Eki 21, 2022 5561 reads

Performans Pazarlama Metrikleri Nelerdir? En Sık Kullanılan 15 Metrik

Pazarlama metrikleri, başlattığımız kampanyaları ve oluşturduğumuz reklamları yorumlamada çok önemli bir rol oynar. Sahip olduğumuz verilerden içgörü elde etmek ve buna göre harekete geçmek çok önemlidir. Bir kampanyanın metriklerini doğru bir şekilde analiz etmek ve bu süreçte en etkili eylemleri gerçekleştirmek kritik öneme sahiptir.Performans başarısını yanlış yorumlamak, eksik veya hatalı analiz yoluyla, kampanyamızın iyi performans gösterip göstermediğini değerlendirirken hatalara yol açabilir ve hem kısa hem de uzun vadeli yanlış adımlara neden olabilir. Bu makalede, performans pazarlamasında en sık izlenen ve en önemli metrikleri nasıl doğru yorumlayacağınıza dair ipuçları paylaşacağız.Performans Pazarlamasında “Metrik” Ne Anlama Geliyor?Pazarlama ekipleri, tüm kanallardaki kampanya ve projelerin başarısını göstermek için pazarlama metrikleri adı verilen ölçülebilir rakamları kullanır. Örnekler arasında Dönüşüm, TO ve ROAS yer alır.Dönüşüm Nedir?Dijital pazarlama kampanyası oluştururken, her markanın kullanıcıları harekete geçmeye motive eden bir veya daha fazla hedefi vardır. Tüm pazarlama çabaları nihayetinde bu hedeflere ulaşmayı amaçlar.Dönüşüm, belirli bir hedefin bir web sitesinde, sayfada veya mobil uygulamada kaç kez başarıldığını sayan metriktir. Bir e-ticaret şirketi için bu metrik, satış sayısı; bir danışmanlık firması için ise potansiyel müşteri (form gönderimi) sayısı olabilir. Yüksek bir dönüşüm oranı, reklam kampanyanızın başarılı olduğunu ve açılış sayfanızın içeriğinin etkileyici olduğunu gösterir.Dönüşüm sayınız düşükse, site içeriğini değiştirerek, dönüşüm sürecini basitleştirmek için yeni huniler oluşturarak veya kullanıcılar için daha etkili bir deneyim sunmak üzere teklifleri güncelleyerek bu oranı artırabilirsiniz.Dönüşüm Oranı Nedir?Dönüşüm Oranı, reklamlarınız sonucunda dönüşümlerin ne sıklıkta gerçekleştiğini ölçer. Reklam etkileşimlerinin ne kadarlık bir yüzdesinin tanımladığınız dönüşüm hedefine dönüştüğünü gösterir. Dönüşüm oranına bakarak açılış sayfalarını, eylem çağrılarını, içeriği ve tasarımı optimize edebilir, ayrıca reklamlarınızın hedef kitleniz için ne kadar çekici olduğunu ölçebilirsiniz. Dönüşüm Oranı, dönüşüm sayısının toplam oturum sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin, bir reklam 300 oturum ve 10 dönüşüm oluşturuyorsa, dönüşüm oranı %3’tür.Dönüşüm Değeri Nedir?Dönüşüm Değeri, kampanyalarınızdaki belirli dönüşümlere sayısal bir değer atar, bu dönüşümlerin işletmeniz için ne kadar değerli olduğunu ölçmenize yardımcı olur. Farklı dönüşümlere farklı değerler atayarak, kampanyanızın değer ölçümünü daha anlamlı hale getirebilirsiniz. Dönüşüm Değerini, Oturumlar × Dönüşüm Oranı (CR) × Ortalama Sipariş Değeri formülünü kullanarak hesaplayabilirsiniz.Örneğin, bir ayakkabı perakendecisinin 10.000 oturumu, %1’lik bir dönüşüm oranı ve 1.000 TL’lik ortalama sipariş değeri varsa, Dönüşüm Değeri 100.000 TL’dir.CPC Nedir?CPC (Tıklama Başına Maliyet), basitçe her tıklama için ne kadar ödeme yaptığınızı gösterir. Tıklama başına ödeme yaptığınız için, alakasız kullanıcıların reklamlarınıza tıklaması gereksiz maliyetlerinizi artırır ve toplam harcamanızı yükseltir.CPC, kampanya performansını değerlendirmek için en önemli metriklerden biridir. CPC'yi düşürmek için reklam alaka düzeyini optimize edebilir, teklif stratejilerini değiştirebilir ve analiz yoluyla doğru anahtar kelimeleri hedefleyebilirsiniz.Oturum Nedir?Dijital analizde, bir oturum, bir kullanıcının belirli bir zaman diliminde bir web sitesindeki etkileşimlerini ölçer. Bir oturum, site yüklendiğinde başlar ve kullanıcı siteyi kapattığında veya 30 dakika boyunca hareketsiz kaldığında sona erer. Sayfa görüntülemelerini, olayları ve kullanıcının gerçekleştirdiği diğer eylemleri kapsar.Oturum süresini artırmak için, site deneyimini iyileştirin; kullanıcıları meşgul tutmak ve istediğiniz dönüşümleri tamamlamalarını sağlamak için tasarımı, okunabilirliği, navigasyonu ve içeriği geliştirin.CPS (Oturum Başına Maliyet) Nedir?CPS, reklamlarınızın yönlendirdiği her oturumun maliyetini ölçer. Oturumlar, platformunuzdaki aktif kullanıcı etkileşimini yansıttığı için, Oturum Başına Maliyet, reklam harcamanıza göre her bir oturumun ne kadara mal olduğunu gösterir.ROAS Nedir?ROAS (Reklam Harcaması Getirisi), reklam performansınızı maliyet ve gelir açısından ölçer. Reklamlara harcanan her bir para birimi için elde ettiğiniz karı temsil eder. Markalar güçlü bir yatırım getirisi elde etmeyi hedeflediği için, ROAS takibi kampanya başarısı hakkında güçlü içgörüler sunar.