Google İlişkilendirme Modellemesi Satış Ortakları için Neden Bir Öncelik Olmalıdır?

Pazarlama çabalarının tek bir platforma odaklanmadığı bir dünyada, ilişkilendirme modellemesini anlamak, gelecekteki pazarlama çabalarında bilinçli kararlar vermek için birden fazla platform ve cihazdaki dönüşümleri izlemenize yardımcı olacaktır. İlişkilendirme modellemeyi çevreleyen teknik jargon sizi bunaltıyorsa, bu makale farklı ilişkilendirme modelleme türlerini anlamanıza, ilişkilendirilen dönüşümler ile ilişkilendirme geliri arasındaki farkı keşfetmenize ve hangi ilişkilendirme modelinin bağlı kuruluşlar için en iyi olduğunu bulmanıza yardımcı olacaktır.

İçerik

1. Her tür Google ilişkilendirme modellemesinin artıları ve eksileri
2. İlk tıklama (ilk dokunuş)
3. Son tıklama (son dokunuş)
4. Doğrusal
5. Konum bazlı (U şeklinde)
6. Zaman bozulması
7. W-Şekilli
8. Tek kanal ve çoklu dokunma: Bağlı kuruluşlar için hangisi daha iyi?
9. Google Analytics'e kıyasla gerçekte çok kanallı ilişkilendirme nedir?
10. İlişkilendirme dönüşümü ile ilişkilendirilen gelir arasındaki fark
11. İlişkilendirme modellemesi bağlı kuruluşlar için neden önemlidir?

Her tür Google ilişkilendirme modellemesinin artıları ve eksileri

İstatistiksel olarak, bir satış yapmak için sekiz temas noktası gerekiyor. Temas noktaları, işletmelerin potansiyel müşterileriyle reklamlar, sosyal medya gönderileri, reklam panoları, e-postalar ve diğer iletişim biçimleri aracılığıyla sahip oldukları etkileşimlerdir. Bir bağlı kuruluş olarak, bir müşterinin bir ürünü satın alma yolculuğunda ilk temas noktası veya son kişi olabilirsiniz. İlişkilendirme modellemenin, ürünleri pazarlarken ve satışlarınızı büyütürken gelecekteki kararları vermek için satışları izlemede ve etkinizi ölçmede nasıl yardımcı olabileceğini anlamak önemlidir.

İlk tıklama (ilk dokunuş)

İlk tıklama veya ilk dokunuş ilişkilendirme modellemesi, müşterinin bir markayla ilk etkileşimini izler. Müşteriler, araştırma sürecinin başında, en iyi değeri en iyi ürünü bulmak için genellikle fiyat karşılaştırma sitelerinde arama yapar. PPC kampanyaları ve SEO odaklı karşılaştırma blog gönderileri, ürünleri müşterilerin önüne çıkarabilirken, müşteri yolculuğunun bu aşamasında satışla sonuçlanmaları pek olası değildir.

İlk temas noktasından sorumlu bir bağlı pazarlamacı olarak, bu ilişkilendirme modelleme biçimi, genellikle gözden kaçan ve potansiyel bir müşteriyi markayla tanıştıran ilk karşılaşmayı ödüllendirir.

Artıları: Bu yöntem, ilk farkındalık yaratmak ve talep oluşturmaya odaklanmak isteyen yeni veya küçük işletmeler için mükemmel bir seçimdir.

Eksileri: Bu yöntemi kullanmak, sonuçta satışa dönüşen son dokunuş da dahil olmak üzere sonraki dokunuşları azaltır.

Son tıklama (son etkileşim)

Son tıklama veya son etkileşim ilişkilendirme modeli, bir işletmenin dönüşümden önce bir müşteriyle yaptığı son etkileşime tam ilişkilendirme sağlar. Bu yöntem genellikle varsayılan ilişkilendirme yöntemidir, ancak birçok pazarlamacı, bir alıcı yolculuğundaki farklı temas noktalarına ilişkin daha fazla içgörüye sahip modeller lehine bu yöntemden uzaklaşmaya başlıyor.

Bağlı kuruluş ürününüz düşük maliyetliyse veya hemen satın alınma olasılığı yüksekse, son etkileşim modeli doğru bilgi ve uygun kredi sağlar.

Artıları: Satın alma anında alıcıları hedefleyen kampanyalar veya kısa satış döngüsüne sahip bir ürün için bu, dikkate alınması gereken uygun model olabilir.

Eksileri: Son dokunuşa odaklanmak, dönüşüm yolunu ve nihai satışa yol açan temas noktalarını ortadan kaldırır.

Doğrusal

Doğrusal ilişkilendirme, her temas noktasının eşit derecede önemli olduğunu kabul eder. Bu model, müşterinin yolculuğundaki her temas noktası arasında krediyi eşit olarak atar. Bu senaryoda, bir temas noktası varsa %100 kredi alır. 10 temas noktası varsa, her biri %10 kredi alır.

İştirakler, bir müşterinin yolculuğunun tam bir resmini elde etmek için tüm veri noktalarını ve bir dönüşüme yol açan temas noktalarını görmekten memnun kalacaklardır.

Artıları: Bu model, müşteri yolculuğuna veri sağlar ve her temas noktasını izlemenize olanak tanır.

Eksileri: Bu senaryoda her dokunuş dikkate alınsa da, düşük etkili ve yüksek etkili temas noktaları arasındaki farkı hesaba katmaz. Örneğin, bu senaryoda, düşük etkili bir sosyal medya tıklaması, yüksek etkili bir e-kitap indirme veya demo talebiyle aynı krediyi alır.

Konum tabanlı (U-şekilli)

Konum tabanlı veya u-şekilli ilişkilendirme modelinde, ilk temas noktasına ve son temas noktasına %40 kredi verilir, kalan %20'lik ise diğer tüm dokunuşlara eşit olarak dağıtılır.

U-şekilli ilişkilendirme modellemesi, bir müşterinin markayı nasıl öğrendiği ve nihai satın almayla hangi temas noktasının sonuçlandığıyla ilgilenen bağlı kuruluşlar için uygun bir seçimdir.

Artıları: Konuma dayalı ilişkilendirme, yolculuğun her aşamasını değerlendirir ve müşteriyi markayla tanıştıran ve dönüşüme yol açan eylemleri ödüllendirir.

Eksileri: Bu model, ilk ve son dokunuşlar arasında meydana gelen yüksek etkili dokunuşları hesaba katmaz.

Zaman bozulması

Zaman azalma modeli, üstel azalma kavramını kullanarak dönüşüme daha yakın yapılan dokunuşlara daha fazla kredi atfeder. Google Analytic'in varsayılan ayarlarında, bu model yedi günlük bir yarı ömre sahiptir, yani dönüşümden bir hafta önce yapılan bir dokunuş, dönüşüme yol açan bir dokunuşun 1/2 kredisini ve dönüşümden iki hafta önce yapılan bir dokunuşun 1/ 4 kredi.

Bu modeli kullanan bağlı kuruluşlar, marka bilinirliğini artırmaya yönelik ilk stratejilerden daha fazla, bir satışı kapatmayla ilgili pazarlama tekniklerine ve nihai sonuca odaklanır.

Artıları: Pazarlamacılar, nihai dönüşüme yol açan temas noktalarına daha yüksek yüzdelerde kredi vererek, satın almayla sonuçlanan stratejileri anlayabilir ve gelecekte bu stratejilere daha fazla zaman ve para harcayabilir.

Eksileri: Bu model birden fazla temas noktasını tanırken, müşteri yolculuğunun başlarında meydana gelen yüksek etkili temas noktalarını ayırt edemez.

W-şekilli

Her temas noktası eşit değildir. W şeklindeki model bunu dikkate alır ve kredinin %90'ını ilk dokunuş, son dokunuş ve nitelikli lider kilometre taşları arasında eşit olarak böler. Kalan %10, diğer tüm temas noktaları arasında eşit olarak bölünür.

Bir kişi, satın alma amacı ile aktif olarak etkileşim kurduğunda nitelikli bir müşteri adayı olur. W-şekilli ilişkilendirme modeli, bir müşterinin satın alma yolculuğundaki en önemli üç adımı işaretlemek isteyen bağlı kuruluşlar için önemli ve etkili bir stratejidir.

Artıları: Bu model, bir müşterinin dönüşüm yolundaki üç ana kilometre taşını dikkate alır ve buna göre krediyi ağırlıklandırır.

Eksileri: Müşteri yolculukları karmaşıktır ve üç noktaya odaklanmak satın alma sürecini aşırı basitleştirerek önemli müşteri verilerini kaçırmanıza neden olabilir.

Tek kanallı ve çoklu dokunmatik: bağlı kuruluşlar için hangisi daha iyi?

Bir bağlı kuruluş olarak, müşterinin dönüşüm yolunda nereye düşeceğinizden emin olamazsınız. Blog gönderiniz bir müşteriyi markayla tanıştırıyorsa, ancak marka son dokunuş ilişkilendirme modelini kullanıyorsa, sıkı çalışmanızdan fayda görmezsiniz.

Bağlı kuruluş pazarlamasına ek olarak PPC ve sosyal kampanyalardan yararlanan bir işletme olarak, son dokunuşuyla başladığınız bir ilişkide anlaşmayı kapatan bir bağlı kuruluşa %100 komisyon ödemek adil olmaz.

