Medya Karması Modelleme (MMM) Nedir ve Nasıl Ölçülür?

Zamanında mı kısa? İşte içindekiler tablosu:

Pazarlamada Medya Karması Nedir?

Medya karması, bir kuruluşun marka mesajını ve pazarlama çabalarını potansiyel müşterilere iletmek için kullandığı tüm iletişim kanallarının birleşimidir. Medya karışımı, basılı, yayın ve TV, sosyal medya ve çevrimiçi reklamcılık gibi geleneksel reklam kanallarını birleştirebilir. Şirketler, kampanya hedeflerini planlarken pazarlama karması hakkında konuşurlar ve bu, pazarlama stratejilerinin önemli bir parçasıdır.

Medya Karması Optimizasyonu Nedir?

Kuruluşlar, kitlelerini etkili bir şekilde hedeflemek için neye ihtiyaçları olduğuna dair içgörüler elde etmek için medya karışımlarını optimize eder. Çevrimiçi pazarlama için daha uygun olduğu için tüm şirketler medya karmalarını optimize edemez. Farklı pazarlama stratejilerinin analitiğine ve yatırım getirisine bakmayı gerektirir.

Medya karışımı modellemenin yardıma geldiği yer burasıdır.

Medya Karması Modelleme çalışması nedir?

Bir kampanyanın etkisinin ne olduğunu ölçen ve pazarlama karmasının her bir parçasının başarısına nasıl katkıda bulunup bulunmadığını belirleyen bir pazarlama analizi tekniğidir. Bir medya karması modelleme çalışmasının sonuçları, bir kampanyayı geliştirmek için kullanabileceğiniz içgörüler sağlayabilir. Bunu bir tanımla özetleyelim:

Medya Karması Modelleme, medya ve pazarlama etkinliklerinin, fiyatlandırmanın, mevsimselliğin ve değişken faktörlerin satışları ve yatırım getirisini nasıl etkilediğini değerlendirmek için araçları ve gelişmiş analitiği kullanan yukarıdan aşağıya bir yaklaşımdır. Faaliyetlerin şirketin yatırım getirisine nasıl katkıda bulunduğunun bir ölçüsünü sağlar .

Pazarlama analistleri, her bir pazarlama girdisinin ROI açısından etkinliğini belirlemek için çok doğrusal regresyon gibi veri bilimi tekniklerini kullanır. Amaç, hangi pazarlama çabalarının daha yüksek YG'ye sahip olduğunu ve dolayısıyla daha etkili olduğunu belirlemektir.

MMM modeli örneği ( Resim kaynağı )

MMM nasıl çalışır?

Medya karması modellemesi, pazarlama karmasını oluşturan kanallardan toplanan ve işlenen verileri analiz eder. Bazı çözümler, pazarlamacıların geleneksel kanalları, promosyonları, mevsimselliği ve diğer değişkenleri hesaba katmasına olanak tanır.

Modelleme, farklı kaynaklardan veri toplar, bu daha sonra gelişmiş istatistiksel analizleri uygular ve mevcut kampanyanın ne kadar etkili olduğuna dair içgörüler elde edilmesini sağlar. MMM, satışlar, derecelendirmeler veya çevrimiçi analitik gibi metriklerden ve değişkenlerden yararlanarak analistlerin kampanyanın pazardaki etkisinin daha geniş bir resmini ölçülebilir bir şekilde elde etmelerini sağlar.

MMM, doğrusal ve doğrusal olmayan değişkenleri analiz eder. Bu, satışlarla doğrudan bir ilişkinin ölçebileceği değişkenler olduğu anlamına gelir. Girdiyi ne kadar artırırsanız, satışlar o kadar artar. Ancak yayın gibi diğer değişkenleri izlemek daha zordur. Bir pazarlamacı bunu manuel olarak yapsaydı, son derece zor olurdu. MMM teknolojisi, pazarlamacıların kanaldan bağımsız olarak her bir pazarlama çabasının ölçülebilir etkisini bulmak için yapay zeka ve gelişmiş analitiği kullanmalarını sağlar.

