Attribution Model Nedir yahu? Kanallardan gelen dönüşümlere baktığımızda hep başımıza aynı şey geliyor. Tüm kanallar size çok iyi para kazandırıyor değil mi? Ancak sipariş numarası ve satışa kadar geçen kanal ziyaretlerine baktığınızda iki tane affiliate kanalına aynı parayı verdiğinizi görüp yahu biz dolandırılıyor muyuz diyorsunuz.

Hayır Dolandırılmıyorsunuz! Dükkanınıza giren her kullanıcıyı sonuçta ikna etmek için çaba sarfeden bir çok kanal ile çalışıyorsunuz ve bu kanalların birbirlerine olan etkileri var. İşte bu etkileri ölçebilmek için Attribution Model kullanıyoruz ki bunun sonucunda hayatımızdaki tüm kaynakların günün sonundaki rakamlara etkisinin ne kadar olduğunu görebilelim.

Etkileşim Modellerini Görselleştirecek olursak şöyle gözüküyorlar

Attribution Model

Model 1: Son Etkileşim Modeli (Last interaction / Last-click Attribution Model)

Bu model isminden de anlaşılacağı gibi tüm krediyi dönüşümü sağlayan o ulu adıma vermekte. Yani öncesinde ne oldu, ne bitti, ziyaretçiyi kullanıcıya/müşteriye dönüştüren öncül kanallar neydi sorularını gözardı eden bir model. Eğer insanların sihirli bir şekilde ürününüzün farkına varıp sitenizle/ürünüzle etkileşime geçtiği anda istediğiniz dönüşümü sağlayıp işi bitireceğine inanıyorsanız, bu modeli kullanın. Bonus olarak da bana bir mail atın ki aydınlanayım. Zira hiç öyle bir ürün görmedim.

Bu arada neredeyse tüm web analytics araçlarının (Google Analytics hariç) standart raporlarında bu modeli kullandığını biliyor muydunuz? Neden derseniz çünkü bu araçlar standart raporları sizin işe hızlıca koyulabilmeniz için hazırlıyor ve her sektörden yüzbinlerce işletmeye hitap edebilmek için mümkün olan en genel ayarlarda araçlarını sunuyorlar. Ömür boyu onları özelleştirmeden kullanın diye değil. Yani custom reports ve advanced segmentation gibi terimler sizin için göbek adınız değilse büyük ihtimalle yanlış veri yorumlamarı yapıyorsunuz. Bir sulu göz çiğneyip okumaya devam edin.

Model 2: Son direkt-olmayan Etkileşim Modeli (Last Non-direct Click Attribution Model)

Google Analytics standart raporlarında bu modeli kullanır.

İlk bakışta bu model öncekine göre biraz daha mantıklı görünse de problemlerinin en başında ve yüksek seviyede tehlikeli olan nokta, direkt ziyaretleri ekarte etmesi. Yani örnek olarak ben Adwords reklamına tıklayıp siteye geldikten bir süre sonra direkt olarak siteyi ziyaret edip dönüşümü sağlarsam tüm alkış Adwords harcamalarıma gidiyor. Bu size bir an mantıklı gelebilir. Fakat “Ziyaretçi Adwords reklamından gelip siteden/üründen ayrıldıktan sonra ne oldu da ben ziyaretçinin direkt olarak siteye gelip dönüşümünü sağladım?” sorusunu tamamen gözardı ediyor.

Halbuki olayın en tadından yenmez yeri burası olabilir. Sosyal medyada reklamınızı mı gördü? Tv/radyo da biri bu üründen mi bahsetti? Arkadaşı bir bakalım tekrar diyip kafasını mı çeldi? Çözüm ortağınıza gitti orada mı gördü? E-posta pazarlamanız mı işe yaradı? Rüyasında mı gördü? Ne oldu da acaba geri geldi? Bunların en azından alternatif iletişim kanallarınızla ilgili olan kısımlarına cevap bulabilirseniz (uykuya reklam almazlar diye düşünüyorum) belki de müthiş bir organik büyümeye koşabilirsiniz.