Gerçekte, her temas noktası bir müşteri adayının dönüşümünde rol oynar. Satıştan %100 tek bir temas noktası sorumlu olmadığı için, dönüşüme yol açan farklı stratejilere kredi atamak için çok kanallı pazarlama en mantıklısıdır. Çoklu dokunuşla ilişkilendirme ayrıca, gelecekte kullanılacak en iyi stratejiler hakkında size fikir vererek, dönüşümde rol oynayan pazarlama çabalarının bir veri izini de oluşturur.

Google Analytics'e kıyasla gerçekte çok kanallı ilişkilendirme nedir?

Şimdiye kadar, bağlı kuruluşlar için tek dokunuşla ve çok kanallı ilişkilendirme modellemesine odaklandık, ancak dört farklı türde ilişkilendirme vardır:

1. Çok kanallı ilişkilendirme - en popüler ilişkilendirme biçimi, bir müşterinin yolculuğunda farklı pazarlama kanallarının ilişkisini belirler
2. Çoklu cihaz ilişkilendirmesi - birden fazla cihazın dönüşüm yolundaki etkisini belirleyin
3. Çevrimdışı-çevrimiçi ilişkilendirme - çevrim içi pazarlamanın çevrim dışı davranış üzerindeki ve çevrim dışı pazarlamanın çevrim içi davranış üzerindeki etkisini ölçün
4. Gerçek dünyaya atıf - gerçek zamanlı davranışı ölçmek için yukarıdaki modellerin bir karışımı

Google Analytics'te çok kanallı ilişkilendirme hakkında konuştuğumuzda, yazılımın kapsamı ile sınırlıyız. Google Analytics kulaktan kulağa, ticari fuar ziyaretlerini ve mağaza içi alışverişi izleyemez, bu nedenle gerçek dünya ilişkilendirme modeli, tam olarak uygulanması karmaşık olsa da, resmin tamamını gerçekten görmenin tek yoludur.

Google Analytics aracılığıyla ilişkilendirme modellemesi açısından, çok kanallı veya çok dokunuşlu pazarlama, başarıyı ölçmenin ve satışlar için sorumluluk atamanın en iyi yoludur.

İlişkilendirme dönüşümü ile ilişkilendirilen gelir arasındaki fark

Verileri izlemek, artan dönüşümlerin ve daha yüksek gelirin anahtarıdır ve Google Analytics, hem dönüşüm hem de gelir için hedeflerinizi izlemenize olanak tanır. Google Analytic'in Model Karşılaştırma Aracını kullanarak, seçtiğiniz modeli kullanarak ve alternatif modellerle denemeler yaparak dönüşümleri kanal bazında izleyebilirsiniz.

İlişkilendirilmiş dönüşüm

İlişkilendirilen dönüşümlerinizi ölçmek, kullanılan ilişkilendirme yöntemine bağlı olarak dönüşüm hedeflerinizdeki değişikliği görmenize olanak tanır.

atfedilen gelir

Atfedilen gelir, belirli bir kampanya veya trafik kaynağına atfedilen gelir miktarıdır. İlişkilendirme modelini değiştirerek, farklı trafik kaynakları için potansiyel gelirdeki değişimi görebilirsiniz.

İlişkilendirme modellemesi bağlı kuruluşlar için neden önemlidir?

Bağlı kuruluş pazarlamacısı olarak, vakit nakittir ve müşterinin yolculuğunun haritasını çıkaran net veriler, zamanınızı en iyi nerede harcayacağınızı belirlemenize yardımcı olur.

Çeşitli temas noktalarını izleyen ve ödüllendiren bir ilişkilendirme modeli seçmek, satın alma süreci hakkında gerçek bilgiler edinmenize ve dönüşüm yolunda müşterileri desteklemek için içerik ve stratejilerinizi değiştirmenize olanak tanır.

Yalnızca ilk veya son dokunuşları izlemeyi seçerseniz, dönüşümleri artırmada kilit rol oynayan stratejileri durdurabilirsiniz.

Hangi Google ilişkilendirme modelini seçerseniz seçin, başarıyı ölçmek için sonuçlarınızı sık sık takip etmeniz önemlidir. İlişkilendirme modellemesini bir öncelik haline getirdiğinizde, gelirinizi artırmak için hesaplanmış adımlar atabilirsiniz.

REVGLUE YAYINCI ARAÇLARINI BUGÜN BAŞLATIN.

Web sitenizden, blogunuzdan, sosyal ağlarınızdan veya mobil uygulamalarınızdan anında para kazanmaya başlayın. Kişisel kontrol panelinizde bulunan bilgiler ve verilerle zamandan tasarruf edin ve oluşturulan komisyonları görün. Buraya tıklayın