AI atributsiya modelləşdirmə marketinqi, müştəri səyahəti boyunca müxtəlif toxunma nöqtələrinə konversiya kreditini təyin etmək üçün avtomatlaşdırılmış sistemlərdən istifadə prosesidir. Böyük məlumat dəstlərini emal etməklə, bu modellər hansı reklamların, e-poçtların və ya sosial media qarşılıqlı əlaqələrinin satışa səbəb olduğunu müəyyən edir. Köhnə əl qaydalarından fərqli olaraq, müasir platformalar faktiki tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumatlarına əsaslanaraq hər bir kanalın təsirini hesablamaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Bu yanaşma menecerlərə müxtəlif platformalarda marketinq xərclərinin əsl dəyərini görməyə kömək edir.
AI atributsiyası müasir analitikada necə işləyir?
Müasir analitika platformaları konversiya kreditini bölüşdürmək üçün alqoritmik hesablamalara əsaslanır. Məsələn, Google Analytics 4 tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumatlarına əsaslanaraq konversiyalar üçün krediti bölüşdürən məlumatlara əsaslanan atributsiyadan istifadə edir. Bütün krediti son klikə vermək əvəzinə, alqoritm istifadəçinin məhsul almazdan əvvəl atdığı hər bir addımı araşdırır. O, hadisələrin ardıcıllığına baxır və hər bir kanalın son nəticəyə nisbətən töhfəsini müəyyən edir. Bu üsul ilk klik və ya son klik modelləri kimi qaydalara əsaslanan sistemlərdə tez-tez rast gəlinən qərəzliliyi azaldır.
Tipik bir hesabda bu o deməkdir ki, geniş displey reklamları və ya sosial media videoları kimi məlumatlılığa yönəlmiş kampaniyalar dərhal alışa gətirib çıxarmasa belə, qismən kredit alır. AI, bu ilkin qarşılıqlı əlaqələrin dövrün sonrakı mərhələlərində daha yüksək konversiya dərəcələrinə gətirib çıxardığı nümunələri müəyyən edir. Bu toxunma nöqtələrinə kəsr dəyərləri təyin etməklə, sistem marketinq büdcəsinin müxtəlif hissələrinin gəlirə necə töhfə verdiyinə dair daha aydın mənzərə təqdim edir. Bu anlayış müxtəlif kanallar üzrə reklam xərclərini optimallaşdırmaq istəyən komandalar üçün vacibdir.
Atributsiya modellərinin ümumi növləri hansılardır?
Marketinq atributsiyası sadə qaydalardan mürəkkəb AI əsaslı sistemlərə qədər inkişaf etmişdir. Bu modelləri başa düşmək dəqiq hesabat üçün lazımdır. Bəzi bizneslər hələ də əsas qaydalara güvənsə də, sənaye zaman keçdikcə istifadəçi davranışına uyğunlaşan məlumatlara əsaslanan modellərə keçir. Düzgün modeli seçmək biznes məqsədlərinizdən və tipik satış dövrünüzün uzunluğundan asılıdır. Daha qısa dövr əsas modellərlə yaxşı işləyə bilər, daha uzun dövrlər isə AI əsaslı sistemlərin təmin etdiyi detallardan faydalanır.
- Son klik atributsiyası: Konversiya kreditinin 100%-ni alışdan əvvəlki son toxunma nöqtəsinə təyin edir.
- İlk klik atributsiyası: Kreditin 100%-ni istifadəçini brendlə tanış edən ilk toxunma nöqtəsinə təyin edir.
- Xətti atributsiya: Konversiya kreditini istifadəçi səyahətindəki bütün toxunma nöqtələri arasında bərabər bölüşdürür.
- Məlumatlara əsaslanan atributsiya: Hər bir unikal kanal üçün tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumatlarına əsasən krediti hesablamaq üçün AI-dən istifadə edir.
Niyə əl ilə atributsiyadan uzaqlaşmalısınız?
Əl ilə atributsiya çox vaxt hansı kanalların işlədiyi barədə yanlış nəticələrə gətirib çıxarır. Məsələn, bir komanda yalnız son klik məlumatlarına baxırsa, onlar huni-yuxarı sosial media büdcələrini kəsməyə qərar verə bilərlər. Bununla belə, həmin kanal nəticədə axtarış vasitəsilə konvertasiya olunan yeni trafikin əsas sürücüsü ola bilər. Satın alma yoluna məhəl qoymamaqla, satış boru kəmərinizi dolu saxlayan mənbələri itirmək riski ilə üzləşirsiniz. AI modelləri kanalın performansının tam mənzərəsini göstərməklə bunu düzəldir.
Bundan əlavə, əl qaydaları müştərilərin alış-veriş üsulundakı dəyişikliklərə uyğunlaşa bilməz. Əgər auditoriyanızın davranışı dəyişərsə—məsələn, onlar masaüstü kompüterlərdən çox mobil cihazlardan istifadə etməyə başlayarlarsa—AI modeli bu dəyişikliyi aşkar edəcək və kredit bölgüsünü müvafiq olaraq tənzimləyəcək. Əl modelləri dəqiq qalmaq üçün daimi insan müdaxiləsi və yenidən qiymətləndirmə tələb edir. Avtomatlaşdırılmış modellərdən istifadə etməklə komandalar hesabat verməyə vaxta qənaət edir və büdcə bölgüsü qərarlarında daha çox inam qazanırlar.
