Küçük işletmeler için pazarlama karması modellemesi, farklı pazarlama kanallarının toplam satışlara nasıl katkıda bulunduğunu belirlemek için istatistiksel analiz kullanır. Son iki yılın haftalık toplu verilerini işleyerek, bu yöntem her kanal için yatırım getirisini (ROI) belirlerken tatiller veya fiyat değişiklikleri gibi dış faktörleri de hesaba katar. Orta ölçekli markalara, bireysel kullanıcı takibine veya çerezlere güvenmeden medya harcamalarını optimize etmeleri için gizlilik açısından güvenli bir yol sunar.
Pazarlama karması modellemesi neden şimdi önem kazanıyor?
Dijital ortam, gizlilik düzenlemeleri ve üçüncü taraf çerezlerinin kullanımdan kaldırılması nedeniyle önemli ölçüde değişti. Sektör trendlerine göre, çeşitli tedarikçi anketlerine göre ABD’li pazarlamacıların %46,9’u pazarlama karması modellemesine yaptıkları yatırımı artırıyor. Bu değişim, pikseller gibi geleneksel izleme yöntemlerinin genellikle farklı cihazlar ve çevrimdışı temas noktaları genelindeki müşteri yolculuğunun tamamını yakalayamaması nedeniyle gerçekleşiyor.
Orta ölçekli bir işletme için yalnızca son tıklama ilişkilendirmesine güvenmek, kötü bütçe kararlarına yol açabilir. Google Ads’de yüksek bir getiri görebilirsiniz, ancak bu kullanıcılar markanızı ilk kez bir Meta video reklamı aracılığıyla keşfetmiş olabilirler. MMM, harcamalardaki dalgalanmaların zaman içinde gelirdeki dalgalanmalarla nasıl ilişkili olduğunu analiz ederek büyük resme bakar.
Orta ölçekli bir işletmenin MMM için hangi verilere ihtiyacı vardır?
Güvenilir bir model oluşturmak için genellikle yaklaşık iki yıllık haftalık verilere ihtiyacınız vardır. Bu süre, Kara Cuma sırasındaki satış artışı veya tipik yaz durgunluğu gibi mevsimselliği hesaba katmak için gereklidir. Yalnızca altı aylık veri kullanırsanız, model doğal bir mevsimsel zirveyi yanlışlıkla aynı anda gerçekleşen belirli bir reklam kampanyasına atfedebilir.
Gerekli veriler toplu haldedir, yani bireysel müşteri e-postalarına veya isimlerine ihtiyacınız yoktur. Her kanal için haftalık harcanan toplam tutara ve elde edilen toplam dönüşüm veya gelir sayısına ihtiyacınız vardır. Ayrıca, fiziksel mağazalarınız varsa ekonomik göstergeler veya yerel hava durumu modelleri gibi satışları etkileyebilecek pazarlama dışı değişkenleri de dahil etmeniz gerekir.
- Medya Verileri: Meta, Google Ads, LinkedIn ve YouTube için haftalık harcamalar ve gösterimler.
- Satış Verileri: Shopify, Amazon veya CRM’inizden haftalık gelir veya sipariş hacmi.
- Temel Veriler: Önemli tatiller, fiyat değişiklikleri ve ürün lansmanları için tarihler.
- Dış Veriler: Rakip faaliyet seviyeleri veya bölgesel ekonomik trendler.
Açık kaynaklı araçlar giriş engelini nasıl düşürür?
Geçmişte pazarlama karması modellemesi, yalnızca üst düzey danışmanlık firmaları tarafından sağlanan pahalı bir hizmetti. Bu durum, Meta’dan Robyn ve Google’dan Meridian gibi açık kaynaklı kütüphanelerin piyasaya sürülmesiyle değişti. Bu araçlar, şirket içi veri analistlerine veya uzmanlaşmış ajanslara sahip işletmelerin büyük lisans ücretleri ödemeden karmaşık istatistiksel modeller çalıştırmasına olanak tanır.
Robyn, adstock (reklamların kalıcı etkisi) ve doygunluk (daha fazla para harcamanın daha az sonuç verdiği nokta) gibi karmaşık hesaplamaları yönetmek için otomatik bir yaklaşım kullanır. Python tabanlı olan Meridian, şeffaflığa odaklanan ve farklı medya kanallarının birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair daha derin bir anlayış sağlayan benzer bir çerçeve sunar.
Adstock ve doygunluk etkilerini anlamak
Pazarlamadaki yaygın bir model, bir reklamın etkisinin her zaman anlık olmadığıdır. Bu, adstock etkisi olarak bilinir. Potansiyel bir müşteri Pazartesi günü bir YouTube reklamı görürse, Perşembe gününe kadar satın alma işlemi yapmayabilir. Model, bu zaman gecikmesini hesaba katmak için azalma fonksiyonlarını kullanır ve bir satışın kredisinin reklam gösterimini takip eden günlere doğru bir şekilde dağıtılmasını sağlar.