Bir medya karması modelleme çalışmasının amacı, her bir pazarlama faaliyetinin her kanal üzerindeki etkisinin bir ölçüsünü vermektir. Reklam, fiyatlandırma, halkla ilişkiler ve sponsorlukların etkisini ölçerek çalışır.

Terim, Harvard Business Review tarafından bir makalede kullanıldı ve teknik birkaç yıldır ortalıkta dolaşıyor. İstatistiksel yöntemlerdeki ve yapay zekadaki ilerlemeler sayesinde artık medya karması modellemesi daha basit bir şekilde yapılabilmektedir.

Pazarlama karmasını etkileyebilecek faktörler şu şekilde sınıflandırılabilir:

Artan etkenler: Bu, basılı reklamlar, dijital harcamalar, fiyat indirimleri, sosyal yardım gibi pazarlama faaliyetleri tarafından üretilen iş sonuçlarını ifade eder.

Temel etkenler: Bu, genellikle marka değeri nedeniyle herhangi bir reklam olmadan elde edilen sonuçları ifade eder. Bu sonuçlar genellikle ekonomik veya çevresel bir değişiklik olmadıkça değişmez.

Diğer etkenler: belirli bir süre boyunca ölçülen temel faktörlerin ilgili bileşenleri.

Bir medya karışımı modelleme diyagramı örneği ( Görüntü kaynağı )

Medya Karması Modelleme Nasıl Kullanılır?

Medya modelleme, pazarlamacılara kararlarını verilerle destekleme fırsatı vererek, daha doğru olan ve aslında paradan ve emekten tasarruf edebilen veriye dayalı bir yaklaşım yaratır.

Forrester'ın "Pazarlama Ölçümü ve Optimizasyonunun Mevcut Durumu" araştırmasının araştırması, pazarlamacıların %71'inin verimsiz ölçüm yöntemleri ve araçları nedeniyle zarar gördüğünü gösteriyor. Medya karışımı modellemenizden en iyi şekilde nasıl yararlanacağınız aşağıda açıklanmıştır:

1. Kişisel düzeyde veri toplayın

Üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin tarihe karışmak üzere olduğu şu anda, pazarlamacılar her yerde ihtiyaç duydukları bilgileri toplamaya çalışıyor. Kişisel düzeydeki veriler, müşterilerin seçtiğiniz medya karışımıyla nasıl ilişki kurduğuna dair doğru bir resme sahip olmanızı sağlar.

Kişi düzeyinde veriler, işle ilgili soruları yanıtlamak ve kullanıcı düzeyindeki etkileşimleri tam olarak belirlemek amacıyla kaynaklardan gelen verileri bireysel bir tüketiciye atamanız anlamına gelir. [TWEET İÇİN TIKLAYIN]

Yukarıda bahsedilen Forester raporunda, şu anda kişi düzeyinde veri kullanmayan pazarlamacıların %99'u bugün bu yaklaşımı kullanmak istiyor. Bu ayrıntılı yaklaşım, zaten birleştirilmiş verileri kullanmak yerine kullanıcı düzeyinde analiz yapmanıza olanak tanır.

2. Veri türünü kontrol edin

Medya modelleme, geleneksel pazarlama yöntemlerine kıyasla dijital kanallarla çalışıyorsanız daha iyi sonuç verir. Bir gazete reklamının veya bir radyo yayınının sonuçlarını ölçmek daha zordur. Çevrimiçi pazarlama kanallarına (mobil dahil) daha fazla yatırım yaparak doğru pazarlama karmasını elde etmek size daha doğru bir resim verebilir. Bu, kullanıcılar tarafından çevrimiçi ve mobil içerik tüketimine yönelik eğilimlerle de tutarlıdır. Kampanyaları çevrimiçi kanallara taşıyarak YG'yi daha doğru ölçebilir ve karar verme konusunda daha iyi öngörülere sahip olabilirsiniz.

3. Kuruluşunuz için doğru olan bir platform seçin

Analitik yazılımı kullanmak size bir avantaj sağlar. Kullanıcı etkileşim verilerini toplayan ve izleme raporları sağlayan platformları kullanarak medya karışımını analiz edebilirsiniz. En iyi yaklaşım, uyguladığınız tüm kanalları tam olarak görmenizi sağlayan bir platform seçmektir. Doğru ve zamanında raporlama yapabilen bir yazılım da olmazsa olmazlardandır. Kanallarınızın bireysel olarak ve pazarlama kampanyanızın bir parçası olarak nasıl performans gösterdiğini bilmeniz gerekir.

4. Verileri analiz edin

Analize başlamadan önce, her kanal için ölçmek istediğiniz metrikleri seçmeniz gerekir. Yanlış ölçümler size gerçeğe yakın olmayan tamamen farklı bir resim verebilir. O kanaldan veya aktiviteden istediğiniz hedefe göre ölçmek istediğiniz metriği seçin. Örneğin, e-posta pazarlama haber bültenleri, açılış oranlarını ölçmekten daha etkili bir şekilde tıklama oranıyla ölçülebilir.

Metrikleri seçtikten ve verileri aldıktan sonra, raporları analiz etme ve anlama zamanı. Verilerin, onu kendi yararınıza kullanmanız için size ne söylediğini bilmek önemlidir. E-posta bültenleri örneğini takip ederek, onlardan yüksek bir TO görürseniz, o kitle için bir sonraki kampanya için bu stratejiyi kullanmanız gerektiğinin bir işaretidir.

"Yüksek performanslıları" ve "düşük performanslıları" da bulmaya çalışın. Kampanyadaki güçlü ve zayıf yönlerinizin nerede olduğunu bilmek, bir sonraki sefer için onu ayarlamanıza ve geliştirmenize yardımcı olacaktır.

5. Sosyal duyarlılığı ve marka algısını aklınızda bulundurun

Bir pazarlama kampanyasının başarısı yalnızca dönüşümler veya tıklamalar açısından ölçülmez. Potansiyel kitlenizin markanızı nasıl algıladığını anlamak, bağlam sağlayabilir ve verileri daha iyi yorumlamanıza yardımcı olabilir. Medya karması modelinizde tüketici görüşünü hesaba katın. Bunu nasıl yapıyorsun?

Sosyal medyayı yürütün ve duygu analizi için arama yapın. İnsanların markanız hakkında olumlu ve olumsuz ne söylediklerini not alın. Bu bilgileri bir anket oluşturmak ve şirketinizi derecelendirerek bulgularınızı kanıtlamak için kullanabilirsiniz. Spesifik olarak, işletmenizi bir arkadaşınıza ne kadar tavsiye edeceklerini ve daha fazla ne tür pazarlama içeriği görmek istediklerini sormak. Bu size pazarlama çabalarınızı bir sonraki adımda nereye odaklayacağınız konusunda bir fikir verecektir.

Medya Karışımının Markanız İçin Doğru Olduğunu Nasıl Biliyorsunuz?

Kampanyanız için doğru medya karışımını nasıl belirlersiniz? Medya karışımınızı seçerken göz önünde bulundurmanız gereken bazı faktörlere bakalım.

Ürünleri tanıtmak ve kullanıcılarınızın ilgisini çekmek için birden fazla pazarlama kanalı kullanmak popüler bir yaklaşımdır. Ancak, rastgele mümkün olduğunca çok kanal seçmek sadece etkisiz olmakla kalmaz, aynı zamanda size çok para da kaybedebilir. Başarılı bir kampanya elde etmek için doğru karışımı seçmek çok önemlidir.

Nasıl başlarsın? Hedef kitlenizi tanıyarak ve anlayarak. Sonuçta, amacınız onları meşgul etmek. Pazarlama stratejiniz için doğru karışımı seçmenin iki temel adımı vardır:

Hedef kitlenizi tanımlayın

Bu en önemli adımdır çünkü hedef kitlenizi anlamadan karanlıkta kalırsınız. Temel demografik verileri haritalayarak başlayın: Konum, cinsiyet, gelir, yaş, eğitim düzeyi. Ardından, ilgi alanlarını, ziyaret ettikleri platformları bulmaya daha fazla inebilirsiniz. Bunu nasıl yapıyorsun?

