Markaların en büyük sorunlarından biri, siteye gelen kullanıcıların dönüşüm (satın alma) gerçekleştirmeden önce, aynı ürün için farklı cihazlarda farklı arama terimlerini kullanması sebebiyle, satın alma süreçlerini ölçme ve optimize etmenin zor olması. Bu noktada Google Analytics İlişkilendirme Modelleri yardımımıza koşuyor. 

İlişkilendirme Modelleri veya sıkça kullanılan adıyla  “Attribution Modeling” bir dönüşümden elde ettiğiniz değeri sadece son adıma vermek yerine, önceki adımlara da yayan bir süreçtir. Yani tüketicinin satın alma süreci boyunca tüm davranışlarının ayrı değerler olarak ölçümlenmesini sağlar. Bu sayede tüm satın alma davranışlarını farklı metotlara göre derinlemesine analiz edebilirsiniz.

İlişkilendirme modelleri satın alma sürecinde, temas noktalarına ulaşabilmek için oldukça etkilidir. Buna bağlı olarak tüketicinin dönüşüm öncesinde attığı adımları anlamak pazarlamacılar için satışın kendisi kadar değerlidir. Diyelim ki herhangi bir tüketici bir reklamı tıkladıktan sonra herhangi bir ürün satın almış olsun… O satışın tamamını o reklamla ilişkilendirmek oldukça kolay bir yöntem olacaktır. Peki ya tüketici satın alma davranışına kadar olan süreçte daha karmaşık bir yol izlediyse? Mesela başlangıçta markanın internet sitesine tıkladıysa, bir hafta sonra sosyal medya reklamını tıkladıysa, şirket uygulamasını indirdiyse, sonra organik bir arama listesinden web sitesini ziyaret ettiyse ve mobil uygulamadaki bir kuponu kullanarak mağazada ürünü/hizmeti satın aldıysa… Tarif ettiğimiz bu, markalar açısından dijitalde mutlu sonu olmayan süreç son zamanlarda, sözünü ettiğimiz dönüşüm konusunda oldukça sık rastlanan bir yolculuk.

Benzer şekilde web sitenize gelen tüketiciler de dönüşüm (satın alma) gerçekleştirmeden önce aynı ürünü farklı cihazlardan farklı arama terimleri ile araştırdıkları için satın alma davranışlarını ölçmek ve optimize etmek giderek zorlaşıyor.

Google ilişkilendirme modelleri (Son Tıklama ve İlk Tıklama modelleri hariç) aslında bu karmaşıklığın önüne geçip tüketicilerin nasıl bir çevrimiçi seyahat gerçekleştirerek bizlere temas ettiğini anlamamıza yardımcı olur. Bu modeller, pazarlamacıların tüm temas noktaları genelinde ölçüm yapmasını ve gerçekten önemli olan anları tespit etmesini sağlar.

Peki bu ilişkilendirme modelleri neler?

Son Etkileşim:

Bu modelde, tüketicinin satın alma kararını vermeden önce son temas ettiği mecra, onun satın alma davranışının tek ve %100 sebebi olarak kabul edilir. Bu model en çok kullanılan model olmakla birlikte, sizi tam olarak doğru sonuca ulaştıramayacaktır çünkü dönüşüm (satın alma davranışı) kredisinin tamamını son tıklanan reklama ve karşılık gelen anahtar kelimeye verir. Oysa bu kullanıcılar sitenize ulaşmadan önce, sizi internet üzerinde başka yerlerde ve zamanlarda yaptığınız reklamlar aracılığı ile keşfetmiş olabilir veya Google’da markanızın bir reklamıyla karşılaşmış olabilirler. Son etkileşim modelinde bunları göremezsiniz. Çünkü bu model, işleyişi gereği satın almaya gelene kadarki kanalları es geçerek tüm değeri, son adım olan direkt’e atayacaktır.

