Karlılık Bize Doğru Cevabı Verir

Daha fazla okumadan önce şu soruyu yanıtlayın: Ay sonunda ne görmeyi tercih edersiniz, gelirde bir artış mı yoksa kârda bir artış mı? Hemen hemen her durumda, cevap kârdır.

On yıllardır Wall Street ve finans sektörü, metrikler için altın standart olarak karı kullandı, ancak pazarlama kampanyalarının başarısı gelir metriklerine göre değerlendiriliyor. Gelir, hepimizin aşina olduğu bir metrik olan dönüşümler aracılığıyla bize çevrilir. Temel olarak, dönüşümleri izlemek mantıklıdır, çünkü bizi pazarlama çabalarının performansı hakkında hızlı ve kesin yanıtlara götürür. Ancak, dönüşümleri ve geliri ölçmek ile kârlılığı ölçmek arasındaki fark, kârlılığın bizi yalnızca bir cevaba değil, doğru cevaba da götürmesidir.

Yukarıdaki grafik, Ürün 1'in dönüşümleri her ay (Aylık) %100 artırdığını göstermektedir. Şampanyayı patlatın, tüm bütçeyi Ürün 1'e yöneltin, kendimize bir kazanan bulduk. Ürün 2 ise düzdür ve MoM dönüşümlerinde %0'lık bir artımlı artışa sahiptir. Ürün 2'yi bile düşünen herkesi kovun, Ürün 2'yi ürün kataloğundan kaldırın, Ürün 2 hiç var olmadı. Bu, basit bir örnek olmasının yanı sıra bazı aceleci karar vermedir, ancak buradaki veriler, çabalarımızın Ürün 1'e göre ayarlanması ve kanalize edilmesi gerektiğinin açık bir göstergesidir.

Örneğimizde, işletmeler bir dizi hızlı mantıksal adım ve belirleyici bir yanıt buldular: Ürün 1 için dönüşümler hızla arttı, Ürün 1'e yönelik çabaları artırdı. Yeni bilgiler sunarsak ne olur? Diyelim ki Ürün 1'in kar marjı 1,00$ iken, Ürün 2'nin kar marjı 5,00$'dır.

Kârlılığı hesaba kattıktan sonra işler farklı görünmeye başlıyor. Ürün 1'in dönüşümleri önemli ölçüde artmasına rağmen, Ürün 2, işimiz için Ürün 1'den daha fazla kâr sağlıyor.

Daha sağlıklı karlar daha sağlıklı şirketlere yol açtığından, artık yeni bir cevabımız var: Ürün 2'nin satışlarını artırmalıyız.

Biz kitleleri incelerken ve pazarlamacıların sıklıkla artırmaya çalıştığı başka bir metriği kullandığımızda kârlılığın gücü devam ediyor: Ortalama Sipariş Değeri (AoV).

Bunu takım için başka bir galibiyet olarak kabul edin. Kitle 1'in Etki Alanı %100 arttı ve gelir artışı patlıyor. İkinci bir göz atalım ama bu sefer AoV yerine Ortalama Sipariş Karını (AoP) ölçelim. Örneğimiz için, Kitle 1'in yalnızca 2,50$ kar marjı taşıyan ve sipariş başına ürün sayısını 10'dan 20'ye çıkaran bir ürünün varyasyonlarını satın aldığını, Kitle 2'nin ise bir ürüne aşık olduğunu söyleyeceğiz. 9.00$ kar marjı var ama sipariş başına sadece 10 adet satın almaya devam ediyor.

AoV'den kesinlikle uzak durursak, normal düşünce tarzı, