Pazarlama giderleri günümüzde her firma için pek çok çeşitli kanalda artmaktadır. Pazarlama ve iş liderleri dahil olmak üzere kuruluşların üst düzey yöneticileri, optimize edilmiş pazarlama bütçelerinin etkinliğini ve sonuçlarını daha iyi anlamak için farklı analizlere ihtiyaç duymaktadır. Pazarlama Karması Modellemesi (MMM), yaygın olarak kullanılan pazarlama analitiklerinden biridir. Çeşitli sektörlerdeki kuruluşlara, farklı reklam kanallarında harcanan pazarlamanın etkilerini optimize etme ve tahmin etme konusunda yardımcı olacak yaklaşımlar sunmaktadır. MMM'nin kullanımıyla ilgili temel endişelerden biri, şirketlerin yatırım yaptıkları kanallar arasında etkin olmayanları belirleyebilmek için uygun değişken dönüşüm tekniklerini (özellikle doğrusal ve ridge regresyonları) saptamaktır. Bu çalışma, Türkiye’de önde gelen e-ticaret kuruluşlarından biri için MMM yöntemlerinin uygunluğunu belirlemeyi ve en çok kullanılan iki regresyon yönteminin (lineer ve ridge) kullanımını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. İlki için GroupM UK tarafından geliştirilen Lineer MMM (LMMM) aracını ve ikincisi için Meta'nın (bilinen eski adıyla Facebook) deneysel, yarı otomatik ve açık kaynaklı bir Pazarlama Karması Modelleme (MMM) aracı olan Robyn'i kullanıdı. Bu çalışma, bir vaka çalışması için dönüşüm ve düzenlileştirme parametreleri (adstock ve doygunluk tabanlı değişken dönüşümleri) boyunca hangi (lineer ve ridge) regresyon yöntemlerinin ne ölçüde daha iyi çalıştığını analiz etmeyi amaçlar. Haftalık iş, çevrimiçi, çevrimdışı, satış ve yatırım verileri 2018-2020 dönemi boyunca toplanmış kullanılmıştır. Vaka çalışması için pazarlama giderlerinin satışlar üzerindeki etkilerini ifade ederek MMM yöntemlerinin uygunluğunu değerlendirilmiştir. Sonuçlar, LMMM ve Robyn tarafından harcanan pazarlama kanallarındaki katkılar ve yatırım getirisi (ROI) açısından sunulmuştur. MMM yöntemlerinin uygun kullanımı sonucunda, her bir medya faaliyetinin kullandığı KPI (Satış) üzerinde hem katkı (toplam etki) hem de ROI (yatırım getirisi) değerleri hesaplanarak "Şirket" için en etkin medya kanalları belirlenmiştir. (çevrimiçi ve çevrimdışı medya yatırımları). En etkili medya kanallarının televizyon ve sosyal medyadaki influencer faaliyetleri olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca LMMM ve Robyn artıları ve eksileri ile birlikte yaygın olarak kullanılan araçlar olarak karşılaştırılmıştır. Robyn, optimum gecikmeyi, reklam stoğu seviyelerini bulmak, bütçe tahsis etmek ve her kanal için otomatik olarak doygunluk seviyeleri oluşturmak için daha uygun olabileceği de gözlemlenmiştir. Oysa Robyn'in belirli bir değişken kümesini önceden hazırlaması gerektiğinden, yaklaşık iki bin değişkenlik bir havuzdan o belirli kümeyi seçmek şimdiye kadar ancak LMMM ile yapılabilecek bir şeydi. Ayrıca bulguların teorik ve pratik çıkarımları da sunulmuştur. ORCID NO: 0009-0006-0920-5207
Anahtar Kelimeler: Pazarlama Karması Modellemesi, Robyn, LMMM, Regresyon Yöntemleri, E-ticaret Platformu, Düzenlileştirme Yöntemi, Pazarlama Analitiği
|
