Gelirin Yeni Hesabı: Gelişmiş B2B İlişkilendirmesi (Attribution) ve Yatırım Getirisi (ROI)

B2B sektöründe, geleneksel Yatırım Getirisi (ROI) ölçüm çerçeveleri kanıtlanabilir şekilde etkisizdir.  Bu başarısızlık, B2B satış döngüsünün doğasında var olan karmaşıklıktan kaynaklanmaktadır; bu döngü, genellikle altı ila on iki ay veya daha uzun süren uzatılmış satın alma kararlarıyla karakterize edilir.  Bu uzun süreli dönem boyunca, potansiyel alıcılar sayısız pazarlama temas noktasıyla etkileşim kurar. Bu karmaşık, çok temaslı yolculuk, erken aşamadaki pazarlama faaliyetlerini nihai gelirle güvenilir bir şekilde ilişkilendirmeyi son derece zorlaştırır.    

Heuristik Modellerin Ötesine Geçmek

Kural tabanlı veya heuristik ilişkilendirme modelleri (ilk dokunuş, son dokunuş, doğrusal veya U şeklindeki gibi) krediyi temas noktaları arasında dağıtmak için sabit, önceden tanımlanmış kurallara dayanır.  Arama, sosyal, e-posta ve görüntüleme etkileşimlerini kapsayan karmaşık, çok kanallı bir ortamda, bu yaklaşım farklı kanalların nüanslı, gerçek katkısını yakalamada başarısız olur.    

Tek temaslı modeller, yalnızca bir temas noktasına (genellikle ilki veya sonuncusu) kredi veren, özellikle yanıltıcıdır.  Basit olsalar da, genellikle bir kullanılabilirlik yanlılığına yol açarlar: şirketler, ölçülmesi en kolay temas noktaları oldukları için doğrudan dönüşüm sağlayan ücretli medyaya aşırı yatırım yaparlar.  Aynı zamanda, uzun vadeli marka tercihi oluşturan organik içerik ve farkındalık oluşturma faaliyetlerine önemli ölçüde az yatırım yaparlar.    

Algoritmik İlişkilendirme: Ölçülebilir İçgörüye Giden Yol

Performans ölçümünün geleceği, algoritmik (veya yeni nesil) ilişkilendirme modellerinde yatmaktadır. Bu sofistike modeller, her temas noktasının dönüşüm sonucu üzerindeki fiili etkisini tartmak için makine öğreniminden ve gözlemlenen verilerden yararlanır.  Sabit kurallar yerine ampirik katkılara dayalı olarak kredi dağıtarak, algoritmik modeller üstün bir etkinlik ölçüsü sağlar.    

B2B kuruluşları için, Markov Zinciri modeli ve Shapley Değeri modeli en yaygın olarak benimsenen özel yaklaşımlardır.  Bu modeller, doğası gereği çok temaslı oldukları ve B2B müşteri yolculuklarının karakteristiği olan yüksek sayıdaki temas noktaları arasında dönüşüm kredisini doğru bir şekilde ilişkilendirmek için gerekli ölçeklenebilirliğe sahip oldukları için tercih edilir.    

İleri düzey ilişkilendirmenin benimsenmesi, gizlilik öncelikli, çerezsiz dijital ortama uyum sağlama gerekliliği ile hızlanmaktadır.  Geleneksel kural tabanlı modeller, katı gizlilik düzenlemeleri ve tarayıcı kısıtlamaları nedeniyle giderek kullanılamayan, ayrıntılı, kişi düzeyinde izleme verilerine büyük ölçüde güveniyordu.  Yapay Zeka destekli ilişkilendirme çözümleri ve algoritmik modeller, katkıları istatistiksel olarak çıkararak ve sunucu tarafı teknolojisi kullanarak bu sorunu doğrudan ele alır.  Bu nedenle, gelişmiş ilişkilendirme uygulamak sadece bir ölçüm iyileştirmesi değil; pazarlama performansını teknolojik ve düzenleyici değişimlere karşı geleceğe hazırlamak için hayati bir stratejidir.   

İçeriğin Dolaylı Katkısını Ölçmek

İçerik, dönüşüme hem doğrudan hem de dolaylı yollarla katkıda bulunur.  Doğrudan katkılar, izlenen bir bağlantı aracılığıyla satın alma ile sonuçlanan bir blog yazısı gibi, hemen bir dönüşüme yol açan içeriği içerir.  Dolaylı katkılar ise marka güveni oluşturmak, temel eğitim sağlamak veya uzun süre akılda kalmayı sağlamakla ilgilidir; bunlar ölçülmesi daha zordur ancak eşit derecede önemlidir.  Güçlü ilişkilendirme modellerinin konuşlandırılması, kolayca ölçülebilir doğrudan dönüşüm çabalarını destekleyen yaygın kullanılabilirlik yanlılığına karşı koymalıdır.