaşmak yine de zor olabilir.

TV reklamları veya açık hava reklamları gibi çevrimdışı pazarlamada , bireysel izlenimler ve tepkiler kolayca izlenemediği için görev çok daha karmaşık hale gelir.

Pazarlama Karması Modellemenin devreye girdiği yer burasıdır!

Pazarlama Karması Modellemesi , her bir kanaldaki pazarlama harcamaları ile karşılık gelen sonuçlar (web ziyaretleri, satışlar, müşteri edinme veya diğer KPI'lar gibi) arasındaki ilişkiyi belirlemeyi amaçlayan istatistiksel bir modelleme tekniğidir . Geçmiş verileri ve regresyon tekniklerini kullanarak her bir kanalın bu KPI'lara katkısını belirleyebilirsiniz. Bu modelin yalnızca pazarlama harcamalarınız farklı zaman dilimleri ve kanallar arasında değişiklik gösteriyorsa uygulanabileceğini unutmamak önemlidir.

Pazarlama Karması Modellemesini doğru bir şekilde kullanarak, her bir kanala yaptığınız yatırımın KPI'larınızı nasıl etkilediğine dair kesin içgörüler elde edersiniz.

Bu hesaplamalara yardımcı olacak formülü oluşturmak için, her bir pazarlama kanalının maliyetinin değiştiği ve sonuçlara dayalı olarak etkili bir pazarlama stratejisi sağlayan birden fazla senaryonun üretileceği simülasyonları kullanabilirsiniz. Medium'a göre kullanabileceğiniz bir lineer regresyon denklemi var:

Satış = β_0 + β_1 * (Kanal 1) + β_2 * (Kanal 2)

Bu denklemde "satış" satış hacmini, "kanal 1" ve "kanal 2" farklı pazarlama kanallarını, "β_0" temel satışları (pazarlama kampanyalarının yokluğunda, doğal taleple yönlendirilen satış hacmini, sadakat ve marka bilinirliği) ve "β_1" ve "β_2" her bir kanalın satış hacmine katkısını temsil eden katsayılardır. Başka olası formüller olduğuna dikkat etmek önemlidir.

Pazarlama Karması Modellemesini Uygulamak İçin Hangi Verilere İhtiyacım Var?

Bu pazarlama ve satış modelini başarılı bir şekilde uygulayabilmek için işe doğru verilerle başlamak çok önemlidir. İşte bu hesaplamalar için gerekli bilgileri toplarken dikkate alınması gereken faktörler.

• Yeterli ve Çeşitli Veri : Pazarlama Karması Modelleme, tek bir bağımlı değişkendeki birden çok öğenin varyasyonlarını analiz eder. Bu nedenle, bu varyasyonların değişken üzerindeki etkisini doğru bir şekilde belirlemek için yeterli varyasyona sahip yeterli veriye sahip olmak önemlidir.
• Temsili Veriler : Toplanan veriler, değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek ve şirketinizi gerçekten temsil etmek için yeterli bilgiye sahip olmayı dengelemelidir.
• Ayrıntı Düzeyi : Verilerdeki ayrıntı düzeyi, sonuçlardaki ayrıntı düzeyini belirler. Örneğin, Pazarlama Karması Modelleme'nin mağaza, ürün veya segment seviyesindeki her bir kanalın performansına ilişkin içgörü sağlamasını istiyorsanız, veriler buna göre segmentlere ayrılmalıdır.
• Gürültü Giderme : Mevsimsellik ve ekonomik dalgalanmalar gibi dış faktörler satışları, web ziyaretlerini ve müşteri edinme ölçümlerini etkiler. Bu nedenle, bu faktörlerin neden olduğu “gürültüyü” ortadan kaldırarak modeli geliştirmek önemlidir.

Pazarlama Karması Modellemesinde Dikkate Alınması Gereken Faktörler

Bu modelin sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlamak için iki önemli faktörün dikkate alınması gerekir: pazarlama ve satış eylemlerinin gecikmeli etkisi ve azalan getiri kavramı.

Pazarlama ve Satışın Gecikmeli Etkileri

Tüm pazarlama eylemlerinin anında bir etkisi yoktur. Tüketicilerin çoğu, bir ihtiyacı fark ettikleri an ile satın alıp almamaya karar verdikleri an arasında bir değerlendirme veya karar verme aşamasından geçer.

Sonuç olarak, bir pazarlama kampanyasının başlatılması ile kaydedilen KPI (ziyaret, satın alma, kullanıcı kaydı vb.) arasında bir gecikme vardır. Her kanalın sonuçlarını hesaplarken bu gecikme süresini dikkate almak önemlidir.

