Analizler, yaşadığımız deneyimin nasıl olduğunu anlamanıza destek olmaktadır. İlişkilendirme ise pazarlama fonksiyonumuza yönelik bilgiler doğurur ve bunu stratejik planlama içine alabiliriz.
Cihazlar arası kampanyalar ve satın alma yollarının yanı sıra birden fazla dijital ve çevrim dışı pazarlama kanalını kullanan markalar söz konusu olduğunda mesele birini diğerine tercih etmek değil, ikisinden bir arada yararlanmak olacaktır. Dijital pazarlama etkisini nasıl artırırım sorusunun bir yanıtıda bu olsa gerek.
Veri fark yaratan bir faktördür. Ancak, ilk bakışta sadece düz bir yazı gibidir. Veriler, yalnızca kararları desteklemek amacıyla değil, eylemleri yönlendirmek için kullanıldığında daha da etkili olur.
Biz Dijital Pazarlamacılar ise, verilere dayalı olarak işlem yapabilmek için onları toplar ve analiz ederiz. Çünkü nihai olarak verilerin önemi, müşterilerimizin markamızla nasıl etkileşime girdiğini ortaya koymaktadır, sizce de çok önemli bir konu değil mi ?
Çoğunlukla dijital pazarlamacılar stratejik pazarlama ölçümünün yalnızca müşteri analizi teknolojisini (kitlenizin web mülklerinizle nasıl etkileşime girdiğini veya girmediğini ölçmenize yardımcı olabilecek teknoloji) uygulamakla ilgili olduğunu düşünmektedir, fakat analizler yetersiz olabilir. Verilerinizden gerçekten en iyi şekilde faydalanabilmek adına, elde ettiğimiz analiz bilgilerini güvenilir ilişkilendirme metodları ile merge etmemiz gerekir.
Müşteri analizlerimizde, web siteleri, mobil uygulamalar ve müşterilerin etkileşime girdiği diğer alanlar örneğin çağrı merkezleri vb. genelinde müşterilerimizin yaşadığı deneyime ilişkin genel hatlarıyla akış durumu yansıtmaktadır. Eriştiğimiz bu bilgiler ile hedefleme, dijital pazarlama ve ürün ile ilgili kararları desteklemek için aktif hale getirilir.
Dikkat bu datalar kritik öneme sahip olsa da, müşteri analizi tek başına sürecin tamamını değildir. Aslında hedef pazarlarına erişmek için bir veya iki kanaldan fazlasını kullananmak, müşteri yolculuğunun tamamında ve pazarlama fonksiyonunda birçok temas noktası hakkındaki can alıcı ayrıntıları gözden kaçırabilir. Veriye dayalı ilişkilendirme yapılırsa, müşteri nihayetinde markanın web sitesini ziyaret edip etmemesinden bağımsız olarak istenen bir sonuca yol açan tüm vuruş noktalarını gözlemler ve bu nüanslara bir öngörü yapabilir.
İlişkilendirmenin analizle ilişkisini bal ile kaymak gibidir. Evet, her biri kendi başına çok lezzetlidir. Ancak birçok kişiye göre ikisi bir arada daha da tadından yenmez olur.
Bir diğer yanlış kanı, bu türden ölçüm işlevlerinden birini kullanmanın diğerini boşa çıkardığı düşüncesidir. Bunun doğru olmadığını bilmelisiniz. İlişkilendirmenin analizle ilişkisini bal ile kaymak gibidir demiştik, evet her biri kendi başına da çok lezzetlidir, ancak birçok kişiye göre ikisi bir arada mükemmeldir. Hem analiz hem de ilişkilendirme yöntemlerini kullanarak, birleştirilmiş temel performans göstergelerini (TPG) içeren bütünsel bir ölçüm planı oluşturama şansına sahibiz öyleyse neden sizler içinde kullanmayalım ?
Bu şekilde plan yapabilirseniz, dijital pazarlama harcamalarınızı, kitlenize ulaşabilecek, kitlenizi etkileyebilecek, motive edebilecek, onu etkileşime girebileceği ve dönüşüm sağlayabileceği yerlere yönlendirebilecek; tüm bunları en iyi düzeyde yapacak şekilde yönetebilirsiniz.
Burada, ikisini birden stratejik bir şekilde kullanmanın, nasıl daha iyi bir ölçüm sonucunu verebileceğini göstereceğiz.
Daha İyi bir Ölçüm Nasıl Sonuç Verir?
