Pazarlama İlişkisi: Çevrimiçi Kampanyalarınızı Yoğunlaştırma

Zamanı 60 yıl geriye alalım, Reklam Efektleri Hiyerarşisi ilk ortaya çıktığında – o zaman pazarlama etkinliği üzerinde büyük bir etki yaptı ve şimdi de geçerli.

Etkiler Hiyerarşisi, tüketicilerin satın alma kararına yol açan bir dizi bilişsel ve duygusal aşamadan geçtiği varsayımı (şimdi on yıllar boyunca kanıtlanmıştır) üzerine kurulmuştur. Bu aşamalar arasında, tüm marka değerinizin özünü ortaya koyan marka hatırlama ve tanıma geliştirilir. Bu modelin içinde satışlarınız yatıyor.

Kaynak: Ervin ve Smith

Bu bilgi grafiğini daha fazla açıklamak için, reklam ve pazarlama iletişiminizin, tüm süreç boyunca tüketici yanıtını yönlendiren harici bir teşvik işlevi gördüğünü vurgulayalım. Dolayısıyla, tüketicileri bulmak, çekmek ve dönüştürmek istiyorsanız, büyük ya da küçük, verdiğiniz her pazarlama kararında bu üç aşamayı göz önünde bulundurmalısınız.

Şimdi sormalıyız - dijital çağımız bu Etki Hiyerarşisini anlama ve besleme yeteneğimizi basitleştiriyor mu yoksa karmaşıklaştırıyor mu?

Giderek artan sayıda ekran ve kanalda çok sayıda farklı temas noktası aracılığıyla hedef kitlemize ulaştığımızdan, bir stratejiyi takip etmek artık markanızı bir bütün olarak etkileyen kararların bir birleşimidir. Pazarlama atıfının devreye girdiği yer burasıdır.

Pazarlama atfı nedir?

Dijital uzmanların onlara söylediği gibi, şirketler her olası çevrimiçi pazarlama çabasına katılmak için tekrar tekrar para harcarlar. Ancak bu, vur-kaç stratejileri gerektirir. Ve bütçeniz ne kadar büyük olursa olsun, buna sahip olamayız.

İşte popüler olmayan görüşümüz: hepsini her seferinde yapmanıza gerek yok. Her pazarlama platformu işiniz için geçerli olmayacak ve her taktik sizin için çalışmayacaktır. Satışlarınız hızla artıyor ve ekranlarda her yerde hazır bulunmayı başarmış olsanız bile , hedef kitlenizin nereden geldiğini anlamanız ve onları neyin ödeme yapan müşterilere dönüştürdüğünü belirlemeniz çok önemlidir.

Pazarlama ilişkilendirmesi, müşterilerin satın alma yolunda markanızla sahip oldukları farklı etkileşim fırsatlarını daha net bir şekilde anlamanıza yardımcı olur, böylece bir dönüşüme katkıda bulunan kanallara ve kampanyalara kredi verebilirsiniz. Bu şekilde paranızı ve dikkatinizi nasıl ve nereye yatıracağınızı daha iyi anlayacaksınız.

Bu basit bir yaklaşım değildir, bu nedenle ilk başta bir deneme yanılma deneyimi ve baştan sona birçok deneme bekleyebilirsiniz!

"Birden fazla cihaz, platform ve kampanyada dikkate alınması gereken çevrimiçi ve çevrimdışı etkileşimlerle, pazarlama ilişkilendirmesi zaman içinde giderek daha zor hale geldi."

Kaynak: Shopify

Kazanmaya devam etmek istiyorsanız, odağınızı çok kanallı pazarlamayı daha iyi anlamaya yönlendirmekten asla vazgeçemezsiniz.

İşte bu yüzden sizi desteklemek için buradayız! Önde gelen bir Shopify Plus İş Ortağı olarak, dijital pazarlamanın inceliklerini ve her çevrimiçi perakende sektöründe nasıl işlediğini anlamak bizim görevimizdir. Bir oturum oluşturmak için bizi arayın ve pazarlama kampanyalarınızı doğru şekilde planlamaya, uygulamaya ve izlemeye başlayalım.

Pazarlama ilişkilendirmesine nasıl yaklaşıyoruz?

