Kiçik biznes üçün marketinq miksi modelləşdirilməsi, müxtəlif marketinq kanallarının ümumi satışa necə töhfə verdiyini müəyyən etmək üçün statistik təhlildən istifadə edir. Son iki ilin həftəlik məcmu məlumatlarını emal edərək, bu metod bayramlar və ya qiymət dəyişiklikləri kimi xarici amilləri nəzərə alaraq hər bir kanal üçün investisiya gəlirini (ROI) müəyyən edir. Bu, orta ölçülü brendlərə fərdi istifadəçi izləmə və ya kukilərə güvənmədən media xərclərini optimallaşdırmaq üçün məxfilik baxımından təhlükəsiz bir yol təqdim edir.
Marketinq miksi modelləşdirilməsi niyə indi populyarlaşır?
Rəqəmsal mühit məxfilik qaydaları və üçüncü tərəf kukilərinin ləğvi səbəbindən əhəmiyyətli dərəcədə dəyişib. Sənaye tendensiyalarına görə, müxtəlif vendor sorğularına əsasən, ABŞ marketoloqlarının 46,9%-i marketinq miksi modelləşdirilməsinə yatırımlarını artırır. Bu dəyişiklik ona görə baş verir ki, piksellər kimi ənənəvi izləmə üsulları çox vaxt müxtəlif cihazlar və oflayn təmas nöqtələri üzrə tam müştəri səyahətini əhatə edə bilmir.
Orta ölçülü biznes üçün yalnız son klik atributuna güvənmək büdcə ilə bağlı yanlış qərarlara səbəb ola bilər. Google Ads-də yüksək gəlir görə bilərsiniz, lakin həmin istifadəçilər brendinizi ilk dəfə Meta video reklamı vasitəsilə kəşf etmiş ola bilərlər. MMM, xərclərdəki dəyişikliklərin zamanla gəlirdəki dəyişikliklərlə necə əlaqəli olduğunu təhlil edərək böyük mənzərəyə baxır.
Orta ölçülü biznesə MMM üçün hansı məlumatlar lazımdır?
Etibarlı model qurmaq üçün adətən təxminən iki illik həftəlik məlumat lazımdır. Bu müddət mövsümiliyi, məsələn, Qara Cümə zamanı satış artımını və ya yaydakı tipik durğunluğu nəzərə almaq üçün vacibdir. Yalnız altı aylıq məlumatdan istifadə etsəniz, model təbii mövsümi zirvəni eyni vaxtda baş verən xüsusi reklam kampaniyasına səhvən aid edə bilər.
Tələb olunan məlumatlar məcmu xarakter daşıyır, yəni fərdi müştəri e-poçtlarına və ya adlarına ehtiyacınız yoxdur. Hər kanal üçün həftəlik xərclənən ümumi məbləğ və əldə edilən ümumi konversiya və ya gəlir sayı lazımdır. Həmçinin, satışlara təsir edə biləcək marketinq olmayan dəyişənləri, məsələn, iqtisadi göstəriciləri və ya fiziki mağazalarınız varsa, yerli hava şəraitini də daxil etməlisiniz.
- Media Məlumatları: Meta, Google Ads, LinkedIn və YouTube üçün həftəlik xərclər və təəssüratlar.
- Satış Məlumatları: Shopify, Amazon və ya CRM sisteminizdən həftəlik gəlir və ya sifariş həcmi.
- Baza Məlumatları: Əsas bayramlar, qiymət dəyişiklikləri və məhsul təqdimatları üçün tarixlər.
- Xarici Məlumatlar: Rəqiblərin fəaliyyət səviyyələri və ya regional iqtisadi tendensiyalar.
Açıq mənbəli alətlər giriş maneəsini necə azaldır?
Keçmişdə marketinq miksi modelləşdirilməsi yalnız yüksək səviyyəli konsaltinq şirkətləri tərəfindən təqdim olunan bahalı bir xidmət idi. Bu, Meta-dan Robyn və Google-dan Meridian kimi açıq mənbəli kitabxanaların buraxılması ilə dəyişdi. Bu alətlər daxili məlumat analitikləri və ya ixtisaslaşmış agentlikləri olan bizneslərə böyük lisenziya haqları ödəmədən mürəkkəb statistik modellər işlətməyə imkan verir.
Robyn, adstock (reklamların qalıcı təsiri) və doyma (daha çox pul xərcləməyin daha az nəticə verdiyi nöqtə) kimi mürəkkəb hesablamaları idarə etmək üçün avtomatlaşdırılmış yanaşmadan istifadə edir. Python əsaslı Meridian da şəffaflığa diqqət yetirən və müxtəlif media kanallarının bir-biri ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu daha dərindən anlamağa imkan verən bənzər bir çərçivə təklif edir.
Adstock və doyma effektlərini anlamaq
Marketinqdə ümumi bir model odur ki, reklamın təsiri həmişə dərhal olmur. Bu, adstock effekti kimi tanınır. Potensial müştəri bazar ertəsi YouTube reklamını görərsə, o, cümə axşamına qədər alış etməyə bilər. Model, satış kreditinin reklamdan sonrakı günlərə düzgün paylanmasını təmin etmək üçün bu zaman gecikməsini nəzərə alan azalma funksiyalarından istifadə edir.