Bir şirketin hem analizi hem de ilişkilendirmeyi birlikte neden ve nasıl kullanması gerektiğini daha iyi anlamak için aşağıdaki varsayımsal senaryoyu ele alalım:
Bayan Özgül, bir perakende ayakkabı işletmesinde pazarlama departmanı başkan yardımcısıdır. Şirketin adı ABC olsun. ABC hem web sitesinden çevrim içi olarak hem de gerçek mekanda faaliyet gösteren mağazalarından ayakkabı satışı yapmaktadır. ABC'nin pazarlama kampanyaları çeşitli medya kanalları ve cihazlar üzerinden yürütülmektedir. ABC'nin bu yılki hedefi, Türkiye'de 18-24 yaş aralığındaki çalışan kadınlara daha fazla ayakkabı satmaktır. ABC'nin hedef müşterilerini "çalışan genç kadınlar" şeklinde adlandırabiliriz.
Bu çalışan genç kadınlara daha fazla ayakkabının nasıl satılacağını belirlemek Bayan Özgül'ün işidir. Aslında ilk olarak, bu tüketici grubunun ABC'nin web sitesine nasıl ulaştığını ve siteye ulaştıktan sonra neler yaptıklarını anlaması gerekmektedir. Belirli bir sorgunun (ör. "ilkbahar için güzel topuklu ayakkabılar") ardından ücretli Arama Ağı reklamlarını mı tıklıyorlar? Web sitesinin hangi bölümlerini ziyaret ediyorlar? Sezonluk ürünleri (ör. kışın botlar, yazın terlikler) aramak için çok zaman harcıyorlar mı? Sitedeki aylık trend yayınlarını takip ediyorlar mı? Analiz, Bayan Özgül'e tüm bu soruların yanıtlarını verebilir. Ardından, Bayan Özgül elde ettiği bu bilgileri, hedeflediği müşterilerin şirketin web sitesindeki deneyimlerini optimize etmek ve bu müşterilerin siteye girişlerini daha kolay hale getirmek için kullanabilir. Peki sonuç nedir? Çalışan genç kadınlar, tam olarak aradıkları ürünü tam ihtiyaç duydukları sırada bulabiliyorlar. Bunun karşılığında ABC siteyi ziyaret etmeyi sürdürecek mutlu ve sadık müşterilere sahip oluyor.
Şimdi de, bu çalışan genç kadınlardan bazılarının ABC'nin web sitesini bir süredir (veya hiç) ziyaret etmediğini ve Bayan Özgül'ün söz konusu kadınlardan daha fazlasını siteyi ziyaret etmeye teşvik etmenin bir yolunu bulmak istediğini varsayalım. Bu durumda, Bayan Özgül bu kadınların toplam medya yolculukları hakkında daha fazla bilgiye ihtiyaç duyar. Hangi medya kanallarıyla etkileşime giriyorlar? Ürünleri İnternet'ten mi yoksa mağazadan mı satın alıyorlar? Ayakkabı alışverişi yaparken hangi cihazları kullanıyorlar? Bayan Özgül, ABC'nin pazarlama karmasını (dijital görüntülü reklamlar, ücretli ve organik Arama Ağı reklamları, sosyal medya, TV reklamları ve basılı reklamlar) ve çeşitli temas noktalarının tamamını (bu kanallarla gerçekleşmiş olabilecek her türlü etkileşimi) incelemekle işe başlıyor. İlişkilendirme Bayan Özgül'ün tüm pazarlama kanalları genelindeki davranış kalıplarını ve trendleri saptamasına yardımcı oluyor (ör. potansiyel bir alıcı, belirli bir TV kanalında bir reklamı gördükten sonra yaptığı arama sonucunda ABC'nin web sitesine ulaşıyor). Dahası, Bayan Özgül sosyal medyanın ABC'nin e-posta kampanyaları üzerinde olumlu bir etki yarattığını ve satışları artırdığını görebiliyor. Ayrıca yapılan analiz, müşterilerin bazen, ürünleri İnternet'te araştırdıktan sonra nihai olarak alışverişlerini ABC'nin yerel mağazasında yaptığını da gösteriyor. Bu da Bayan Özgül'ü pazarlama bütçesini elde ettiği bilgilere göre, her kanalı kullanan müşterilerine gerektiği gibi ulaşacak şekilde ayarlamaya yöneltiyor. Böylece, ABC daha da mutlu müşterilere sahip oluyor.
