Web Analytics · Pazarlama Ölçümleme
Pazarlama Attribution Modellemesi
Tek bir bütçe kararı, o karara göre kurulmuş bir kredi modeli ve rakamın yanında duran varsayımlar.
Last-click, talebin oluşmasına birden fazla kanal katkı sağlamış olsa da krediyi satışı kapatan kanala verir. Gözlemlenen dönüşümlerin kredisini daha uygun biçimde dağıtan bir model kurar, bu modelin nedensellik kanıtlamadığını açıkça belirtiriz. Elinizde belirli bir bütçe kararında kullanılmak üzere hazırlanmış, varsayımları ve sınırları kredi rakamlarıyla birlikte sunulan bir model kalıyor.
Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları gör
Nasıl yürütürüz?
Modeli bütçe kararından önce sınarız
Modelin kapsamını, karşılaştırmalarını ve hangi kararda kullanılabileceğini bütçe kararınıza göre belirleriz. Önce bütçe kararını tanımlarız. Ardından modeli kurar, last-click sonucuyla karşılaştırır ve varsayımlara duyarlılığını karar verici kişiyle değerlendiririz.
Çalışma ilkelerimiz
- Dönüşüm ve touchpoint kapsamı — Hangi dönüşümün kredilendirileceğini ve hangi touchpoint'lerin hesaba katılacağını açıkça tanımlarız. Böylece sonuç, belirlenen kararın sınırları içinde yorumlanabilir.
- Huniye uygun kredi kuralı — Reklam platformundaki varsayılanı doğrudan kullanmak yerine, huninize uygun data-driven attribution veya kural tabanlı yaklaşımı seçer ve seçimin gerekçesini belgeleriz.
- Alternatif modellerle karşılaştırma — Kredi dağılımını last-click ve en az bir başka yaklaşımla birlikte hesaplarız. Böylece önerinin seçilen modele ne ölçüde bağlı olduğu görülür.
- Nedensellik sınırı — Attribution, gözlemlenen dönüşümlerin kredisini belirli varsayımlarla dağıtır. Bir kanalın dönüşümü tetiklediğini tek başına kanıtlamaz.
Kararı tanımlama
Modelin hangi bütçe veya kanal kararını destekleyeceğini ve hangi bulgunun bu kararı değiştirebileceğini birlikte netleştiririz. Bütçe kararından sorumlu kişi, ele alınan kararın doğru tanımlandığını onaylar.
Karar özeti
Modeli kurma
Touchpoint kapsamını, kimlik yönetimini ve kredi kuralını tanımlarız. Modeli aynı girdilerle yeniden çalıştırılabilecek biçimde kurarız. Analist, touchpoint kapsamının huniyle uyumunu doğrular.
Attribution modeli
Karşılaştırma ve duyarlılık analizi
Alternatif modelleri çalıştırır, sonucun modelleme tercihlerine ne kadar duyarlı olduğunu inceleriz. Paid-media lideri, modelin gereğinden fazla güven verdiği noktaları inceler.
Duyarlılık karşılaştırması
Sonucu sunma
Bulguyu varsayımları ve sınırlarıyla birlikte sunarız. Hangi bütçe kararına bilgi sağlayabildiğini, hangi sonucu gösteremediğini ve önerinin varsayımlarla nasıl değiştiğini açıklarız. Bütçe kararından sorumlu kişi, harcama yeniden dağıtılmadan önce nihai kararı verir.
Attribution sonucu
Kredi kuralını platform varsayılanına değil, huninize göre seçeriz
Otomasyon hesabı yapar: touchpoint yollarını seçilen kurala göre ağırlıklandırır, modeli last-click ve bir alternatifle yeniden çalıştırır. Karar gerektiren noktalar insanda kalır: hangi bütçe kararının ele alındığı, touchpoint kapsamının huniyle uyuşup uyuşmadığı ve modelin olduğundan güvenli göründüğü yerler.
Ne teslim ederiz?
Yeniden çalıştırılabilen bir model ve karar notu teslim ederiz
Teslimat, kredi rakamlarının yanında modelin kapsamını, karşılaştırmasını ve sınırlarını da içerir.
Çalışma dokümanı
Attribution modeli
Kapsamı ve kredi kuralı belgelenmiş, aynı girdilerle yeniden çalıştırılabilen model.
Karşılaştırma raporu
Model karşılaştırması
Kredi dağılımının last-click ve en az bir alternatif model arasında nasıl değiştiğini gösteren duyarlılık incelemesi.
Karar notu
Sonuç ve sınırlar
Belirlenen karar için hazırlanan öneri ile bu önerinin varsayımlarını ve kanıtlayamayacağı noktaları birlikte sunan not.
Şu olduğunda tamam sayarız: ikinci bir analist modeli belgelenmiş girdilerle yeniden çalıştırıp aynı dağılımı bulduğunda ve bütçe sorumlusu modelin neyi kanıtlamadığını söyleyebildiğinde.
Uyum ve hazırlık
Mevcut kredi dağılımı bütçe kararınız için yeterli mi?