Herhangi bir etkili reklam ölçümünün en önemli özelliği organizasyondur. Sonuçların olabildiğince doğru kalması için izleme stratejinizin yapısının açık ve tutarlı olması gerekir. Burada, etkili takip ve ölçüme katkıda bulunan çeşitli pazarlama yöntemlerine ve ilişkilendirme modellerine bakacağız.

izleme pikselleri

İzleme pikseli (veya piksel etiketi), bir kullanıcı web sitenizi ziyaret etmek veya bir e-posta açmak gibi çevrimiçi platformlarınızla etkileşim kurduğunda yüklenen bir HTML kod parçacığıdır. Google Analytics ve Facebook gibi büyük çevrimiçi hizmetler ve platformlar tarafından kullanılırlar. Bir izleme pikselinin grafik boyutu yalnızca 1x1 pikseldir ve normalde arka plan renginde gizlenir, bu nedenle kullanıcılarınızın farkında olmadıkları için kesintiye uğramaz, dikkatlerini dağıtmaz veya kafasını karıştırmaz.

Dönüşüm izlemenizin bir parçası olarak pikseller şunları yapar: kullanıcı verilerini toplar, nicel eylemi kaydeder, yeniden hedefleme reklam platformlarını güçlendirir ve nihayetinde kampanya temel performans göstergelerinin belirlenmesine yardımcı olur.

İzleme pikselleri, aşağıdakiler dahil çeşitli veri kümelerini alır ve analiz eder:

• Mobilde kullanılan işletim sistemi
• Kullanılan web sitesi veya e-posta türü, örneğin mobil veya masaüstünde
• Kullanılan istemci türü, örneğin bir tarayıcı veya posta programı.
• Müşterinin ekran çözünürlüğü
• E-postanın okunduğu veya web sitesinin ziyaret edildiği saat
• Bir oturum sırasında web sitesindeki etkinlikler (birden çok izleme pikseli kullanıldığında)
• İnternet Servis Sağlayıcı ve konum hakkında bilgi veren IP adresi

İzleme pikselleri etkili olsa da, hoş karşılanmayabileceğini unutmamak önemlidir. Kullanıcılar hakkında bilgisi dışında bilgi topladığınız için gizlilik konusunda dikkatli olmanız gerekir. Her zaman GDPR kuralları dahilinde hareket etmeli ve bu tür verileri topluyorsanız bir kullanıcıyı bilgilendirmeli/onay talep etmelisiniz.

UTM etiketleme

Urchin Takip Modülü etiketleme, dijital pazarlamada standartlaştırılmış bir etiketleme sistemidir. Bir URL'nin sonuna metin parçacıkları ekleyerek, trafiği tam kaynağından takip edebilir, belirli bir sayfaya inebilir ve herhangi bir trafik kaynağında yayınlayabilirsiniz.

URL'nize ekleyebileceğiniz ve analiz araçları için gelen trafiği tanımlamaya yardımcı olan 5 standart UTM parametresi vardır, böylece daha iyi gruplanabilir, organize edilebilir ve analiz edilebilirler. Bunlar:

• Kampanya Kaynağı (utm_source)
• Kampanya Aracısı (utm_medium)
• Kampanya Adı (utm_campaign)
• Kampanya Süresi (utm_term)
• Kampanya İçeriği (utm_content)

Bu parametreleri nasıl kullandığınız (veya kaç tanesini kullandığınız) tamamen kampanyanıza ve benzersiz stratejinize bağlıdır, böylece etiketlemenizi uygun gördüğünüz şekilde yapabilirsiniz. Önemli olan, etiketleme ve takibinizde tutarlı kalmak ve bir projede yer alan ekipteki herkesin izleme çabalarınızı net bir şekilde anlamasını sağlamaktır.

Kaynak: HubSpot

Pazarlama ilişkilendirmesi söz konusu olduğunda, UTM etiketleme son derece yararlıdır. Ama yine de mükemmel değil. Bu izleme sürecinden topladığınız veriler hatalı olabilir, çünkü aynı kullanıcı sitenizi birden fazla cihazdan ziyaret ediyor ve yeniden ziyaret ediyorsa, her etkileşim kendi yolculuğunda ayrı bir kullanıcı olarak ilişkilendirilecektir.

Bu nedenle, tek bir kampanyanın veya trafik kaynağının başarılı olduğunu düşünürken, yalnızca bir kişiye bakıyor olabilirsiniz Etkiler Hiyerarşisinin mahkumiyet aşamasından geçen ve bu kişiler ürününüzü yeniden gözden geçirecek ve yeniden analiz edeceklerdir. satın alma kararı vermeden önce.

Neyse ki bu sorunu çözmenin bir yolu var!

