22.08.2022
İşletmenizin başarısına hangi kampanyaların ve kanalların daha fazla katkıda bulunduğunu öğrenmek isteyebilirsiniz. Bu katkılara dair net bir verinizin olması, pazarlama çabalarınızı yenilemek, geliştirmek ve büyütmek için önemlidir.
Satış, abonelik veya tanımladığınız diğer dönüşümlere yol açan farklı kaynakları ve kanalları belirlemek isteyebilirsiniz. Dönüşüm sağlanıncaya kadar birden fazla kanal veya kaynak katkıda bulunmuş olabilir. Google Analytics Attribution(beta) ile, bir kullanıcınızın dönüşüm tamamlayana dek izlediği yolları takip edebilirsiniz.
Örneğin siz web sitenizde cep telefonu satıyorsunuz ve cep telefonu satın almak isteyen potansiyel bir müşteri var.
Eğer Last non-Direct Click(Google Analytics varsayılan ilişkilendirme modeli) ile dönüşümü sağlayan kanalı incelemek istersek Display olarak görecektik. Ancak yukarıdaki örnekte olduğu gibi dönüşüme katkı sağlayan birçok kanal var.
Google Analytics Veriye Dayalı İlişkilendirme modeli, bu izlenilen yollara kredi atama işlemi yapar. Attribution(beta) modelinde, iki tür ilişkilendirme modeli vardır: Kurala dayalı modeller (rules-based models) ve veriye dayalı model (data-driven model).
Kurala dayalı ilişkilendirme modellerini kısaca tarif etmek gerekirse, dönüşüm türü ve kullanıcı davranışlarından bağımsız olarak önceden tanımlanmış kurallara uyar. Kısaca bu modeller şunlardır:
Veriye dayalı ilişkilendirme modeli, makine öğrenimi algoritmaları yardımıyla hesap verilerinizi kullanarak kredi dağılımını gerçekleştirir.
Dönüşümle sonuçlanma olasılığını belirlemek için karşı olgusal yaklaşım kullanarak gerçekte olan ve gerçekleşebilecek dönüşümleri karşılaştırır. Temas noktalarına kredi tahsis edilirken tüm pazarlama çabalarınız göz önünde bulundurulur. Google’s Machine Learning ile her kanalın dönüşüm üzerindeki etkisi daha doğru bir şekilde belirlenir.
GA3’te veriye dayalı ilişkilendirme, son 4 temas noktasına bakarken, GA4’te bu sayı 50’den fazla temas noktasına bakacak şekilde güncellendi. Bu sayede tüm pazarlama aktivitelerinizin katkısını daha doğru bir şekilde ölçümleyebiliyorsunuz.
Veriye dayalı ilişkilendirme modeli ile Doğrudan Olmayan Son Tıklama(Google Analyics varsayılan ilişkilendirme model) modeli aşağıdaki gibi karşılaştırılabilir.
Özetle, Veriye Dayalı İlişkilendirme Modeli, diğer ilişkilendirme modellerinden farklı olarak, bir dönüşümün gerçekleşmesi üzerindeki etkisine göre her temas noktasına kredi dağıtır. Google Makine öğreniminin kullanılmasıyla, müşteri yolculuğunu tanımlayan daha doğru bir yaklaşım sağlanmış olacak ve pazarlama kampanyalarının yönetiminin nasıl iyileştirileceği hakkında büyük miktarda bilgi sağlanmış olacaktır.
Notlar:
Perfist Blog
Benzer Yazılar
Universal Analytics’ten Google Analytics 4’e geçişle beraber bazı çözülmesi gereken sorunlarınız olabilir. Bu sorunlardan biri de ‘unassigned’ trafik. Raporlarda “unassigned” / (not set) olarak görünen boyutlar, analiz ve optimize etme olanağınızı olumsuz etkileyen bir faktör olarak karşımıza çıkıyor. GA4 raporlarınızdaki “unassigned” trafiğin nedenlerini ve nasıl azaltalabileceği gibi konulara değineceğiz. Bu sayede web sitenizin ziyaretçi trafik […]
Devamını Oku
Beginner Level Web/App AnalitiğiGoogle Cloud’un BigQuery veri ambarı Facebook Reklamlarından otomatik veri aktarımını desteklediğini bu yılın başında açıklamıştı. Önizleme aşamasında olan bu özellik, veri yükleme işlerinin planlanmasına olanak tanıyarak analiz ve içgörüler geliştirmek için alternatif bir yol sunuyor. Bu entegrasyon sayesinde üçüncü taraf araçlara veya manuel kod çalışmasına olan ihtiyacınız ortadan kalkıyor. Bu entegrasyon özel raporların desteklenmediği sabit […]
Devamını Oku
Mid Level Web/App AnalitiğiGoogle Analytics 4’ün app ve web verilerini birleştiriyor olmasıyla uygulama analizleri daha kolay takip edilebilir hâle geldi. Firebase Analytics, iOS veya Android uygulamanızın takibini GA4 ile kolaylıkla yapabilmenize olanak tanıyor. Mobil uygulama takibi için birçok farklı tool olmasıyla beraber aynı mülk içinde hem web hem de app verilerini görebiliyor olmak daha doğru analizler ve stratejiler […]
Devamını Oku
Mid Level Web/App Analitiğiİşletmeler, analitik ve pazarlama çerezlerinden mümkün olduğunca fazla veri kullanmak ister. Ancak bu verileri toplayabilmesi ve kullanabilmesi için KVKK/GDPR gibi kanunlara uyum sağlaması gerekir. Google, Consent Mode’nu kullanıma açarak çerezlerin onay düzeyine göre kullanılabilmesine yardımcı olur. Yani Consent Mode ile kullanıcıların gizlilik tercihleri dikkate alınarak ilgili platformlara aktarılması sağlanır. Çerez türlerini kısaca açıklamak gerekirse: Zorunlu […]
Devamını Oku
Mid Level Web/App Analitiği