Bu kapsam, belirli bir bütçe kararında kredi dağılımını yeniden değerlendirmek istediğiniz ve modelin varsayımlarını açıkça görmek istediğiniz durumlarda uygundur.
Şu durumlarda iyi bir seçim
- Last-click'in bir kanala, çoğunlukla marka arama veya direct'e, üst hunideki katkılar pahasına fazla kredi verdiğinden şüpheleniyorsunuz.
- Belirli bir bütçe dağılımı kararında last-click görünümünden daha kapsamlı bir değerlendirmeye ihtiyacınız var.
- Tek ve kesin bir rakam yerine, belirsizliği ve varsayımları belirtilmiş bir modeli kullanmayı kabul ediyorsunuz.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- Bir kanalın artımlı dönüşüm yarattığına dair nedensel kanıt arıyorsanız bu kapsam yeterli değildir. Bu ihtiyaç Incrementality ve Lift Ölçümleme çalışmasına girer.
- Canlı kampanya bütçelerinin yönetilmesini veya yeniden dağıtılmasını bekliyorsanız bu görev uygun değildir. Kanıtı sunarız. Uygulama kararı ve sorumluluğu pazarlama ekibinizde kalır.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Pazarlama Ölçümleme ve Attribution çalışmalarının tümü
Şu olduğunda tamam sayarız: modelin yanıtlayacağı bütçe kararı, touchpoint kapsamı ve kredi kuralı modelleme başlamadan önce yazılı olarak netleştiğinde.
Ölçümleme sisteminizi kuran ekip
Zeo, bir iş kararını kurallara bağlı veri toplamaya ve sizin kontrol edebileceğiniz raporlamaya bağlayan ölçümleme sistemleri kuruyor. Burada gördüğünüz kişiler, bu sistemin sayfanın kapsadığı bölümünde çalışıyor.
Zafer Yıldız
Web Analytics Manager
Abdullah Tanıdır
Performance Marketing Team Lead
Sevda Yurtvermez
Performance Marketing Team Lead
Serap Yurtvermez
Performance Marketing Team Lead
İlker Emir
Senior Performance Marketing Executive
Onur Durdağı
Performance Marketing Executive
Didem Himmetli
Marketing Executive
Burak Pehlivan
Co-founder & CEO
Deniz Çağın Demirci
Frontend Developer
Mirzamin Aghazada
UI/UX Designer
Yağmur Bayram
Sr. SEO Analyst
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
Google Analyticsönerilen her modelin karşısında iyileşme ölçüldüğü last-click tabanını sağlar
Jupytergirdiler tek tek değiştirilir, duyarlılık testi iddia değil gösterilen bir sonuç olur
Northbeamçoklu dokunuş modelini çalıştırır, last-click ve kural tabanlı alternatiflerle karşılaştırır
Bu çalışma nereye bağlanır?
Devam edin
Aynı yetkinlik
Incrementality ve Lift Ölçümleme
Buradaki kredi dağılımı varsayımlara dayanır ve nedensellik sınırında durur. Holdout ya da geo split, lift'i güven aralığıyla birlikte ölçer.
Aynı yetkinlik
Pazarlama Forecasting ve Senaryo Planlama
Gerçekleşmiş dönüşümlerin kredisi, işe alım ya da envanter planını boyutlandırmaz. Forecast, harcama ve dönüşüm oranı varsayımlarını backtest edilmiş bir aralığa çevirir.
Analitiğin başka bir alanı
Veri Zenginleştirme ve Dönüşüm
Tekrarlanan kampanya etiketleri ve join'e girmeyen kayıtlar tek bir kanalın kredisini böler; touchpoint kapsamına güvenmeden önce normalizasyon kuralları yazılır.
Sonraki adım
Bütçe kararınıza uygun attribution modelini planlayın
Başlamadan önce
Görüşmeden önce sorulanlar
Bu model last-click'in tamamen yerini alabilir mi?
Belirlediğimiz karar kapsamında kullanılabilir. Ancak gerçek bir bütçe kararındaki etkisini görmeden bütün raporlama yapısını yeni modele geçirmenizi önermeyiz.
Neden her zaman data-driven attribution kullanmıyorsunuz?
Data-driven attribution modelinin istikrarlı çalışması için yeterli dönüşüm hacmi gerekir. Tracking boşlukları da yanıltıcı varsayımlara yol açabilir. Bu nedenle önce verinin modeli destekleyip desteklemediğini kontrol ederiz.
Bu çalışma incrementality testinden nasıl ayrılır?
Attribution, gerçekleşmiş dönüşümlerin kredisini touchpoint etkisine ilişkin varsayımlarla dağıtır. Incrementality testi ise bir kanalın ek dönüşüm yaratıp yaratmadığını kontrollü bir karşılaştırmayla ölçer. İki yöntem farklı soruları yanıtlar.
Model için hangi verilere ihtiyaç var?
GA4 ve reklam platformlarındaki touchpoint ve dönüşüm verilerine erişim ile modelin destekleyeceği bütçe kararının açık biçimde tanımlanması gerekir.