Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiğini Anlamak ve Bunu İşletmenizde Nasıl Uygulayacağınızı

Kötü fikir diye bir şey yoktur. Ancak iş dünyasında bazı fikirler açıkça diğerlerinden daha iyidir. Fikirleriniz, müşterilerinizin ihtiyaçlarını tahmin etmeye yardımcı olan sağlam verilere ve araştırmalara dayandığında, altın değerindedirler. Tahmine dayalı pazarlama analitiği, işletme sahiplerinin ve pazarlamacıların en iyi fikirlerine odaklanmalarını ve büyümeye konsantre olmalarını sağlar.

Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiği nedir?

Tahmine dayalı pazarlama analitiği, pazarlama kampanyalarında ve müşteri davranışında gelecekteki sonuçları ve eğilimleri tahmin etmek için verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanmayı içeren bir pazarlama analitiği dalıdır. Amaç, daha iyi bilgiye dayalı kararlar almak ve daha iyi performans ve ROI (Yatırım Getirisi) için pazarlama stratejilerini optimize etmek üzere veriye dayalı içgörülerden yararlanmaktır.

Tahmine dayalı pazarlama analitiği kulağa karmaşık geliyorsa endişelenmeyin. Muhtemelen bir süredir zaten yapıyorsun.

Bir sonraki sezonun kampanya stratejisini planlamak için sezonluk verilere (örneğin, tatillerle ilgili) baktıysanız, zaten tahmine dayalı pazarlama analitiği kullanmışsınız demektir. Ancak, diğer tüm pazarlama stratejilerinde olduğu gibi, tahmine dayalı pazarlama analitiğine yaklaşımınız ne kadar karmaşıksa, etkisini optimize etme fırsatınız o kadar artar.

Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiğinin 4 Aşaması

Tahmine dayalı pazarlama analitiği aşağıdaki soruları yanıtlamaya çalışır:

1. Ne Oldu (Tanımlayıcı Analitik): Tanımlayıcı Analitik, geçmiş olayları, eğilimleri ve kalıpları anlamak ve özetlemek için geçmiş verilerin analizini ifade eder. Analitik sürecinin temel aşamasıdır ve geçmişte neler olduğuna dair değerli içgörüler sağlar.

2. Neden "X" Oldu (Diagnostic Analytics): Teşhis Analitiği, geçmiş olayların ve sonuçların arkasındaki nedenleri anlamaya odaklanan veri analizi aşamasıdır. Teşhis Analitiği, pazarlamacıların ve analistlerin, pazarlama performansı ve müşteri davranışı hakkında daha derin içgörüler elde etmek için farklı değişkenler arasındaki korelasyonları ve nedensel ilişkileri ortaya çıkarmalarına yardımcı olur.

3. “X” Ne Zaman Olacak (Tahmini Analitik): Tahmine Dayalı Analitik, geçmiş verilere ve istatistiksel algoritmalara dayalı olarak gelecekteki sonuçları veya eğilimleri tahmin etmek için kullanılan gelişmiş analitiğin bir dalıdır. Gelecekteki olaylar veya davranışlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek veriler içindeki kalıpları, ilişkileri ve korelasyonları belirlemek için çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasını içerir.

4. “X” Nasıl Olabilir (Kuralcı Analitik): Kuralcı Analitik, veri analizinin en ileri aşamasıdır. Öngörülen sonuçlara dayalı olarak eyleme geçirilebilir öneriler ve optimize edilmiş karar verme stratejileri sağlamak için Tanımlayıcı Analitik ve Tahmine Dayalı Analitik'in ötesine geçer.

Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiğinde Sorgulanan Veri Türleri

Pazarlama verilerinin genellikle "büyük veri" olarak anılmasının iyi bir nedeni vardır. Pazarlama kararları vermek için bilginin mevcudiyeti muazzamdır. Bu kısa blog gönderisinde her veri kaynağını ve kullanımını listelemek imkansız olurdu. Bununla birlikte, aşağıdakiler size genel bir bakış sağlayacaktır:

• Birinci Taraf Verileri: Bu, doğrudan müşterilerinizin sahip olduğunuz çeşitli pazarlama kanallarındaki etkileşimlerinden toplanan verilerdir. Herhangi bir e-posta pazarlaması, pazarlama otomasyonu, CRM ve analiz platformları dahil olmak üzere mevcut MarTech yığınınızda birinci taraf verileri sizin için hazır olmalıdır.
• Gerçek Zamanlı Veriler: Bu, en son bilgilere anında erişimin zamanında kararlar almak veya hızlı adımlar atmak için çok önemli olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, gerçek zamanlı verilerin, bir kampanyanın pazarlama ekibinin hedefleri doğrultusunda beklenen etkileşim hacmini sağlamadığını gösterdiğini varsayalım. Bu durumda, o kampanya duraklatılabilir ve çok fazla para boşa gitmeden kampanyayı optimize etmek için adımlar atılabilir.
• Geçmiş Veriler: Bu geçmişte meydana gelen ve analiz için saklanan olayların, işlemlerin, ölçümlerin veya gözlemlerin bir kaydını temsil eder. Geçmiş veriler, pazarlama hedeflerini belirlerken etkilidir.
• Bağlamsal Veriler: Bu, belirli bir olayı çevreleyen gerekli arka planı veya koşulları sağlayan bilgileri ifade eder. Bu veriler, belirli bir pazarlama etkinliğinin zamanlaması ve konumu veya hava durumu, ekonomi veya rekabet ortamı gibi diğer etkili faktörlerle ilgili olabilir.

Tahmine Dayalı Analitik ve Ölçüm Modelleri

Birden fazla veri kaynağı olduğu gibi, pazarlamacıların kullanabileceği birçok farklı tahmine dayalı analitik ölçüm modeli de vardır. Her bir modelin konuşlandırılması, bir strateji olarak tahmine dayalı analitiği kullanan pazarlama organizasyonunun karmaşıklığını geniş ölçüde yansıtacaktır.

Yaygın analitik ölçüm modelleri şunları içerir:

• Küme Analizi: Benzer veri noktalarını, özellikler veya nitelikler açısından benzerliklerine göre gruplandırmak için kullanılan bir teknik. Tahmine dayalı modeller, benzer özelliklere sahip veri noktaları kümeleri oluşturarak belirli segmentlere veya alt gruplara göre uyarlanabilir ve bu da daha doğru tahminlere ve daha iyi içgörülere yol açabilir.
• Eğilim Analizi: Bu tür tahmine dayalı modelleme, bir birey veya varlık için meydana gelen belirli bir olay veya davranışın olasılığını veya olasılığını belirlemeyi amaçlar. Genellikle pazarlamada, satın alma, bir reklama tıklama, bir hizmete abone olma veya kayıp gibi belirli bir eylemin olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
• Öneri Filtreleme: AKA Öneri Sistemleri. Bu model, kullanıcı deneyimini iyileştirmek, etkileşimi artırmak ve satışları veya dönüşümleri artırmak amacıyla bir kullanıcının ilgilenmesi muhtemel öğeleri veya içeriği tahmin etmeyi amaçlar.
• Tahmin Analizi: Bu ölçüm modeli, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki değerleri veya eğilimleri tahmin etmek için kullanılan bir tür tahmine dayalı modellemedir. Tahmin genellikle verilerin günlük, aylık veya yıllık gibi düzenli zaman aralıklarında toplandığı zaman serisi analizinde uygulanır.
• Zaman Serisi Analizi: Zaman serisi analizinde, veri noktaları kronolojik olarak kaydedilir ve her gözlem belirli bir zaman damgası veya dönemle ilişkilendirilir. Zaman serisi tahmine dayalı analitiği, verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve mevsimsel değişimleri anlamak ve geçmiş eğilimlere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için özellikle değerlidir.

Pazarlama için Tahmine Dayalı Analitiği Kullanan Sektörler

Tahmine dayalı pazarlama analitiği tarafından sağlanan içgörüden yararlanabilecek kuruluş türünün gerçekten bir sınırı yoktur.

Finans, sağlık, yüksek öğrenim, konaklama veya perakende sektörlerinde çalışıyor olun, gelecekteki etkileşimi tahmin etmek ve pazarlama hedefleri belirlemek için kullanabileceğiniz veriler her zaman olacaktır.

İşletmenizin faaliyet gösterdiği sektör ne olursa olsun, mevcut verilerinizi daha derinlemesine incelemezseniz, parayı masada bırakmış olursunuz. Daha da kötüsü, parayı çarçur ediyor olacaksınız.

Tahmine Dayalı Analitiğin Pazarlamada Faydaları

Bilgi Güçtür. Tahmine dayalı analitik, pazarlama stratejinizdeki tahminlerin çoğunu ortadan kaldırır. Bu yaklaşım, daha verimli pazarlama kampanyaları planlamanıza ve yürütmenize ve israfı azaltmanıza yardımcı olacaktır.

Tahmine dayalı pazarlama analitiğini şu amaçlarla kullanabilirsiniz:

• Kitlenizle bağlantı kuran mesajlar oluşturun
• Yanlış insanları hedeflemek için harcanan zamanı azaltın
• Müşteri adayı puanlama ile müşteri adayı önceliklendirme uygulamalarını geliştirin
• Müşteri kazanımını iyileştirin
• Müşteriyi elde tutma oranlarını iyileştirin ve kayıp oranlarını tahmin edin
• Çerezlerin kaybolmasına karşı koruma
• Kampanya başarısını optimize edin
• Ekip verimliliğini artırın
• Gelecekteki ürün geliştirmeyi etkileyin

Tahmine Dayalı Pazarlama Analitiğini Uygulama Süreci

Tahmine dayalı pazarlama analitiği, inanılmaz derecede karmaşık bir pazarlama stratejisi olsa da, her şekil ve büyüklükteki işletmeler ve pazarlama kuruluşları tarafından kullanılabilir.

Tüm harika pazarlama stratejilerinde olduğu gibi, tahmine dayalı pazarlama analitiğinin uygulanması da basit bir hedefle başlar.

Proje tanımlama aşamasında, bir öncelikler listesi oluşturmak isteyeceksiniz ve ardından dahili destek almadan önce neyin arzu edilir ve neyin mümkün olduğunu anlayacaksınız. Listenizdeki her şeyi hızlı bir şekilde arka arkaya işaretleyemezseniz endişelenmeyin; başarılı pazarlama genellikle bu marjinal kazançları elde etme sürecidir.

Yolculuğunuzdaki sonraki adımlar şunları içerir:

• Veri toplama
• Veri işleme
• modelleme
• Tercüme
• optimizasyon

O zaman, önceki yinelemelerden ders çıkarmaya ve daha iyi bir şekilde inşa etmeye dikkat ederek, sadece bir durulama ve tekrarlama durumudur. Süreç boyunca, MarTech yığınınızda ve pazarlama ekibinizin bilgisinde siz ilerledikçe ele alınması gereken boşlukların nerede olduğunu öğreneceksiniz.

Daha fazla bilgi edin

Emfluence'daki pazarlama analitiği uzmanlarının tahmine dayalı pazarlama analitiği ile daha yaratıcı ve üretken olmanıza nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için, bugün [email protected] adresinden bize ulaşın.