Tahmine dayalı analitik, geçmiş davranış verisinden yola çıkarak gelecekteki olasılıkları hesaplayan modelleme yaklaşımıdır. Pazarlamada kullanımı genellikle üç soruyla sınırlıdır: bu kullanıcı satın alır mı, bu müşteri bizi terk eder mi, bu kitle önümüzdeki dönemde ne kadar gelir getirir. Kritik nokta şudur: tahmin skoru tek başına bir değer üretmez. Değer, o skoru bir kitleye, tekliflendirmeye ya da bütçe kararına bağladığınızda ortaya çıkar.
Hangi tahminler reklamcılıkta işe yarar?
Teoride sayısız tahmin üretilebilir, ama pratikte karar üreten birkaç tanesidir. Sıralama, karara ne kadar doğrudan bağlandıklarına göredir.
- Satın alma olasılığı: belirli bir kullanıcının önümüzdeki günlerde satın alma ihtimali; yeniden pazarlamada bütçe önceliklendirmesi için en kullanışlı skordur.
- Terk etme riski: tekrar satın alması beklenirken sessizleşen müşterileri işaretler; elde tutma kampanyalarını tetikler.
- Tahmini gelir: bir kitleden beklenen gelir; kitle bazlı teklif ayarında ve değer bazlı stratejilerde kullanılır.
- Talep tahmini: sezonluk hacim beklentisi; stok ve bütçe planlamasını hizalar.
- Bütçe projeksiyonu: mevcut eğilimle ay sonunda nereye varılacağı; erken müdahale için basit ama etkili bir göstergedir.
Tahmin modelleri nasıl çalışır?
Model, geçmişte satın alan ve almayan kullanıcıların davranış örüntülerini karşılaştırır: ziyaret sıklığı, görüntülenen ürün sayısı, ilk ziyaretten bu yana geçen süre, sepete ekleme davranışı. Bu örüntülerden bir olasılık skoru üretir. Skor bir kesinlik değil, bir bahis oranıdır: %74 satın alma olasılığı, bu segmentteki her dört kişiden yaklaşık üçünün satın alması beklendiği anlamına gelir.
Tahmine dayalı analitik nasıl kurulur?
Çoğu işletme için doğru başlangıç, kendi modelini kurmak değil, platformların hazır tahmin özelliklerini kullanmaktır. Kendi modelinizi kurmak ancak veri hacminiz büyük ve ihtiyacınız çok özel olduğunda mantıklıdır.
- Veriyi hazırlayın: yeterli olay hacmi ve temiz dönüşüm izleme; eksik veri en büyük hata kaynağıdır.
- Modeli seçin: analitik platformunun hazır tahminleriyle başlayın; ihtiyaç netleştikçe kendi modelinizi değerlendirin.
- Kitleye çevirin: skoru bir reklam kitlesine bağlayın; skor panelde kalırsa hiçbir iş üretmez.
- Kontrol grubuyla ölçün: yüksek skorlu kitleye ekstra bütçe vermeden önce, bu kitlenin zaten dönüşeceğini varsaymayın.
Verinizden hangi kararlar çıkıyor?
Ads Sensor, dört platformdaki kampanya verinizi yapay zeka ile analiz eder ve önceliklendirilmiş, gerekçeli aksiyonlar üretir.
En büyük tuzak: artımsallık
Tahmine dayalı pazarlamanın en yaygın yanılgısı şudur: yüksek satın alma olasılığı olan kitleye reklam vermek en karlı görünür, çünkü dönüşüm oranı yüksektir. Ama bu kitle zaten satın alacaktı; reklam yalnız krediyi üstlendi. Gerçek kazanç, kararsız orta segmentte gizlidir. Bu ayrımı yapmanın tek yolu kontrol grubudur; yöntem için artımsal ROAS ve incrementality testi yazımıza bakın.
Küçük bir hesap nereden başlamalı?
Karmaşık modellerden önce basit segmentasyon çoğu değeri üretir. Müşterilerinizi son satın alma zamanı, sıklık ve tutar ekseninde ayırmak, birçok tahmin modelinin yaptığının pratik karşılığıdır; yöntemi RFM analizi yazımızda anlattık. Gelir tarafındaki karşılığı ise yaşam boyu değer hesabıdır. Bu ikisi oturmadan tahmin modeline geçmek genellikle erkendir.
Tahmin, iyi kurulduğunda bütçeyi geleceğe göre dağıtmanızı sağlar; kötü kurulduğunda ise geçmişin hatalarını geleceğe kopyalar. Kampanya verinizden çıkan aksiyonları tek panelde görmek için Ads Sensor betasına kaydolun.