Alien Road AI atributsiyasını necə tətbiq edir
Alien Road-da atributsiyaya yanaşmamız müştərinin mövcud məlumat infrastrukturunun hərtərəfli auditi ilə başlayır. Biz izləmə piksel və hadisə teqlərinin bütün platformalarda düzgün tətbiq olunduğuna əmin oluruq. Tipik bir əməkdaşlıq üçün biz Google Analytics 4 kimi alətlərə daxil olan məlumatların təmiz və etibarlı olduğunu yoxlamaqla başlayırıq. Daha sonra biz atributsiya parametrlərini müştərinin xüsusi biznes məqsədlərinə, məsələn, potensial müştəri yaradılması və ya birbaşa e-ticarət satışlarına uyğunlaşdırmaq üçün konfiqurasiya edirik.
Quraşdırma tamamlandıqdan sonra biz atributsiya hesabatlarının dövri icmallarını aparırıq. Biz köhnə modellər tərəfindən qiymətləndirilməyən kanalların nümunələrini axtarırıq. Məsələn, tipik bir hesabda biz video reklamların ikinci dərəcəli axtarışdan sonra konvertasiya olunan yüksək niyyətli trafikə səbəb olduğunu görə bilərik. Biz bunu müştəriyə büdcəni həmin məlumatlılıq kanallarına yönəltmək üçün sübut kimi təqdim edirik. Bu proses bazar dəyişdikcə atributsiyanın dəqiq qalmasını təmin etmək üçün mütəmadi olaraq təkrarlanır.
Marketoloqlar AI atributsiyası ilə hansı çətinliklərlə üzləşirlər?
Məxfilik qaydaları və brauzer məhdudiyyətləri məlumatların toplanması üçün əhəmiyyətli maneələr yaradır. Bir çox istifadəçi indi kukiləri bloklayır və ya platformaların onların fəaliyyətini necə izlədiyini məhdudlaşdıran məxfilik parametrlərindən istifadə edir. Nəticədə, AI modellərinin işləmək üçün daha az məlumatı olur ki, bu da konversiya yolunda boşluqlara səbəb ola bilər. Bu, sistemin xarab olması demək deyil, lakin bu, marketoloqların atributsiya məlumatlarına mütləq həqiqət mənbəyi kimi deyil, bələdçi kimi baxmalı olduqları deməkdir.
Digər bir çətinlik modellərin öyrənməsi üçün tələb olunan vaxtdır. AI sistemləri dəqiq nəticələr əldə etmək üçün müəyyən həcmdə konversiya məlumatına ehtiyac duyur. Əgər biznesin aylıq satış sayı azdırsa, model mənalı nümunələr tapmaqda çətinlik çəkə bilər. Bu hallarda, konversiya həcmi artana qədər daha sadə bir atributsiya modelindən istifadə etmək çox vaxt daha yaxşıdır. Modelləri dəyişərkən səbir tələb olunur, çünki sistemin kifayət qədər tarixi qarşılıqlı əlaqə məlumatı toplaması çox vaxt bir neçə həftə çəkir.
Atributsiyanı qurmaq üçün ən yaxşı təcrübələr
- Konversiya izləmə auditini aparın: Bülleten abunəliyindən tutmuş alışlara qədər hər bir mənalı hərəkətin düzgün etiketləndiyinə əmin olun.
- Məlumatlarınızı mərkəzləşdirin: Məlumat siloslarından qaçmaq üçün bütün kanallar üzrə performansı görmək üçün vahid platformadan istifadə edin.
- Aydın uğur göstəricilərini müəyyən edin: Xüsusi biznes məqsədləriniz üçün konversiyanın nəyə bənzədiyini müəyyənləşdirin.
- Test edin və təkrarlayın: Məlumatlara əsaslanan modeldən başlayın və ROI-yə necə təsir etdiyini görmək üçün onu baza xəttinizlə müqayisə edin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Səyahətinizə əsas analitika panelinizdəki cari atributsiya parametrlərini nəzərdən keçirməklə başlayın. Hələ də son klik modelindən istifadə edib-etmədiyinizi yoxlayın və məlumatlara əsaslanan seçimə keçməyi düşünün. Bu, hesabat tələbləriniz dəyişərsə, geri qaytarıla bilən aşağı riskli bir dəyişiklikdir. Sonra, konversiya hadisələrinizin biznes dəyərinizə düzgün xəritələndiyini yoxlayın. Əgər e-ticarət brendisinizsə, gəlirin izlənilməsinə üstünlük verin; xidmət biznesisinizsə, forma təqdimatlarının izlənilməsinə üstünlük verin.
Almazdan əvvəl orta müştərinizin neçə toxunma nöqtəsini ziyarət etdiyini görmək üçün konversiya yolları hesabatınızı təhlil etməyə vaxt sərf edin. Çoxsaylı addımları olan çoxlu yollar görürsünüzsə, məlumatlara əsaslanan model çox güman ki, sadə qaydadan daha çox dəyər verəcəkdir. Bütün strategiyanızı bir gündə dəyişməyə çalışmayın. Yeni atributsiya modelinin performansına baxışınızı necə dəyişdiyini görmək üçün bir kanala və ya bir kampaniyaya diqqət yetirin. Bu kiçik addım AI sisteminə inam yaratmağa kömək edir.
Nəhayət, performans məlumatlarındakı fərqlərə baxmaq üçün aylıq yoxlama planlaşdırın. Köhnə hesabat üsullarınızı yeni AI əsaslı anlayışlarla müqayisə edin. Əvvəllər nəzərə alınmayan bir kanalın indi müsbət təsir göstərdiyini görürsünüzsə, orada səylərinizi genişləndirmək yollarını axtarın. Bu addımları izləməklə, təxminlərə deyil, faktiki istifadəçi davranışına əsaslanan daha yaxşı qərarlar qəbul etmək üçün bir təməl qurursunuz. Diqqətinizi məlumatlara yönəldin və modellərin satınalma yolunun mürəkkəbliyini həll etməsinə icazə verin.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinqi