Pazarlama Analitiği nedir? Arka Plan, Araçlar ve Metrikler

Önemli çıkarımlar

• Pazarlama analitiği, müşteri davranışını ve pazarlama çabalarının etkisini dijital olarak izleme ve analiz etme sürecidir.
• Üç tür veri vardır: birinci taraf, ikinci taraf ve üçüncü taraf. Müşteriler hakkında farklı bilgiler bulmaya yardımcı olurlar.
• Analitik, geçmiş, şimdiki veya gelecekteki olası eylemleri değerlendiriyor olmanıza bağlı olarak açıklayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı veya kuralcı olabilir.
• Pazarlama analitiği, veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olarak, size gerçek zamanlı geri bildirim sağlayarak ve başarılarınızı pazarlama ekibinin dışında ileterek şirketinize fayda sağlar.
• Pazarlama analitiğini web sitenizde, dijital varlığınız genelinde, sosyal medyada ve rekabet analizinde kullanırsınız.
• Pazarlama analitiğindeki en büyük zorluklar, yüksek kaliteli veriler elde etmek, büyük hacimli verileri yönetmek, farklı kanallardan gelen verileri entegre etmek ve içgörülerinize göre hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini ayırt etmektir.
• Pazarlama analizi yazılımınız verileri kolayca yönetmeli ve sonuçları veri görselleştirme ve özelleştirilebilir raporlar ve gösterge panoları aracılığıyla net bir şekilde iletmelidir.
• Pazarlama verilerinizi analiz etmek için hedefler belirlemeniz, izlenecek metriklere karar vermeniz, hedef kitlenizi bölümlere ayırmanız, bir temel belirlemeniz ve son olarak veri toplamanız ve testler çalıştırmanız gerekir. Pazarlama analitiği içgörüleriniz, iş hedeflerinizi etkileyen somut eylemlerle sonuçlanmalıdır.

Pazarlama analitiği nedir?

Pazarlama analitiği, bir şirketin pazarlama çabalarının etkisini dijital olarak nasıl izlediği ve analiz ettiğidir. Pazarlama analitiği, kullanıcı davranışı hakkında veri toplayan ve pazarlama ekiplerine müşteri tabanları hakkında bilgi veren kalıpları çıkaran bir yazılım kullanır. Bu verilerle pazarlamacılar, iş hedeflerine ulaşmak için dönüşüm ve geliri artırmak için pazarlama yaklaşımlarını optimize edebilir.

Mevcut pazarlama çabalarının ne kadar iyi çalıştığını anlamak ve yaklaşımınızı geliştirmek için neler yapabileceğinize karar vermek için pazarlama analitiğini kullanabilirsiniz. Pazarlama analitiği, işletmenizin dijital optimizasyonunun yalnızca bir parçasıdır ve ekiplerinizin yüksek kaliteli dijital verilere gerçek zamanlı olarak erişmesini sağlar, böylece hızlı ve güvenli bir şekilde bilinçli kararlar alabilirler.

Pazarlama analitiği veri toplar

Pazarlama analitiğinin özü, pazarlama çabalarınızı yönlendirmek için topladığınız verilerdir. Toplayabileceğiniz üç tür veri vardır.

• Birinci taraf verileri : Şirketinizin doğrudan müşterilerinizden topladığı veriler. Kontrol sizde olduğundan ve daha eksiksiz ve spesifik olduğundan, en kullanışlı veri türü olabilir. Ayrıca, ürün arayüzünüz, web siteniz, kayıt formlarınız veya satış ekibiniz gibi müşterilerin kendi kanallarınızla etkileşimlerinden geldiği için ürününüzle doğrudan ve özel olarak ilgilidir. Pazarlamanın, tüm müşteri yaşam döngünüz için eksiksiz veriler elde etmek için ürün ekipleriyle işbirliği yapması gerekecektir.
• İkinci taraf verileri: Güvenilir bir ortaktan toplanan bilgiler. Google Ads'den toplanan veriler buna iyi bir örnek olabilir. Doğrudan toplamadınız, ancak kaynağını biliyorsunuz ve bilgiler doğrudan işletmenizle alakalı.
• Üçüncü taraf verileri : Müşterilerle doğrudan ilişkisi olmayan bir kaynaktan satın alınan veriler. Şirketler, web'deki birçok kaynaktan bilgi toplama, birleştirme ve satma konusunda uzmanlaşmıştır. Birincil avantajı ölçektir. Bu veriler size yararlanabileceğiniz büyük bir temel sağlar ve size pazar ve hedef müşterileriniz hakkında çok daha geniş bir fikir verir. Üçüncü taraf verileriyle çalışırken gizlilik konusunda dikkatli olmanız gerekir.

