Pazar Karışımı Modellemesi ile YG’nizi artırın

Şu anda, birçok kanal kullanarak kendilerini tanıtmayan web sitelerini görmek çok nadirdir. Sosyal medya, geleneksel çevrimiçi reklamlar, e -posta pazarlaması ve daha fazlasını kullanabilirsiniz. Ne kadar çok kanal uygularsanız, sonuçları o kadar iyi görebilirsiniz, ancak her kanalın etkisini karmaşık hale getirir. Pazar Karışımı Modellemesi (MMM) buraya girer. Bu tür istatistiksel analiz, tüm pazarlama kanallarınızın etkisini ölçmenize yardımcı olabilir. Bu makalede, MMM’nin nasıl çalıştığını açıklayacağız, bazı temel terminolojiyi keşfedeceğiz ve bunu kendi işinize nasıl uygulayabileceğinizi tartışacağız.
Haydi Yapalım şunu! Piyasa karışımı modellemesi nedir? E-Niaga mağazasını çalıştırdığınızı ve farklı kanallar kullanarak pazarlama için çok para harcadığınızı varsayalım:
Pazarlama e -postası
Tıklama Başına Reklam Ücreti (PPC)
Sosyal medya
Video reklamı
İdeal olarak, çabalarınızın ne kadar iyi olduğunu görmek için her kanalı dikkatlice izleyeceksiniz. Ne kadar çok veriye sahip olursanız, hangi kanalların genel yatırım getiriniz (ROI) üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olacağını belirlemek o kadar kolay olur. Daha önce böyle bir analiz yaptıysanız, MMM’ye aşina olursunuz. Özünde, MMM aynı anda birkaç pazarlama kanalı kullandığınızda uyguladığınız istatistiksel analizdir. Amaç, geri dönüşünüzü artırmak için her kanalda harcadığınız miktarı optimize etmenize yardımcı olmaktır.
Çevrimiçi iş, geleneksel tuğla ve harç şirketlerine kıyasla büyük bir avantaja sahiptir. Bunun nedeni, performansınızı denetlemenize yardımcı olabilecek birçok pazarlama aracına erişmenizdir. Örneğin, WordPress işinizi tanıtmak için Google Adwords kullanırsınız. AdWords ile, her bir tıklama için tam olarak ne kadar ödediğinizi biliyorsunuz ve aldığınız her satış için harcamalarınızı kolayca ölçebilirsiniz. Ancak, PPC reklamları için 10 dolar harcadığınızı ve 100 $ ‘lık doğrudan getiri gördüğünüzü hayal edin. Diğer kanallarda, video reklamları için 50 $ ödersiniz ve 70 $ iade alırsınız. PPC bütçenizi daha iyi geliştirdiğinizi öğrenmek için veri bilimcisi olmanıza gerek yok, ancak bunun sadece iki kanalı kullanarak çok basitleştirilmiş bir örnek olduğunu unutmayın. Uygulamada, MMM sadece YG’yi değil, aynı zamanda etkinliği de ölçüyor , verimlilik ve diğer birçok anahtar unsur. Grafik ve numaraları seven ve YG’nizi optimize etmekle ilgileniyorsanız, MMM çok uygundur. 5 Tahmin ettiğiniz gibi anlamanız gereken piyasa karışımı terimi, piyasa analizi hakkında bilgi edinmeye başladığınızda sökülmesi gereken birçok terim vardır. Ancak, temelleri anladıktan sonra, tüm süreç çok daha isteksiz hale gelir. Bunu hatırlayarak, uygulanan MMM’ye geçmeden önce bazı temel terminolojiyi tartışalım.
1. Çok doğrusal regresyon ‘doğrusal regresyon’, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi belirleyen bir tür analizdir. Örneğin, tüm satışları bağımlı değişkeniniz olarak kullanabilirsiniz. O zaman sosyal medya ve video reklamları ve PPC harcamaları gibi birkaç bağımsız değişkeniniz olabilir. Birçok bağımsız değişkenle uğraşmaya başladığınızda, MMM’nin çekirdeği olan çok doğrusal regresyon hakkında konuşuyorsunuz. 2. Temel satışlar ve artımlı ‘temel satışlar’, reklamları sildikten sonra ürününüz için doğal istekleri ifade eder. İnsanlar sizi ve markanızı tanıdıktan sonra, teorik olarak reklam masraflarını sıfıra kadar azaltabilir ve yine de satış alabilirsiniz. ‘Ek satışlar’ ise doğrudan pazarlama faaliyetlerinizden elde ettiğiniz şeydir. MMM ile bu, analizinizin odak noktası olacak bir satıştır. DAĞITIM MMM’de ‘dağıtım’ hakkında konuştuğumuzda, her pazarlama kanalına ne kadar kaynak tahsis ettiğinizi ifade ediyoruz. MMM’nin nihai amacı, reklam harcamalarınızın etkinliğini en üst düzeye çıkarmaktır. Bunu başarmak için dağılımınızı optimize etmeye devam etmelisiniz. 4. Azaltılmış getiri ve bozulma etkiniz ‘azaltılmış sonuçlar’ terimine aşina olabilir. Reklamda bu, reklamları etkinin azalmaya başladığı noktaya ulaşmaya ne kadar teşvik edebileceğinizi ifade eder.
