İçinde yaşadığımız gerçeği bir düşünelim: Akla gelebilecek her türlü medya aracılığıyla ilgi talep eden markalarla dolu bir pazar. Arkadaşların desteğinden mobil reklamların ve dijital reklam panolarının her yerde bulunmasına kadar her etkileşim, satın alma kararlarımızı ince veya açık bir şekilde etkiler. Bununla birlikte, her etkileşimin etkisini ölçmek zorlu bir zorluk olmaya devam ediyor. Son büyük satın alma işleminizi düşünün; Kararınızı etkileyen her bir faktörü ve spesifik görülme yüzdesini belirtebilir misiniz? Eminim değildir.
Saha çalışmamda, ekonometrik bir mercek uygulayarak, bu ilişkilendirme bilmecesinin pazarlamaya özgü olmadığını, daha ziyade çeşitli işletme fonksiyonlarındaki birçok zorluğa benzediğini gözlemledim. İster çalışanların performansını değerlendirirken, ister fiyatların ve ürün tekliflerinin esnekliğini analiz ederken, nedensel ilişkilerin sağlam bir şekilde anlaşılması ihtiyacı her yerde mevcuttur. Altta yatan faktörleri anlamadan tahminlerde ve kararlarda mükemmelleşmek, kısa vadede netlik sağlayabilir, ancak sonuçta uzun vadeli büyüme potansiyelinden ödün verir.
Bu karmaşıklığı göstermek için gerçek bir örneğe dönelim. Ocak 2023'ten itibaren Mercado Libre'nin Brezilya'daki pazarlama operasyonlarını denetlediğinizi hayal edin. Yeni yıllık hedefler belirledikten sonra, büyük bir rakip olan Americanas, bir muhasebe skandalının ardından sersemliyor ve operasyonlarını neredeyse felç ediyor. Umarım hâlâ yılbaşı gecesi şampanyanız kalmıştır. Bu kesinti, çeşitli kategorilerde satış hacimlerinde artışa ve ortalama edinme başına maliyette düşüşe neden olacak. Sonuçlardaki bu artış, Marka bilinci oluşturma ekibinizin tüketicilerin zihninde marka bilinirliği yaratma konusundaki mükemmel çalışmasından mı yoksa performans ekibinin doğrudan yanıt reklamlarını optimize etme becerisinden mi kaynaklanıyor? Yoksa esnek ve ölçeklenebilir bir ağ yaratan lojistik ekibinin yenilikleri miydi? Peki MagaLu gibi rakipler neden pazardaki bu boşluktan yararlanamadı?
İlişkilendirme modelleri kesinlikle daha fazla pazarlama odaklı dönüşüm talep edecektir ve bazı bilgiler sunabilir, ancak krediyi bu dinamikler arasında mükemmel şekilde tahsis etmek için gereken hassasiyet hala belirsizliğini koruyor.
Perde arkasında ilişkilendirme kavramı, çevrimiçi satışlara katkıda bulunan faktörlerin doğru şekilde hesaplanmasıyla ilgili olduğu kadar ilgi çekici bir anlatı hazırlamakla da ilgilidir. Kariyerim boyunca gördüğüm en iyi satış yöneticileri, yalnızca kendi bölümlerini büyüten işletme yönetiminde değil, her şeyden önce, satış ekiplerinin sorumluluklarını ustalıkla ayrıştırarak, zor zamanlarda bir atıf hikayesi şekillendirme ve satma konusunda da başarılıdırlar.