Pazarlama analitiği, verilerden içgörü elde eder

Pazarlama analitiği ile bilgi toplar ve ardından bunu şirketinizin ticari kararlar almasına yardımcı olacak içgörüler elde etmek için kullanırsınız. Pazarlama analizlerinizi değerlendirirken, pazarlama stratejinizin tüm kullanım ömrüne bakacaksınız. Analitik dört türe ayrılabilir. Dördü de faydalıdır, ancak neyi ölçtüğünüze ve hangi içgörüyü elde etmeye çalıştığınıza bağlı olarak nereye odaklanacağınızı seçmelisiniz.

• Tanımlayıcı analitik: Geçmişi ölçün. Nelerin işe yarayıp nelerin yaramadığına dair geçmiş kampanyalardan fikir edinin. Müşteri yaşam boyu değeri ve yatırım getirisi hakkında uzun vadeli bilgiler toplayın.
• Teşhis analizi : Neden belirli bir şey oldu veya belirli bir sonucu oldu? Geçmiş pazarlama çabalarınız hakkında ne söylediğini daha kapsamlı bir şekilde anlamak için analizinizi daha derinlemesine inceleyin ve daha spesifik veriler arayın.
• Tahmine dayalı analitik : Gelecekte ne olabilir? Bu analiz biçimi, potansiyel bir kampanyanın nasıl performans gösterebileceğini, belirli bir eylemin ne gibi sonuçları olabileceğini veya belirli bir grubun nasıl davranabileceğini tahmin etmeye çalışır. Bu, geçmiş performansa dayalı olarak gelecekteki kampanyaları değerlendirmenin iyi bir yoludur.
• Kuralcı analitik: Tahminlerinize dayalı bir eylem planı önerir. Bu, gerçekleştirilmesi en karmaşık analitik biçimidir ve bunu gerçekleştirmek için sağlam veriler ve deneyimli kişiler gerektirir. Aynı zamanda, daha iyi, daha karlı pazarlama yaklaşımları bulmanıza yardımcı olabileceğinden, en büyük ticari etkiye sahip olabilecektir.

Pazarlama analitiğinin önemi

Pazarlama analitiği önemlidir çünkü size gerçek verilere dayalı pazarlama çabalarınızın performansı hakkında fikir verir. Bu bilgilerle, pazarlama yaklaşımınızı iş hedeflerinizi daha etkili bir şekilde destekleyecek şekilde özelleştirebilirsiniz.

Kararlarınızın verilerle desteklenmesini sağlar

Pazarlama analitiği yalnızca veri toplamakla ilgili değildir; trendleri ortaya çıkarmak ve müşteri davranışına ilişkin daha derin içgörüler elde etmek için verileri analiz etmekle ilgilidir. Bu bilgiler, ekibinizin daha iyi stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Veri demokratikleştirme, ekibiniz genelinde bir veri akıcılığı kültürü oluşturmakla ilgilidir. Ekibiniz verilerle daha rahat çalışabilirse, pazarlama çalışmalarınız daha bilinçli ve daha etkili olacaktır.

Pazarlama kampanyaları hakkında size gerçek zamanlı geri bildirim sağlar

Pazarlama analitiği, ekibinizin pazarlama yaklaşımınızı müşterilerin davranışlarına göre anında daha etkili olacak şekilde ayarlamasına yardımcı olacaktır. Bir e-posta kampanyası yürütüyorsanız ve dönüşüm düşükse, analizler nedenini anlamanıza, sorunu belirlemenize ve iyileştirmenize yardımcı olacaktır. Örneğin, yüksek bir tıklama oranı ancak eşit derecede yüksek bir hemen çıkma oranı, e-posta kampanyasının etkili olduğunu, ancak açılış sayfanızdaki CTA'nın etkili olmadığını gösterebilir. Alternatif olarak, düşük bir tıklama oranı, e-posta kampanyanızın ikinci bir bakış kullanabileceğini gösterir.

