Veri ve İçgörü
Attribution
Pazarlama harcamanızın gerçekte neye yol açtığını tahmin etmenize yardım ediyoruz. Hangi bütçe kararında hangi kanıta güvenebileceğinizi ve bu kanıtın ne kadar belirsiz olduğunu görürsünüz.
Problem
Her reklam platformu satışı kendine yazıyor, toplamları gerçekleşen satıştan fazla çıkıyor.
Her platform yalnızca gördüğü temasları sayar ve kendi kuralıyla kredi dağıtır, bu yüzden tek bir sipariş Google, Meta ve e-posta raporlarında ayrı ayrı görünebilir. GA4'ün data-driven modeli daha geniş bakar, ama yalnızca izleyebildiği yolculukları işler. Reddedilen çerezler, telefon görüşmeleri ve tavsiyeler hesabın dışında kalır.
Attribution bir gerçek değil, varsayımları olan bir modeldir. Satışa kimin dokunduğunu söyler, oysa bütçe kararı daha zor bir soru sorar: bu kanal olmasaydı satış yine olur muydu? Marka araması ve remarketing, satın almaya zaten yakın kişilere ulaştıkları için sık sık olduğundan güçlü görünür.
Bunu yaşıyorsanız
- Platformların bildirdiği dönüşümlerin toplamı gerçek satış sayısını aşıyor.
- Marka araması en iyi ROAS'ı gösteriyor, kısıldığında ne olacağını ise kimse bilmiyor.
- Satış döngünüz platformların lookback penceresinden uzun.
- Telefonda, WhatsApp'ta veya bayide kapanan satışlar kampanyaya bağlanamıyor.
Nasıl çalışıyoruz
Kanıt merdiveni
Yöntemi karara göre seçiyoruz: günlük optimizasyonda platform sinyali, çeyreklik dağılımda marketing mix modeling, en büyük kararlarda kontrollü test.
CRM döngüsünü kapatmak
Kapanan satışları warehouse'a, izin kapsamındaysa platformlara offline dönüşüm olarak gönderiyoruz. Ardından data-driven, last-click ve CRM görünümlerini yan yana koyup ayrıştıkları kanalları buluyoruz.
Artımlılık testleri
Geo experiment, holdout veya platform lift çalışmalarını yazılı hipotez ve durdurma kuralıyla tasarlıyoruz. Küçük bütçeler yalnızca büyük etkileri yakalayabilir; bunu harcamadan önce söyleriz.
MMM ve kalibrasyon
Yeterli geçmiş ve harcama çeşitliliği varsa Meridian veya Robyn gibi açık kaynak araçlarla model kuruyor, test sonuçlarıyla kalibre ediyor, çıktıları güven aralıklarıyla raporluyoruz.
Ne teslim ederiz
- Ölçüm kör noktaları raporu
- Karar tipine göre kanıt merdiveni
- CRM'den offline dönüşüm akışı
- Artımlılık testi tasarımları ve sonuç notları
- Belirsizlik aralıklı bütçe senaryoları
Nasıl ölçeriz
- Artımlı dönüşüm başına maliyet: kanalın zaten olacak satışın üstüne ne eklediğini güven aralığıyla gösterir.
- Platform iddiası ile CRM geliri arasındaki fark: platformların kendini ne kadar fazla kredilendirdiğini izler.
- Testle desteklenen bütçe payı: harcamanın ne kadarının bir modelden fazlasına dayandığını gösterir.
Aday kararı aylara yayılan bir üniversite
Örnek senaryo: Aday kararının aylara yayıldığı bir vakıf üniversitesi düşünelim. Başvurular son tıklamada marka aramasına yazılıyor, oysa aday video kampanyalarını çok önce görmüş olabilir. Video bütçesini kesmeden önce seçili illerde kontrollü bir geo test tasarlar, sonucu CRM'deki kesin kayıtlarla okuruz.
Sık sorulanlar
Doğru attribution modeli hangisi?
Hiçbiri tam olarak doğru sayılmaz. Her model krediyi kendi varsayımlarıyla dağıtır. Modelleri farklı açılar olarak kullanır, ayrıştıkları yerde önemli olanları testle çözeriz.
MMM için neye ihtiyaç var?
Genellikle birkaç yıla yayılan haftalık harcama ve satış verisi, ayrıca kanallar arasında gerçek harcama değişimi gerekir. Bütçe sabit veya küçükse basit testler daha iyi sonuç verir.
Çerez izni ve KVKK ölçümü nasıl etkiliyor?
İzin vermeyen kişi izlenemez, bu yüzden kullanıcı bazlı attribution hep eksik kalır. Geo testler ve MMM toplu veriyle çalıştığı için bireysel izlemeye dayanmaz, kendi belirsizliklerini ise taşır.
Birlikte çalışmadan önce, birlikte düşünelim.
Görüşme talepleri kurucu tarafından yanıtlanır.