En son ne zaman karanlıkta bir tarif yapmaya çalıştınız? Bunu hiç yapmadığınızı tahmin etmeye cüret ediyorum. Gereksiz ve pervasız. O halde, şirketlerin yüzde 60’ından fazlasının pazarlama kampanyası kararları verirken pazarlama analitiği verilerini göz ardı ettiğini öğrenseniz şaşırır mıydınız?
Tıpkı karanlıkta yemek tarifi hazırlamanın gereksiz ve pervasızca olması gibi, işletmeniz için pahalı ve zaman alan kararlar alırken paha biçilmez pazarlama verilerini göz ardı etmek de öyle.
Bu gönderide, pazarlama analitiğini ve faydalarını tanıtacağız. Pazarlama verileri türlerini ve kendi raporunuzu nasıl oluşturacağınızı ele alacağız. Son olarak, dijital pazarlama analitiğini avantajlarına kullanan üç şirket örneğini vurgulayacağız.
Pazarlama Analitiği Nedir?
Pazarlama analitiği, bir pazarlama faaliyetinin veya toplu pazarlama çabalarının performansını değerlendirmek için verilerin kullanılmasıdır.
Önerilen makale: iş kurma fikirleri hakkında bilgi almak ve güncel iş fikirleri haberlerine ulaşmak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
2012’den 2020’ye kadar pazarlama analitiğinin karar vermek için kullanıldığı projelerin payı yüzde 29 ile yüzde 43,5 arasında değişti. Bu sayı düşük görünse de, kendi işinizin kampanyalarını yönlendirmek için pazarlama analitiği kullanmanın size rekabette avantaj sağlayacağını gösteriyor.
Pazarlama Analitiği Neden Önemli?
Nitelikli ayrıntılara girmeden önce, pazarlama analitiğinin neden bu kadar önemli olduğunu anlamamıza yardımcı olur. Bazı şirketler, analitik verilerinin işleri için çok önemli olmadığını iddia edebilirken, diğerleri başarılarını yalnızca verileri takip etme becerilerine bağlayacaktır.
Belki de dijital pazarlama analitiğinin en büyük yararı, işletmelerin büyük resim pazarlama trendlerini anlama ve gelecekteki sonuçları tahmin etme yeteneğidir.
Mikro düzeyde, pazarlama analitiği, bir işletmenin bireysel programlarının yatırım getirisini anlamasına yardımcı olabilir. Bu, hangi programlardan vazgeçeceklerini ve hangi programlara yatırım yapacaklarını belirlemelerine yardımcı olabilir. Ayrıca onlara gelecekteki projeler için bilmeleri gerekenleri öğretecektir.
Son olarak, sofistike pazarlamacıların (5 veya daha fazla analiz aracı kullananlar) pazarlama programlarında genel bir performans artışı görme olasılıklarının yüzde 39 daha fazla olduğunu düşünün. Portföyünüzde bu büyümenin nasıl görünebileceğini hayal edin!
Pazarlama Analitiği Verisi Türleri
Pazarlama analitiği verileri söz konusu olduğunda, içine girebileceği üç kategori vardır. Burada her birinin açıklaması ve kullanılan metriklerin örnekleri yer almaktadır.
Tanımlayıcı Analitik
Tanımlayıcı analitik, işletmenizin mevcut durumuna ilişkin içgörüler sağlar. “Şimdi ne oluyor?” sorusuna cevap veriyorlar.
Burada göreceğiniz metrik türleri yüzey düzeyindedir. Herhangi bir analiz veya mantık yürütme olmaksızın, işletmenin bugünkü halinin hızlı bir görüntüsünü sunarlar. Bu metrikler arasında sayfa görüntülemeleri, gelir, satılan birimler, ortalama birim fiyat ve dönüşüm oranı yer alır.
Teşhis Analitiği
Teşhis analitiği, tanımlayıcı analitiğin temel nedenini sağlar. Yani “bu neden oluyor?” sorusuna cevap veriyorlar.
Yukarıda belirtilen tanımlayıcı ölçümlerinizle ilgili sorularınız olduğunda, teşhis ölçümlerini derinlemesine inceleyeceksiniz. Bunlar, trafik kaynakları, hemen çıkma oranları, çıkış oranları ve son temas kanalları gibi şeylere bakarak teşhis ölçümlerinin nedenini bulmak için daha derine iner.
Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik, işletmenizin geleceğine bir bakış sağlar. “Geçmiş ve mevcut eğilimlere göre gelecekte ne olması muhtemel?” Sorusuna cevap veriyorlar.
