2023'te Pazarlama Ölçümü ve İlişkilendirme

Sosyal ve arama ve görüntülü pazarlama dahil olmak üzere son birkaç yılda görülen reklamcılık değişimleri arasında en kapsamlı olanı, ilişkilendirme ve ölçümdeki değişikliklerden kaynaklanıyor olabilir. Belirli kanallarda sürdürülebilir ücretli medya ölçeğine ulaşmak zorlaştıkça, markaların yalnızca ilişkilendirmeye değil, katkı sağlayan reklam araçlarını belirleme becerilerini geliştirmesi gerekiyor. Bu, gelirlerinin itici güçlerine ilişkin yalnızca artımlı değil, aynı zamanda kar marjlarını da koruyan daha fazla görünürlüğe ihtiyaç duydukları anlamına gelir. Ancak bu muhtemelen bireysel kullanıcı düzeyinde değil, toplu olarak gerçekleşecektir.

Direct Agents'ın EVP'si Megan Conahan, "Atfedilebilir dönüşümlere ilişkin daha az görünürlük nedeniyle markalar, platform ilişkilendirmesine gerçek kuzeyleri olarak bakmaktan uzaklaşıyor ve bunun yerine müşteri edinme maliyeti (CAC) ve artımlılık gibi daha bütünsel metriklere odaklanıyor" diyor. Sony ve Walmart gibi müşterilerle yaptığı dijital pazarlama çalışmaları
WMT
. Tüketicilerin ve markaların zamanlarını ve paralarını harcadıkları platformların sayısı giderek arttığı göz önüne alındığında bu karmaşık bir girişim, ancak her doların daha bütünsel performans modellemesine atfedilebileceği beklentisinin ötesine geçmek, uygulanabilirliği ve doğruluğu açısından önemli, diye ekliyor.

Uniqlo'dan Dropbox'a kadar çeşitli müşterilerle çalışmış olan Power Digital'de Stratejiden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Ben Dutter, yaratıcı, sıklık, kitleye nüfuz etme ve süre olarak ilk kez alıcıları - yalnızca atfedilen geliri değil - yönlendirdiği kanıtlanmış dört kaldıraçtan bahsediyor. . Bir marka bu tür artan katkıyı nasıl bulabilir? "Medya karışımı modellemeye (MMM) giriş engeli, bu ölçüm biçimini yaygın ve gerekli kılacak kadar azaldı... MMM, çerezler gibi teknoloji odaklı ölçümü kaybettiğinizde sahip olduğunuz en iyi seçenek." MMM, özellikle dijital ev dışı (DOOH) reklamcılık ve televizyon için kullanışlıdır, çünkü bu dönüşüm hunisinin en üstünde yer alan pazarlamanın izlenmesi zor olabilir. Ancak Dutter, etkileyicilerle veya TikTok üzerinde çalışan ve kullanıcı tıklama verilerine ilişkin ayrıntılı görünürlükten yoksun olabilecek daha küçük bir marka örneği de veriyor: Karar vericiler, o reklamdan ilk seferde ne kadar gelir elde edildiğini görmek için istatistiksel modellemeyi kullanarak daha iyi müşteri edinme maliyetleri ile bu müşterilerin uzun vadeli değeri arasındaki ilişkinin toplu olarak pozitif olmasını sağlamak için bütçe tahsis edin.

Bütçe veya platform değişikliklerinin performans etkilerini tahmin etmek için MMM'nin kullanılması ve en uygun harcama dağılımını elde etmek ve sürdürmek için bu model çıktılarını medya stratejilerine uygulamak üzere makine öğreniminin devreye alınması, Conahan'ın markaların ilgisini çektiğini düşündüğü bir taktik. "Genel olarak, ilişkilendirmeye ve reklam hedeflemeye baktığınızda, her şeyin izlenebilir ve atfedilebilir olduğu hiper hedefli yaklaşımdan uzaklaşıyoruz. Markalar artık Meta içinde daha önce tanımlanan ilişkilendirme penceresinde dönüşüm sağlayan bir nişi hedeflemeyi bekleyemez” diyor. Conahan, geçmişte belirli medyalar farkındalık, dönüşüm ve ilişkilendirme sağlamış olsa da, markaların artık bunu beklememesi gerektiğini ve ihtiyaç duydukları her şeyi elde etmek için başka yerlere bakmaları gerektiğini açıklamaya devam ediyor.

Platform bazında, gizlilik mevzuatındaki ve Apple'ın
AAPL
kendi gizlilik politikaları, sonuçları ölçmeleri gerektiğinde dijital pazarlamacılar arasında MMM'ye geçişi hızlandırmaya yardımcı oldu. MMM'nin değerinin bir kısmı, ticari promosyonlar ve perakende satış anlaşmaları dahil olmak üzere dijitalin ötesine geçerek tüm ücretli medyalara yayılma yeteneğidir. Ancak hem Google
GOOG
ve Meta, MMM yeteneklerini artırdıysa, markalar, sonuçları optimize etme çabasıyla harici medya harcama verilerinin tamamını bu platformlarla paylaşmak istemeyebilir.

Bağlı kuruluş ağları da, bağlı kuruluş pazarlama kampanyalarının performansına ilişkin daha iyi içgörüler sunmak için gerçek zamanlı izleme ve analitik dahil olmak üzere izleme ve raporlama yeteneklerini geliştirdi. Intellek Pazarlama Müdürü Ricci Massero, bunun markaların gerçek zamanlı ayarlamalar yapmasına olanak tanıdığını ve cihazlar arası izleme ve çerezsiz izleme gibi yeni teknolojilerin izleme doğruluğunu artırırken dolandırıcılık faaliyeti vakalarını azalttığını söylüyor.

Genel olarak, Dollar Tree ile çalışan bir medya planlama ve satın alma ajansı olan NOVUS'un Dijital Başkan Yardımcısı Paul DeJarnatt
LTRD
ve LIDL, üçüncü taraf (3P) tanımlama bilgilerinin değer kaybetmesi ve birinci taraf (3P) müşteri verilerine dayalı olarak 1P benzer hedefleme gerçekleştirmenin daha zor hale gelmesi nedeniyle hedef kitle içgörülerinin ve anlayışının hedeflemeyi ve teknolojiyi geride bırakacağına inanıyor. Medya satın alma sistemlerinin, pazarlamacıların hedefleme ve kişiselleştirmeyi yönlendirmek için verilerden yararlanmasını sağlamak üzere oluşturulduğunu kabul etmekle birlikte, yalnızca verileri kullanmanın artık verimli olmadığını ve reklam stratejisi oluşturmak için nitel müşteri içgörülerini analiz etmenin ve bunlara değer vermenin çok önemli olduğunu tavsiye ediyor. DeJarnatt ayrıca, kitle bulmanın yeni yolunun çeşitli şirketlerin cihaz ve izleyici grafiklerinden geçeceğini savunuyor; bu, yayıncılık şirketlerinin, daha sonra reklamverenlerin 1P verileriyle eşleştirilebilecek gizlilikle uyumlu, tanımlama bilgilerine bağımlı olmayan veriler oluşturmak için yarışmasının bir nedenidir. bu 3P ölçeğini ve görünüm yeteneğini küresel ve yerel olarak çoğaltmak için - ancak tüketicinin verilerinin kullanımına izin verdiği bir şekilde.

tahminMeta'nın 7 Saatlik Pazarlama Karması Modelleme Zirvelerini İzlerken Ne Öğrendim?
Google ile düşününPazarlama karması modellemenizi modernleştirme – Think with Google