Dijital Pazarlamada Toplanamaz Metrikler İçin Kapsamlı Bir Kılavuz

Yayınlanan: 2023-09-22

Veri analitiğinin geniş alanında, özellikle dijital pazarlama alanında, farklı ölçümlerin nüanslarını anlamak çok önemlidir. Bunlar arasında toplanamaz metrikler benzersiz yapıları nedeniyle öne çıkıyor. Kolayca toplanabilen veya ortalaması alınabilen standart verilerin aksine, bu ölçümler daha ayrıntılı bir yaklaşım gerektirir.

Bu kılavuz, birleştirilemeyen metriklerin inceliklerini, türlerini ve ortaya çıkardıkları zorlukları ele alarak, bunları etkili bir şekilde yönlendirmek için çözümler sunar.

Toplanamayan Metrikler Nelerdir?

Bir döneme veya kategorilere ilişkin performansın geniş bir görünümünü sağlamak için birçok ölçüm toplanabilir veya birleştirilebilir; ancak toplanamaz ölçümler olarak bilinen bir alt küme de vardır.

Toplanamayan metrikler, temel verilerin bozulması riski olmadan farklı boyutlar üzerinden doğru bir şekilde toplanamamaları veya ortalamaları alınamamaları açısından benzersizdir.

Mesela bir ortalamayı düşünün. Birden fazla kategori veya zaman diliminde ortalamanın alınması yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Analistler, bu değerleri toplamak yerine, bilginin bütünlüğünü korumak için her değere kendi özel bağlamında bakmalıdır.

Toplanamayan metrikleri anlamak ve tanımak çok önemlidir. Verilerin doğru bir şekilde ele alınmasını ve yorumlanmasını sağlayarak olası tuzaklardan ve yanlışlıklardan uzak durur. Bu tür ölçümlerle uğraşırken, onlara analitik bir zihniyetle yaklaşmak, her bir ölçümün aceleyle birleştirilmesi veya ortalamasının alınması yerine kendi bireysel bağlamında değerlendirilmesini sağlamak önemlidir.

Toplanamayan Metrik Türleri

Genellikle "nonag" veya "nag" olarak adlandırılan toplanamaz ölçümler, basitçe toplanamayan veya ortalaması alınamayan niceliksel değerlerdir. Bunun nedeni, değerlerinin her zaman sağlanmayan daha ayrıntılı veri düzeyine bağlı olmasıdır.

Burada, özellikle dijital pazarlama ve pazarlama analitiği bağlamında, bu metriklerin farklı türlerine daha derin bir bakış bulacaksınız.

Koşu Toplamları

Değişen toplamlar, adından da anlaşılacağı gibi, bir metriğin belirli bir dönem boyunca veya boyutlar genelinde kümülatif toplamını temsil eder. Analistler ve pazarlamacıların bir metriğin zaman içinde nasıl geliştiğini görmelerine olanak tanıyarak büyüme kalıplarına ilişkin değerli bilgiler sağlarlar. Ancak bu metrikler, doğası gereği geçmiş verileri taşıdıkları için normal toplama dayalı metriklerle aynı şekilde toplanamaz.

Değişen toplamın en önemli örneği, bir platformdaki kümülatif abone veya takipçi sayısıdır. Bir markanın YouTube kanalını düşünelim. Marka Pazartesi günü 50, Salı günü 100 ve Çarşamba günü 150 abone kazandığını gözlemlerse Çarşamba sonuna kadar toplam abone sayısı 300 olacaktır.

Şimdi, eğer haftanın şu ana kadarki abone sayısını toplayacak olsaydık, toplam 600 olurdu (her günün eklemeleri de hesaba katılırsa). Bu, aboneleri iki kez sayar ve kanalın büyümesine ilişkin şişirilmiş bir görünüm sağlar. Gerçekte kanal 600 abone kazanmadı; toplamın gösterdiği gibi 300 kazandı.

Bu ayrım, toplanamaz ölçümlerin doğasını anlamanın önemini vurgulamaktadır. Paha biçilmez bilgiler sağlasalar da, verilerin bütünlüğünün korunduğundan emin olmak için bunlara dikkatle yaklaşılması ve analiz edilmesi gerekir.

Benzersiz Metrikler

Benzersiz metrikler, bir veri kümesi içindeki yinelenmeyen değerleri hesaba katar. Temel olarak tekrarları ortadan kaldırarak belirli veri noktalarının daha net ve daha özlü bir şekilde görülmesine olanak tanırlar. Ancak bunların doğası gereği, diğer ölçümler gibi gelişigüzel bir araya getirilemeyecekleri veya toplanamayacakları anlamına gelir; aksi takdirde yanlışlıkla tekrarlanan veriler yeniden ortaya çıkabilir veya yanıltıcı veriler sağlanabilir.

Benzersiz bir ölçüm örneği, bir web sitesindeki benzersiz ziyaretçiler kavramıdır. Bir kullanıcının bir web sitesini sabah, öğle tatilinde ve akşam bir kez daha ziyaret ettiğini varsayalım. Toplam ziyaretleri sayacak olsaydınız üç ziyaret kaydederdiniz. Ancak, benzersiz ziyaretçiler göz önüne alındığında, bu kişi birden fazla ziyaret gerçekleştiren farklı bir kullanıcı olduğundan yalnızca bir kez sayılır.

Örneğin, web sitesinde Pazartesi günü 300 tekil ziyaretçiyle toplam 500 ziyaret ve Salı günü 350 tekil ziyaretçiyle toplam 600 ziyaret varsa, her iki gün için tekil ziyaretçilerin toplamı 650 verir. Ancak bu, olasılığı hesaba katmaz. Pazartesi günkü benzersiz ziyaretçilerden bazılarının Salı günkü benzersiz ziyaretçilerin de bir parçası olabileceği. Bu şekilde toplama, web sitesini ziyaret eden farklı bireylerin gerçek sayısının olduğundan fazla tahmin edilmesine yol açabilir.

Bu tür karmaşıklıklar, benzersiz ölçümlerin hassasiyetle ele alınmasının hayati öneminin altını çiziyor.

Hesaplanan KPI'lar

Hesaplanan KPI'lar (Anahtar Performans Göstergeleri), iki veya daha fazla temel ölçümün birleşiminden veya hesaplanmasından türetilen ölçümlerdir. Bu KPI'lar, basit sayımlar veya ölçümler olmaktan ziyade, performansın daha derinlemesine anlaşılmasını sağlayabilecek sentezlenmiş bilgiler sunar. Ancak bunların türetilmesinin doğası, veri bozulması riski olmadan temel ölçümlerle aynı şekilde toplanamayacakları anlamına gelir.

Hesaplanan KPI'ya örnek olarak Dönüşüm Oranı gösterilebilir. Bu ölçüm, dönüşüm sayısının (satışlar, kayıtlar veya istenen diğer işlemler) toplam ziyaretçi sayısına bölünmesi ve ardından bir yüzde elde etmek için 100 ile çarpılmasıyla elde edilir.

İki farklı kampanya yürüten bir e-ticaret platformunu düşünelim. Ocak ayındaki A Kampanyası 10.000 ziyaretçi ve 200 dönüşümle sonuçlandı ve %2 dönüşüm oranı elde edildi. Şubat ayında B Kampanyası 450 dönüşümle 15.000 ziyaretçi getirdi ve bu da %3'lük bir dönüşüm oranına karşılık geldi. Birisi bu rakamları saf bir şekilde toplamaya çalışırsa, dönüşüm oranlarının ortalamasını alarak %2,5 elde eder. Ancak, her iki kampanyadaki toplam ziyaretçi ve dönüşümleri toplayıp ardından dönüşüm oranını hesaplarsanız, aslında %2,6 [(650 dönüşüm / 25.000 ziyaretçi) x 100] olur.

Yanlış Bilgilendirilmiş Kararların Tuzakları

Toplanamayan metrikler yanlış anlaşılırsa pazarlamacıların rotadan sapmasına neden olabilir. Bu ölçümlerin neden önemli olduğunu ve bunların nasıl doğru şekilde kullanılacağını daha derinlemesine inceleyelim.

Yanlış Bilgilendirilmiş Karar Riski

Yanlış verilere dayalı seçimler yapmak, hedefi kaçıran stratejilere yol açabilir.

Çözüm: Veri kaynaklarını her zaman iki kez kontrol edin ve doğrulayın. Doğru okumalar sağlamak için toplanamaz metrikleri işleme konusunda uzmanlaşmış araçları kullanın.

Bütçe Etkileri

Şişirilmiş rakamlara dayalı kampanyalara çok fazla harcama yapmak kaynakları tüketebilir.

Çözüm: Pazarlama bütçelerini gerçek, doğrulanmış verilere göre düzenli olarak gözden geçirin ve ayarlayın. Bu, fonların en fazla etkiyi yaratacakları yere tahsis edilmesine yardımcı olur.

İtibar Tehlikede

Verilerin yorumlanmasında sürekli yapılan hatalar, paydaşların pazarlama ekibinin becerilerini sorgulamasına neden olabilir.

Çözüm: Karmaşık ölçümleri anlamaya odaklanan eğitim ve çalıştaylara yatırım yapın. Bu, ekibin güvenini artırır ve doğru raporlama sağlar.

Kaçırılmış fırsatlar

Bir kampanyanın gerçek potansiyelinin fark edilmemesi, büyüme fırsatlarının kaçırılmasına yol açabilir.

Çözüm: Niteliksel ve niceliksel verilerin bir karışımını kullanın. Bu, kampanya performansının ve potansiyel büyüme alanlarının daha kapsamlı bir resmini sağlar.

Dijital Ortamın Karmaşıklığı

Her biri kendi metrik setine sahip çok sayıda çevrimiçi platform varken kaybolmak kolaydır.

Çözüm: Çeşitli platformlardan gelen verilerin birlikte görüntülenebileceği merkezi bir kontrol paneli oluşturun. Bu, genel performansın daha net bir görünümünü sunar.

Ayrıntılı Verilerle Derinlere Dalın

Geniş veya özetlenmiş veriler önemli ayrıntıları maskeleyebilir ve bu da olası yanlış yorumlamalara yol açabilir.

Çözüm: Daima mevcut en ayrıntılı veri setini tercih edin. Ayrıntılı veriler daha net bir resim sunarak bireysel metriklerin ve bunların sonuçlarının daha iyi anlaşılmasına olanak tanır.

Özel Araçların Gücünden Yararlanın

Standart veri araçları, toplanamayan metriklerin nüanslarını ele alacak donanıma sahip olmayabilir.

Çözüm: Bu ölçümler için özel olarak tasarlanmış araçlara yatırım yapın. Bu tür araçlar, karmaşıklıkları yönetmek ve doğru toplamalar sağlayarak verilerin hem güvenilir hem de eyleme dönüştürülebilir olmasını sağlamak için tasarlanmıştır.

Çözüm

Toplanamayan metrikler karmaşık olsa da dijital pazarlamada doğru veri analizinin ayrılmaz bir parçasıdır. Pazarlamacılar, benzersiz özelliklerini tanıyarak ve doğru stratejileri ve araçları kullanarak tüm potansiyellerinden yararlanabilirler. Bu ölçümlerin derinlemesine anlaşılması yalnızca bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda başarılı pazarlama kampanyaları ve stratejilerinin yolunu da açar.

Sıkça Sorulan Sorular

Toplanamayan metrik tam olarak nedir?

Toplanamaz bir metrik, normal sayılar gibi basitçe eklenemeyen veya ortalaması alınamayan bir veri türüdür. Örneğin, benzersiz web sitesi ziyaretçilerini saymak, toplam web sitesi ziyaretlerini saymaktan farklıdır çünkü bazı ziyaretçiler bir siteyi birden çok kez ziyaret edebilir.

Dijital pazarlamada toplanamayan metriklerin bazı örnekleri nelerdir?

Örnekler arasında sosyal medyadaki takipçi sayıları gibi toplamlar, erişim ve benzersiz gösterimler gibi benzersiz ölçümler ve tıklama başına maliyet (TBM) gibi hesaplanan KPI'lar yer alır.

Toplanamayan metriklerle uğraşırken doğruluğu nasıl sağlayabilirim?

Mevcut en ayrıntılı verilere erişmek, bu ölçümler için tasarlanmış özel araçları kullanmak ve en yeni veri analizi yöntemleriyle güncel kalmak çok önemlidir.

Toplanamayan metriklerle ilgili ne gibi zorluklarla karşılaşabilirim?

Zorluklar arasında yanlış verilere dayanarak karar verme riski, şişirilmiş rakamlardan kaynaklanan bütçe sonuçları, itibara yönelik potansiyel zarar ve dijital ortamın karmaşıklığı yer alıyor.

Toplanamayan ölçümlerin yarattığı zorlukların üstesinden nasıl gelebilirim?

Çözümler arasında veri kaynaklarının çift kez kontrol edilmesi ve doğrulanması, eğitim ve özel araçlara yatırım yapılması, niteliksel ve niceliksel verilerin bir karışımının kullanılması ve performansın daha net bir şekilde görülebilmesi için merkezi gösterge tablolarının oluşturulması yer alır.