Doygunluk, orta bütçeli işletmeler için bir diğer kritik kavramdır. Her kanalın azalan getiri noktası vardır. Örneğin, organik kahve satan bir Shopify mağazası, Instagram’da haftalık 2.000 $ harcamanın 10.000 $ satış getirdiğini görebilir. Ancak bu harcamayı 10.000 $’a çıkarmak sadece 20.000 $ satış getirebilir. MMM, bütçeyi daha verimli kanallara taşıyabilmeniz için bu doygunluk noktalarını belirlemenize yardımcı olur.
MMM ve çoklu dokunuş ilişkilendirmesinin karşılaştırması
MMM ve Çoklu Dokunuş İlişkilendirmesini (MTA) rakipten ziyade tamamlayıcı araçlar olarak görmek faydalıdır. MTA bireysel müşteri yolculuğuna ve kısa vadeli tıklamalara odaklanırken, MMM tüm iş ekosisteminin makro bir görünümünü sağlar.
- Veri Gizliliği: MMM toplu verileri kullanır (gizlilik için güvenli); MTA kullanıcı düzeyindeki verileri kullanır (gizlilik için hassas).
- Kapsam: MMM çevrimdışı faktörleri ve marka değerini içerir; MTA çoğunlukla dijital tıklamalarla sınırlıdır.
- Zaman Ufku: MMM uzun vadeli stratejik planlama için en iyisidir; MTA günlük kampanya ayarlamaları için daha uygundur.
- Teknik Odak: MMM regresyon analizi kullanır; MTA izleme pikselleri ve çerezler kullanır.
Pazarlama verilerinizi modelleme için hazırlama adımları
Sürecin en çok zaman alan kısmı veri hazırlığıdır. Verilerinizin temiz ve tutarlı bir şekilde biçimlendirilmiş olduğundan emin olmalısınız. Tipik bir hesap, Google Ads ve Meta Ads Manager gibi platformlardan geçmiş harcamaları haftalık düzeyde dışa aktararak başlamalıdır.
Ardından, bu medya verilerini gelir verilerinizle hizalayın. Mali haftanız Pazartesi günü başlıyorsa ancak pazarlama raporlarınız Pazar günü başlıyorsa, korelasyonların doğru olduğundan emin olmak için bunları yeniden hizalamanız gerekecektir. Ayrıca, İşçi Bayramı veya işletmenize özgü belirli promosyon dönemleri gibi verilerinizi çarpıtabilecek tüm önemli olayları listeleyen bir ‘tatiller’ dosyası oluşturmalısınız.
Küçük işletme modelleri için değişken seçimi
İlk modelinize her bir metriği dahil etmeye çalışmayın. 5 ila 10 anahtar değişkenle başlayın. Bunlar arasında en çok harcama yaptığınız üç kanal, ortalama indirim oranınız ve mevsimsellik endeksiniz yer alabilir. Sınırlı veri noktalarıyla çok fazla değişken eklemek, modelin gerçekte var olmayan kalıplar bulduğu ‘aşırı uyum’ (overfitting) durumuna yol açabilir.
E-ticaret için bütçe tahsis senaryoları
Çeşitli platformlarda ayda 50.000 $ harcayan orta ölçekli bir e-ticaret markasını düşünün. Robyn gibi açık kaynaklı bir araç kullanarak bir MMM çalıştırarak, marka arama reklamlarının oldukça doygun olduğunu, yani oradaki ek harcamaların verimsiz olduğunu keşfedebilir. Aynı zamanda model, video reklamlarının yüksek bir ‘halo etkisine’ sahip olduğunu ve web sitelerine dolaylı trafik çektiğini gösterebilir.
Bu bulgularla pazarlama müdürü, aramadan videoya 10.000 $ yeniden tahsis edebilir. MMM, video etkinliğindeki gecikmeyi hesaba kattığı için, müdür video reklamlarından anında doğrudan satış artışı görmezse cesareti kırılmayacaktır. Uzun vadeli etkinin sonraki haftalarda toplu verilerde görüneceğini anlayacaklardır.
Bu hafta nereden başlamalı
Pazarlama karması modellemesini keşfetmeye hazırsanız, geçmiş verilerinizi denetleyerek başlayın. Analitik veya CRM sisteminizde saklanan en az 104 haftalık tutarlı harcama ve gelir kayıtlarınızın olup olmadığını kontrol edin. Bu veriler, başarılı her modelin temelidir.
Verileriniz düzenlendikten sonra, veri analistiniz için teknik gereksinimleri anlamak üzere Robyn veya Meridian için açık kaynaklı belgelerden yararlanabilirsiniz. Şirket içi bir analistiniz yoksa, ilk modelinizi oluşturmak için Alien Road gibi bir ajansla pilot bir projeyi değerlendirin. Bu, hangi kanalların büyümeyi gerçekten desteklediğini ve nerede fazla harcama yapıyor olabileceğinizi belirlemenize yardımcı olacaktır.
Okumaya devam edin: Stratejik Planlama · Dijital Pazarlama