Veriye dayalı pazarlamada yaşanan “kriz” aslında bir “fırsat” mı?

Son dönemde müşteri davranışlarında yaşanan büyük değişim, dijital pazarlamacıların yöntemlerini de dönüştürüyor. Çerezlerin artık yeterli olmadığı bir dönemdeyiz ve tüketicinin farklı cihazlar ya da web tarayıcılarıyla sürdürdüğü yolculuk, müşteri davranışını görme konusunda kopukluklara yol açıyor. Müşteri yolculuğunda bu kadar çok potansiyel boşluk varken pazarlama yatırımlarının etki düzeyi doğru olarak nasıl ölçülebilir? Dönüşüm modelleme tam da bu noktada devreye giriyor.

Dijital reklamcılık, kullanıcılara bulundukları her yerde, doğru zamanda ve doğru mesajlarla ulaşabilme olanağı sağlıyor. Sıra bu reklamların etki düzeyini anlamaya geldiğinde, reklamcılar müşteri yolculuğunun bilinirlikten dönüşüme kadar doğrudan ve eksiksiz bir görünümüne ihtiyaç duyuyor. Ancak, müşteri yolculuğunu ölçmek hiç olmadığı kadar zor bir hale geldi. Kullanıcılar tek bir ürün satın almak için bile birden çok cihaz arasında gidip geliyor. Tek cihaz kullanıldığı durumlarda bile, farklı tarayıcılar farklı satın alma yolları sağlıyor. Bu da müşteri davranışının görünümünde kopukluklara yol açabiliyor.

Bunun yanı sıra, başarılı online ölçümlerde şimdiye kadar en büyük rolü, kullanıcının bir reklamı tıkladıktan sonra neler olduğuna dair yararlı bilgiler kaydeden çerezler oynuyordu. Gizlilikle ilgili yürürlüğe giren düzenlemelerin artması da dijital mecrada veri toplamaya katı kurallar getirdi. Gerek tarayıcılardaki çerez kısıtlamaları gerekse cihazlar arası alışverişteki kör noktalar nedeniyle, müşteri davranışını ölçümleme konusunda eksiklikler yaşanan karmaşık bir dijital ortam oluştu.

Doğru ölçümün anahtarı ne?

Pazarlamacılar daha az veriyle daha çok şey yapmada modellemenin gücünü yıllardır ilk elden tecrübe etti. Modelleme, özellikle dönüşüm verileri için cihazlar arasındaki ve online’dan offline’a geçiş kısmındaki ölçüm boşluğunu kapatacak bir araç olarak kullanıldı.

Dönüşüm modelleme ise bir dönüşüm alt kümesi gözlemlenemediği zaman pazarlama çabalarının etkisini nicel olarak saptamak için makine öğreniminin kullanılmasını ifade ediyor.

Şimdi, online dünyada boşluklar artarken, web sitesi dönüşüm ölçümü için yıllardır sürdürülen bu otomasyon uzmanlığından yararlanılabilir. Dahası, verilerin zenginliği ve erişimi, güvenilir modellemenin vazgeçilmez unsurları olmaya devam ediyor. Bu, platformlar, cihazlar, tarayıcılar ve işletim sistemleri genelinde kapsamlı bir görünümle yüksek kaliteli verilerden yararlanmak anlamına geliyor. Modelleme doğruluğu için doğru ölçüm sağlayıcıyı değerlendirirken ölçek en önemli konu olarak karşımıza çıkıyor.

Güçlü bir online altyapıya sahip olmak ve modelleme için veriye dayalı bir ortam oluşturma, sektörde değişiklik meydana gelmesi durumunda veri kaybını azaltmak açısından önemli. Bunu sağlamanın anahtarı, kampanyalar için gözlemlenebilir verilerin miktarını artırmaya yardımcı olabilecek çözümler uygulamak.

Bir ölçüm evriminin ortasındayız ve global ekosistemdeki değişiklikler pazarlamacıları geleceği düşünmeye ve gizliliğe odaklanmaya zorluyor. Bu durum veriye dayalı pazarlamacılığın gücünü iki katına çıkarmak için bir fırsat olabilir.