Daha akıllı kararlar almak ve yatırım getirisini artırmak için AI'dan faydalanın

Özetle, pazarlamada incrementality, bir pazarlama aktivitesinin bir uygulamanın install'ları veya IAP'leri gibi KPI'ları üzerindeki gerçek etkisini ölçer.

Geleneksel incrementality ölçümlemesi, kontrol gruplarını ve test gruplarını içerir. Bu metodolojiyi kullanarak, test grubu kampanyalara tabi tutulurken kontrol grubu bu kampanyaya tabi değildir. Pazarlamacılar, iki grubun performansını karşılaştırarak kampanyaların yarattığı kademeli artışı (incremental lift) belirleyebilir.

Ancak A/B testleri pazarlamacılar için pahalı ve zaman isteyen bir yöntem olabilir. Ayrıca, güncel gizlilik regülasyonlarıyla incrementality A/B testlerinin gerektirdiği ayrıntı seviyesini uygulamak gün geçtikçe zorlaşıyor.

Yapay zeka odaklı incrementality çözümümüz, tahmine dayalı modelleme ve endüstri karşılaştırmalarını temel alan özel yapay kontrol gruplarımız ile çalışır. Adjust müşterileri pazarlama kampanyalarını her zamanki gibi yürütürken Adjust, kampanya performansını kontrol grubunu oluşturan benzer uygulamalara göre analiz eder. Bunun sonucunda ortaya çıkan veriler, müşteri test değişkenlerinden birini (bütçe, kanal vb.) değiştirmemiş olsaydı neler olacağını tahmin eder. Incrementality ölçümlemesinin bu metodu, kullanıcıya özgü segmentasyon gerektirmeyen ve geleceğe dair daha fazla bilgi sunan bir metodolojidir.

Karma medya modellemesi (media mix modeling), geçmiş satışları inceleyerek bu satışlara neyin katkıda bulunduğunu belirlemek ve pazarlama çalışmalarını analiz etmeye yönelik yaklaşımlardan biridir. Buradaki "karma", ürün, fiyat, yer ve promosyonun birleşik bir değerlendirmesini ifade eder. Özünde MMM, pazarlamacılara reklamlarının ne kadar etkili olduğunu gösterir, böylece öğrendiklerini gelecekteki kampanyalarda da kullanabilirler ve daha iyi bir yatırım getirisi (ROI) elde edebilirler. Çerezler ve attribution'dan önce icat edilen MMM, pazarlamacıların hangi kanalların kullanıcı kazanımı (UA) için en etkili olduğuna dair tahminlerde bulunmaları için kullandıkları ilk yollardan biriydi. Bunu cihaz ID'si sonrası mobil analitik ortamının önemli bir parçası olarak görüyoruz.

Pazarlamada tahmine dayalı analitik, gelecekteki sonuçlar hakkında bilinçli tahminler yapmak için geçmiş dijital pazarlama veri setlerini kullanan istatistiksel ve hesaplamalı bir teknik olan tahmine dayalı modellemeden yararlanan veriye dayalı bir kampanya optimizasyonu yaklaşımıdır. Son zamanlarda tahmine dayalı analitik araçları, tahmine dayalı modeller oluşturmak için genellikle machine learning tekniklerinden yararlanıyor. Tahmine dayalı analitik, uygulama pazarlamacılarının net ve veriye dayalı performans metrikleri ve KPI'lar belirlemelerine yardımcı olarak performans ölçümlemesini iyileştirebilir. Müşteri davranışlarını ve kampanya sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin etmek, pazarlama çalışmalarının ve yatırım getirisinin daha doğru bir şekilde ölçümlenmesini sağlar.