Tarihsel olarak, nedensel ilişkileri anlamanın referansı, Ronald Fisher tarafından 1930'larda oluşturulan ve tıptan sosyal bilimlere kadar çeşitli alanlarda dönüştürücü fikirler üreten bir standart olan rastgele deneylerdir. Bu metodoloji, çeşitli sektörlerdeki yerleşik paradigmaların sorgulanması açısından temel olmuştur ve çevrimiçi reklamcılık da bir istisna değildir. Bunun bir örneği, Meta'nın Google arama ağı reklamlarının hakimiyetine karşı koymayı amaçlayan stratejik girişimleridir. Facebook ve Instagram'ın değerinin son tıklamanın ilişkilendirmesine tam olarak yansımadığını ortaya koymak amacıyla Dönüşüm Yükselişi adı verilen bir çözümü hayata geçirirken, diğer yandan arama ağı reklamları üzerinde coğrafi denemeler yapılmasını öneriyor. bunların olduğunu doğrulayın aşırı atfedilen standart ölçüm sistemi ile.
Deneylerin şirketler içinde ve özellikle Facebook'ta da yapıldığını belirtmekte fayda var. On yıl önce, satış ekibinin bir grup rastgele hesaba daha fazla destek ekleyen rastgele bir deneme yürüttüğü ve bu müdahaleye atfedilen satışlarda önemli bir artış olduğunu ortaya koyan büyük bir girişimi hatırlıyorum. Bu, o takıma daha fazla çalışanın alınacağını tanımladı. Ancak bu tür uygulamalar, genel uygulanabilirlikleri ve etik hususlar hakkında çok sayıda soruyu gündeme getirmektedir. Ve daha da önemlisi, sonuçları farklı zamanlara ve coğrafyalara göre ölçeklendirmek ve tahmin etmek zordur. Yöneticiler ara sıra bazı bilimsel kanıtlar elde edebilirler ancak genellikle tahminlere ve sezgilere dayalı kararlar vermek zorunda kalırlar.
Öte yandan, en iyi tasarlanmış deneyler bile genellikle pazarlamada devreye giren değişkenlerin tüm yelpazesini kapsamaz. Tavsiye etkisi, iletişimin uzun vadeli etkisi, aynı markanın ürünleri arasındaki yamyamlık ve gelecekteki satın almaların ilerlemesi gibi konular, geleneksel bir testin göz ardı ettiği dinamiklerden sadece birkaçıdır. Bu unsurlar ilave karmaşıklık getirmekte ve bu tür deneylerden elde edilen net sonuçların fazla basit olabileceğini düşündürmektedir. Bugün bu sınırlamaların teknik ayrıntılarına girmek bizi çok ileri götürür, ancak bu daha derinlemesine araştırma gerektiren bir konudur.
Saha çalışmamda, ekonometrik bir mercek uygulayarak, bu ilişkilendirme bilmecesinin pazarlamaya özgü olmadığını, daha ziyade çeşitli işletme fonksiyonlarındaki birçok zorluğa benzediğini gözlemledim. İster çalışanların performansını değerlendirirken, ister fiyatların ve ürün tekliflerinin esnekliğini analiz ederken, nedensel ilişkilerin sağlam bir şekilde anlaşılması ihtiyacı her yerde mevcuttur. Altta yatan faktörleri anlamadan tahminlerde ve kararlarda mükemmelleşmek, kısa vadede netlik sağlayabilir, ancak sonuçta uzun vadeli büyüme potansiyelinden ödün verir.
Bu karmaşıklığı göstermek için gerçek bir örneğe dönelim. Ocak 2023'ten itibaren Mercado Libre'nin Brezilya'daki pazarlama operasyonlarını denetlediğinizi hayal edin. Yeni yıllık hedefler belirledikten sonra, büyük bir rakip olan Americanas, bir muhasebe skandalının ardından sersemliyor ve operasyonlarını neredeyse felç ediyor. Umarım hâlâ yılbaşı gecesi şampanyanız kalmıştır. Bu kesinti, çeşitli kategorilerde satış hacimlerinde artışa ve ortalama edinme başına maliyette düşüşe neden olacak. Sonuçlardaki bu artış, Marka bilinci oluşturma ekibinizin tüketicilerin zihninde marka bilinirliği yaratma konusundaki mükemmel çalışmasından mı yoksa performans ekibinin doğrudan yanıt reklamlarını optimize etme becerisinden mi kaynaklanıyor? Yoksa esnek ve ölçeklenebilir bir ağ yaratan lojistik ekibinin yenilikleri miydi? Peki MagaLu gibi rakipler neden pazardaki bu boşluktan yararlanamadı?
