Pazarlama analizi nedir? İpuçları ve araçlar

Pazarlama analitiği, kampanyanın dönüşümlere nasıl katkıda bulunduğu, tüketici davranışı, bölgesel tercihler, yaratıcı tercihler ve daha fazlası gibi şeyler arasındaki kalıpları ayırt etmek için pazarlama kampanyaları aracılığıyla elde edilen verilerin incelenmesidir. Bir uygulama olarak pazarlama analitiğinin amacı, başarılı bir şekilde yapılanlara dayalı olarak gelecekteki kampanyaları iyileştirmek için bu kalıpları ve sonuçları kullanmaktır.

Pazarlama analitiği, satıcılara ve tüketicilere fayda sağlar. Bu analiz, pazarlamacıların dönüşümleri, marka bilinirliğini veya her ikisini artırmada neyin işe yaradığını anlayarak pazarlama yatırımlarında daha yüksek bir yatırım getirisi elde etmelerini sağlar. Analytics ayrıca, tüketicilerin can sıkıcı olma eğiliminde olan kitle iletişimlerinden ziyade, belirli ihtiyaç ve ilgi alanlarına yanıt veren daha hedefli ve kişiselleştirilmiş reklamlar görmelerini sağlar.

Pazarlama verileri, ölçülen KPI’lara bağlı olarak çeşitli yöntemler ve modeller kullanılarak analiz edilebilir. Örneğin marka bilinirliği analizi, dönüşüm analizinden farklı veri ve modellere dayanır. Bazı yaygın analiz modelleri ve teknikleri şunları içerir:

• Medya Karması Modelleri (MMM): Uzun bir süre boyunca toplanan verileri analiz eden ilişkilendirme modelleri.
• Multi-Touch Attribution (MTA): Alıcının yolculuğu boyunca kişi düzeyinde veriler sağlayan Attribution modelleri.
• Tekdüzen Pazarlama Ölçümü (UMM): MMM ve MTA dahil olmak üzere çeşitli standart modelleri genel katılım ölçümlerine entegre eden bir ölçüm şekli.

Pazarlama analitiğinin önemi

Modern pazarlama ortamında, doğru analitik her zamankinden daha önemli. Tüketiciler, hangi marka medyayla ilgileneceklerini ve hangi medyayı görmezden geleceklerini seçerken çok seçici hale geldiler. Markalar, ideal alışverişçinin dikkatini çekmek istiyorsa, daha geniş demografik ilişkiler yerine bireysel ilgi alanlarına dayalı kişiselleştirilmiş, hedefli reklamlar oluşturmak için analitiklere güvenmeleri gerekir. Bu, pazarlama ekiplerinin tüketicileri satış hunisinden aşağıya çekmek için doğru reklamı doğru zamanda, doğru kanalda sunmasına olanak sağlayacaktır.

Kuruluşlar pazarlama analitiğini nasıl kullanır?

Pazarlama analitiği verileri, işletmenizin ürün ve marka güncellemeleri ve daha fazlası dahil olmak üzere konularda kararlar almasına yardımcı olabilir. Parçalanmayı önlemek için birden çok kaynaktan (çevrimiçi ve çevrimdışı) veri almak önemlidir. Bu verilerle ekibiniz aşağıdakiler hakkında fikir edinebilir:

Ürün zekası

Ürün zekası, markanın ürünlerini ve bu ürünlerin pazarda nasıl karşılaştırıldığını araştırmayı içerir. Tipik olarak, kuruluşlar tüketicilerle konuşarak, hedef kitleleri araştırarak veya onları anketlere dahil ederek, ürünlerinin değiş tokuşlarını ve rekabet avantajlarını daha iyi anlayabilirler. Bu noktadan sonra ekipler, ürünleri benzersiz tüketici ilgi alanları ve dönüşümleri artırmaya yardımcı olan sorunlarla daha iyi hizalayabilir.

Müşteri eğilimleri ve tercihleri.

Analytics, müşterileriniz hakkında çok şey söyleyebilir. Hangi mesajlar/kreasyonlar onlarla rezonansa giriyor? Hangi ürünleri satın alıyorlar ve geçmişte hangi ürünleri araştırdılar? Hangi reklamlar dönüşüm sağlar ve hangileri yoksayılır?

