Veri Temiz Odaları, Artımlılık ve Birinci Taraf Verilerinin Geleceği: Hazır Mısınız?

Artık her pazarlamacı işin sırrını biliyor: Üçüncü taraf takibi sona eriyor. ABD'de ve yurt dışında gizlilik kısıtlamaları artıyor ve Google, çerezleri Chrome tarayıcısından aşamalı olarak kaldırmaya başladı.

Bu, işletmeniz gizliliğe dayanıklı bir veri stratejisi oluşturmadıysa zaten geç kalmış olduğunuz anlamına gelir. Göz korkutucu bir görev gibi görünebilir (birçok yöntemin kurulumu pahalı ve zaman alıcı olabilir), ancak bugün verilerle ilgili yaptıklarınız gelecekte büyümeyi farklılaştıracak en önemli tek faktör olabilir.

Peki, üçüncü taraf verilerinin tamamen kullanımdan kaldırılmasına hazırlanmak için neye öncelik vermelisiniz? Uzmanlarımız, birinci taraf veriye dayalı bir pazarlama ekosisteminde başarı ile başarısızlık arasındaki farkı yaratabilecek üç çözüme giden yolu işaret ediyor: veri temiz odaları, artımlılık testi ve medya karması modellemesi.

1. Çözüm: Veri temiz odaları

Gizlilik uyumluluğu pazarlama stratejinizin önemli bir parçası haline geldiğinden, hem müşteri verilerinizin güvenliğini koruyacak hem de kampanya hedefleme ve ölçümünü güçlendirecek sistemlerin mevcut olmasına ihtiyacınız var.

Veri temiz odaları çözümdür. Pazarlamacıların veri kümelerini karşılaştırmasına, kullanıcı etkileşimlerini anlamasına ve bireylerin gizliliğini riske atmadan yararlı sonuçlar çıkarmasına olanak tanır.

Temiz odalar sayesinde reklamverenler, verileri sıkı gizlilik kontrolleri altında analiz etmek için toplu verileri (müşteri düzeyindeki verilerin aksine) sorgulayabilir, böylece temeldeki kişisel kimlik bilgilerine (PII) maruz kalınmaz. Bu, bunları kullanan şirketlerin bireysel kullanıcıları izleyemediği ancak bu kullanıcıların davranışlarına ilişkin içgörülerden yararlanabilecekleri anlamına geliyor.

Ancak temiz odaların gerçekten parladığı nokta, markaların daha iyi ölçüm için birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmesi gerektiği zamandır. Temiz oda ortamındaki veriler, platformlardaki verilerle aynı kısıtlamalarla karşı karşıya değildir. Örneğin bir kullanıcı Instagram veya TikTok gibi bireysel bir platformdan vazgeçerse, bu platformun verilerini temizlemesi gerekir ancak kimliği belirlenemediği için temiz odalarda hâlâ mevcuttur.

Veri temiz odalarından yararlanmanın en önemli yollarından bazıları şunlardır:

• Dönüşüm hunisinin üst kısmındaki kampanyaların performansı nasıl etkilediğini ve dönüşüm hunisinin alt kısmındaki kampanyalarla nasıl etkileşim kurduğunu değerlendirme
• Azalan getirilerle karşılaşmadan önce reklam yayınlamak için en uygun sıklığı bulma
• Birinci taraf verilerini reklam platformuyla eşleşen kimliklerle entegre ederek daha iyi müşteri profilleri ve hedef kitle segmentleri geliştirmek

Veri temiz odasını kullanmaya hazırsanız birkaç seçeneğiniz vardır. Markanızın üzerinde çalışılacak çok miktarda birinci taraf verisi varsa, teorik olarak kendi temiz odanızı oluşturabilirsiniz, ancak adil bir uyarı: önemli ölçüde çaba ve yatırım gerektirir.

Başlamak için daha kolay bir yer üçüncü bir tarafla çalışmaktır. Google, Meta ve Amazon gibi büyük reklam platformu oyuncuları temiz oda ortamına hakimdir çünkü rakiplerine göre nispeten olgunlaşmış daha fazla veriye sahiptirler ve reklamverenlere platformdaki reklam performansları hakkında daha iyi bilgiler verebilirler. Karar verirken en sık hangi platformları kullandığınızı düşünmelisiniz.

Ayrıca, kullanıcıların tek bir arayüzden birden fazla temiz odayı sorgulamasına olanak tanıyan Habu gibi sağlayıcılar aracılığıyla analizinizi tek bir platformda birleştirebilirsiniz.

Tüm olumlu yönlerine rağmen, veri temiz odalarının da önemli sınırlamaları vardır. Çoğu temiz oda yalnızca tek bir platform için çalışır ve diğer veri temiz odalarıyla birleştirilemez. Birçok temiz odanın, bireylerin veri kümesinde tanımlanmasını önlemek için reklamverenlerin aynı veri kümesini kaç kez sorgulayabileceğine ilişkin yerleşik sınırlamalar vardır.

2. Çözüm: Artımlılık testi

Pazarlama, artan büyümeyi desteklemelidir ve artımlılık testi, zaten gerçekleşecek olan dönüşümleri kaldırarak kampanyalarınızın satın alma kararı üzerindeki gerçek etkisini doğrulayarak bunu ölçer.

Sağlam bir artımlılık testi çerçevesi, markaların modellenmiş performans verilerini doğrulamasına ve kampanyaların müşteri yolculuğunun tamamını nasıl etkilediğine dair daha net bir resim elde etmesine yardımcı olabilir.

Bu test, ekibinizin önemli KPI'lerdeki ve pazarlamanın yönlendirdiği iş sonuçlarındaki gerçek artışı anlamasına yardımcı olabilir ve zaman içinde medya etkinliğine ilişkin kritik öngörüler oluşturabilir. Tahmin ve bütçeleme modellerini gerçek nedenselliğe göre kalibre etmek için artımlılık testini de kullanabilirsiniz; böylece taktikler, hedef kitleler ve platformlar arasındaki göreceli artışı anlayarak "harcanan bir sonraki en iyi doları" belirleyebilirler.

İlgili veri türlerine, kanallara ve markanızın önceliklerine bağlı olarak seçebileceğiniz çeşitli testler vardır. Testin bilinen (birinci taraf) veya bilinmeyen (üçüncü taraf) kitleleri hedefleyip hedeflemediğini ve platforma özel mi yoksa platformlar arası mı olduğunu değerlendirmeniz gerekir.

Bir testi (veya testleri) seçtikten sonra ekibinizin değişkenlerinizi ataması ve örnek boyutlarını, bütçeyi ve zaman çizelgelerini tanımlaması gerekecektir. Test dağıtıldıktan sonra sonuçlarınızı hemen ölçmeye başlayın; testin sonuç alıp almadığını veya erken durup yön değiştirmeniz gerekip gerekmediğini belirlemek için orta nokta analizi çok önemlidir.

Yeni başlıyorsanız artımlılık testinin çoğu şirket için kolay bir süreç olmadığını unutmayın. Kurulumu önemli ölçüde zaman ve çaba gerektirir ve kampanya optimizasyonu için hemen geri bildirim sağlamaz. İhtiyaçlarınıza uygun etkili testler oluşturmanıza yardımcı olacak güvenilir ortaklar aramayı düşünün.

3. Çözüm: Medya karışımı modelleme

Üçüncü taraf verilerinin kullanımdan kaldırılmasıyla ilgili en büyük korkulardan biri, kanallar arası izlemenin kaybı ve gerçek anlamda entegre ölçüm ve içgörülerin potansiyel olarak azalmasıdır. Medya karması modelleme (MMM), her kanal ve platformda en uygun medya karmasını belirlemenize ve ihtiyacınız olan bütçeyi tahmin etmenize yardımcı olacaktır.

MMM, pazarlamacıların, azalan getiriler gibi ölçülmesi zor etkiler de dahil olmak üzere, tüm pazarlama çabalarında yönlendirilen kanallar arası artışı belirlemek için kullandıkları bütünsel bir ölçüm yaklaşımıdır.

MMM'den yararlanan markalar, geri kalanı için bazı deterministik veriler ve modeller giriyor, gelecekteki yatırımları tahmin etmek için geçmiş verilerden yararlanıyor. İdeal olarak marka metriklerini girdi olarak dahil edersiniz, böylece bu metriklerin dönüşümler üzerindeki etkisini anlamak için modeli kullanabilirsiniz. Bu modeller ayrıca medya etkisini doğru bir şekilde belirlemek için ekonomik faktörler, fiyat değişiklikleri, promosyonlar, envanter seviyeleri vb. dahil olmak üzere medya dışı değişkenleri de içermelidir.

Kaynak: Harvard Business Review

MMM'ler pazarlamacılara gelecekteki büyümeyi tahmin etmek ve marka ölçümlerini ölçmek için iyi bir yol sunarken, bu modellerin de zorlukları var. MMM'ler pahalı ve yavaş olabilir, ancak bu ölçüm yöntemini kullanmak isteyen çoğu pazarlamacı için en büyük sorun, bu tür bir model geliştirmenin yıllar süren veriler gerektirmesidir.

Neyse ki, şehirde yeni bir MMM türü var: Wpromote'un Büyüme Planlayıcısı gibi yüksek hızlı MMM'ler, geçmiş dönüşümler üzerindeki kanalın etkisini ölçmek ve bireysel verileri kullanmadan sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek için günümüzün artan veri kullanılabilirliğinden, bilgi işlem gücünden ve otomasyonundan yararlanıyor. Bu, pazarlamacılar için daha verimli hale getirmek amacıyla MMM sürecini hızlandırır.

Yüksek hızlı MMM'ler ayrıca pazarlamacıların daha hızlı uyum sağlamasına yardımcı olmak için daha sık analizler sağlar. Pazarlamacılar daha iyi performansı desteklemek için neredeyse gerçek zamanlı sonuçlar ve daha ayrıntılı bilgiler elde edebilir.

Bu üç bileşenin yerinde olmasıyla, veri stratejiniz, üçüncü taraf izlemenin devam eden kullanımdan kaldırılmasıyla, bu gerçekleşmeden önce başa çıkmak için daha donanımlı olacaktır. Veri ekosistemindeki tüm bu değişiklikler korkutucu olsa da, bir umut ışığı da var: Gizlilikle uyumlu sistemler, güncelliğini kaybetmiş izleme yöntemlerinde her zaman var olan kör noktaları çözmenize olanak tanır.

Birinci taraf veri takibi, TV, radyo, OHH ve diğer kanallar gibi çerez tabanlı ilişkilendirmenin gözden kaçırıldığı kanalları dikkate alır. Ayrıca müşteri gizliliğini korurken performansın daha doğru bir görünümünü de sağlayabilir.

Bu yıl ölçüm oyununuzu geliştirmek istiyorsanız Verilerin Durumu 2024 teknik incelememiz, gizliliğin ön planda olduğu bir geleceğe hazırlanmak için ihtiyacınız olan tüm bilgileri içermektedir.