Doyma, orta büdcəli bizneslər üçün digər kritik bir anlayışdır. Hər kanalın azalan gəlir nöqtəsi var. Məsələn, üzvi qəhvə satan bir Shopify mağazası Instagram-da həftəlik 2000 dollar xərcləməyin 10 000 dollar satış gətirdiyini görə bilər. Lakin bu xərci 10 000 dollara qaldırmaq yalnız 20 000 dollar satış gətirə bilər. MMM, büdcəni daha səmərəli kanallara yönəldə bilməniz üçün bu doyma nöqtələrini müəyyən etməyə kömək edir.
MMM və çoxkanallı atributun müqayisəsi
MMM və Çoxkanallı Atributu (MTA) rəqibdən çox tamamlayıcı alətlər kimi görmək faydalıdır. MTA fərdi müştəri səyahətinə və qısamüddətli kliklərə diqqət yetirsə də, MMM bütün biznes ekosisteminin makro mənzərəsini təqdim edir.
- Məlumat Məxfiliyi: MMM məcmu məlumatlardan istifadə edir (məxfilik üçün təhlükəsiz); MTA istifadəçi səviyyəli məlumatlardan istifadə edir (məxfilik üçün həssas).
- Əhatə dairəsi: MMM oflayn amilləri və brend kapitalını əhatə edir; MTA əsasən rəqəmsal kliklərlə məhdudlaşır.
- Zaman Üfüqü: MMM uzunmüddətli strateji planlaşdırma üçün ən yaxşısıdır; MTA gündəlik kampaniya düzəlişləri üçün daha uyğundur.
- Texniki Fokus: MMM reqressiya təhlilindən istifadə edir; MTA izləmə pikselləri və kukilərdən istifadə edir.
Marketinq məlumatlarınızı modelləşdirməyə hazırlamaq üçün addımlar
Prosesin ən çox vaxt aparan hissəsi məlumatların hazırlanmasıdır. Məlumatlarınızın təmiz və ardıcıl formatda olduğundan əmin olmalısınız. Tipik bir hesab Google Ads və Meta Ads Manager kimi platformalardan tarixi xərcləri həftəlik səviyyədə ixrac etməklə başlamalıdır.
Sonra, bu media məlumatlarını gəlir məlumatlarınızla uyğunlaşdırın. Əgər maliyyə həftəniz bazar ertəsi başlayırsa, lakin marketinq hesabatlarınız bazar günü başlayırsa, korrelyasiyaların dəqiq olmasını təmin etmək üçün onları yenidən uyğunlaşdırmalısınız. Həmçinin, Əmək Günü və ya biznesinizə xas olan xüsusi promosyon dövrləri kimi məlumatlarınızı təhrif edə biləcək bütün əsas hadisələri sadalayan bir ‘bayramlar’ faylı yaratmalısınız.
Kiçik biznes modelləri üçün dəyişən seçimi
İlk modelinizə hər bir metrikanı daxil etməyə çalışmayın. 5-10 əsas dəyişənlə başlayın. Bunlara ən çox xərclədiyiniz üç kanal, orta endirim dərəcəniz və mövsümilik indeksi daxil ola bilər. Məhdud məlumat nöqtələri ilə çoxlu dəyişən əlavə etmək, modelin reallıqda mövcud olmayan nümunələr tapdığı ‘həddindən artıq uyğunlaşmaya’ (overfitting) səbəb ola bilər.
E-ticarət üçün büdcə bölgüsü ssenariləri
Müxtəlif platformalarda ayda 50 000 dollar xərcləyən orta ölçülü e-ticarət brendini nəzərdən keçirin. Robyn kimi açıq mənbəli alətdən istifadə edərək MMM işlədərək, brend axtarış reklamlarının yüksək dərəcədə doyduğunu, yəni orada əlavə xərclərin səmərəsiz olduğunu kəşf edə bilər. Eyni zamanda, model video reklamlarının yüksək ‘halo effekti’ olduğunu və veb saytlarına dolayı trafik çəkdiyini göstərə bilər.
Bu tapıntılarla marketinq meneceri axtarışdan videoya 10 000 dolları yenidən bölüşdürə bilər. MMM video effektivliyindəki gecikməni nəzərə aldığı üçün, menecer video reklamlarından dərhal birbaşa satış artımı görmədikdə ruhdan düşməyəcək. Onlar uzunmüddətli təsirin növbəti həftələrdə məcmu məlumatlarda görünəcəyini başa düşəcəklər.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Marketinq miksi modelləşdirilməsini araşdırmağa hazırsınızsa, tarixi məlumatlarınızı yoxlamaqla başlayın. Analitika və ya CRM sisteminizdə saxlanılan ən azı 104 həftəlik ardıcıl xərc və gəlir qeydlərinizin olub-olmadığını yoxlayın. Bu məlumat hər hansı uğurlu modelin təməlidir.
Məlumatlarınız təşkil edildikdən sonra, məlumat analitiki üçün texniki tələbləri anlamaq üçün Robyn və ya Meridian üçün açıq mənbəli sənədlərdən istifadə edə bilərsiniz. Daxili analitikiniz yoxdursa, ilkin model qurmaq üçün Alien Road kimi bir agentliklə pilot layihəni nəzərdən keçirin. Bu, hansı kanalların həqiqətən böyüməyə təkan verdiyini və harada artıq xərc çəkdiyinizi müəyyən etməyə kömək edəcək.
Oxumağa davam edin: Strateji Planlaşdırma · Rəqəmsal Marketinq