Değerlendirme aşamasının süresi, söz konusu ürüne göre değişir. Örneğin, ruj satın almanın düşünme süresi, yeni bir araba satın almanınkinden farklıdır. Ayrıca, bir pazarlama kanalına maruz kalma ile karar verme süreci arasındaki zaman farkı, farklı kanallar arasında farklılık gösterebilir. Bu nedenle, verilere en uygun olanı belirlemek için çeşitli zaman aralıklarını test etmeniz önerilir.

Azalan Getiriler

Azalan getiriler, yatırım arttıkça artımlı fayda azaldığında ortaya çıkar. Yani daha fazla yatırım yapmak belli bir noktadan sonra daha iyi sonuç vermiyor. Bu noktadan sonra, daha fazla reklam daha az etkili ve hatta verimsiz hale gelebilir.

Pazarlama bütçesi ile sonuçlar arasındaki ilişki doğrusal değildir . Amaç, her bir pazarlama kanalında optimum maksimum yatırım seviyesini belirlemektir.

Pazarlama Karması Modellemesi İle Ne Gibi Sonuçlar Elde Edebilirsiniz?

Pazarlama Karması Modellemesini uygulamak için yeterli kalite verisine sahip olduğunuzu varsayalım. Hangi sonuçları elde edebilirsiniz? Bu içgörüleri tanımlayıcı sonuçlara (şimdiye kadar olanları açıklayan) ve tahmine dayalı sonuçlara (geleceği tahmin etmeyi amaçlayan) ayırabiliriz.

Tanımlayıcı Sonuçlar

Tanımlayıcı sonuçlar içinde, şirketinizin performansını değerlendirmek için iki tür grafik oldukça değerli olabilir: katkı grafikleri ve azalan getiri grafikleri.

Katkı Grafikleri

Katkı grafikleri, şirketinizin büyümesine katkıda bulunan kanalları görsel olarak temsil eder . Pazarlama Karması Modelleme sonuçlarını görsel bir modele çevirerek, kanalın toplam gelire katkısını hızlı bir şekilde belirleyebilirsiniz. Kanal gelişimini izlemek ve mevsimsellik gibi faktörleri belirlemek için zamansal grafikleri gözlemlemek de bilgilendiricidir. Bu görsel sunumlar, trendleri anlamanıza ve şirketinizin durumunu hızlı bir şekilde değerlendirmenize olanak tanır.

Azalan Getiri Grafikleri

Bir çizim eğrisini temsil eden çizgi grafikler, genellikle pazarlama ve satışta azalan getirileri analiz ederken kullanılır. Bu grafikler, yatırım ve getiri arasındaki ilişkinin görsel bir sunumunu sağlar.

Piyasadaki reklam doygunluğu teorisini kabul ettiğimizi varsayalım. Bu durumda, doyma noktasının ötesinde pazarlama ve satışa yatırım yapmadığımızdan emin olmak istiyoruz.

Bunu belirlemek için her kanalın getirilerini çizebilir ve eğrinin şeklini gözlemleyebiliriz. Belirli kanalların hızlı bir şekilde doygunluğa ulaştığını, diğerlerinin ise artan yatırıma rağmen kar sağlamaya devam ettiğini keşfedebiliriz.

Hem katkı hem de azalan getiri tablolarını inceleyerek, hangi kanalların en yüksek yatırım getirisini sunduğuna dair değerli bilgiler ediniyoruz. Bu bilgi, kârı en üst düzeye çıkarmak için nereye daha fazla veya daha az yatırım yapacağımızı belirlememize rehberlik eder. Bu sonuçların doğruluğunun, girdiğimiz verilerin kalitesine ve temsil edilebilirliğine bağlı olduğunu unutmayın.

Tahmini Sonuçlar

Pazarlama Karması Modellemesi, geçmiş olayları açıklamak ve pazarlama ve satış eylemlerinizin gelecekteki yatırım getirisini tahmin etmek için faydalıdır. Gelecek tahminlerine temkinli bir şekilde yaklaşmak çok önemli olsa da Pazarlama Karması Modelleme, pazarlama ve satış stratejileriniz hakkında bilinçli kararlar almanız için değerli bir araç sağlar.

Bu bilgilerden yararlanmak için yatırım senaryoları tasarlayabilir ve sonuçları değerlendirmek için Pazarlama Karması Modellemesi uygulayabilirsiniz. Bu, henüz doygunluğa ulaşmamış en verimli kanallara odaklanarak bütçenizi optimize etmenizi sağlar.

Cyberclick olarak, farklı senaryoların manuel olarak hesaplanması ihtiyacını ortadan kaldırarak, şirketinizin benzersiz durumuna göre uyarlanmış otomatikleştirilmiş ve özelleştirilmiş bir algoritma oluşturmanıza yardımcı olabiliriz. Bu optimizasyon, akıllı bütçe tahsisinin sağlanmasına yardımcı olur ve stratejinizi ve yaratıcılığınızı geliştirebilmeniz için zaman ve kaynakları serbest bırakır.