Ürün geliştirme trendleri

Analytics, tüketicilerin istediği ürün özellikleri türleri hakkında da bilgi sağlayabilir. Pazarlama ekipleri, gelecekteki yinelemeler için bu bilgileri ürün geliştirmeye iletebilir.

Müşteri desteği

Analiz ayrıca alıcının yolculuğunun basitleştirilebilecek veya iyileştirilebilecek alanlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Müşterileriniz nerede mücadele ediyor? Ürününüzü basitleştirmenin veya ödeme sürecini kolaylaştırmanın yolları var mı?

Müşteri desteği

Analiz ayrıca alıcının yolculuğunun basitleştirilebilecek veya iyileştirilebilecek alanlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Müşterileriniz nerede mücadele ediyor? Ürününüzü basitleştirmenin veya ödeme sürecini kolaylaştırmanın yolları var mı?

Mesajlaşma ve medya

Veri analizi, pazarlamacıların belirli tüketicilere mesaj göstermeyi seçtikleri yerleri belirleyebilir. Bu, çok sayıda kanal nedeniyle özellikle önemli hale geldi. Basılı, televizyon ve yayın gibi geleneksel pazarlama kanallarına ek olarak, pazarlamacılar tüketicilerin hangi dijital ve sosyal medya kanallarını tercih ettiğini de anlamalıdır. Analytics şu temel soruları yanıtlar: Hangi medyayı satın almalısınız? Ne daha fazla satış sağlar? Kitlenizde hangi mesaj yankılanıyor?

yeterlik

Pazarlama çabalarınız rakiplerinizinkiyle nasıl kıyaslanıyor? Eğer bir boşluk olsaydı, bu boşluğu nasıl kapatırdın? Rakiplerinizin, kaçırmış olabileceğiniz, yararlandığı fırsatlar var mı?

Gelecekteki sonuçları tahmin edin

Bir kampanyanın neden başarılı olduğuna dair derin bir anlayışa sahipseniz, bu bilgiyi yatırım getirinizi artırmak için gelecekteki kampanyalara uygulayabileceksiniz.

Veri Analizi Zorlukları

Pazarlama analitiği başarılı kampanyalar için gerekli olsa da, analiz süreci, pazarlamacıların artık üretebileceği çok büyük miktarda veri nedeniyle önemli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bu, pazarlamacıların eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için verileri sindirilebilir bir biçimde düzenlemenin en iyi yolunu belirlemeleri gerektiği anlamına gelir.

Bugün karşılaştığımız en büyük pazarlama analizi zorluklarından bazıları şunlardır:

• Veri Miktarı – Dijital çağda ortaya çıkan büyük veriler, pazarlama ekiplerinin her tüketici tıklamasını, izlenimini ve görüntülemesini kaydetmesine izin verdi. Ancak, kampanya içinde iyileştirmelere izin veren içgörüler elde etmek için organize edilip analiz edilemiyorsa, bu veri miktarı önemsizdir. Bu, pazarlamacıların, anlamını değerlendirmek için verileri en iyi nasıl organize edecekleri konusunda mücadele etmesine neden oldu. Aslında araştırmalar, deneyimli veri bilimcilerinin zamanlarının çoğunu verileri analiz etmek yerine verileri tartışmak ve biçimlendirmek için harcadıklarını gösteriyor.
• Veri kalitesi: Kuruluşların incelemesi gereken büyük miktarda bilgi ile ilgili bir sorun olmakla kalmaz, aynı zamanda bu veriler genellikle güvenilmez olarak görülür. Forrester’a göre, ankete katılanların medya bütçelerinin yüzde 21’i düşük veri kalitesi nedeniyle boşa gitti. Bu, her 5 dolardan 1 doların etkin bir şekilde kullanılmadığı anlamına gelir. Bir yıl boyunca, bu dolarlar birikebilir ve orta ölçekli şirketler ve işletme düzeyinde 1,2 milyon dolar ve 16.5 milyon dolar bütçe kaybıyla sonuçlanabilir. Kuruluşların, çalışanların doğru kararları vermek için doğru bilgilerden yararlanabilmeleri için veri kalitesini korumaya yönelik bir sürece ihtiyacı vardır.
• Eksik Veri Bilimcileri – Şirketler doğru verilere erişebilseler bile, pek çoğu doğru kişilere erişemez. Aslında, CMO’lar tarafından yapılan bir ankete göre, şirketlerin sadece %1.9’u pazarlama analizlerinden en iyi şekilde yararlanmak için doğru insanlara sahip olduklarına inanıyor.
• Referans Modelleri Seçme Modeli Belirleme Doğru istatistikleri elde etmek zor olabilir. Örneğin, çok dokunuşlu ilişkilendirme modelleri ve medya karışımı çok farklı bakış açıları sunar: sırasıyla bireysel düzeyde kampanya ve tüketici verilerine odaklanan toplu veriler. Pazarlamacıların seçtikleri şablonlar, aldıkları fikir türlerini belirleyecektir. Birçok kanaldaki korelasyon analizi, doğru modeli seçme zamanı geldiğinde kafa karışıklığına neden olabilir.
• Bağlantılı Veriler – Aynı doğrultuda, pazarlamacılar birçok farklı kaynaktan veri topladıklarından, karşılaştırılabilir olacak şekilde normalleştirmenin bir yolunu bulmaları gerekir. Genellikle farklı kriterlere göre ölçüldükleri için çevrimiçi ve çevrimdışı yayınları karşılaştırmak özellikle zordur. Bu, standartlaştırılmış pazarlama ölçümü ve pazarlama analitiği platformlarının farklı kaynaklardan gelen verileri koordine ederek gerçek değeri gösterdiği yerdir.

Kullanılmış bir pazarlama analiz yazılımı nedir?

Pazarlama analitiği yazılımı, değerli verileri hızla toplayarak, düzenleyerek ve ilişkilendirerek bu zorluklarla mücadele eder ve pazarlamacıların kampanya iyileştirmelerini gerçek zamanlı olarak yapmasına olanak tanır.

Modern pazarlama platformları, büyük miktarda verinin saklanma ve işlenme hızı açısından değerlidir. Büyük miktarda veriye erişmenin en büyük dezavantajı, pazarlamacıların gerçek zamanlı iyileştirmeler yapmak için verileri tam zamanında analiz edememeleridir. Bu, pazarlamacıların kampanya sona ermeden önce reklam tasarımını veya yerleşimini gerektiği gibi ayarlamasına ve potansiyel yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmasına olanak tanıyan gelişmiş analiz platformlarının işlem gücünün devreye girdiği yerdir. .

Buna ek olarak, artık birçok platform, analizleri basitleştirerek kanallar ve kampanyalar arasında verileri normalleştirmek ve toplamak için standartlaştırılmış pazarlama ölçümünden yararlanıyor.

Son olarak, gelişmiş analiz platformları, marka değerine ve belirli kitle segmentlerinin reklam öğeleriyle nasıl etkileşime girdiğine ilişkin içgörüler sağlamak için tüketici etkileşimlerini ölçmenin ötesine geçer. Bu, pazarlamacıların marka oluşturma için yatırım getirisini ve marka deneyimlerini nasıl daha fazla kişiselleştireceklerini daha iyi belirlemesine yardımcı olur.

Pazarlama Analitiği Yazılımı: Özellikler ve Yetenekler

Bir pazarlama ölçümü çözümünü uygularken, pazarlama analizi yazılımınızın şu temel özelliklerini ve yeteneklerini göz önünde bulundurun:

• Gerçek zamanlı olarak analiz ve bilgi
• Marka ölçeklendirme yetenekleri
• Kişi düzeyinde doğru veriler
• Çevrimiçi ve çevrimdışı referans metriklerini bağlayabilme
• Bağlamsal müşteri ve pazar bilgileri
• Yıllık medya planı önerileri

Pazarlama Analitiği Yöneticilerinin İhtiyaç Duyduğu Beceriler

Pazarlama ekipleri, daha ilgi çekici ve kârlı kampanyalara yol açan yüksek kaliteli analizler yürütmeye çalışırken, aşağıdaki özelliklere sahip analitik yöneticilerini işe almaya odaklanmaları gerekir:

• Kaliteli analitik gerçekleştirme – Her şeyden önce, analitik yöneticisi, satın alma kalıpları ve hedef kitle içindeki katılım eğilimleri dahil olmak üzere, içgörüleri farklılaştırmak için büyük veri kümelerini değerlendirme deneyimine sahip olmalıdır.
• İyileştirme için önerilerde bulunun – Verilerden içgörüler edindikten sonra, eğilimlere dayalı olarak düşük performans gösteren kampanyaları iyileştirmek için öneriler oluşturabilmek kritik önem taşır. Örneğin veriler, bir tüketicinin marka içeriğiyle yalnızca geceleri etkileşime girdiğini gösterebilir ve bu, reklamları tüketicinin sabah yerine eve giderken gösterme stratejisinde bir değişiklik olduğunu bildirebilir.
• Tüketici ve MarTech Trendlerini Anlama Analitik yöneticileri ayrıca tüketici ve MarTech trendlerinin zirvesinde kalmalıdır. Tüketicilerin bütünsel, çok kanallı bir deneyime yönelik taleplerini ve alışveriş yapanların sanal ve artırılmış gerçeklikle nasıl etkileşime girdiğini anlamak, iyileştirme fırsatları için sonraki adımların belirlenmesinde kesinlikle bir rol oynayacaktır.
• Analitik Araçlarla Çalışma Daha sonra, Analitik Yöneticilerinin işbirliği yapması ve farklı otomasyon araçları ve analitik platformları hakkında bilgi sahibi olması gerekir, çünkü bu araçların tüketici etkileşiminden müşteri içgörülerine kadar geçen süreyi azaltmada oynadığı hayati rol göz önünde bulundurulur. tüketici.
• Paydaşlarla işbirliği yapın – Sonuç olarak, analitik ekip üyelerinin, paydaşlara ilgi çekici bir hikaye anlatmak ve satış veya ürün geliştirme gibi diğer departmanların bunu nasıl kullanabileceğini açıklamak için birlikte çalıştıkları verileri kullanabilmesi gerekir. Bu sonuçlar katılımı artırmaktadır. ve transferler.

Pazarlama analizi sürecine nasıl başlanır?

Analitik yeteneklerinizi geliştirmek istiyorsanız, programınızın başlangıcında atmanız gereken dört adım şunlardır:

Neyi ölçmek istediğinizi anlayın

Bir pazarlama kampanyasının ölçebileceğiniz birçok yönü vardır: dönüşüm oranları, olası satışlar ve marka bilinirliği bunlardan birkaçıdır. Verilerinizi analiz etmeye başladığınızda, çözmeye çalıştığınız sorunu veya toplamaya çalıştığınız fikri anlayın.

Bir standart oluşturun

Başarılı bir kampanya nasıl görünür? Bu, pazarlamacıların topladığı veri ve ölçüm türlerini belirleyecektir. Örneğin, amaç marka bilinirliğini artırmaksa, başarı kriteri, tıklamak veya çevrimiçi görünmek yerine müşterinin gösterge tablosunda görünen marka sadakati yüzdesini artırmak olabilir.

Mevcut yeteneklerinizi değerlendirin

Şirketiniz bugün ne yapıyor? Zayıf yönleriniz nelerdir Çevrimdışı kampanyaların sonuçlarını değerlendiriyor veya hangi medyanın dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu tespit ediyor olsanız da, bu zayıf yönleri anlamak programınızı güçlendirmenize yardımcı olabilir.

Bir Pazarlama Analitiği Aracı Uygulayın

Tüketiciler daha seçici hale geldikçe ve veri kümeleri büyüdükçe pazarlama analitiği araçları giderek daha önemli hale gelecektir. Pazarlama ölçümü ve optimizasyonu gibi gelişmiş platform. Platform, pazarlamacıların hangi mesajların yankı uyandırdığını ve ne tür medyaların dönüşüm sağladığını belirlemelerine yardımcı olmak için standartlaştırılmış pazarlama ölçümlerini kullanır. Bu, hangi kampanyaların başarılı olup hangilerinin başarısız olduğuna ilişkin bir genel bakış sağlar.