İlişkilendirme modelleri kesinlikle daha fazla pazarlama odaklı dönüşüm talep edecektir ve bazı bilgiler sunabilir, ancak krediyi bu dinamikler arasında mükemmel şekilde tahsis etmek için gereken hassasiyet hala belirsizliğini koruyor.
Perde arkasında ilişkilendirme kavramı, çevrimiçi satışlara katkıda bulunan faktörlerin doğru şekilde hesaplanmasıyla ilgili olduğu kadar ilgi çekici bir anlatı hazırlamakla da ilgilidir. Kariyerim boyunca gördüğüm en iyi satış yöneticileri, yalnızca kendi bölümlerini büyüten işletme yönetiminde değil, her şeyden önce, satış ekiplerinin sorumluluklarını ustalıkla ayrıştırarak, zor zamanlarda bir atıf hikayesi şekillendirme ve satma konusunda da başarılıdırlar.
Tarihsel olarak, nedensel ilişkileri anlamanın referansı, Ronald Fisher tarafından 1930'larda oluşturulan ve tıptan sosyal bilimlere kadar çeşitli alanlarda dönüştürücü fikirler üreten bir standart olan rastgele deneylerdir. Bu metodoloji, çeşitli sektörlerdeki yerleşik paradigmaların sorgulanması açısından temel olmuştur ve çevrimiçi reklamcılık da bir istisna değildir. Bunun bir örneği, Meta'nın Google arama ağı reklamlarının hakimiyetine karşı koymayı amaçlayan stratejik girişimleridir. Facebook ve Instagram'ın değerinin son tıklamanın ilişkilendirmesine tam olarak yansımadığını ortaya koymak amacıyla Dönüşüm Yükselişi adı verilen bir çözümü hayata geçirirken, diğer yandan arama ağı reklamları üzerinde coğrafi denemeler yapılmasını öneriyor. bunların olduğunu doğrulayın aşırı atfedilen standart ölçüm sistemi ile.
Deneylerin şirketler içinde ve özellikle Facebook'ta da yapıldığını belirtmekte fayda var. On yıl önce, satış ekibinin bir grup rastgele hesaba daha fazla destek ekleyen rastgele bir deneme yürüttüğü ve bu müdahaleye atfedilen satışlarda önemli bir artış olduğunu ortaya koyan büyük bir girişimi hatırlıyorum. Bu, o takıma daha fazla çalışanın alınacağını tanımladı. Ancak bu tür uygulamalar, genel uygulanabilirlikleri ve etik hususlar hakkında çok sayıda soruyu gündeme getirmektedir. Ve daha da önemlisi, sonuçları farklı zamanlara ve coğrafyalara göre ölçeklendirmek ve tahmin etmek zordur. Yöneticiler ara sıra bazı bilimsel kanıtlar elde edebilirler ancak genellikle tahminlere ve sezgilere dayalı kararlar vermek zorunda kalırlar.
Öte yandan, en iyi tasarlanmış deneyler bile genellikle pazarlamada devreye giren değişkenlerin tüm yelpazesini kapsamaz. Tavsiye etkisi, iletişimin uzun vadeli etkisi, aynı markanın ürünleri arasındaki yamyamlık ve gelecekteki satın almaların ilerlemesi gibi konular, geleneksel bir testin göz ardı ettiği dinamiklerden sadece birkaçıdır. Bu unsurlar ilave karmaşıklık getirmekte ve bu tür deneylerden elde edilen net sonuçların fazla basit olabileceğini düşündürmektedir. Bugün bu sınırlamaların teknik ayrıntılarına girmek bizi çok ileri götürür, ancak bu daha derinlemesine araştırma gerektiren bir konudur.