Pazarlama çabalarınızın değerini gösterir

Pazarlama analitiği ayrıca pazarlama ekiplerinin çabalarının etkisini iletmesine ve pazarlama stratejilerinin yatırım getirisini (ROI) kanıtlamasına yardımcı olur. Ekibinizin yaklaşımını desteklemek için liderliğe sağlam rakamlar verin. Yakın tarihli bir McKinsey araştırmasında, küresel CEO'ların %83'ü pazarlamayı önemli bir büyüme faktörü olarak gördü. Başarılarınızı verilerle yedeklemek, pazarlama ekibinin bu büyümeye ne kadar katkıda bulunduğunu liderliğe gösterecektir.

Pazarlama analitiği nerede kullanılır?

Müşterilerle iletişim kurmak için kullandığınız tüm kanallarda pazarlama analitiğini kullanabilirsiniz. Analitik yaklaşımı, web siteniz, e-posta kampanyaları, üçüncü taraf reklamları veya sosyal medya aracılığıyla davranışı analiz ediyor olsanız da farklılık gösterecektir, ancak analitik yazılımı bu bilgileri toplamanıza ve bunlardan sonuçlar çıkarmanıza yardımcı olacaktır.

Web pazarlama analitiği

Pazarlama analitiği, web sitenizdeki ziyaretçi davranışını anlamak ve web sitenizin ve mesajlarınızın müşterileri yakalama ve dönüştürmede ne kadar etkili olduğunu değerlendirmek için kullanılır. Web siteniz, birincil pazarlama varlıklarınızdan biridir ve şirketiniz ile müşterileriniz arasındaki birincil etkileşim kaynağıdır, bu nedenle, oradaki yaklaşımınızın etkisi hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmak önemlidir.

Web analitiğinin baktığı ana metriklerden bazıları şunlardır:

• Sayfa Görüntüleme Sayısı
• Sayfa yükleme süreleri
• Harekete geçirici mesajların etkinliği
• Sitede geçirilen süre
• İndirilenler
• Ziyaretçilerin coğrafi konumu
• Yeni ziyaretçilere karşı geri dönenler

Dijital pazarlama analitiği

Dijital pazarlama analitiği, daha geniş pazarlama çabalarınızı yalnızca web siteniz dışındaki tüm kanallarda toplamaya odaklanır. Müşterilerinize nereden ulaşıldığının ve genel pazarlama stratejinizin nasıl çalıştığının büyük resmini elde etmek önemlidir. Burada iyi veri elde etmek daha zor olabilir çünkü veriler farklı şekilde toplanabilecek birden fazla kaynaktan geliyor.

Dijital pazarlama analitiği şunlara bakabilir:

• ücretli reklam
• E-posta etkileşimi
• İçerik pazarlama
• Arama motoru pazarlaması (SEM) ve arama motoru optimizasyonu
• Kurşun üretimi
• çevrimiçi satış
• Çevrimdışı satışlar
• Belirli kampanya performansı
• Sosyal medya

Sosyal medya analizi

Dijital pazarlama analitiği sosyal medyayı içerir ancak kendi başına da odaklanılabilecek kadar önemli bir kanaldır. Sosyal medya platformları genellikle kendi verilerinizle birleştirmeniz gereken yerleşik kendi analitik biçimlerine sahiptir. Sosyal medya analizleri, tanıtım sayfalarınız ve profilinizle kullanıcı etkileşimlerinin yanı sıra sosyal kanallarda ücretli reklamları içerebilir.

Rakip analizi

Yalnızca kendi pazarlamanıza bakmak size her zaman tam resmi vermez; rakip analizinin devreye girdiği yer burasıdır. Rakiplerinizin trafiğinin ve müşterilerinin nereden geldiğini analiz ederek, şirketinizin neye dahil etmek isteyebileceği hakkında bilgi edinebilirsiniz. kendi pazarlama çabalarını Ayrıca, rakiplerinizin stratejilerinin nerede kendi performansınızı olumlu veya olumsuz etkileyebileceğini de ortaya çıkarabilir.