Size ne anlama geldiğinin bir resmini vermek için, PPC reklamlarına harcadığınız her 10 $ için 100 $ satış almak için önceki örneğe dönelim. İdeal olarak, bu sayıyı sadece harcamalarınızı artırarak sınırsız olarak dağıtabilirsiniz. Ancak, pratikte, kampanyanın ölçeğini ancak miktar azalmaya başlamadan önce artırabilirsiniz. Kısacası, MMM’deki kaynakların optimal dağılımını karmaşık bir görev haline getiren şey budur. İlgili notlarda, dikkate alınması gereken bir ‘bozunma etkisi’ vardır. Çoğu durumda, başlattığınız her pazarlama kampanyası zaman zaman sonuçlarda bir düşüş yaşamaya başlayacaktır. Bu sadece doğaldır, çünkü insanların ilgisi değişir ve azalır. Oyunun en üstünde kalmak istiyorsanız bu değişikliklere uyum sağlamalısınız. 5. Dalış Analizi Sonunda, ‘ -Derizci Analizde’, en etkili olanı yargılamak için pazarlama kampanyanızın dikkatli gözlemlerini içerir. Uygulamada, kopyaları, tasarım, dağıtım kanallarını ve hayal edebileceğiniz neredeyse tüm diğer bileşenleri analiz etmek anlamına gelir. Bütçe optimizasyonu veya MMM dağıtım segmentine ulaştığınızda, derinlemesine analizinizden aldığınız bilgiler en değerli varlıklarınızdan biri olacaktır.
Piyasa karışımını işinizde nasıl uygulayabilirsiniz (2 yöntem) Şimdi, MMM ve temel terminolojisinin ne olduğunu iyi anlamanız gerekir. Şimdi işinize uygulamak için takip edilebilecek çeşitli yollara dönelim. 1. Pazarlama kanalı dağıtımınızı ölçerek pazarlama harcamalarınızı takip ederek MMM’nin çekirdeğidir. Bu, yapmanız gereken ilk şey, bir grafik, tablo veya en sevdiğiniz izleme metodolojisini kullanarak tüm verileri birleştirmek anlamına gelir. Şahsen, pazar analizi için grafik ve elektronik tabloların büyük bir hayranıyız. Ne olursa olsun, dağıtımı yönlendirdiğinizde bu bilgileri mümkün olduğunca sık güncellemeniz gerektiğini unutmayın. Buradaki amaç, odaklandığınız alanın ve geri dönüşün ne olduğu konusunda kısa bir resmini alabilmenizdir, böylece gerektiğinde ayarlamalar yapabilirsiniz. 2. Dağıtım ayarınızı doğrulamak için deneyler kullanın: “Bir dizi x doları e -postadan video pazarlamaya taşıyalım, çünkü ikincisi bize daha iyi sonuçlar veriyor”. Gerçek hayatta, reklamınızın etkinliğini etkileyebilecek yüz faktör vardır, bu yüzden derin dalış çok önemlidir.

Pazarlama kaynaklarını bir kanaldan diğerine yönlendirdiğinizde, değişim hakkında düşünme zihniyetine bir deney olarak girmeniz gerekir. Örneğin A/B’yi test etmeyi düşünün – bir hipotezle başlarsınız, test edersiniz ve sonuçlar iyi ise değişiklik yaparsınız. Aynı şey kaynakların dağılımı için de geçerlidir. İdeal olarak, kademeli bir değişiklik olmalıdır, böylece etkiyi ölçebilir ve bunun yatırım getirisinde bir artış olup olmadığını görebilirsiniz. Değilse, en azından mümkün olan en kısa sürede öğreneceksiniz. Sonuç Her pazarlama kanalının satışlarınız ve dönüşümünüz üzerindeki etkisini ölçmek karmaşık olabilir. Ancak, çevrimiçi pazarlama ile ilgili en güzel şey, tüm verilerinizi izlemek için birçok araç almanızdır. Bu, pazarlama kaynaklarını tahsis etmenin nerede daha mantıklı olduğunu daha kolay belirlemeniz gerektiği anlamına gelir. MMM’ye geldiğinde, yapmanız gereken ilk şey çeşitli kanallardan sahip olduğunuz tüm verileri düzenlemektir. Her şeyi birlikte gördükten sonra, kaynaklarınızı nereden yönlendireceğinizi düşünmeye başlayabilir ve değişikliğinizi kademeli olarak test edebilirsiniz. Zamanla, bu size kampanyanızın etkinliğini artırmak için doğru yol sunacaktır. Pazar karışımı modellemesi ve nasıl uygulanacağınız hakkında sorularınız var mı? Aşağıdaki yorumlar bölümünde sorun! Visual Nesil / Shutterstock.com tarafından Makale Küçük Resim