İlişkilendirme ile ilgili ihtiyaçlarınızı belirleme
Artık analiz ile ilişkilendirmenin birbirlerini nasıl tamamladığını öğrendiğinize göre, müşteri analizinin bir biçimini zaten kullandığınızı ve mevcut ölçüm stratejinizi nasıl destekleyebileceğinizi araştırdığınızı varsayalım. Daha kapsamlı bir ilişkilendirme ölçümünü uygulamadan önce aşağıdaki dört önemli soruyu kendinize yöneltin:
1. Pazarlama temas noktalarımın tamamını görüyor muyum? Mevcut ölçüm stratejinizin bazı temel ilişkilendirme işlevlerini (ör. tüketiciyi web sitenize yönlendiren dönüşüm hunisinin sonundaki olayları izleme ve bu temas noktalarına dönüşüm kredisi verme) sağlayabileceği doğru olsa da, kuruluşunuz için daha kapsamlı bir ilişkilendirme işlevi gerekebilir. Bu gerçekten de verilerinizin karmaşıklık düzeyine bağlıdır. İlişkilendirme çözümünüz kaç tane veri kaynağını destekleyebiliyor? Dijital pazarlama karmanız (4P) basitse (yalnızca birkaç kanal) ve verilerinizi içe aktarmak veya yorumlamakla ilgili herhangi bir zorluk yaşamıyorsanız, analiz yeterli olabilir. Ancak, çok sayıda pazarlama kanalıyla, medya platformu ve çevrimdışı kanalla (ör. radyo ve TV) çalışıyorsanız, daha fazla ilişkilendirme özelliğinden yararlanmayı düşünebilirsiniz.
2. İlişkilendirmenin sağlayacağı ek değer nedir? Belirli alanlara özel ilişkilendirme işlevleri, etki yaratmaya yardımcı olabilecek sağlam, istatistiksel olarak güvenilir bilgiler edinmenize yardımcı olabilir. Örneğin, veriye dayalı ilişkilendirme işletmeniz için hangi tüketici temas noktalarının en fazla etkiye sahip olduğunu ortaya çıkarabilir. Her bir dönüşüm yolunu karşılaştırırken, süreçteki temas noktalarının sayısı, karşılaşma sırası ve kullanılan reklam öğeleri gibi faktörlerin tümü sonuçlar üzerinde etkilidir.
3. Ekibim ilişkilendirme işlevi seçip uygulamak ve ardından elde ettiği bilgileri yorumlayıp bu bilgilere dayalı olarak işlem yapmak için gerekli uzmanlığa sahip mi? Ticari değer elde etmenize yardımcı olacak bilgileri ortaya çıkarmak için ilişkilendirmeye güveniyorsanız, ekibiniz mutlaka ilişkilendirmenin ihtiyaç duyduğu eğitime ve desteğe sahip olmalıdır. Bu uzmanlık, kuruluşunuz bünyesinde var olabilir veya bu konuda bir üçüncü taraf hizmet sağlayıcıdan yararlanabilirsiniz. Doğru kaynak, doğru soruları sorabilecek ve uygulama, entegrasyon, metodoloji, tür, teknoloji, destek ve diğer konularda gerekli yanıtları verebilecektir.
4. İki farklı çözüme para yatırarak, iki kat yatırım yapmış olmaz mıyım? Tek bir ürün, raporlamanın yeterli olması koşuluyla hem analiz hem de ilişkilendirme konusundaki ihtiyaçlarınızı karşılayabilir. Ancak, karmaşık bir pazarlama ekosistemine sahip büyük bir reklamverenseniz, derinlemesine analize ve ilişkilendirmeye yatırım yapmak muhtemelen en iyi sonuçları verir.
Günümüzün pazarlamacıları birçok zorlukla karşı karşıyadır. Öte yandan bu zorluklarla başa çıkmak üzere çabalarınızı optimize etmenize yardımcı olacak yöntemler fazlasıyla mevcuttur. Önemli olan müşteri yolculuğuyla ve markanız için müşterilerinizle bağlantı kurmanıza olanak veren birçok önemli an ve fırsatla ilgili bir kavrayışla yola çıkmaktır. Daha da önemlisi, stratejik ölçüm analiz ile ilişkilendirme arasında bir seçim yapmak değildir. Stratejik ölçüm her ikisini birden kullanmanın gücünün ve hangi ölçüde kullanmanız gerektiğinin farkında olmaktır.