Model 3: Son Adwords Etkileşim Modeli (Last Adwords Click Attribution Model)

İsminden de anlaşılabileceği gibi bu model son Adwords etkileşimine değer verirken önce ve sonrasını tamamen gözardı ediyor. Eğer Adwords’ü ücretsiz kullanma gibi bir yol bulmadıysanız faydasız bir model olduğunu söylememe gerek yok sanırım.

Model 4: İlk Etkileşim Modeli (First interaction/ First-click Attribution Model)

Kısaca, ilk konuştuğumuz model olan “son etkileşim modeli” ‘nin ters düz edilmiş halidir. Bu model de “Ziyaretçinin beni ilk gördüğü yer, ilk etkileşime geçtiği kanal her şeyin başıdır. O yüzden gerisi önemli değildir.” bakış açısına sahip. “İnsanlarla ilk iletişimi nasıl kuruyorsunuz?” sorusuna yardımcı olsa da dönüşüm değerlemesi için yeterli olabilecek bir model olduğunu söylemek çok zor.

“Bu model karımla evlendiğim için ilk sevgilime teşekkür etmek gibi bir şey.”

Model 5: Eşdeğer Etkileşim Modeli (Linear attribution model)

Ziyaretçinin/Kullanıcının siteyle/ürünle ilk etkileşime girdiği andan itibaren o son hamleyle dönüşümün sağlandığı ana kadar olan süre içindeki tüm farklı kaynaklara eşit değer verilmesi demektir. Bir an için mantıklı gelirse aslında pek işinize yaramayacağını hemen söyleyeyim. Zira amacımız nedir? Hangi oyuncular oyun içinde hangi pozisyonda olursa daha iyi sonuç ortaya çıkıyor? sorusuna cevap bulabilmek. Fakat bu modele her oyuncuya her pozisyonda aynı değeri veriyoruz. Yani kaleciyi forvete koysan aynı değerde!

Tek tesellisi son etkileşim veya ilk etkileşim gibi kullanıldığında alınan sonuçların etkilerinin operasyonunuza zarar verici etkide bulunması ihtimalinin daha az oluşu. Sonuçta bu modelden size şunu tercih etmelisin aksiyonu çıkmayacak.

Model 6: Zamanla Değer Kaybı Etkileşim Modeli (Time Decay Model)

Bu diğerlerine bakıldığında daha mantıklı bir model olarak görünüyor. Son adım dönüşümü sağladığı için en fazla krediyi alıyor, ancak hepsini değil. Geriye doğru azalan bir paternle diğer tüm etkileşim kanalları paylarına düşenleri alıyorlar. Burada ilk adımların neden bu kadar az aldığı tartışılabilir olsa da son adımdan daha az pay alıyor olmaları çok da mantıksız değil. Burada önemli olan düşük bir oranla da olsa ilk adımdan başlayarak, her bir adımın dönüşümden pay edinmesi ve dönüşümü sağlayan adıma yaklaştıkça bu edinimin artması.

Eğer “Attribution modelling işine yeni giriyorsanız bu modelle başlayın ki operasyonuz için risk teşkil edebilecek kadar yanlış sonuçlar çıkartan bir model kullanmamış olun”. Mantıklı bir yaklaşım olduğunu söylemek gerekir. Milyon dolar kazandıracak kadar büyük bir adım değil belki. Ama ilk modelinizi kullanmak, onun sonuçlarını okuyabilmek ve bu sonuçlara göre aksiyon alarak ne kadar fayda sağlayabildiğinizi görmek önemli bir başlangıç olacaktır.

