Küçük İşletmeler İçin AI Destekli Pazarlama Karması

Tıklama tabanlı ilişkilendirme daha az güvenilir hale geldi. Tarayıcı gizlilik özellikleri, onay gereksinimleri ve uygulama takibi değişiklikleri, birçok dönüşümün bir reklam tıklamasına bağlanamayacağı anlamına geliyor. Platform raporları da kendilerini öne çıkarma eğilimindedir. MMM, kişisel veriler olmadan zaman içindeki harcama ve sonuçlar arasındaki ilişkiye bakarak bunu aşar.

Yöntem onlarca yıllık, ancak eskiden pahalı danışmanlar gerektiriyordu. Açık kaynaklı kütüphaneler, daha ucuz bilgi işlem ve AI kodlama asistanları engeli düşürdü. Elektronik tablolar ve biraz Python ile rahat olan veya bir analistle çalışan bir pazarlamacı artık temel bir model çalıştırabilir.

Bu, şirket boyutuna değil, verilere bağlıdır. MMM varyasyona ihtiyaç duyar: Meta’ya daha fazla, Google’a daha az harcadığınız haftalar, bir kanalda duraklama, mevsimsel bir artış. Bir yıl boyunca her hafta aynı iki kanala aynı miktarı harcadıysanız, modelin öğrenecek çok şeyi yoktur.

• En az 18 ila 24 aylık haftalık veri genel bir kuraldır
• Her reklam platformundan haftalık kanal bazında harcama
• Reklam platformlarından değil, mağazanızdan veya CRM’inizden haftalık satışlar veya potansiyel müşteriler
• Bilinen olaylar: promosyonlar, fiyat değişiklikleri, stok tükenmeleri, tatiller
• İdeal olarak kanallar arasında harcamalarda biraz doğal varyasyon

İki kanal arasında küçük bir miktar harcayan bir işletme için daha basit bir yaklaşım daha iyi olabilir: planlanmış aç-kapa testleri veya her seferinde bir kanalda coğrafi testler. MMM, birkaç kanal olduğunda ve bütçenin nereye kaydırılacağı sorusu gerçek olduğunda değerli hale gelir.

Meridian, Google’ın Python ile yazılmış açık kaynaklı Bayesian MMM çerçevesidir. Robyn, Meta’nın R ile oluşturulmuş ve Python arayüzü mevcut olan açık kaynaklı paketidir. Her ikisi de ücretsizdir ve GitHub’da belgelenmiştir. Ayrıca, e-ticaret markalarına yönelik, modellemeyi bir kontrol panelinde toplayan ticari SaaS araçları da mevcuttur.

AI desteği birkaç yerde bulunur. ChatGPT, Claude veya Gemini gibi kodlama asistanları, veri temizleme ve model komut dosyalarının yazılmasına yardımcı olur. Kütüphanelerin kendileri, birçok model ayarını denemek için otomatik optimizasyon kullanır. Ve dil modelleri, sonuçları basit terimlerle açıklamaya yardımcı olabilir, ancak bir kişi açıklamayı rakamlarla kontrol etmelidir.

• Adım 1: Google Ads, Meta Ads Manager ve diğer ücretli kaynaklardan kanal bazında haftalık harcamaları dışa aktarın
• Adım 2: Shopify, WooCommerce veya CRM’inizden haftalık geliri veya potansiyel müşterileri dışa aktarın
• Adım 3: Promosyonlar, tatiller ve fiyat değişiklikleri için sütunlar ekleyin
• Adım 4: Verileri boşluklar ve bariz hatalar için kontrol edin, örneğin bir izleme sorunu nedeniyle sıfır satış olan bir hafta
• Adım 5: Kütüphanenin varsayılan ayarları ve dokümantasyon örneği ile temel bir model çalıştırın
• Adım 6: Kanal katkısı tahminlerini ve bunların belirsizlik aralıklarını gözden geçirin
• Adım 7: Sonuçları, geçmiş bir duraklamanın etkisi gibi zaten bildiğiniz her şeyle karşılaştırın
• Adım 8: Modelin en büyük iddiasını kontrol etmek için bir test planlayın

İlk hata, çıktıyı gerçek olarak kabul etmektir. MMM aralıklarla tahminler verir ve küçük veri setleri için bu aralıklar geniş olabilir. Model bir kanalın maliyetinin üç katını getirdiğini ve aralığın birden altıya kadar olduğunu söylüyorsa, dürüst sonuç ‘henüz bilmiyoruz’dur.

İkinci hata, pazarlama olmayan şeyleri görmezden gelmektir. Fiyat düşüşü, yeni bir rakip veya viral bir sosyal medya gönderisi satışları artırabilir. Bunlar verilerde eksikse, model bunları o hafta daha fazla harcama yapan kanala atfedecektir.

• Reklam platformu dönüşüm sayılarını sonuç olarak kullanmayın
• Harcama varyasyonu neredeyse hiç olmayan kanalları dahil edip net cevaplar beklemeyin
• Tek bir model çalışmasına dayanarak büyük bütçe değişiklikleri yapmayın
• Her hafta işletmede nelerin değiştiğini kaydedin

Modeli bir hipotez oluşturmak için kullanın, ardından test edin. MMM, YouTube’un tıklama ilişkilendirmesinin gösterdiğinden daha fazla katkıda bulunduğunu öne sürüyorsa, YouTube harcamalarını belirli bir süre için kontrollü bir şekilde artırın veya coğrafi bir test yapın ve toplam satışların yanıt verip vermediğini görün. Meta ve Google, bazı reklamverenler için bulguları doğrulamaya yardımcı olabilecek lift çalışması araçları sunar.

Yeni veriler geldikçe modeli her çeyrekte yeniden çalıştırın. Zamanla, model tahminleri ve deney sonuçlarının kombinasyonu, her ikisinden de çok daha güvenilir bir görünüm sağlar.

Daha küçük bir reklamveren için tipik bir çalışmada, veri hazırlığı kontrolü ile başlarız: kaç haftalık temiz harcama ve satış verisi var, hangi kanallar modellemek için yeterince değişiyor ve hangi iş olaylarının kaydedilmesi gerekiyor. Veriler çok zayıfsa, önce yapılandırılmış testler öneririz ve MMM’in daha sonra mümkün olması için veri toplamayı kurarız.

Veriler hazır olduğunda, analistlerimiz açık kaynaklı bir çerçeve ile bir model oluşturur, her varsayımı belgeler ve sonuçları tek sayılar yerine belirsizlik aralıklarıyla sunar. Öneriler her zaman bir doğrulama testi içerir. Çeyreklik raporlama modeli günceller, tahmin edilen ve gerçekleşen sonuçları karşılaştırır ve bütçe planını ayarlar.

İlk modeli kasıtlı olarak küçük tutun. Üç veya dört kanal, bir avuç kontrol değişkeni ve net dokümantasyon, size ekipteki hiç kimsenin finans departmanına açıklayamayacağı iddialı bir modelden daha fazlasını öğretecektir.