Veriler, yalnızca size ne anlatmaya çalıştığını anlamak için analitiği uygularsanız sizi doğru yönlendirebilir.
Önceki bir hikayemizde, önyargıdan kaçınmanın ve doğru ölçümleri seçmenin veri analizi açısından önemine değinmiştik. Bu devam yazısında “analitik gerçeklikle” yüzleşmenin önemini tartışıyoruz.
Veri analizinin önsezileri gerçeklerle değiştirmesi gerekiyor. Markalar birinin içgüdüsüyle milyonlarca kampanya dolarını riske atmak istemiyor. İdeal olarak pazarlamacının bir hedefi, sonuçlara ulaşmak için aşılması gereken net bir başarı eşiği vardır. Peki oraya nasıl gidilir?
Önerilen makale: ucretsiz web sitesi kurabileceginiz programlar hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Veri analizi “GPS”tir. Veri analizinin asıl amacı, neler olup bittiğini anlamak ve bu bilgiyi doğru kararı vermek için kullanmaktır. “Hazır, nişan al, ateş et” (veri, analiz, eylem). Ancak bazen sıralama karışır ve bu da insanların yanlış sonuçlara varmasına ve bu temelde hareket etmesine neden olur. Süreç daha sonra “hazır, ateş et, nişan al” veya daha da komik bir şekilde “ateş et, nişan al, hazır” haline gelir.
Proof Analytics’in başkanı ve CEO’su Mark Stouse, “Verilerin en büyük testi analitiktir” dedi. “Verileri bağlamsallaştırarak sonuç çıkarmayı olağanüstü derecede zorlaştırıyor, ancak veri görselleştirme tek başına bunu kolaylaştırıyor.”
Veriler bir şeye neyin sebep olduğunu belirleyebilir mi?
Nedensellik yalnızca verilerden ölçülebilir mi? Stouse buna inanmıyor. Pazarlamacılar geçmiş verilerden tahmin yürütmeyi deneyebilir ve ardından bu tahminin doğru olup olmadığını kontrol edebilir. “Eğer her şey istikrarlıysa, tahmin işe yarayabilir. Ancak değişimin çeşitliliği, değişkenliği ve hızı büyük olduğunda ekstrapolasyonun değeri sıfırdır.”
“Veriler aslında her zaman geçmişle ilgilidir ve doğuştan tahmin etme yeteneği yoktur. Geçmiş Giriş değildir” diye devam etti. “Ancak çok değişkenli regresyon, ilgili faktörleri (bilinen bilinenler) ve ayrıca potansiyel olarak önemli bazı şeyleri (bilinen bilinmeyenler) temsil eden verileri alıp bunu nedenselliğin hesaplanmış bir tarihsel portresine dönüştürmeye yönelik kanıtlanmış bir yaklaşımdır. Bu da, tahmin ile gerçekleşenler arasındaki karşılaştırmaya göre modelin doğruluğunu anlayabileceğiniz bir tahmin yaratıyor.”
Hızlandırılmış Dijital Medya’da SEM yöneticisi Erica Magnotto, geçmiş verilerin değerini ancak geriye dönük perspektif ve tahmine dayalı planlama için yer olması durumunda görüyor. “Kampanya başarısını tahmin etmek, trend verilerine ve yıldan yıla ve aydan aya gibi performansa dayanmalıdır. Bu, gelecekteki başarıya ilişkin doğruya yakın tahminler oluşturmalıdır. Tahmin edilen veriler piyasada daha yavaş bir ay veya potansiyel bir gerileme olduğunu gösteriyorsa verimliliği ve ihtiyatlı ölçeği teşvik etmek için gerçek zamanlı optimizasyonlar yapılabilir. Tahminler daha güçlü bir aya işaret ediyorsa ölçeklendirme, test etme ve ek kampanya lansmanları için planlamaya başlamanın zamanı gelmiştir.”
Pazarlamacılar aynı zamanda modeldeki aksaklıkların da farkında olmalıdır. Magnotto, performansın normal “gelişmesi ve akışı” ile çökme/yükseliş arasında bir fark olduğunu kaydetti. “Normal gel-git marjının dışında meydana gelen veriler, hesapta acil eylemin gerekli olduğunu gösterebilir. Pazarlamacılar ayrıca kullanıcı davranışının her zaman tutarlı olacağını varsaymamalı, bu nedenle anormal kullanıcı (veya kampanya) davranışının tespit edilebilmesi için karşılaştırma performansını anlamak önemlidir” dedi.
Pazarlamacılar ne yapabilir?
Pazarlamacıların aynı zamanda analitik, açık fikirli ve alçakgönüllü olmaları gerekir. Her zaman kendine çok güvenen ya da aslın pahasına önemsiz şeylere odaklanan bazı insanlar olduğunda bu tek başına bir zorluk olabilir. Yine de hataları gerçekleşmeden kontrol etmeye yönelik yaklaşımlar var.
Magnotto, verileri, müşteriyi tanımaya ve gerçeği kabul etmeye odaklandı. Ajanslar için bu kontrol listesini önerdi ancak buradaki ana noktalar markalar için de geçerli:
1. Temel Excel/sheet ilkelerini ve herhangi bir platformdan indirilen büyük veri kümelerinin nasıl yönlendirileceğini anlayın.
2. Temel karşılaştırma formüllerini ve veri eğilimlerine (aydan aya, yıldan yıla, dönemden döneme, haftadan haftaya) bakmanın varsayılan yollarını anlayın.
3. Müşteriyle birincil KPI’lar ve ikincil KPI’lar üzerinde anlaşmaya varıldı.
4. Daima danışanın dilini konuşun ve danışanın gerçek kaynak verilerini raporlamaya dahil edin. Bu, daha verimli görüşmeler yapılmasını sağlayacak ve pazarlamacıların hata yapmaktan veya performansı yanlış okumaktan uzaklaşmasına yardımcı olacaktır.
5) Bir kampanya stratejisinde yenilgiyi ne zaman kabul edeceğinizi bilin. Eğer “harika bir fikir” işe yaramıyorsa, verilerin kendi adına konuşmasına izin vererek ve stratejileri değiştirerek rahat olun.
6) Her zaman QA raporlaması. Formüllere, zaman dilimlerine, sayılara vb. QA uygulayın. Verileri analiz ederken bir şey gerçek olamayacak kadar iyi görünüyorsa, muhtemelen öyledir. Bu anormalliğe yol açabilecek hatalar için QA.
Pazarlama ve İnovasyon 