Mobil Pazarlama Dünyasıda Veriye Dayalı Pazarlamanın Gücü

Mobil Pazarlama Dünyasıda Veriye Dayalı Pazarlamanın Gücü

Bu dönüşüm yeni nesil ölçümleme çözümlerine olan ihtiyacı her zamankinden daha önemli hale getiriyor. İşte tam da bu konuya ışık tutan Adjust’ın yayınladığı “Mobil Ölçümlemenin Geleceği” başlıklı e-kitabı mercek altına aldık.

Günümüzün mobil pazarlamacıları, ölçümleme ve attribution mekaniklerinde derin bir değişim ile karşı karşıya. Mobil pazarlamada bu yeni dönem, dünya çapındaki yasama organları ve şirketler tarafından getirilen gizliliği koruyan önlemlerin bir sonucu. Teknoloji devlerinin bu standartların ortaya çıkmasına verdiği tepki, pazarlamacıların geleneksel olarak attribution ve kampanya optimizasyonu için güvendiği cihaz kimliği tabanlı ölçümlemeden uzaklaşma yönünde oldu.

Apple'ın SKAdNetwork (SKAN) ve arkasından gelen AdAttributionKit çerçeveleri bu değişime öncü oldu, Google'ın çözümü Privacy Sandbox on Android'in ise çok yakında çıkması bekleniyor.

Bu gizlilik çağı veya gizliliğin ön planda olduğu çağın ortaya koyduğu en büyük zorluklardan biri, pazarlamacıların bu kriterlere uygun ölçümleme çerçeveleri tarafından üretilen toplu, tamamen anonimleştirilmiş ve gecikmeli veriler arasında gezinmek zorunda kalması oldu. Mobil büyüme pazarlamacılarının rolü tamamen değişti ve artık yeni nesil teknoloji çözümlerini anlamak, değerlendirmek ve uygulamak sorumluluğu onların üzeride.

Bu çözümler, yeni ve karmaşık çerçevelerde büyümeyi sağlamalı ve önceki yöntemler ile elde edilen seviyeleri yakalamalıdır.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (machine learning) kullanan yeni nesil ölçümlemeye geçiş hızla artıyor. Gittikçe daha fazla sayıda pazarlama uzmanının bu teknolojilere öncelik verdiğini görüyoruz. Pazarlamacıların %31'i yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonunun bu yıl odaklanılacak bir alan olduğunu düşünüyor, bu rakam 2023'teki %19'luk orana göre önemli bir sıçrama. Daha da çarpıcı olanı, %48'i yapay zekanın önümüzdeki 12 ayda ölçümleme ve attribution üzerinde ciddi bir etki yaratmaya başlayacağı yorumunu yapıyor.

Bu rakamlar bir trendin altını çiziyor: Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerini aktif olarak keşfetmeyenler veya uygulamayanlar, yakın gelecekte teknolojik olarak daha gelişmiş rakiplerinin gerisinde kalma riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Devam eden bu dönüşüm ortamında ölçeklenebilir büyümenin anahtarı, yeni nesil attribution ve analitik çözümleri sunan ve giderek daha da karmaşık hale gelen iş akışlarını basitleştiren bir mobil ölçümleme sağlayıcısı (MMP) ile çalışmak olacak.

Büyüme sürekliliği için yeni nesil çözümler

Mobil ölçümlemenin geleceğini yönlendirecek üç önemli çözümü; Incrementality, Marketing mix modeling (MMM) ve Tahmini LTV (predictive life time value, pLTV).

Yeni nesil ölçümlemenin bu üç temel unsuru, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak toplu ve anonimleştirilmiş verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde ederek kampanya içgörülerine evrensel olarak erişilebilmesini ve kampanya optimizasyonunun mümkün olmasını sağlıyor.

Geleneksel attribution'ın ve onay verildiği durumda cihaz kimliği kullanımının hala mobil ölçümlemenin temeli olduğunu belirtelim. Pazarlamacıların cihaz kimliği sonrası bir zihniyeti benimsemeleri ve toplu veri kaynaklarını anlamlı hale getiren yeni nesil çözümleri kullanmaya başlamaları tedbirli bir yaklaşım olsa da, geleneksel attribution yöntemleri denklemin önemli bir parçası olmaya devam ediyor.

Önceleri yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanmak, ciddi derecede kaynak ve zaman gerektiren bir işti. Günümüzün pazarlama dünyası, pazarlama uzmanlarının bağımsız olarak yönetebileceği kullanıcı dostu yapay zeka ve makine öğrenimi araçları sunuyor. Bu araçlar, günlük iş akışlarının potansiyelini ve verimliliği artırıyor.

Bu yaklaşımları günlük pazarlama faaliyetlerinize entegre ederek, geleneksel mobil ölçümlemenin cihaz seviyesi veriler olmadan etkili bir şekilde çalışamaması nedeniyle ortaya çıkan riskleri azaltırken stratejik planlarınızı geleceğe hazır hale getirebilirsiniz. Ayrıca, kullanıcı edinimini ölçeklendirmeye ve hızla büyümeye devam ederken, bahsi geçen gizlilik odaklı yasalara ve çerçevelere uyumu da sağlayabilirsiniz.

Yeni nesil ölçümlemeyi benimsemek, daha çevik ve hızlı yanıt verir olmanızı sağlar. Pazarlamacılar, sektördeki değişikliklere uyum sağlayarak ve kampanyalarını gerçek zamanlı olarak optimize ederek harcamalarını en üst düzeye çıkaran, hedef kitlelerle etkileşim kuran ve rekabet avantajı sağlayan veriye dayalı kararlar alabilirler. Peki ya sonuçlar? Üst düzey verimlilik, etkili strateji ve başarının arkasındaki itici güç olarak pazarlamanın oynadığı rolün daha da güçlenmesi.

Kanal çeşitlendirmesi müşteri kazanımını artırıyor

Pazarlama çalışmalarınızı sadece mobil ile sınırlamak, günümüzün dijital ortamında artık geçerli bir strateji değil. Kullanıcıların dikkati birçok platforma dağıldı ve sadece mobile bağlı kalmak geniş bir potansiyel müşteri kitlesini kaçırma riski demek. İnternete bağlı TV (CTV), web, PC ve oyun konsolları sadece yeni ortaya çıkan kanallar değil, aynı zamanda kullanıcı yolculuğunda önemli temas noktaları haline geliyor. Uzman pazarlamacılar, cihazlar arası stratejileri şimdiden benimsemeye başladı ve hedef kitlenin dikkatini, tam olarak zaman geçirdikleri yerlerde çekmek için harekete geçtiler. Masaüstündeki görüntülü reklamlardan internete bağlı TV'lerdeki yayın içi video reklamlara, pazarlamacılar sadece yeni kitlelere ulaşmakla kalmıyor, rakiplerini geride bırakıyor ve önemli bir büyüme sağlıyorlar.

Bu kanalların, uygulama pazarlamacılarının ve geliştiricilerinin hedef kitlelerini bulmaları için gerekli alanlar olarak ortaya çıkışlarını kapsamlı ölçümleme çözümleri olmadan değerlendirmek mümkün değil. Bu kanalların her biri, özelleştirilmiş bir ölçümleme yolculuğu ve attribution metodolojisi gerektiriyor. Ayrıca kanal, cihaz, platform veya bölge fark etmeksizin, her yeni pazarlama girişiminin ilgili gizlilik yasalarına ve gerekliliklerine de uyması gerekiyor.

Bu çok yönlü ortamda başarılı olmak için, pazarlamacıların her zaman rakiplerinin önünde olmasını sağlayacak bir ölçümleme partnerine ihtiyacı var. Çözümler, pazarlamacılara ortaya çıkan yöntemleri en büyük avantajlarıyla kullanma yeteneği sağlamalı ve aynı zamanda yeni (ve sıklıkla güncellenen) yasalara, düzenlemelere ve çerçevelere uyumluluğun mutlak olmasını sağlamalıdır.

Gelişmek için dönüştürücü teknolojiyi ve sektör uzmanlığını benimseyin

Gizlilik çağında pazarlamacıların karşılaştığı zorluklar, mobil pazarlamada geleneksel olarak kampanya performansını destekleyen ölçümleme ve attribution yöntemlerine göre önemli bir değişiklik gerektiriyor. Bu yeni ortamda başarılı olmak ve ortaya çıkan gizlilik yasalarına uyumluluk sağlamak için pazarlamacılar, oyunun kurallarını değiştiren ve veriye dayalı içgörüler sunan yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanan yeni nesil teknolojileri kullanmak zorundalar.

Privacy Sandbox, SKAN ve AdAttribution Kit gibi çerçevelerin kullanıcı verilerini ölçümlenmek üzere sunması biraz vakit alabiliyor, bu da güncel verilere ihtiyaç duyan sektör için kritik bir sorun. Pazarlamacıların %44'ü yapay zekanın ölçümleme ve attribution alanında yapacağı en önemli değişikliğin veri akışını hızlandırması olacağını düşünüyor.

Cihaz kimliği tabanlı ölçümleme önemli kullanım örneklerine sahip olmaya devam ederken, bu toplu, anonimleştirilmiş ve gecikmeli veriler norm haline geliyor. Ayak uydurmak içinse, değişime açık bir yaklaşım ve teknoloji kümesi gerektiriyor. Incrementality, MMM ve tahminler, mobil ölçümlemenin kritik yapı taşlarıdır. En büyük getiriyi ve ölçeklenebilir büyümeyi elde etmek için pazarlamacı ile mobil ölçümleme partneri arasında kurulacak bir ortaklık büyük önem taşımakta.

Endüstrideki gelişmiş teknolojilerin ortaya çıkışı burada bitmiyor. Ölçümleme ve attribution inovasyonunun devam edeceğine dair hiçbir şüphemiz yok, bu da incrementality, MMM ve tahminlere bugün ve gelecek için yatırım yapılacağının bir göstergesi.