• Rakiplerinizi kontrol edin: Rakibinizin kampanyalarını ve sosyal medya sitelerini kontrol ederek potansiyel müşterileriniz hakkında birçok bilgi edinebilirsiniz.
• Sosyal medya gruplarında arama yapın: Müşteriniz, sosyal medya ve inceleme sitelerinde sizinle ilgili ürünler hakkında konuşur. Ne söylediklerine, nerede bulunduklarına ve benzeri şeylere bir bakın.

Ürününüz veya hizmetiniz için potansiyel müşterilerin kim olduğunu bilmelisiniz. İdeal müşterinizin kim olduğu hakkında ayrıntılı bir fikre sahip olmak için alıcı kişilikleri oluşturmak iyi bir kuraldır.

Güvenilir verileri toplayın ve kullanın

Hedef kitleniz hakkında bildiklerinize göre hedef kitleniz hakkında veri toplayın. Örneğin, organik araştırma, rakip denetimleri, duygu analizi. Geniş bir resme sahip olmak için medya görüntüleme araştırma sitelerinden gelen verileri de kontrol edin. Doğru veriler, işe yarayan pazar karmasını seçmek için ihtiyacınız olan bilgileri sağlayabilir.

İlgili içerik: Medya Satın Alma Nedir ve İndirilecek En İyi Şablonlar

Medya karması modellemesi ve ilişkilendirme modellemesi

Modern pazarlama, özellikle dijital pazarlama olmak üzere kesin verilere dayanmaktadır. Pazarlama departmanlarında yaygın olan sorulardan biri, pazarlama bütçesinin nereye gittiğidir. Üretim ve pazarlama hedeflerine öncülük etmek için paranın nereye harcandığını belirlemek, her pazarlamacının temel hedeflerinden biridir. Devam eden çabalara ve veriye dayalı analize rağmen, doğru bir şekilde atıf yapmak zordur. İlişkilendirme modellemesi veya medya karması modellemesi kullanılacak en iyi ölçüm modeliyse pazarlamacılar birbirlerinden ayrılırlar. Her birini inceleyelim.

İlişkilendirme Modeli nedir?

İlişkilendirme Modellemesi, pazarlama etkinliğini ölçmek için kullanılan aşağıdan yukarıya bir yaklaşımdır. Bu yöntem, kullanıcıların dönüşümden önce yaptıkları işlemlere bakarak her bir pazarlama girişiminin değerini analiz eder ve tanımlar.

İlişkilendirme modelleme, ölçümler, çevrimiçi satışlar, reklamlar ve benzer dönüşüm çabaları gibi pazarlama çabalarının sonuçlarına odaklanır.

Beş tür ilişkilendirme modeli vardır:

• Son etkileşim

Bu, dönüşümün kredisinin bir kullanıcının etkileşimde bulunduğu son müşteri adayına atfedilmesini içerir. Bu yöntem, birçok pazarlama ekibinde varsayılan olarak kullanılır. Örneğin, bir kullanıcı sitenizi bir Google Reklamıyla bulursa, ancak satın alma işlemini sonunda bir Twitter reklamından yaparsa, reklam bu satış için %100 kredi alır.

• İlk Etkileşim

Bu, kullanıcının işletmeye ilk tanıtımına kredi atamayı içerir. Yukarıdaki örnekte, Twitter reklamı yerine Google reklamı kredi alacaktır.

• Doğrudan olmayan son tıklama

Bu model ayrıca tüm krediyi tek bir etkileşime bağlar. Bu yaklaşımın temeli, son eylemin son doğrudan olmayan tıklama tarafından tetiklenmesidir, çünkü bu, kullanıcının pazarlama çabalarınıza maruz kalmasıdır.