Bu modelin bir ek özelliği olan “half-life” özelliğiyle dönüşümün gerçekleştiği günden belirleyeceğiniz sayı kadar gün öncesinde gerçekleşen etkileşimlerin payı yarılanarak daha sonraki adımlara aktarılacak, böylece zaman bazlı yapılan bu ölçümlemedeki esas çocuk olan “zaman”ın önemi daha da etkili olacaktır.

Model 7: Konuma Dayalı Model (Position Based Model)

Bu modelde ilk etkileşime ziyaretçiyi siteye/ürüne çekilmesini sağladığı için, son etkileşime de dönüşümü sağladığı için pastanın büyük payı yarı yarıya verilir ve kalan aradakiler arasında dağıtılır. Fakat eğer modelleme konusunda uzman değilseniz o aradakilere verilen değerlerin dağılımı size yanlış sonuçlar çıkartabilir. Bu nedenle yeterince tecrübeye sahip olmadan kullanılırsa bu modelleme tipi yarardan fazla zarar verebilir.

Model 8: Özelleştirilmiş Model (Customised/Personalized Attribution Model)

Tam bu noktada Avinash okuyucularını tekrar tekrar uyararak mutlaka önce zamanla değer kaybı modelini kullanmalarını öneriyor. Sonuçlarını ve etkilerini görmeden özelleştirmeye girmemelerini önemle vurguluyor. Şimdi burada ben de aynısı yapmasam ayıp olurdu.

Özelleştirilmiş model için öncelikle yanıtlamanız gereken bir dizi soru var. Bu soruları site/ürün sizinde kendinize, hizmet verdiğiniz bir başkasıyla ona sormanız ve cevaplarını olabildiğince doğru vermeniz lazım:

  1. Ne gibi kullanıcı davranışlarına değer veriyorsunuz? (Çok sayfa gezmesi mi? X süre kadar sitede kalması mı? Demo ürünleri indirmesi mi? vb.)
  2. Ortada çözüm sağlamayı amaçladığınız bir ideal dönüşüm süresi var mı?
  3. Tekrar satın almanın (makro dönüşümün) oluşması ile ilgili geriye doğru bakıldığında verinizdeki davranış paternleri nasıl?
  4. Gerçeklenmesine finansal bir değer bağlanmış olan mikro etkileşim hedefleri var mı?
  5. Universal Analytics kullanılarak offline dönüşümler Google Analytics’e besleniyor mu?

Bu sorular ve benzerleri izin özelleştirilmiş model oluşturmanızda dikkat etmeniz gereken ve göz önünde bulundurmak isteyeceğiniz veriler sağlayacaktır. Diyelim ki bu donelere sahip oldunuz ve kendi modelinizi yaratmaya hazırsınız. O zaman Google Analytics’in karşısına geçme vakti gelmiştir. Step by step anlatayım ki bir “how-to” tadında olsun istedim.

  • Bu modelleme tekniklerinin doğru çalışabilmesi için tüm pazarlama kampanyalarınızın %100 ve doğru etiketlenmiş olması gerekir. Arama, affiliate, e-posta, sosyal, paralı vs.
  • CPA ölçümlemesi önemlidir. Dönüşüme göre hareket ederseniz artış sağlayabilirsiniz. Ancak kullanıcı edinim maliyetinize bakmazsanız hızlıca şirketin kapısına kilidi vurabilirsiniz. Google Analytics bazılarına sahip olsa da öyle ya da böyle diğerleri için bu değeri manuel olarak sisteme yüklemeniz gerekecektir.
  • Tüm kanallarınızı her daim beraberce bu model üzerinde analiz etmek zorunda değilsiniz. Raporun üst kısmında bulunan dönüşüm menüsünden belirli dönüşüm türlerini seçerek belirli tür (ör. sadece pazarlama) etkileşimleri analiz edebilirsiniz.
  • Burada anlatılanlar çok kanallı etkileşim modellerinin tüm dijital manaları ekseninde analizidir. Offline operasyonları ve multi-ekran/cihaz analizler için farklı yöntemler kullanmalısınız.

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here