Facebook, pazarlamacılara doğru içerik karışımıyla belirli kitleleri daha iyi hedeflemeleri ve reklamı en üst düzeye çıkarmak için tüketici eğilimlerine göre otomatik olarak ayarlama yapmaları için nihayetinde daha fazla fırsat sağlayabilecek olan, gelişen Pazarlama Karması Modelleme yaklaşımı hakkında bazı yeni bilgiler sağladı. ağları genelinde performans.
Facebook’un açıkladığı gibi:
“Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), pazarlamacıların pazarlama ve pazarlama dışı faaliyetlerin satışlar üzerindeki etkisini ölçmelerine yardımcı olabilecek veriye dayalı bir istatistiksel tekniktir. MMM, gizlilik dostudur ve birden fazla faktörü analiz etmek ve bunların pazarlamayı nasıl etkilediğini değerlendirmek için bilimsel metodoloji kullanır. Bununla birlikte, bazı sınırlamaları da vardır, örneğin, veri toplama için zaman alıcıdır, kaynak yoğundur, analiz için uzun teslim süresi vardır ve bunlar MMM’nin ölçeklenmesini ve yürütülmesini zorlaştırır.”
Gizlilik dostu unsur burada kilit noktadır, çünkü Apple’ın yakın zamanda iOS’ta yeni ATT veri izleme komutlarını uygulaması ve veri toplama konusunda daha fazla şeffaflık sağlamak isteyen diğer platformlar sayesinde, Facebook’un yakında çalışacak çok daha az kullanıcı verisi olabilir ve pazarlamacıları yeni yönlere bakmaya zorlar.
Pazarlama karması modellemenin yardımcı olabileceği yer burasıdır – Facebook’un belirttiği gibi, analitik çözüm sağlayıcısı Analytic Edge ile birlikte çalışarak yeni, tekrarlanabilir bir MMM çerçevesi oluşturdu ve bu ideal olarak reklamverenlerin tam kurulum iş yükü gerektirmeden süreçlerini hızlandırmasına yardımcı olacak düzenli bir MMM yaklaşımının
Facebook, bu yeni süreci ASUS’un yakın tarihli bir kampanyasına bu sistemi nasıl uygulayabildiğini açıklayan bir özet belgede özetledi.
Araştırmacılar önce MMM sürecini ve bu geliştirilmiş model aracılığıyla aradıkları faydaları özetliyor.
Değişen faktörler nedeniyle, MMM’nin özellikle daha küçük, daha az kaynaklı işletmeler için etkin bir şekilde uygulanması zordur ve reklam performansını optimize etmede yanıt hızı düşünüldüğünde daha da zordur. Ancak bu yeni süreç, bu temel endişeleri ele almayı ve sistem için yerleşik bir çerçeve sağlamayı hedefliyor.
Bu oldukça karmaşık bir taslak, ancak sonuç olarak Facebook, tüm bu yeni unsurları, uygulanması çok daha kolay bir sisteme dahil edecek yeni, güncellenmiş, otomatik süreçler oluşturmaya çalışıyor.
“SaaS platformlarında MMM’yi daha basit, otomatik ve yapay zekaya dayalı hale getirecek daha fazla yenilik yolda. Bu, MMM’nin daha önce MMM’ye erişemeyen veya MMM’yi kendi genelinde ölçekleyemeyen hem büyük hem de küçük şirketler için yaygın bir şekilde benimsenmesini sağlayacaktır. iş.”
Bu, Facebook’un geçmişte uyguladığı aynı kişisel veri içgörü seviyelerine ihtiyaç duymadan daha iyi reklam hedefleme için yeni bir yol sağlayabilir.
Bu ilginç bir deneydir ve geliştirilmesi yine de biraz zaman alacaktır, ancak nihayetinde, daha az kullanıcı verisiyle bile reklam performansını en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilecek reklamcılık yaklaşımlarınız için daha fazla yanıt seçeneğiniz olduğu anlamına gelebilir.
Ve belirtildiği gibi, yeni Apple istemleri ve potansiyel olarak Android’de de başlatılabilecek benzer kısıtlamaların bir sonucu olarak daha fazla insan veri izlemeyi devre dışı bıraktığından, bu zamanla daha da önemli hale gelebilir.
Tam bakış beyaz kağıt okuyabilir burada .
