Facebook, pazarlamacıların reklamı en üst düzeye çıkarmak için doğru içerik karışımıyla belirli kitleleri daha iyi hedeflemesi ve tüketici eğilimlerine göre otomatik olarak ayarlama yapması için nihayetinde daha fazla fırsat sağlayabilecek olan Pazarlama Karması Modellemeye yönelik gelişen yaklaşımı hakkında bazı yeni bilgiler sağladı. ağlarında performans.
Facebook tarafından açıklandığı gibi:
“Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), pazarlamacıların pazarlama ve pazarlama dışı faaliyetlerin satış üzerindeki etkisini ölçmelerine yardımcı olabilecek veriye dayalı bir istatistiksel tekniktir. MMM gizlilik dostudur ve birden çok faktörü analiz etmek ve bunların nasıl etkilediğini değerlendirmek için bilimsel metodoloji kullanır. Bununla birlikte, bazı sınırlamaları da vardır, örneğin, veri toplama için zaman alıcıdır, kaynak yoğun, analiz için uzun hazırlık süresi ve bunlar MMM’nin ölçeklendirilmesini ve yürütülmesini zorlaştırır. “
Gizlilik dostu unsur burada anahtardır, çünkü Apple yakın zamanda iOS’ta yeni ATT veri izleme istemlerini uygulamaya koyarken ve veri toplama konusunda daha fazla şeffaflık sağlamak isteyen diğer platformlarla, Facebook yakında çalışacak çok daha az kullanıcı verisine sahip olabilir ve bu da pazarlamacıları yeni yönlere bakmaya zorlar.
İşte pazarlama karması modellemenin yardımcı olabileceği yer burasıdır – Facebook’un belirttiği gibi , ideal olarak reklamverenlerin süreçlerini tam kurulum iş yükü gerektirmeden hızlandırmalarına yardımcı olacak yeni, tekrarlanabilir bir MMM çerçevesi oluşturmak için analitik çözüm sağlayıcısı Analytic Edge ile birlikte çalıştı. düzenli bir MMM yaklaşımı.
Facebook, bu sistemi ASUS tarafından yapılan yeni bir kampanyaya nasıl uygulayabildiğini açıklayan bir özet belgede bu yeni süreci ana hatlarıyla açıkladı.
Araştırmacılar önce MMM sürecini ve bu gelişmiş model aracılığıyla aradıkları faydaları özetliyor.
Değişen faktörler nedeniyle, MMM’nin özellikle daha küçük, daha az kaynaklara sahip işletmeler için etkili bir şekilde uygulanması zordur ve hatta reklam performansını optimize etmede yanıt hızı düşünüldüğünde daha da fazlasıdır. Ancak bu yeni süreç, bu temel endişeleri gidermeyi ve sistem için yerleşik bir çerçeve sağlamayı amaçlamaktadır.
Oldukça karmaşık bir taslak, ancak sonuç olarak Facebook, tüm bu yeni unsurları çok daha kolay uygulanabilen bir sisteme dahil edecek yeni, güncellenmiş, otomatikleştirilmiş süreçler yaratmaya çalışıyor.
“MMM’yi SaaS platformlarında daha basit, otomatikleştirilmiş ve yapay zeka odaklı hale getirecek başka inovasyonlar devam ediyor. Bu, MMM’ye daha önce erişemeyen veya MMM’yi genel olarak ölçekleyemeyen hem büyük hem de küçük şirketler için MMM’nin yaygın bir şekilde benimsenmesini sağlayacaktır. iş. “
Bu, Facebook’un geçmişte uyguladığı kişisel veri bilgilerinin aynı seviyelerine ihtiyaç duymadan, daha iyi reklam hedeflemesi için yeni bir yol sağlayabilir.
Bu ilginç bir deney ve geliştirmesi biraz zaman alacak, ancak sonunda, reklamcılık yaklaşımlarınız için daha fazla yanıt seçeneğiniz olduğu anlamına gelebilir ve bu, daha az kullanıcı verisi olsa bile reklam performansını en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir.
Ve belirtildiği gibi, yeni Apple istemlerinin ve potansiyel olarak Android’de başlatılabilecek benzer kısıtlamaların bir sonucu olarak daha fazla insan veri takibini devre dışı bıraktıkça, bu zaman içinde daha da önemli hale gelebilir.
Tam bakış beyaz kağıt okuyabilir burada .