İlk Etkileşim:

Bu model tüketicinin yaptığı ilk tıklamayı dönüşüm (satın almanın sebebi) olarak saymakta, %100 değeri ilk tıklamaya vermektedir. Son tıklama ilişkilendirme modelinin tam tersi durumdur. Eğer marka iyi bilinmiyorsa, müşteriyi markayla ilk defa tanıştıran anahtar kelimeleri tespit etmek için kullanılabilir. Bu modeli kullandığınızda dönüşüm kanallarınızı optimize ederken neredeyse elinizde hiçbir veri olmaz. Bir müşterinin markanızı ilk gördüğü yer tabii ki önemlidir ama gerçekçi bir yaklaşımda, müşterinin sizi tanıyabilmesi ve ürünlerinizi araştırmak istemesi için tüm kanallardan ona ulaşmalısınız.

Doğrusal:

Bu modelde tüketicinin temas noktaları eşit oranda değerlendirilir. Örneğin kullancı son adıma gelene kadar 5 kanaldan  geçiyorsa her kanala %20 önem atfedilir. Satın alma kararının verilmesinde bütün reklam tıklamalarının payı olduğunu düşünerek gerçekleşen satış işleminden hepsini sorumlu tutar. 

Zamana Bağlı Azalma:

Bu model, tüketicinin satın alma kararına yakın zamanda gerçekleşen tıklamalarına daha fazla önem verir. Daha açık anlatmak gerekirse, dönüşüme zamansal olarak daha yakın olan trafik kaynağına daha yüksek değerin atandığı, daha uzak olan trafik kaynağına daha düşük değerinin atandığı modeldir. Dönüşümden önceki 7 günlük periyot öncelikli değerlendirilir. Ondan bir önceki 7 günlük dönem ise sonuncunun yarısı değerinde kredilendirilir. Bu şekilde ağırlık hesaplaması yapılarak değer atanır. Son tıklama özelliğini hala kullananlar için iyi bir alternatif olabilir.

Konuma Dayalı:

Bu özelliğe U Şekli Modeli de denir. En çok değer ilk ve son tıklamaya atanır. Bunların arasında kalan başka kanallar varsa onlara da eşit oranda değer atanır. Konuma dayalı modelde, ilk ve son tıklamaların her biri dönüşüm (satın alma kararı) kredisinin %40’lık 2 payını alır. Kalan yani % 20’lık değer aradaki kanallara dağılır. Bu adil bir dağıtım gibi görünse de bazı kullanıcı amaçlarıyla alakalı olmayabilir. Örneğin, “kırmızı parti elbisesi” araştırması, kullanıcının web sitesinde aradığı elbiseyi muhtemelen görmesi nedeniyle satın alma işleminin başlatıcısı olabilir. Ancak bu özellik kullanıldığında, bu anahtar kelime dönüşüm kredisinin yalnızca % 20’sini veya daha azını alacaktır.

Veriye Dayalı:

Bahsettiğim tüm modellerin dışında Google Analytics bizlere kendi modelimizi kurma esnekliğini de sağlıyor. Bu nedenle gerçek bir kural olmayıp, her reklamveren için farklı şekilde çalışıyor.

Örneğin, son etkileşiminizin sizin için önemli olduğunu biliyorsanız bu etkileşime en fazla değeri verebiliyorsunuz. Ya da her temas noktasının dönüşümünü görmek isiyorsanız tüm kanallara eşit oranda değer atayabiliyorsunuz. Bir kanalın dönüşümde izlediği yolu ve bu yolda nerede bulunduğunu da anlayıp, bu konuma göre kanal özelinde farklı pazarlama mesajları da oluşturabiliyorsunuz.

Günümüzde satın alma yolculuğu ne kadar karışık olursa olsun, tüm bu ilişkilendirme modelleri sayesinde, dijital pazarlama faaliyetlerinde kullandığınız her kanalı yönetip etkilerini analiz edebilirsiniz. Hangi modelin işinize yaradığını denemek ve görmek ne kadar zaman alsa da hangi kanalın satın almayı başlattığı ve nerede sonlandığını öğrenecek, dijital kanallarınızın performansını arttırmış olacaksınız.

Bir önceki blog yazımız: http://blog.royandteddy.com/super-bowl-2019un-en-iyileri-markalar-olabilir-mi/