Verileri analiz etmenin zorlukları

Pazarlama verilerini analiz etmek inanılmaz derecede zor olabilir. Müşteri davranışı beklenmedik olabilir, veriler sizi bunaltabilir ve mevcut araçların tümü ihtiyacınız olan sonuçları elde etmenize yardımcı olmaz. Bunlar, pazarlamacıların verileri analiz ederken karşılaştığı en büyük zorluklardır.

Yüksek kaliteli veri alma

Her veri iyi veri değildir. Verileri yanlış veya eksik topluyorsanız, bundan yanlış sonuçlar çıkaracak ve yanlış iş kararları alacaksınız. Birden çok kanaldan çekerken verilerinizin yüksek kalitede olmasını sağlamak zor olabilir. Kullanışlı şekillerde bölümlere ayrılmış tutarlı ve eksiksiz veriler topladığınızdan emin olmak için sistemleri devreye almanız gerekir.

Büyük miktarda veriyle uğraşmak

İşletmenizin büyüklüğüne ve üzerinde çalıştığı kanal sayısına bağlı olarak, büyük miktarda veriyi yönetmeniz gerekebilir. Bu ciltte, tüm bu verileri hızlı ve etkili bir şekilde işleyip harmanlayabilen kaliteli bir yazılıma sahip olmak kesinlikle çok önemlidir. Bir kişi küçük veri kümelerinden sonuçlar çıkarabilirken, büyük hacimli veriler, daha kolay anlaşılmasını sağlamak için kategorize edebilen ve görselleştirebilen analitik yazılımlara ihtiyaç duyar.

Birden çok kaynaktan gelen verileri entegre etme

Birçok kanaldan veri toplarken, bu verileri tek bir yere entegre etmeniz gerekecektir. Bu, kanalları karşılaştırmanıza ve hedef kitleniz ve kampanyalarınız hakkında kapsamlı sonuçlar çıkarmanıza olanak tanır. Tutarsız yollarla topluyorsanız veya tüm araçlarınızdan ve kaynaklarınızdan gelen verileri etkin bir şekilde birleştirebilecek bir yazılımınız yoksa, verileri entegre etmek zor olabilir.

Verilerinizle ne yapacağınızı bilmek

Pazarlama analitiğinin bir başka zorluğu, analitiğinize sahip olduğunuzda onlardan faydalı sonuçlar çıkarmak ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini bulmaktır. Sadece ölçmek için ölçmüyorsunuz. Harika verilere sahip bir ekip, bu verileri kullanarak pazarlama yaklaşımlarını aktif olarak geliştiremedikçe başarılı olamaz. Bunu yapmak için, ekibinizi verilerden yararlı bilgiler edinme konusunda destekleyen bir analiz yazılımına ihtiyacınız var. Ayrıca, bulgularınıza göre stratejik kararlar almak için yeterince eğitimli bir ekibe ihtiyacınız var.

Pazarlama analitiği yazılımının özellikleri

Pazarlama analizleriniz için doğru araçları seçerken, verilerinizi etkin bir şekilde kullanmanıza yardımcı olacak özellikleri aramak istersiniz. Potansiyel bir araçta aşağıdaki özellikleri arayın:

• Veri toplama : Pazarlama analizi araçlarınızın, doğrudan sitenizden veya kampanyalarınızdan ya da diğer kaynaklarla entegrasyonu veya diğer kaynaklardan veri yüklemeyi kolaylaştırarak sizin için veri toplaması gerekir. Bu, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde içe aktarma, işleme ve yönetme teknik yeteneğine sahip olmayı içerir.
• Veri birleştirme: Birçok kaynaktan gelen verileriniz olacak. Sosyal medya gibi bazı platformlar, dışa aktarmanız ve diğer bilgilerinizle birleştirmeniz gereken kendi veri toplamalarına sahip olabilir. Pazarlama analitiği yazılımınız, tüm bu farklı verileri birleştirmenize yardımcı olmalıdır, böylece ondan kapsamlı eğilimler elde edebilirsiniz.
• Entegrasyon: Sosyal medya, web siteleri, uygulamalar ve mobil cihazlar arasında çok çeşitli dijital kanallarla, etkili entegrasyonlara sahip yazılımlar daha geniş ve daha kullanışlı pazarlama analizi verileri toplamanıza yardımcı olacaktır. Örneğin, Adjust ve Amplitude arasında bir entegrasyon kullanmak, analitikleriniz için ilişkilendirme modellemesini kullanmanıza yardımcı olacaktır. Yazılımınız sizi kapalı bir ekosisteme hapsetmemeli; işletmenizin kullandığı tüm araçlarla arayüz oluşturmalıdır.
• Gösterge Tabloları: Gösterge tablonuz, ham verileri çevirdiğiniz yerdir, böylece eğilimleri belirleyebilir ve bunlardan sonuçlar çıkarabilirsiniz. Çalışması kolay bir arayüze sahip olmalıdır. İşletmeniz, kampanyanız veya mevcut odak noktanız için ihtiyaç duyduğunuz belirli bilgileri elde etmek için onu özelleştirebilmelisiniz.
• Raporlama : Kendi ekibiniz için bulguları özetlemek ve kuruluşunuzdaki diğer kişilere sunmak için raporlar oluşturmanız gerekecektir. Yazılımınız, sonuçları liderliğe ve bulguları kuruluşunuzdaki ilgili ekiplere iletmenize izin veren raporlar yapmalıdır. Farklı işletmelerin farklı ihtiyaçları ve odak alanları vardır, bu nedenle raporlarınızı katı formatlar yerine ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza izin veren bir yazılım istiyorsunuz.
• Veri görselleştirme ve çizelgeler: Yazılım, farklı formatlarda net veri görselleştirmeleri oluşturmanızı da desteklemelidir. Veri görselleştirmeleri ve çizelgeleri, verilerin ne gösterdiğini anlamanızı ve bulgularınızı iletmenizi kolaylaştırır. Yazılım ayrıca bu çizelgeleri başka bir yerde kullanmak üzere indirmenize veya dışa aktarmanıza izin vermelidir.
• Müşteri segmentasyonu: Yazılım, çeşitli grafikler, kanallar ve demografik bilgiler hakkında sonuçlar çıkarmak için müşteri tabanınızı segmentlere ayırmanıza olanak tanır.
• Gerçek zamanlı içgörü: Analitik yazılımı, yalnızca geçmiş verileri işlemekle kalmayıp müşteri davranışını gerçek zamanlı olarak analiz etmenize izin vermelidir.
• Tahmine dayalı analitik ve optimizasyon : Gelecekteki pazarlama kampanyalarını planlıyorsanız, yazılımınız tahmine dayalı analizler yapmanıza ve yaklaşımınızı optimize etmenize yardımcı olabilir.

Pazarlama verilerini analiz etme adımları

Pazarlama analizi sürecinizden faydalı sonuçlar alabilmek için aklınızda net hedeflere sahip olmanız ve verilerinizi iyi organize etmeniz gerekir. Yazılım, ayak işlerinin çoğunu yapabilir, ancak pazarlama analizlerinizi başarılı kılacak olan şey, ekibinizin verilerinize yaklaşma ve bunlardan sonuçlar çıkarma şeklidir.

1. Pazarlama analizleriniz için hedefler belirleyin

Pazarlama analizi sürecine başladığınızda net hedefler belirleyin. Müşterileriniz veya pazarlama kampanyalarınız hakkında hangi bilgilere ihtiyacınız var? Gelecekteki kampanyaları yönlendirmek için hangi bilgilere ihtiyacınız var? Hedefleriniz, çözülmesi gereken bir sorunla veya hedef kitleniz veya yanıtlanması gereken pazarlama kampanyanızla ilgili bir soru ile başlayabilir.

Sorular, topladığınız belirli verilerle yanıtlanabilmelidir. Başarıyı takip etmek için hedeflerin ölçülebilir olması gerekir. Hedeflerinizi, ekibinizin üzerinde kontrol sahibi olduğu ve etkileyebileceği pazarlama kampanyalarınızın unsurlarına odaklayın.