Örneğin, bir reklam çok sayıda yüksek kaliteli kullanıcı ve gelir getirse bile, maliyet geliri aşıyorsa bu, uygun maliyetli bir harcama değildir. ROAS takibi, bu tür senaryolardan kaçınmanıza yardımcı olur.TO (Tıklama Oranı) Nedir?TO, reklam gösterimlerinin yüzde kaçının tıklamayla sonuçlandığını ölçer. Reklamlarınızın hedef kitleniz için ne kadar alakalı ve çekici olduğunu gösterir. Yüksek bir TO, Kalite Puanını ve dolaylı olarak tıklama başına maliyeti etkilediği için PPC'de kritik öneme sahiptir. Google Ads ve diğer platformlar, yüksek kaliteli reklamları daha düşük maliyetlerle ödüllendirir.Bir rakip aynı CPC’yi ödüyor ancak daha düşük bir Kalite Puanına sahipse, siz daha yüksek bir reklam pozisyonu elde etmek için daha az ödeme yapabilirsiniz. TO'yu artırmak için başlık ve açıklamalara arama terimlerini ekleyebilir, URL yollarını ekleyebilir ve doğru anahtar kelimeleri hedefleyebilirsiniz.Görsel yaratıcılığın en önemli olduğu görüntülü kampanyalarda, TO, yaratıcılarınızın etkinliği hakkında içgörü sunar.Potansiyel Müşteri (Lead) Nedir?Pazarlamada, potansiyel müşteri genellikle kampanyalarınız tarafından oluşturulan bir form gönderimine atıfta bulunur. Her potansiyel müşteri, potansiyel bir müşteriyi temsil eder. Ancak, yüksek bir potansiyel müşteri sayısı her zaman kampanya başarısı anlamına gelmez; potansiyel müşteri kalitesi en önemli olanıdır. Bu nedenle, alıcı kişiliğinizi tanımlamak ve buna göre hedefleme yapmak çok önemlidir.Potansiyel müşterileri satışa dönüştürmek için kişiselleştirilmiş içerik sunun, satış ekibinizle yakın işbirliği yapın ve kullanıcıları huni boyunca yönlendirin.CPL (Potansiyel Müşteri Başına Maliyet) Nedir?CPL, her bir potansiyel müşterinin size ne kadara mal olduğunu ölçer. Bütçenizi etkili bir şekilde ayırıp ayırmadığınızı gösterir. Kanallar arası CPL'yi karşılaştırarak, bütçeyi yüksek CPL'ye sahip kanallardan, potansiyel müşterileri daha verimli oluşturan kanallara yeniden tahsis edebilirsiniz.CPL = Toplam Reklam Harcaması / Potansiyel Müşteri Sayısı.Arama Gösterim Payı Nedir?Arama Gösterim Payı, alabileceğiniz toplam gösterim sayısına göre aldığınız gösterimlerin oranıdır. Uygunluk, kitle hedefleme, onaylanmış reklamlar, teklifler ve Kalite Puanı gibi faktörlere bağlıdır. Örneğin, %50'lik bir gösterim payı, mevcut açık artırmaların yarısında göründüğünüz anlamına gelir.Gösterim payınız düşükse, potansiyel müşterileri kaçırıyorsunuz demektir. Gösterim payını artırmak, yüksek Kalite Puanlarına, yeterli tekliflere ve yeterli bütçelere bağlıdır.Üst Gösterim Payı Nedir?Üst Gösterim Payı, reklamınızın organik arama sonuçlarının üstünde ne sıklıkta göründüğünü ölçer. Tıklama oranlarınızın düştüğünü fark ederseniz, bu durum üst pozisyonu kaybettiğinizi gösterebilir.Mutlak Üst Gösterim Payı Nedir?Mutlak Üst Gösterim Payı, toplam gösterimlerinizin en üst reklam pozisyonunda göründüğü yüzdedir. En üst pozisyondaki gösterimlerin, bu pozisyon için tahmini uygun gösterim sayısına bölünmesiyle hesaplanır.Hemen Çıkma Oranı (Bounce Rate) Nedir?Hemen Çıkma Oranı, tek bir sayfa görüntüledikten sonra herhangi bir işlem yapmadan sitenizden ayrılan kullanıcıların yüzdesidir. Hemen çıkma oranını izlemek, site deneyimini değerlendirmenize yardımcı olur. Yüksek bir hemen çıkma oranı, alakasız içerik, yavaş yükleme süreleri veya kötü mobil optimizasyon gibi sorunların bir işareti olabilir.Hemen çıkma oranını düşürmek için kitlenizi doğru bir şekilde tanımlayın, sayfa yükleme hızını optimize edin ve net, çekici eylem çağrıları (CTA) kullanın.Hemen Çıkma Oranı = (Tek Sayfalık Oturumlar / Toplam Oturumlar) × 100.Sıklık (Frequency) Nedir?Sıklık, bir kullanıcının reklamınızı ne sıklıkta gördüğünü ölçer. Birden fazla gösterim kararsız kullanıcıların satın almasına yardımcı olabilir, ancak reklamı tekrar tekrar görüyor ve dönüşüm yapmıyorlarsa, kitlenizi genişletmeniz veya harcamayı ayarlamanız gerekebilir.Çok yüksek sıklık, kullanıcıları rahatsız edebilir ve markanıza zarar verebilir. Sıklık çok yüksekse hedeflemenizi genişletin veya bütçeyi azaltın. İdeal sıklık değişir: yeni kullanıcı kampanyaları için daha düşük, yeniden pazarlama için ise daha yüksektir. En düşük TBM'nin elde edildiği geçmiş kampanyaları inceleyerek hedef sıklığınızı belirleyin.

Eki 21, 2022 2874 reads

Pazar Sepeti Analizi

Günümüzde, hepimizin bildiği pandemiden sonra e-ticaret sektörü adeta güneş gibi doğdu. Bu yükselişle birlikte, nispeten küçük işletmelerden en büyük markalara kadar neredeyse her markanın web siteleri çok daha fazla popülerlik kazandı ve trafiklerini yaklaşık %50 artırdı. Uluslararası Ticaret İdaresi’ne (2021) göre, pandemi sonrası e-ticaret gelirlerinde ortalama %19’luk (Gıda ve Kişisel Bakım ürünlerinde %26) bir artış öngörülüyor.Bu büyüme istatistikleri ve gelişmeler bize işletmelerin e-ticaret/pazarlama departmanlarına ve operasyonlarına daha fazla dikkat (ve daha fazla bütçe) ayırmaları gerektiğini açıkça gösteriyor. E-ticaret denildiğinde akla gelen ilk şey tabii ki web siteleridir. Ürünler, işletme sahiplerinin daha fazla ürün satmasına ve en değerli kaynakları olan müşterilerden daha fazla gelir elde etmesine yardımcı olacak şekilde web sitelerinde sergilenmeye çalışılmaktadır. Müşterilerin dikkatini çekmenin ve onlara daha fazla satın alma isteği vermenin onlarca yolu vardır. Bu yazıda, “Sepet Analizi” adı verilen bir yöntemden bahsetmeye çalışacağım.Sepet Analizi Nedir?Sepet Analizi, müşterilerin web sitesindeki sepetlerini (alışveriş sepetlerini) araştıran ve inceleyen, ardından müşterilere anlamlı ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için analiz eden bir yöntemdir. Analizin teknik kısmına geçmeden önce bahsetmemiz gereken birkaç nokta daha var. Her müşteri farklıdır ve satın alma davranışları da farklıdır. Her ürün farklıdır. Ancak, bazıları birlikte kullanılır ve satın alınır. Bazı durumlarda, tamamen ilgisiz ürünler birlikte satılır ve insan gözü bunları her zaman belirleyemez. Tam da burada yapay zeka ve makine öğrenmesi devreye giriyor.Haydi algoritmalara daha derin dalalım.Apriori AlgoritmasıApriori algoritması 1994’ten beri aklımızda ve veri kümelerinde sık görülen öğe setlerini, boolean ilişki kuralları için bulmamıza yardımcı oluyor. Algoritmanın adı Apriori çünkü sık görülen öğe seti özelliklerine dair önceden bilgilere dayanıyor.Bu algoritmada, yukarıda bahsedildiği gibi veri kümesi sık satın alınan ürünleri içermelidir. Bu algoritmayı uygulamak için ihtiyaç duyduğumuz veriler aşağıdaki sütunları içerir: İşlem ID’si (Sepet ID’si) Ürün SKU’su (Ürün ID’si) Ürün Kategorisi Adet Gerekli verileri elde ettikten sonra, sihir başlar.Bu algoritma R Studio, Python vb. ile yazılıp uygulanabilir.Verilerimiz parçalanmış ve dolayısıyla yinelenen işlem ID’leri içerdiğinden, öncelikle verileri işlem ID’sine göre gruplamamız ve o belirli işlemde (ödeme adımından önce sepete eklenmiş olan) satılan her benzersiz ürünü öğrenmemiz gerekir.Bu işlem tamamlandıktan sonra, tüm ürünlerin dummy değişkenlerini oluşturur ve her biri için yeni sütunlar açarız. Her benzersiz işlem satırı için ürünün adedi kendi sütununa ve işlemine yazılır. Aşağıda örnek işlenmiş veriler görülebilir:Transaction IDProduct AProduct BProduct CProduct D123abc7300456def2011Makine öğrenmesinin kendine ait kuralları vardır. Bu verileri analiz edebilmek ve anlamlı içgörüler elde edebilmek için hücreleri 1-0 olarak kodlamamız gerekir. Böylece belirli bir işlemde hangi ürünün sepete eklendiğini ve satın alındığını belirleyebiliriz. Bunun nedeni Apriori Algoritmalarının ürünler arasındaki ilişkiyi belirlemek için yalnızca 1 ve 0 değerlerini kabul etmesi ve ilgisiz miktarlardan doğabilecek yanlılıkları