• Doğrusal ilişkilendirme

Bu model, ilişkilendirmeyi dönüşümden önce tüm kullanıcı etkileşimleri arasında eşit olarak böler. Bu, ⅓ Google reklamına, ⅓ web sitenize ve ⅓ Twitter reklamına gideceği anlamına gelir. Bu modelle ilgili sorun, her etkileşimin etki düzeyini hesaba katmamasıdır.

• Zamana bağlı azalma

Doğrusal ilişkilendirme modelinin evrimi, her etkileşimin gerçekleştiği zamanı hesaba katar ve satın alma zamanına yakın gerçekleşen etkileşimlere daha fazla önem verir. Bu, Twitter reklamına diğer etkileşimlerden daha fazla değer verecektir.

• Konuma dayalı ilişkilendirme

Bu model, dönüşüm kredisi tahsis ederken de farkı böler. İlk etkileşime %40, son etkileşime %40 ve diğer tüm etkileşimler arasında bölmek için %20 verir.

Media Mix Modelleme ile fark

Medya karışımı modellemesi, satış rakamları gibi tek bir değişken üzerindeki birden çok değişkenin etkisini değerlendiren bir regresyon analizini kullanır. Bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi hesaplar.

İlişkilendirme modelleme, geçmişte birkaç kanallı basit pazarlama stratejileri için işe yarayabilirdi. Ancak bu, günümüz pazarlamasının karmaşık ve dağıtık stratejileri için zor oluyor. Medya Karması Modelleme, çeşitli kaynaklardan gelen çok çeşitli verileri hesaba katabilir.

MMM yürütmenin artıları ve eksileri

Bir medya karışımı modellemesi uygulamak daha etkili olabilir:

• Modelde parametreleri tahmin etmek için yeterli veri var.
• Reklam seviyelerinde ve kontrol değişkenlerinde bir dizi değişkenlik vardır.
• Model girdileri bağımsız olarak değişir.
• Model, yatırım getirisini etkileyebilecek sürücüleri hesaba katar.
• Model, değişkenler arasındaki ilişkiyi yakalar.

MMM'den elde edilen sonuçların güvenilirliğini etkileyebilecek sorunlardan kaynaklanan zorluklar vardır.

Peki, pazarlama karması modellemeyi kullanmanın artıları ve eksileri nelerdir?

Pazarlama Karması Modellemesinin Sınırlamaları

Pazarlamacıların ekosistemleri genelinde aşağıdakileri içerebilecek çeşitli unsurları hesaba katmaları gerekir:

• Kişi düzeyinde, davranışsal veriler
• Marka otoritesinin pazarlama harcamaları üzerindeki etkisi
• Pazarlama mesajları göndermek için önemli zamanlar nelerdir?
• Bireysel medya etkinliğine uygun atıf nedir?

Tüm bu metriklerin dikkate alınması, medya karması modellemesinin güvenilirliği ile ilgili sorunlara neden olmuş olabilir. Pazarlama karması modelleme teknolojileri, pazarlamacıların ölçümü birleştirmesini sağlar.

Pazarlama Karması Modellemenin Avantajları

MMM, kampanya optimizasyonunu optimize etmek için bireysel fırsatları belirleyemez. Genel pazar eğilimlerine bütünsel bir yaklaşım sağlayarak, pazarlamacılara potansiyel pazarlarına ilişkin tam bir daire görünümü vererek üst düzey pazarlama bütçe planlaması için başlangıç ​​noktası sağlar.

MMM hakkında yaygın mitler

Pek çok analitik çözüm gibi çok popüler hale geldi, ancak tüm yutturmacaları karşılıyor mu? İşte insanların medya karması modelleme konusunda sahip olduğu birkaç yanlış anlama:

• Medya karışımı modelleri belirsizdir: Medya karışımı modellemesine dahil olan veri kümeleri ve gelişmiş analitikler olduğundan, bu yöntemlerin şeffaflıktan yoksun olduğu düşünülmektedir. Bu, her şeyi göremiyorsanız, modelin doğru olup olmadığını nasıl bileceğiniz sorusunu gündeme getiriyor. Doğru yaklaşım, şeffaf bir yaklaşım uygulamak, çıktıları, ana hatları, kilometre taşlarını ve raporları belirlemektir.

• MMM gerçek zamanlı veri sağlamaz: Gerçek şu ki, MMM geçmiş verilere dayanmaktadır. Bununla birlikte, modern medya karması modelleri, yeni kampanyaları değerlendirebilen ve devam eden bir kampanyanın etkinliğini değerlendirebilen, neredeyse gerçek zamanlı pazarlama bilgileri sağlayabilir.
• Çevrimdışı/çevrimiçi kanallara karşı önyargılıdır: medya karma stratejileri daha çok çevrimdışı kanallara odaklanabilir. Ancak modern medya karma modelleri, dijital ve çevrimdışı tüm kanalları dikkate alır. Medya pazarlama modelleri, her bir kanalı ve bir faktör olarak önemini dikkate alacak şekilde uyarlanmıştır.

MMM'yi nasıl ölçersiniz?

Medya karışımı modellemesi, regresyon analizi, özellikle çok doğrusal regresyon kullanılarak ölçülür. Model, aralarındaki ilişkiyi belirlemek için bağımlı ve bağımsız değişkenleri kullanır.

Analistler, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında bir denklem oluşturur. Değişkenler arasındaki ilişkiye bağlı olarak denklem doğrusal veya doğrusal olmayan olabilir. Her beta'nın bir artışın satışların toplam artışını etkilediğini gösterdiği çok-doğrusal regresyon denkleminin bir örneğini burada bulabilirsiniz.

Satış denklemi örneği (Resim kaynağı)

MMM, pazarlamacılara gelecekteki harcamaları optimize etmede ve pazarlama kampanyasının etkinliğini en üst düzeye çıkarmada yardımcı olur.

Medya Karması Modelleme Oranı

Karmaşık denklemlerin yanı sıra, MMM oranı üç temel bileşenden oluşur:

1. Hangi pazarlama kanallarını kullanıyorsunuz?
2. Her kanala ne kadar para harcıyorsunuz?
3. Önceki kampanya sonuçları ve içgörüleri nelerdi?

Bu üç sorunun cevabı, pazarlama çabalarınızın ne kadar etkili olduğunu belirleyebilir.

MMM'yi kullanmak için yaygın kullanım örnekleri

Medya karması modelleme veya diğer adıyla pazarlama karması modellemesi, pazarlama kanallarınızı yatırım getirisi açısından ölçmek ve optimize etmek için kullanılabilir. İşte bu tekniği uygulayabileceğiniz bazı kullanım durumları:

Bütçe belirleme ve optimizasyon: Birden çok medya kanalında coğrafi olarak dağıtılmış kampanyaları olan büyük şirketler, medya karması modellemenin ölçeklenebilirliğinden yararlanabilir. Medya karışımı modelleme, büyük ölçekli pazarlama etkinliğini gerçekleştirmek için otomasyondan yararlanır.

Medya ölçümü: Ücretli, sahip olunan ve kazanılan farklı türdeki medya kampanyalarının etkisini ölçebilirsiniz. Müşteri yolculuğunu satın alma yolunda ölçmek için medya karışımı modellemeyi kullanabilirsiniz. Aldığınız bilgiler, bu kanallardaki harcamalarınızı ve eylemlerinizi optimize etmek için kullanılabilir.

Satış faktörlerinin ölçülmesi: Pazarlama karması modellemesi, satışları yönlendiren faktörlerin neler olduğunu bulmak için kullanılabilir, böylece kazanma stratejisine daha fazla yatırım yapabilirsiniz.

MMM'nin Tarihi

Pazarlamacılar, pazarlamanın günümüzden çok daha basit olduğu 1960-1970 yıllarında, reklamcılığın altın çağında Medya (veya Pazarlama) Karması Modellemeyi kullanmaya başladılar. Medya modellemenin ilk kullanıcılarından biri, Jell-O'yu piyasaya sürdüklerinde Kraft Foods'du.