2. Hangi metriklerin izleneceğini seçin

Verileriniz kapsamlı olsa da, verilerinizden faydalı sonuçlar çıkarmak için analizlerinizin belirli metriklere odaklanması gerekir. Kampanyanızın ömrü boyunca tutarlı bir şekilde izleyeceğiniz metrikleri seçin. Belirli bir iş hedefine bağlı metrikleri seçmelisiniz.

Bazı önemli metrikler şunlar olabilir:

• Olaylar : İşletme için önemli olan kullanıcılar tarafından gerçekleştirilen eylemler. Bu, tıklamalardan alışveriş sepetlerine öğe eklemeye ve belirli öğelerde görüntüleme süresine kadar her şey olabilir.
• Müşteri adayı oluşturma : Bir müşteri, bir satışa dönüşebilecek bir ürüne ilgi gösterdiğini gösteren iletişim veya kişisel bilgilerini girdiğinde bir müşteri adayı oluşturulur.
• Dönüşüm: Bir müşteri istediğiniz hedefi tamamladığında. Bu bir ürün satın alma, hesap kaydı veya abonelik olabilir.

3. Kitle segmentasyonunu ayarlayın

Müşterilerinizin ne yaptığını değil, aynı zamanda kimin ne yaptığını da bilmek istersiniz. İşletmeniz için anlamlı olan ve hedeflemek istediğiniz müşteri türleri hakkında size bilgi veren segmentler oluşturun. Kitlenizi demografiye veya davranışsal gruplara göre segmentlere ayırabilirsiniz.

Demografi şunları içerebilir:

• Yaş grubu
• Cinsiyet
• Coğrafi konum
• Eğitim Seviyesi
• Gelir

Davranışsal segmentler şunları içerebilir:

• Saat: Kullanıcının etkin olduğu günün saati veya haftanın günü. Örneğin, hafta içi mesai saatleri veya hafta sonu akşamları çok farklı demografik özelliklere, ihtiyaçlara veya davranışlara sahip olabilir.
• Etkinlik: Kullanıcının katıldığı belirli etkinlik. Örneğin, ziyaretçi blogunuzu mu okuyor yoksa çevrimiçi alışveriş mi yapıyor?
• Müşteri sadakati : Bir ziyaretçi uzun süredir sadık bir müşteri mi yoksa markaya yeni gelen meraklı biri mi? Sık müşterileri hedefleyen bir kampanya, yenilerini hedefleyen bir kampanyadan çok farklı görünecektir. Bu belirli grup hakkında veriye sahip olmak yardımcı olacaktır.

4. Rakamları ölçmek ve hedeflemek için bir temel oluşturun

Kampanyalarınızın performansını izlemek için mevcut temel sayılarınızı belirleyin. Kendiniz için hedefler belirleyin, böylece çabalarınızın başarısını ölçebilirsiniz. Hedeflerinizi bölümlere ayırın, minimum, hedef ve uzatılmış hedef sayıları belirleyin. Bu şekilde, yalnızca başarılı/başarısız olmakla kalmaz, aynı zamanda sürekli iyileştirme için de çalışabilirsiniz.

5. Verileri toplayın ve testleri çalıştırın

Yapıları kurduktan sonra veri toplayabilirsiniz. Bu, ikinci bir taraftan veri indirmek, web sitenizdeki verileri pasif olarak izlemek veya bilgi oluşturmak için belirli testler yapmak gibi görünebilir.

Yararlı testler şunları içerebilir:

• A/B testi : Bir sayfanın, özelliğin veya mesajın birden çok varyasyonunu izleyin. Kullanıcılarınızın neyi tercih ettiği ve hangi yaklaşımların daha etkili olduğu hakkında size daha fazla bilgi verir. Bülten kaydınız sayfanın üstünde mi yoksa altında mı daha etkili? Alıcıların bir sayfaya tıklamasını sağlamada hangi e-posta türü daha etkilidir? Hangi harekete geçirici mesaj daha fazla dönüşüm sağlar?
• A/B testinden daha az ayrıntılı olan split testi, tamamen farklı tasarımları test etmek için hedef kitlenizi gruplara ayırır.
• Görsel davranış verileri: Kullanıcının faresinin ekran etrafındaki hareketlerini takip edin ve kullanıcının neyle ilgilendiği ve sitenizdeki davranışları hakkında size bilgi veren bir ısı haritası oluşturun. Kullanıcıların nereye tıkladıklarını ve gerçekten bir sayfayı aşağı kaydırıp kaydırmadıklarını size söyleyebilir. Kullanıcıların hangi alanlara dikkat etme olasılığının daha yüksek olduğunu öğrendikten sonra, daha fazla odaklanmak istediğiniz özellikleri oraya koyabilirsiniz. Bu test, arayüzleri ve dönüşümü iyileştirmek için iyidir.

6. Verilerinizi analiz etmek için hangi modeli kullanacağınıza karar verin

Verilerinizden faydalı sonuçlar çıkarmak için pazarlama verisi analizlerinizi nasıl modelleyeceğinizi seçin. Farklı modeller, farklı veriler kullanacak ve size müşteri davranışına ilişkin farklı bilgiler verecektir. Üç ana modelleme türü vardır.

ilişkilendirme modellemesi

Bu yaklaşım, pazarlama trafiğinizin hangi çevrimiçi temas noktalarına atfedilebileceğini anlamanıza yardımcı olur. Pazarlama ekibinizin, trafiği ve satışları artırmada hangi kanalların en başarılı olduğunu anlamasına yardımcı olur. Gittikçe daha fazla dijital temas noktası ortaya çıktıkça pazarlama analitiğine yaklaşmanın giderek yaygınlaşan bir yolu.

İlişkilendirme modellemede, pazarlama analizi yazılımınızda, bir dönüşüm için hangi kanalın kredi alacağını belirleyen "son dokunuş" kuralları gibi kurallar ayarlarsınız. Bu trafiğin nereden geldiğini anlamak için çerez verileri veya istatistiksel modelleme gibi çeşitli teknikler kullanır.

Erişim, maliyet, kalite (RCQ) modellemesi

RCQ modellemesi, bir kanala tam atıf atamak yerine temas noktalarını etkileşim türüne ayırır. Sınırlı veya eksik verileriniz olduğunda kullanışlıdır. Tüm temas noktalarına benzer ölçü birimleri verir, böylece bunları birbirleriyle daha kolay karşılaştırabilirsiniz.

Pazarlama karması modellemesi (MMM)

En gelişmiş yaklaşım olan pazarlama karması modelleme, analitik verilerini doğrudan kanala göre harcamaya bağlar. Bu, pazarlama yatırımlarınızın satışlarda karşılığını alıp almadığını anlamanın harika bir yoludur. Etkili sonuçlar elde etmek için büyük miktarda yüksek kaliteli veri gerektirdiğinden bunu yapmak daha zor olabilir.

7. Bulgularınıza dayalı stratejiler uygulayın

Son olarak, pazarlama analizlerinizden edindiğiniz içgörülere dayalı olarak harekete geçeceksiniz. Bu, belirli bir metriği iyileştirmek için mevcut bir kampanyada ince ayar yapmak olabilir veya uzun vadeli pazarlama kampanyalarınızın yönünde büyük resim değişiklikleri olabilir. Yapabileceğiniz eylemler, belirli bir anahtar kelimeyi hedeflemek kadar küçük veya daha önce başarılı bir kampanyanın yapısını tekrarlamak kadar büyük olabilir.

Ek kaynaklar

• McKinsey: Pazarlamanın zamanı şimdi: Büyümeyi sağlayacak üst düzey iş ortaklığı
• Braze: Pazarlama Performansını Ölçme 101
• İnterkom: Veriye dayalı pazarlamanın gücü
• Slalom: Analitiksiz pazarlama: Gözleriniz kapalı araba kullanmak gibi
• Şube: Yüksek Performanslı Mobil Pazarlama ve Ölçüm Yığını Nasıl Kurulur
• Genlik: Dijital Optimizasyon Kılavuzu
• Adam Greco: Pazarlama Analitiği ve Ürün Analitiği Kısım 1 ve Kısım 2