ortadan kaldırmasıdır. Burada yalnızca birlikte satılan ürünlerle ilgileniyoruz.Son olarak, modeli uygulamadan önce aşağıdaki verileri elde ederiz:Transaction IDProduct AProduct BProduct CProduct D123abc1100456def1011Modeli optimize ve hızlı bir şekilde uygulamak için “mlxtend” kütüphanesinden “frequent_patterns“ aracını, “apriori” ve “association_rules” paketlerini kullanırız.Gerekli parametreler belirli veri kümesine ve belirli amaca göre ayarlandıktan sonra, sonuçları aşağıdaki tablo şeklinde elde ederiz:AntecedentsConsequentsAntecedentSupportConsequentSupportSupportConfidenceLiftLeverageConvictionProduct AProduct B0.40.60.50.832.780.0221.67Product AProduct C0.40.30.450.652.110.11.12Product BProduct D0.60.50.50.621.98-0.321.43Not: Gizlilik nedeniyle değerler rastgele oluşturulmuştur.Sonuçlar: Tamam. Ama Ne Anlama Geliyorlar?Burada dikkate almamız gereken en önemli metrikler “support” ve “confidence” değerleridir. Ancak daha iyi anlamak için aşağıdaki açıklamaları okuyabilirsiniz. Antecedent Support: Önceki ürünlerin toplam içindeki bulunma oranı. Consequent Support: Sonraki ürünlerin toplam içindeki bulunma oranı. Support: Önceki ürün ve sonraki ürünün aynı sepette birlikte bulunma oranı. Confidence: Ürünlerin aynı sepette birlikte bulunma güven oranı. Lift: Beklenen güvene göre güven oranı. Leverage: Belirli bir sepetin, içindeki ürünlere göre istatistiksel bağımsızlık oranı. Conviction: Sonraki ürünün önceki ürüne yüksek derecede bağımlı olması durumunda yükselir. Sonuç tablosunu elde ettikten sonra, sonuçları analiz etmeye başlayabiliriz. Bu analizi bazı istatistiksel yöntemlere göre yaparız. “Confidence” metriği için bir eşik değeri belirlememiz ve satırları ikiye ayırmamız gerekir: Anlamlı veya Anlamsız.Confidence değeri eşik değerden (örneğin 0.6) büyük olduğunda, bu ürünler arasındaki ilişkinin anlamlı olduğunu ve müşterilerin bu ürünleri sıkça birlikte aldığını söyleyebiliriz. Bu Sonuçlar Nerede Kullanılır? Bu sonuçların nerede kullanılacağı ayrı bir konudur. İşletmeler genellikle bu bilgiyi öneri algoritmaları ve raf tasarımı için kullanır. Örneğin, Product A’yı sepete yeni ekleyen müşteriye Product B önerilir çünkü bu ürünlerin güven seviyesi bizim eşik değerimizin üzerindedir. Böylece müşterinin Product B’yi kaçırma, unutma ya da ilgilenmeme ihtimali azalır ve müşteriyi Product B satın almaya yönlendirmiş oluruz. İkinci olarak, raf tasarımı (bizim durumumuzda ürün listeleme sayfaları) sonuçlara göre yapılabilir ve web sitemize uygulanabilir. Örneğin, Product A ve Product B yan yana konumlandırılarak müşterilere birlikte satın alabilecekleri hatırlatılır (çünkü genelde öyle yapıyorlar, değil mi?!). Üçüncü olarak, müşterilere yönelik kampanya senaryoları kurgulanabilir. Örneğin, Product A’yı sepetine ekleyen müşterilere Product B indirimli fiyatlarla sunulabilir ya da daha önce satın alanlara uygulanabilir. Son olarak, bu analiz sonuçları işletme sahiplerine ve pazarlamacılara fiziksel mağazalarının raflarını tasarlamada yardımcı olabilir. Web sitelerindeki ürün listeleme sayfaları gibi mağaza rafları da müşterilerin ilişkili ve sıkça satın aldığı ürünleri birlikte görebileceği şekilde tasarlanabilir. Bu yollarla, satış miktarı, sipariş sayısı, gelir, web sitesinin kazandığı trafik ve benzeri kilit performans göstergeleri artırılabilir. Ayrıca, ürün ve pazarlama maliyetleri de sonuçlara göre dağıtılabilir.

Eki 21, 2022 4436 reads

Ürün Puanlama Algoritması

Ürünlerinizin performansını merak ediyorsunuz. Ayrıca, geliri artırmak için ürün yelpazenizi nasıl yönetebileceğiniz konusunda endişeleriniz var. İşte tüm sorularınızın cevapları, blogumuzu inceleyin ve ürün puanlama algoritmamız hakkında bilgi edinin.Ürün yönetiminde yaygın problemlerProfesyonellerin şirketlerinin performansını değerlendirirken akıllarında birçok soru olabilir. Ve bu sorulardan bazıları, web sitelerinde, uygulamalarda ve pazarlama kanallarında satılan ürünlerin verimliliğini artırmaya yönelik önemli adımlar düşünülürken daha faydalıdır.Her ekibin cevabını merak edebileceği bazı “genel” sorular şunlardır: Stok yönetimini düşünürken hangi e-ticaret metriklerine odaklanmalıyız? Hangi ürünler daha değerlidir? Aynı ürün yelpazesini koruyarak gelirlerimizi nasıl artırabiliriz? Ürünlerimizin pazarlama kampanyalarını optimize etmek için hangi kilit metriklerimizi belirlemeliyiz? Web sitemizde veya uygulamamızda ürün listelememizi nasıl belirlemeliyiz? Evet, haklısınız! AnalyticaHouse Veri Bilimi & İçgörüler Ekibi, yukarıdaki gizemli soruların ve daha fazlasının cevabını verebilecek başka sihirli bir algoritmaya sahip: Ürün Puanlama Algoritması. Bu yazıda bu algoritmanın yapısını ve dijital pazarlama sektöründeki uygulamalarını ele alacağız.Algoritma nasıl oluşturuldu?Her web sitesi ve uygulamada renkler, bedenler, ürün türleri, sezon/sezon dışı, hedef cinsiyetler, hedef yaş grupları vb. çeşitli boyutlara göre farklılaşan birçok ürün grubu varyantı vardır. Ürün Puanlama Algoritması sayesinde elimizdeki verinin derinliğine bağlı olarak ürünlerin ve ürün varyantlarının her detayını analiz edebiliriz. Bu analiz için minimum veri gereksinimi, ürünlerin işlem verileri ve mevcut stok bilgileridir. İşlem verilerini analiz ederken şu metriklere odaklanıyoruz: satın alma sayısı, toplam adet, gelir, ortalama fiyat vb. Tabii ki kullanıcı/oturum bazlı veriler elimizde olduğunda bu analiz daha da ilginç hale gelir. Bu durumda şu ek önemli metrikleri de ekleyebiliriz: ürün detay görüntülemeleri, sepete ekleme, alıcı sayısı, ürüne bakan kullanıcı sayısı, gelir/ürün detay görüntülemeleri, işlem/ürün detay görüntülemeleri vb. Bu metrikler gösterdikleri sonuçlara göre bölümlere ayrılabilir; Geliri destekleyen metrikler : satın alma sayısı, toplam adet, gelir, ortalama fiyat, gelir/ürün detay görüntülemeleri, işlem/ürün detay görüntülemeleri Müşteri ilgisini gösteren metrikler : ürün detay görüntülemeleri, sepete ekleme, alıcı sayısı, ürüne bakan kullanıcı sayısı, gelir/ürün detay görüntülemeleriMetrik tanımları satın alma sayısı: İşlem sayısı Toplam adet:  Satın alınan ürünlerin sayısı Gelir: Toplam gelir tutarı Ortalama Fiyat: Ürünlerin ortalama fiyatı gelir/ürün detay görüntülemeleri: Her bir ürün için ürün detay görüntülemesi başına gelir işlem/ürün detay görüntülemeleri: Dönüşüm oranı (ürün detay görüntülemelerine göre) sepete ekleme: Sepete eklenen toplam ürün sayısı alıcı sayısı: İlgili ürünü satın alan toplam müşteri sayısı ürüne bakan kullanıcı sayısı: İlgili ürünü görüntüleyen toplam kullanıcı sayısı Modelin uygulanmasıAlgoritma her ürün seviyesine uygulanabilir ve hem büyük resmi hem de küçük detayları gösteren içgörüler sağlayabilir.Aşağıdaki örnek, bir e-ticaret şirketi için kategori/ürün seviyesini göstermektedir; Seviye 1: Ayakkabılar/Çantalar Seviye 2: Ayakkabılar Seviye 3: Spor Ayakkabılar Seviye 4: X Markasının Spor Ayakkabıları Seviye 5: X Markasının Beyaz Spor Ayakkabıları Seviye 6: X Markasının 38 Numara Beyaz Spor Ayakkabıları Ürün puanı nasıl hesaplanır?Ürün Puanlama Algoritmasıtemelde iki bölümden oluşur. İlk bölüm, yukarıda tartıştığımız metrikleri kullanarak alt seviyelerin (ör. X Markasının 38 Numara Beyaz Spor Ayakkabıları) üst seviyelerin (ör. X Markasının Spor Ayakkabıları) toplamındaki oranını hesaplamaya dayalıdır ve bu kısmı bir örnekle açıklayacağız. İkinci bölüm ise ürünlerin mevcut stok bilgilerine bağlıdır ve bu bölüm, kısa ve uzun vadeli stok yönetimini dikkate aldığımızda çok önemlidir.  Yukarıdaki örnek, sepete ekleme ve satılan adet metriklerine ek olarak anlık stok puanı (stok varsa 1, yoksa 0) kullanarak ürün puanı hesaplamasını göstermektedir. Bu örnekte, seviye 6’nın seviye 5 toplamındaki dağılımı (sepete ekleme ve satılan adet metrikleri için) ve stok puanı, seviye 6’nın ürün puanının üç çarpanı olarak kullanılmıştır.  Her satırın (her kırılımın, bu örnekte seviye 6) puanı hesaplandıktan sonra, daha yüksek seviyenin (bu örnekte seviye 5) puanı hesaplanır. Seviye 5 için tüm kırılımların puanı toplanır ve sonuçta seviye 5’in toplam puanı elde edilir. Örneğin; X markasının Beyaz Spor Ayakkabıları için toplam puan şu şekilde hesaplanabilir: 0,0747 + 0,0245 + 0,0036 + 0,0028 + 0,0251 + 0,0000 = 0,131. Bu örnekte X markasının Siyah Spor Ayakkabıları en yüksek puana (0,193) sahipken, X markasının Kırmızı Spor Ayakkabıları en düşük puana (0,071) sahiptir.Sonuçları nasıl kullanabiliriz?Bu analiz en alt seviyeden en üst seviyeye kadar tüm seviyelere uygulanabilir. Ve tabii ki, bu analiz daha önce bahsettiğimiz ek metriklerle genişletilebilir ve sonuçlar daha ayrıntılı hesaplanabilir. Ayrıca, ekibimizin geliştirdiği bir diğer dikkat çekici algoritma olan Değişken Önem Analizi’ni kullanarak ürün puanı hesaplama adımında her bir metriğin önemini değiştirebiliriz. Son olarak, analiz sonuçları pazarlama kampanyaları için ürün beslemelerini (product feed) otomatik olarak güncellemek amacıyla kullanılabilir. 

Eki 17, 2022 664 reads

Kasım Döneminde Medya Satın Almak İçin 6 Neden

Herkes bilir ki, çevrimiçi alışveriş yapmamış tüketiciler dahi iyi bildiği Kasım satış dönemleri, hem e-ticaret markaları hem de tüketiciler için özel bir öneme sahiptir. Yıllar önce ABD’de başlayan ve kısa sürede ülkemizde de etkisini gösteren Black Friday olgusu, orijinal tarihinin (Kasım ayının son Cuması) ötesine taşındı. Bu dönemin potansiyelini gören “parlak” fikirli markalar, 11.11, Cyber Monday gibi çeşitli özel günlerle bunu önceye ve sonrasına yayarak Kasım ayının tamamını e-ticarette indirim ayına çevirdi. Sadece birkaç yıl içinde “Black Friday” terimi “Black November”a evrildi. Bildiğiniz gibi, ana performans pazarlama kanalları (Google, Meta vb.) dışında dijital medya kanalları—Onedio, Ekşi Sözlük, Kızlar Soruyor, Admatic, Medyanet, Sahibinden.com vb.—yeniden hedefleme mantığıyla çalışmaz ve bu nedenle genellikle kullanıcı hunisinde yeni kullanıcı kazanımı için konumlanır. E-ticaret sitelerindeki yeni kullanıcılar tipik olarak 7.–8. ziyaretlerinde satın alma yaptıkları göz önüne alındığında, bu kanallardan gelen ilk kez ziyaretçilerin ilk oturumlarında (last click non-direct dönüşüm) satın alma yapmasını beklemek çok gerçekçi değildir. Bu makalede, dijital pazarlama faaliyetlerini bütünüyle ele alırken ROAS gibi somut metriklere ve onların ana girdilerine (arama, yeniden hedefleme, affiliate kampanyaları vb.) fazla odaklanıp, marka görünürlüğü ve bilinirliği gibi daha doğrudan ölçülemeyen girdileri geri plana attığımızda ortaya çıkan kaçırılan fırsatları ele almak istedik. 1. Performans Reklamlarında Hacim Sorunları Kasım ayında, her ölçekten e-ticaret markaları dikkat çekici promosyonlar düzenlemeye teşvik edilir. Özellikle pazar yeri temelli e-ticaret markaları (Trendyol, Hepsiburada vb.) daha fazla kişiye ulaşmak veya mevcut kullanıcıları alışveriş yapmaya yönlendirmek için hem marka hem de performans pazarlama bütçelerini artırır. Bu dönemde dijital medya kanallarındaki reklam alanları, e-ticaret devlerinin yüksek bütçeleri nedeniyle yüksek talep görür. Öte yandan, bu kanallar, stoklarını doğrudan satın alabilen markalara satmayı önceliklendirir; satılmayan stoklar ise Google ve programatik satın alma platformlarına Real Time Bidding (RTB) üzerinden sunulur. Bu nedenle, sadece Google veya programatik display alımlarına güvenen markalar, yoğun sezonda düşük etkili envanterle karşılaşır. Ve talep yüksek olduğundan, RTB açık artırmalarında rekabetçi kalmak için daha yüksek CPM veya CPC ödemek zorunda kalırlar. 2. Ekstra Erişim İhtiyacı ve Share of Voice Kazancı Geleneksel perakendede olduğu gibi, e-ticaretteki stok eritme kampanyaları yalnızca yeni müşteriler kazandırıyorsa anlamlıdır. İndirim modeli, toplam karı maksimize etmek için hacmi artırmayı amaçlayarak marjdan fedakârlık yapar. Bu nedenle, performans pazarlamacılarının önceliği, promosyon dönemlerinde mevcut temel kitlenin dışında yeni kullanıcılara ulaşmak olmalıdır. Bu nedenle, Google, Meta ve diğer RTB platformlarında erişim ve yeni kullanıcı odaklı display kampanyaları açmak gerekir—ancak Kasım ayında yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı yalnızca bunların etkisi yetersiz kalır. 3. Performans Reklamlarında Görünürlük Kaybı ve Reklam Körlüğü Madde 1’de belirtildiği gibi, en görünür alanlar doğrudan satıldığından, daha düşük etkili RTB envanteri kalır. Ayrıca performans kampanyaları tıklama veya dönüşüme odaklandığından, banner’ın yaratıcı etkisi geri planda kalır ve dolayısıyla farkındalık faydaları sınırlı olur. 4. Artan Birim Maliyetler ve Alternatif Kanallara İhtiyaç Bazı non-performans platformları CPC bazlı ücret alır. Normal zamanlarda performans kanallarına göre daha maliyet-etkin olsalar da, Kasım ayında yüksek RTB teklifleri nedeniyle bu avantajlarını kaybederler. Bu nedenle, non-performans platformları holistik performans planının bir parçası haline gelir—Engageya, Medyanet, Ciner vb. hepsi CPC modelleri sunar. 5. Artan Talep ve Satın Alma Motivasyonunu Fırsata Çevirmek Tüketiciler önemsiz satın almalarını büyük indirim dönemlerine erteleme eğilimindedir ve sıradan gezginler yoğun promosyon etkisi altında daha fazla satın alma eğilimindedir. Bu “alışveriş ruhu” hem büyük hem de küçük markalara fayda sağlar. 6. Artan Marka & Kampanya Bilinirliğinden Dolaylı Performans Kazançları Performans reklamları dönüştürme olasılığı yüksek kullanıcılara hedeflense de, marka kampanyaları genel farkındalığı artırır, sonraki organik ve ücretli performansı güçlendirir. Düzenli medya yatırımı Google’daki arama hacmini artırır ve bu da e-ticaret için en değerli ve maliyet-etkin trafiği sağlar. Google’ın RTB sistemi, daha yüksek tıklama oranı (CTR) alan reklamlara CPC düşürerek ödül verir. Kasım ayında medya alımlarını marka yatırımı olarak konumlandıran markalar, CTR’yi artırabilir, CPC’yi düşürebilir ve kalıcı verimlilik kazançları elde edebilir. Özetle, marka pazarlaması ve medya satın alma Kasım ayında daha da gerekli ve etkili hale gelir. Tüm dijital markaların pazarlamayı bütünsel olarak ele almasını öneriyoruz—performans metriklerini, tüketicilerin zihninde kazanılan marka bilinirliği ve konumlandırma kazançlarıyla dengeleyerek.

Eyl 5, 2022 1 reads

Eyl 5, 2022 7878 reads

Client-Side Rendering (CSR) ve Server-Side Rendering (SSR) Nedir?

Javascript ile yazılmış siteleri arama motoru botlarının daha iyi anlaması, taraması ve dizine eklemesi için yapılan tüm çalışmalara Javascript SEO denir. Metin, görsel ve video içeriklerinin tam taranabilirliğini analiz etmek, SEO uzmanları için en önemli önceliktir. Javascript ile yazılan web sitelerinin artışıyla birlikte Javascript SEO çalışmaları da başlamıştır. Modern frontend kütüphaneleri (React JS, Vue JS, Angular JS, vb.) burada yeni bir çalışma alanının önünü açmıştır. Daha temelden bakacak olursak, bildiğimiz gibi web sayfaları 3 ana bölümden oluşur. 1. HTML – Web sitenizin iskeleti ve içerik alanı olarak düşünebiliriz. Tamamen HTML’den oluşan bir sayfa size bilgi verebilir ancak cazip bir tasarım sunmaz.2. CSS – HTML’e görsellik ve tasarım ekleyen CSS dosyalarıdır. CSS sayesinde alışık olduğumuz web sayfası tasarımına ulaşabiliriz.3. Javascript – Bir web sitesinde hareketli veya değişken alanları sağlayan programlama dilidir. Bir alanın üzerine geldiğinizde renginin değişmesi veya sayfayı aşağı kaydırdığınızda alt kısımda yeni içeriklerin yüklenmesi Javascript sayesinde gerçekleşir. Kullanıcının hareketine göre Javascript dosyaları arka planda çalıştırılır ve kullanıcıya gösterilecek son yapı hazırlanır. Yazılım tarafındaki gelişmelerle birlikte son zamanlarda web siteleri sadece JS ile kodlanmaya başladı. Kod satırları HTML içerisinde tek tek sunulmaz, doğrudan JS dosyaları üzerinden verilir. Peki, Google bu gelişmelere ne kadar uyum sağlayabildi?Google & Javascript İlişkisi Google son yıllarda Javascript sitelerini çok daha iyi anlamaya ve yorumlamaya başladı. Ancak doğrudan JS ile yazılmış siteleri taramak Google için çok maliyetlidir. Normal bir siteye kıyasla daha fazla zaman harcar ve sunucularını yorar. Peki Google bu maliyeti optimize etmek için ne yapıyor? Google, Javascript ile yazılmış sayfaları taramak için 2 aşamalı tarama yöntemini kullanır. İlk aşamada Googlebot sitenize girer, HTML ve CSS’i tarar ve dizine ekler. Burada Javascript dosyalarını da görür ancak bunları taramayı ve anlamayı 2. aşamaya bırakır. Bu arada, ilk aşamada kullanıcıya görünen kadarıyla sonuçları göstermeye başlar. Sitenizi kendi içinde 2. dalga tarama için sıraya alır. Bu işlem saatler veya günler sürebilir. Google, sitenizi değerine ve otoritesine göre önceliklendirerek sıraya koyar. 2. dalga geldiğinde ise Javascript dosyalarını da tarar ve dizine ekler. Böylece aslında sizin planladığınız son hali kullanıcıya göstermeye başlar. Javascript Google İçin Diğer Dillerden Nasıl Farklıdır? Kullandığımız tarayıcılar HTML, CSS ve JS’i render motorları aracılığıyla işler. Bu nedenle önce render edilmesi gerekir. PHP ve Python gibi diller, sunucu tarafında render edilen diller olarak öne çıkar. JS ile kodlanan Angular ve React gibi alternatifler ise hem Sunucu Tarafı Rendering (SSR) hem de İstemci Tarafı Rendering (CSR) yöntemleriyle