Kullanıcı kimlikleri ile cihazlar arasında kullanıcı yolculuklarını gruplayarak, bu cihazlar arasındaki etkileşimlerin yanı sıra her bir müşteri için çevrimiçi ve çevrimdışı temas noktalarını birleştirebilirsiniz. Bu, yalnızca UTM izleme çabalarınızı geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda tüketicilerinizin kendi satın alma yolculukları boyunca çevrimiçi platformlarınızla nasıl etkileşime girdiğine dair size olağanüstü bir fikir verir. Bu tür değerli bilgileri toplu olarak topladığınızda, kampanya stratejilerinden pazarlama fikirlerine, kullanıcı deneyimi kararlarından ürün tasarımına kadar markanızın daha fazla yönünü ince ayar yapmaya ve geliştirmeye başlayabilirsiniz.

Hangi pazarlama ilişkilendirme modelini kullanmalısınız?

Dönüşüm hunisinin neresine en fazla değeri yerleştirmek istediğinizi belirlemek için kullanabileceğiniz altı ana pazarlama ilişkilendirme modeli türü vardır. Doğru ya da yanlış model yoktur. Her satışın anlatacak kendi yolculuğu ve hikayesi vardır, bu nedenle kampanyalara ve temas noktalarına değer atamanın birçok farklı yolu vardır. Her model, farklı kampanyaların ve etkileşimlerin dönüşümler üzerindeki etkisine ilişkin yeni bir görünüm sunar.

Yalnızca pazarlama ilişkilendirmesini uygulamaya başladığınızda, çeşitli kampanyalarda hangi pazarlama ilişkilendirme modelinin geçerli olduğunu daha net bir şekilde anlayacaksınız:

1. İlk temas ilişkilendirme modeli , yolculuktaki ilk temas noktasına %100 kredi verir. Bu ilişkilendirme modeli, kampanyalarınızın marka bilinirliği üzerindeki gücünü belirlemeye çalışırken işe yarar, ancak bir dönüşümün gerçek etkisi hakkında fazla bilgi vermez.

2. Son dokunuş ilişkilendirme modeli , Google Analytics hesabınızdaki varsayılan ilişkilendirme modelidir ve yaygın olarak kullanılır. Bu modelde, bir dönüşümden önceki en son temas noktası en önemli olarak kabul edilir. Bir satışı tetikleyen doğrudan kanala ışık tutar, ancak ne yazık ki pazarlama stratejinizin önceki adımlarına atılan tüm ince ayarlı çabaları göz ardı eder.

3. Doğrusal (çift ağırlıklı) ilişkilendirme modeli , her temas noktasının değerini eşit olarak böler. Bu, kullanıcı kalıplarını ve alıcı eğilimlerini anlamaya başlayabilmeniz için yolculuğun ortasında neler olduğuna dair daha net bir anlayış sağlar. Tam bir yolculuğu birleştirdikleri için, kullanıcıların karşılaştığı her temas noktasına kredi vermek önemlidir, ancak daha az değerli bir etkileşimin çok önemli bir temas noktasının gök gürültüsünü çalmasına izin vermekten kaçınmalısınız.

4. Zamana bağlı azalma ilişkilendirme modeli , dönüşüm zamanına daha yakın olan tıklamalara daha fazla ağırlık verir. Dönüşüme yol açan herhangi bir etkileşimi göz ardı etmez (çünkü hepsi değerlidir), ancak daha çok, bir kullanıcı satın alma kararı vermeye yaklaştıkça etkileşimlerin giderek daha önemli hale geldiğini vurgular.

5. Konuma dayalı ilişkilendirme modeli , ilk dokunuşa %40 ve son dokunuşa %40 kredi atar, ardından %20'yi her orta nokta arasında eşit olarak böler. Giriş temas noktası ve tetik temas noktasının önemli ölçüde etkili olduğunu düşünmek mantıklıdır, ancak orta temas noktaları, giriş ve tetikleyiciyi bir araya getirmenin ağırlığını taşıdıkları için yine de övgüyü hak ediyor.

6. Algoritmik ilişkilendirme modeli (veya özel ilişkilendirme) en gelişmiş modeldir ve son derece doğru kredi sonuçları sunar. İlk beş modelin aksine, özel ilişkilendirme cesur varsayımlara dayanmaz, bunun yerine eksiksiz bir müşteri yolculuğuna verilen değeri iyileştirmek için makine öğrenimi ve geçmiş verileri kullanır. Çok karmaşık olduğundan, etkili bir şekilde yürütmek için bir veri bilimcisinin becerilerine ihtiyacınız olacak.

Bundan sonra ne yapmalısın

Hepimiz daha akıllı stratejiler oluşturmak ve yatırım getirisini artırmak istiyoruz. İşletmeniz büyüyorsa, doğru zamanda doğru tüketicileri hedeflemek en güçlü odak noktalarınızdan biri olacaktır ve pazarlama ilişkilendirmesi başlamanın en iyi yoludur. Bizimle iletişime geçin, her çabanızın sonucunu ve başarısını artıralım!