Katkıda bulunan Pete Cheyne, günümüzün akıllı pazarlamacılarının, iş ortakları ve ortaklık ilişkileri yoluyla elde edilen sonuçları optimize etmek için teknolojiden ve makine öğreniminden nasıl yararlandıklarını açıklıyor.
Birkaç yıl önce, doğrudan pazarlamacılar öncelikli olarak edinme başına maliyet (EBM) ölçümlerine, yani bir satışı artırmanın maliyetine odaklandılar. Ortak ve bağlı kuruluş alanlarında bu maliyet, reklamverenin her satış için ödemeye hazır olduğu ödüle yansıyordu.
CPA’ler ve ödüller, iş ortağı pazarlamasında hâlâ öncelikli konulardır. Bu değişmeyecek. Ancak değişen şey, veriye dayalı iş ortağı pazarlamacıların satış sonrasındaki gelir akışına verdiği önemdir.
Önerilen makale: inovasyonda strateji kurma yollari hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Kullanıcı karlılığını anlamak
Müşteri tekrar satın aldı mı? Ve yeniden? Üç ay boyunca hizmetime abone olmaya devam ettiler mi? Altı? İlgili alışverişleri e-mağazamdan mı yaptılar?
Pazarlamacıların sorduğu spesifik sorular işletmelerinin özelliklerine göre değişiklik gösterse de, tüm bu marka sorularının ortak noktası, pazarlama ortaklarının ve programlarının her biri aracılığıyla elde edilen bir müşterinin göreceli değerini anlama tutkusudur.
İş ortağı pazarlama kullanıcısı kalite analizi
Yaşam boyu değer (LTV) analizi, iş ortağı pazarlaması yoluyla edinilen müşterilerin, diğer kanallar aracılığıyla edinilen müşterilerle aynı satın alma kalıplarına ve sadakatine sahip olup olmadığını anlamamıza yardımcı olur.
İş ortağı pazarlamasına şüpheyle yaklaşanlar, CPA programları aracılığıyla çekilen müşterilerin temelde daha az sadık olduğunu düşünme eğilimindedir. ABD’deki büyük bir giyim perakendecisinden bir arkadaşım bana buna kesinlikle ikna olduğunu söyledi. Ancak veriler çok farklı bir şeyi gösterdi.
“Sonra veri ekibim bana bu müşterilerin göreceli değerleri arasında istatistiksel olarak çok az fark olduğunu gösterdi” dedi. “Yeniden satın alma olasılıkları aynıydı ve alışveriş sepetleri de aynı değerdeydi.”
Bu, verilerinizde aynı sonuçları göreceğiniz anlamına gelmez; ancak önsezilere güvenmek yerine analiz yapma ihtiyacını güçlendirir.
İş ortağı pazarlamasının yaşam boyu değerini ölçme
Doğru türde entegrasyonlara sahipseniz YBD’yi ölçmek nispeten basittir. Bir marka, kullanıcının tüm satın alma işlemlerini anonimleştirilmiş bir kullanıcı kimliğine bağlar. Buradan verileri güvenli bir aktarım mekanizması aracılığıyla iş ortağı çözüm sağlayıcılarına aktarabilirler.
Sağlayıcı daha sonra verileri birleştirir ve iş ortağına ve programa göre ayrıştırır. Optimizasyon kararlarını yönlendirmeye yardımcı olacak bir ölçü olarak gerekli hesaplamaları yapar ve elde edilen bilgileri sunarlar.
Ortaklık çabalarınızı optimize etmek için LTV’yi kullanma
Ayrıca LTV analizi, pazarlamacıların farklı iş ortaklarının ve kampanyaların değerini karşılaştırmasına da yardımcı oluyor. Pazarlamacılar, satın alma sonrası satış verilerini belirli satıcılara ve programlara bağlayarak, hangi ortaklıkların ve tekliflerin, ilk satın alımlarından sonra sitede kalan yüksek kaliteli kullanıcıları yönlendirdiğini belirleyebilir. Bu marka liderleri, yalnızca gelire veya ortalama edinme maliyetine göre optimizasyon yapmak yerine, en kârlı iş ortakları ve kampanyaları karşılaştırıp optimize edebilir.
İş ortağı pazarlama sektörünün kurumsal tarafında, farklı iş ortağı sınıflarına farklı fiyatlar sunmak artık nispeten yaygındır. Her ortağa tamamen aynı nakit ödülün veya oranın verildiği günler geride kaldı.
Bunun yerine, gelişmiş iş ortağı pazarlamacıları bazen farklı iş ortağı sınıfları için bir takım farklı oranlara ve kurallara sahiptir. Pek çok şirket bu oran farklılıklarını, her bir ortağın ne tür insanları çekebileceğine ilişkin önsezilere dayandırıyor. Ancak giderek daha fazla şirket analizlerini kesin rakamlara ve niceliksel analizlere dayandırıyor.
Makine öğrenimi ile YBD’yi proaktif olarak artırma
LTV analizinin markaların sonuçları iyileştirmesine yardımcı olmasının bir başka yolu da, genellikle sırayla veya birlikte satın alınan ilgili ürünleri belirleyerek tüketicilere yönelik toplam satışları proaktif bir şekilde artırmalarına olanak sağlamaktır.
Markalar, makine öğrenimini kullanarak öğeler arasındaki satış ilişkilerini keşfetmek için ilişkilendirme analizinden yararlanabilir ve ardından bu ürünleri proaktif olarak birlikte pazarlayabilir. Markalar, bu kalıpları analiz ederek, belirli ürünleri zaten satın almış olan müşterilere ilgili ürünleri yeniden pazarlamak için ortak pazarlamayı kullanabilir. Bu ortalama LTV’yi artırır.
Çözüm
Giderek daha ayrıntılı verilerle markalar, iş ortağı pazarlaması ve kaynaklarını nereye yatıracakları konusunda daha akıllı olabilir. Daha fazla gelir ve uzun vadeli kârlılık sağlayan doğrudan ortak ilişkileri geliştirebilir ve ardından kaynakları ve ilgiyi en iyi sonuçları sağlayan programlara ve ortaklara odaklayabilirler.
Pazarlama ve Satış 