render edilebilir. GoogleBot Javascript Siteleri Nasıl Taramaktadır? Javascript ile yazılmış sitelerin arama motoru botları tarafından doğru şekilde taranması ve dizine eklenmesi için 2 farklı yöntem vardır. İstemci Tarafı Rendering (CSR) (Dinamik Rendering dahil) Sunucu Tarafı Rendering (SSR) İstemci Tarafı Rendering (CSR) Kullanıcı veya arama motoru tarayıcısı sitenize istek gönderir. Sunucu isteği kabul eder ve yanıt döner. Tarayıcı, içerik ve beraberindeki JS dosyalarını indirir. Tarayıcı içeriği görüntülemek için JS dosyalarını çalıştırır. İçerik kullanıcılar ve botlar tarafından etkileşime açık hale gelir. CSR’ın Artıları ve Eksileri (+) İlk sayfa yüklemesinden sonra daha hızlı işlem (+) Sunucuya daha az yük bindirir (+) Zengin site etkileşimi sağlar (+) Hızlı site içi gezinme sağlar (her sayfa yüklemesinde yeniden indirilmeye gerek kalmadığı için daha az HTTP isteği) (-) İlk sayfanın daha yavaş yüklenmesi (birden fazla sayfa için gerekli varlıkların yüklenmesinden dolayı) (-) Düşük işlemcili cihazlarda geç yüklenme (-) İnternet bağlantısı zayıf olduğunda geç yüklenme (-) Doğru uygulanmazsa SEO’yu olumsuz etkiler. (Sayfa açılışında Javascript kodları çalışana kadar boş görünebilir) (-) Çok sık harici kütüphanelere ihtiyaç duyar CSR SEO Riskleri En modern teknolojilerle hazırladığınız sayfa Google için boş bir sayfa gibi görünebilir. Modern Javascript kütüphaneleriyle yazılmış bir siteniz varsa, Google’ın sitenizi nasıl gördüğünü Google Search Console’daki URL Denetleme aracındaki "Taranan Sayfayı Göster" butonuyla sık sık kontrol edin. Sayfanız hâlâ Google dizininde değilse, canlı URL üzerinden de test edebilirsiniz. Dinamik Rendering Dinamik Rendering, CSR ile oluşturulmuş sitelerin SEO uyumlu olması için kullanılan bir yöntemdir. Temel fark, GoogleBot’a ve kullanıcılara farklı render formatları sunmasında yatar. Sunucuya istek geldiğinde, bu isteğin GoogleBot tarafından mı yoksa kullanıcı tarafından mı yapıldığı anlaşılır. Eğer GoogleBot tarafından yapıldıysa, sunucu tarafında render edilen bir HTML yanıtı döner. Kullanıcılar ise sitenizi CSR olarak görmeye devam eder. Sunucu Tarafı Rendering (SSR) Kullanıcı veya arama motoru tarayıcısı sitenize istek gönderir. Sunucu isteği kabul eder, tüm HTML’i render eder ve yanıt döner. Tarayıcı oluşturulan HTML ve JS dosyalarını indirir. İçerik kullanıcılar ve botlar tarafından etkileşime açık hale gelir. SSR’ın Artıları ve Eksileri (+) Sayfaların daha hızlı yüklenmesini sağlayarak kullanıcı deneyimini iyileştirir. (+) SEO açısından avantajlıdır. (+) Statik içerik sunan siteler için çok daha ideal bir yapıdır. (+) Daha az JS bağımlılığı vardır. (+) Kullanıcının internet bağlantısı yavaş olduğunda da idealdir. (-) Sunucunun çok sayıda ziyaretçisi olduğunda veya site büyük olduğunda sayfa render süresinde ciddi yavaşlamalara yol açabilir. (TTFB zamanı etkilenebilir) (-) Her gezinmede tüm sayfanın yeniden yüklenmesi gerekir. (-) Daha yüksek performans için sunucu maliyetleri artacaktır.