Geleneksel MMM, Kraft'ın farklı reklam düzeylerine ve coğrafi konuma göre satışların nasıl etkileneceğini görmesine izin verdi. Örneğin, kampanyaları dört yerine 10 şehirde yayınlayarak satışlar nasıl artar?

Günümüzde, medya karması modellemeye yapay zeka veri analizinin uygulanmasıyla, analistler, kampanyalar devam ederken pratik olarak gerçek zamanlı olarak içgörüler elde edebilirler.

MMM araçlarında nelere dikkat edilmelidir?

Etkili bir medya karması modellemesi uygulamak için size ihtiyacınız olan bilgileri veren pazarlama performansı araçlarına ihtiyacınız var. Çözüm ararken bilmeniz gerekenler:

• Uzun ve kısa vadeli büyümeyi dengelemek: Çabalarınızın çoğu uzun vadeli büyümeye odaklanmalıdır, ancak kısa vadeli hedefleri göz ardı etmeyin. Reklamcılıkta Uygulayıcılar Enstitüsü, uzun ve kısa vadeli pazarlama faaliyetleri için 60/40 oranında bir oran önermektedir. Pazarlama performans aracınızın, her iki kampanyanın da işinizi nasıl büyüteceğini analiz etmesi gerekir.

• Farklı kaynaklardan veri toplar ve ölçer: Bu, bir pazarlama performans aracının temel özelliklerinden biridir. Medya karması modellemede etkili olmak için dijital ve geleneksel medyadan veri toplayabilen, işleyebilen ve analiz edebilen bir araca ihtiyacınız var. Bu veri kaynaklarının çoğu kendi analitiğine sahip olduğundan, bu kaynaklardan gelen verileri alabilen ve size ihtiyacınız olan bilgileri verebilecek bir düzenleme platformuna ihtiyacınız var.

• Dış değişkenleri hesaba katar: politik, ekonomik ve sosyal değişimler pazarlama çabalarını etkileyebilir. İyi bir aracın, kesintiye neden olan değişkenleri tanıması ve bunların uzun vadeli kampanyalarınızı nasıl etkileyeceğini değerlendirmesi gerekir.

• Müşteri yolculuğunu düşünün: Bir medya karması modellemesi, bir müşteri yolculuğu boyunca etkileşimleri hesaba katmalıdır. Araçlarınız, müşteri satın alma modellerini göz önünde bulundurarak ve tüketici eğilimlerini tahmin ederek, her adımın etkisinin ne olduğunu size söyleyebilmelidir.

MMM Hakkında SSS

Pazar karması modeli nasıl yapılır?

Pazarlama ve promosyon faaliyetlerinin yatırım getirisine nasıl katkıda bulunduğunu öğrenmek için temel değişkenler veya artımlı değişkenler dikkate alınır, bunların niceliği belirlenir ve iş metrikleri ayrıştırılır.

Pazarlama karması değerlendirmesi için ne tür bir Modelleme yöntemi kritiktir?

Pazarlama Karması analizi tipik olarak doğrusal regresyon kullanılarak yapılır. Doğrusal olmayan ve gecikmeli gibi diğer etkiler daha geniş bir yaklaşıma sahip olmak için dahil edilmiştir.

Pazar karması modellemesi nedir?

Pazar Karması Modellemesi, satışlar veya pazar payı ile ilgili çeşitli pazarlama girdilerini ölçmeye yardımcı olan bir tekniktir.

CodeFuel medya satın alma ve yönetimini nasıl optimize eder?

Medya satın alma, medya karması modellemenin önemli bir parçasıdır. Sonuçta, kullandığınız kanallar pazarlama kampanyanızı nasıl etkileyeceğini belirleyecektir. CodeFuel, kullanıcı ziyareti başına geliri en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur ve herhangi bir platformda medya kampanyalarınız için maksimum esneklik sunar. Doğru reklamları doğru zamanda doğru alıcılara ulaştırarak kampanyanız daha etkili olur. CodeFuel ile pazarlama kampanyalarınızı etkili bir şekilde optimize etmeye bugün başlayın. Bugün kaydolun.