Tahmin edebileceğiniz gibi, tahmine dayalı analitik daha karmaşık girdiler gerektirir. Tanımlayıcı ve tanısal analitiği çekip bağlantı kurabilseniz de tahmine dayalı analitikle bunu kolayca yapamazsınız. Bunun yerine, genellikle tahmine dayalı bir modelleme aracının veya bir veri analistinin yardımına ihtiyacınız olacak.
Pazarlama Analitiği Raporu Nasıl Oluşturulur?
İşletmeniz için bir dijital pazarlama analitiği raporu oluşturmakla görevlendirildiyseniz, aşağıdaki adımlar başlamanıza yardımcı olacaktır.
1. Ham Verileri Çekin
Her şey nerede başlıyor? Ham verilerle.
Verilerinizi nasıl çekeceğiniz, kullandığınız araçlara ve platformlara bağlı olacaktır. Birçok ücretsiz ve ücretli seçenek mevcuttur ve daha eksiksiz bir resim elde etmek için kendinizi birden fazla kullanırken bulabilirsiniz.
Pazarlama analitiği raporu oluşturmanın birinci adımı.
Google Analytics, size derinlemesine web sitesi analizi sağlayan ücretsiz bir araçtır. Shopify gibi bir e-ticaret platformu kullanıyorsanız hesabınızda ücretsiz analizlere de erişebilirsiniz. Ücretli seçenekler arasında HubSpot, Domo ve Tableau bulunur.
2. Kitlenizi Anlayın
Verilerinizi derlemeden önce yanıtlamanız gereken iki önemli soru vardır. Bunlar:
Pazarlama raporunuzun amacı nedir?
Pazarlama raporunuzun hedef kitlesi kim?
Bu soruları yanıtlamak için aşağıdakileri yanıtlayarak daha derine inmek isteyeceksiniz:
Verileri yalnızca işletmenin anlık görüntüsünü almak için mi alıyorsunuz yoksa aklınızda daha spesifik bir şey mi var? Raporu üst düzey yöneticilere mi yoksa doğrudan bir yöneticiye mi teslim ediyorsunuz? Bu veriler nasıl kullanılacak? Bu veri raporunun ne sıklıkla derlenmesi gerekecek?
Doğrudan yöneticinize işin durumu hakkında haftalık bir rapor, şirketin CFO’suna bir iş biriminin analizinden tamamen farklı görünecektir.
3. Önemli KPI’ları Vurgulayın
Verilere sahipsiniz ve raporunuzun amacını ve hedef kitlesini biliyorsunuz. Şimdi raporunuzda doğru verileri vurguladığınızdan emin olmanın zamanı geldi. Bu, hedef kitlenize yanıt vermeniz gereken veri analitiği türünü (ör. açıklayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı) anlamaya kadar inecektir.
Diyelim ki şirketinizin en yeni ürününün lansmanını raporlamakla görevlendirildiniz. İki hafta önce sanal raflara çıktı ve ilk başarısını değerlendirmenin zamanı geldi. Bu neye benziyor?
Burada tanımlayıcı analitiği çekeceksiniz. Buna ürün sayfası görüntülemeleri, sepete ekleme, gelir ve dönüşüm oranı gibi metrikler dahildir.
Bununla birlikte, hedef kitleniz muhtemelen yukarıdaki metriklerin neden böyle olduğunu bilmek isteyeceğinden, her şey burada bitmez. Hedef hedeflerin altında veya üstünde olsunlar, sizi bulunduğunuz yere getiren şeyin ne olduğunu anlamak güzel.
Bu, son temas kanalı ve trafik kaynağı gibi teşhis metriklerini de alacağınız anlamına gelir. Ayrıca müşteri demografik özelliklerini ve davranışlarını da inceleyebilirsiniz.
Pazarlama analitiği raporu oluşturmanın üçüncü adımı.
Bu verilerle, raporunuz kendini bir dizi KPI ve grafikten çok bir hikayeye dönüştürmeye başlayacak.
4. Verileri Parçalamak İçin Görselleri Kullanın
Verileriniz var, hedef kitlenizi biliyorsunuz ve hikayeniz var. Şimdi, hikayenizi tüm izleyicilerinize anlam ifade edecek şekilde anlatmanın en iyi yolunu düşünmenin zamanı geldi. Görseller bunu yapmanın çok önemli bir yoludur.
Görseller, grafikleri, tabloları, haritaları, hunileri ve Venn diyagramlarını içerir. Verilerinizi yeni bir açıdan görmenize ve hikayenizi daha etkili bir şekilde anlatmanıza yardımcı olmanın harika bir yoludur.
İyi haber şu ki, çoğu analiz aracı bir dizi görselleştirme aracı sunar, böylece kendinizi tekerleği yeniden icat ederken bulmak zorunda kalmazsınız. Bununla birlikte, Microsoft Excel gibi programlar da ham verileri görselleştirmeye dönüştürmeyi inanılmaz derecede kolaylaştırır.
Pazarlama Analitiği Örnekleri
Diğer işletmelerin kararlarını bildirmek için pazarlama analitiğini nasıl kullandığını görmek ilham verici olabilir. İşte göz önünde bulundurmanız için üç örnek.
Pazarlama Analitiği Örnek 1: Kosta Rika Tatilleri
Ortalamalar, pazarlama analitiğini değerlendirirken sıklıkla kullanılır. Bu yaklaşımın özünde yanlış olan hiçbir şey yoktur, ancak aşağıda göreceğimiz gibi, ortalamanın gerçek etkinliğini belirlemek için bu aykırı değerlere bakmak iyi olabilir.
Costa Rican Vacations için ortalama müşterinin ötesine bakmak, web sitesi dönüşümünde yüzde 40’lık bir artışla sonuçlandı.
Costa Rican Vacations’ın Kurucu Ortağı ve CEO’su Casey Halloran’a göre, ekipleri kararlarını bildirmek için sık sık ortalamalara bakıyor: ortalama harcama, ortalama kalış süresi ve ortalama gezgin sayısı.
Verileri daha derinlemesine inceledikten sonra, aşırı uç değerler nedeniyle ortalama sayının gerçek müşteri metriklerinden çok uzak olduğunu fark ettiler. Yani, müşterilerinin çoğu yelpazenin bir ucunda ya da diğer ucundaydı ve çok azı gerçekten ortada kalıyordu.
Bu bilgilerle Costa Rican Vacations, ürün sunumunda bir değişiklik yaptı. Bunu yapmalarının bir yolu, ana sayfalarındaki toplam bütçe kaydırıcısını 20.000 ABD dolarına çıkacak şekilde ayarlamaktı.
Costa Rican Vacations’tan bir pazarlama analitiği örneği.
Bunu yaparak, tekliflerini yeni, daha yüksek harcama yapan bir müşteri tabanına açtılar ve web sitesi dönüşümlerini yüzde 40 artırdılar.
Diğer işletmeler de bu örnekten yararlanabilir. Ne de olsa, pazarlama kararlarımızın aykırı değerler üzerindeki etkisini dikkate almadan ortalamalara ve medyanlara ne sıklıkla bakıyoruz? Bunu göz önünde bulundurarak, ortalama müşterinizin gerçekte ne kadar ortalama olduğunu veya her iki taraftaki aşırılıkların bir ürünü olup olmadığını gerçekten anlamak için zaman ayırın.
Pazarlama Analitiği Örnek 2: Allrecipes
Allrecipes, dünyanın en büyük dijital gıda markasıdır. 23 ülkede 18 web sitesine ve 85 milyondan fazla kullanıcıya sahiptir. Markanız ne kadar büyük olursa olsun, her zaman dikkate alınması gereken bir rekabet vardır. Allrecipes, rekabet avantajlarını sürdürmek ve müşteri yolculuğunun her aşamasını daha iyi anlamak için Tableau ile birlikte çalıştı.
Markanın aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç temel hedefi vardı:
kullanıcı deneyimini geliştirmek
video etkileşimini artırın
mobil etkileşimi artırın
ürün stratejisini bilgilendirmek
kullanıcı tabanını genişlet
reklam gelirini artırmak
Allrecipes, verileri tek bir yerde görselleştirmek için bir iş zekası platformu olan Tableau’dan yararlandı. Marka, özel panolar ve organizasyonel iş birliği sayesinde çok sayıda hedefe ulaşmayı başardı. Özellikle, Tableau’nun cihaz düzeyinde analitiğinin mobil etkileşimi artırmalarına nasıl olanak sağladığına bakalım.
Tüketici ve Marka Stratejisinden Sorumlu Başkan Yardımcısı Esmee Williams’a göre, mobil kullanım son yıllarda tüm ziyaretlerin yüzde 8’inden dörtte üçüne yükseldi.
Amaç, mobil kullanımı artırırken aynı zamanda cihazlar arasında sürekli bir deneyim sağlamaktı. Kullanıcıların mobil site öğeleriyle nasıl etkileşime girdiği hakkında daha fazla bilgi edinmenin bir yolu olarak, mobil siteyi tüm cihazlarda gösteren bir A/B testi gerçekleştirdiler.
Allrecipes’tan pazarlama analitiğinde bir A/B testi örneği.
Allrecipes, Tableau’nun dijital pazarlama analitiği toplama ve görselleştirme araçlarını kullanarak topladıkları verileri mobil siteyi iyileştirmek için kullandı. Bu, kullanımı kolay bir arayüzle içeriği optimize etmeyi ve fotoğraf yüklemelerini teşvik etmeyi içeriyordu.
Aynı sonuçları elde etmek için cihazlar arası A/B testi yapmanız gerekmese de müşteri davranışını anlamak için işletmeniz de mobil cihaz etkileşimini değerlendirmelidir. Ancak o zaman müşteri bağlılığı ölçütleri üzerinde ölçülebilir bir etkisi olan değişiklikleri uygulayabilirsiniz.
Pazarlama Analitiği Örnek 3: Netflix
Örneklerimizi bir endüstri devi olan Netflix ile sonlandıralım.
Netflix, Amazon Prime’ın yüzde 75’inin ve Hulu’nun yüzde 64’ünün çok üzerinde olan yüzde 90’lık bir müşteri tutma oranına sahip. Netflix’in başarısını sağlayan nedir? Netflix’e göre başarısı büyük ölçüde müşteri davranışı analitiğinin toplanması ve kullanılmasından kaynaklanıyor.
Netflix ne tür verileri toplar ve algoritmalarına besler? İşte birkaç örnek:
Bir kullanıcı bir şovu hangi saat ve tarihte izledi?
Gösteriyi izlemek için hangi cihaz kullanıldı?
Kullanıcı programı duraklatırsa izlemeye devam eder mi?
Kullanıcı bir TV şovunun tüm sezonunu arka arkaya mı izliyor?
Eğer yaparlarsa, art arda izlemek ne kadar sürer?
Elbette Netflix, müşterinin şovları ve filmleriyle olan etkileşimlerine de bakar. Bir kullanıcı, Netflix tarafından önerilen yüzde 96’lık orana göre bir program seçerse müşteri diziyi bitirir mi? Diziyi iyi değerlendiriyorlar mı?
Netflix’in müşteri deneyimini geliştirmek için pazarlama analitiği kullandığına bir örnek.
150 milyondan fazla abonesi olan Netflix, içgörü toplamak için geniş bir veri havuzuna sahiptir. İzleyici etkinliğinin yüzde 80’inin algoritmik kişiselleştirilmiş öneriler tarafından tetiklendiği göz önünde bulundurulduğunda bu, başarıları için çok önemlidir.
Pazarlama Analitiği Sıkça Sorulan Sorular
Pazarlama analitiği hakkında en sık sorulan soruların bazılarının yanıtlarını burada bulabilirsiniz.
Ek pazarlama analitiği verisi türleri var mı?
Yukarıda listelenen üç pazarlama analitiği veri türüne (tanımlayıcı, teşhis ve tahmine dayalı) ek olarak, kuralcı analitik ve bilişsel analitik olduğu da söylenir.
Bir pazarlama analitiği kampanyasının üç ana bileşeni nedir?
Dijital pazarlama analitiği kampanyanız ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve uygun fiyatlı olmalıdır.
Piyasadaki en iyi pazarlama analitiği araçları nelerdir?
İşletmenizin ihtiyaçları, pazarlama analitiği araçları konusundaki kararınızı büyük ölçüde etkileyecektir. Ancak dikkate alınması gereken birkaç araç Tableau, Power BI ve Adobe Reporting’dir.
İşletmemin, pazarlama analitiğimizi çözmek için bir veri analistine ihtiyacı var mı?
Bir veri analisti kesinlikle işletmeniz için önemli bilgiler sunabilir. Ancak küçük ve orta ölçekli işletmeler için muhtemelen gerekli değildir.
Pazarlama Analitiği Sonuç
Pazarlama analitiği, bir veri koleksiyonundan daha fazlasıdır. Aksi takdirde gözden kaçabilecek paha biçilmez içgörüler sağlar.
Sonuçta, işletmenizin pazarlama kampanyaları ve programlarıyla ilgili büyük kararlar alırken, size sunulan tüm verileri değerlendirmeniz gerekir. Yalnızca önceki verilerin ve mevcut eğilimlerin uygun bir analizi ile şirketinizin kâr hanesi için en iyi kararları verdiğinizden emin olabilirsiniz.
Pazarlama Uygulamaları 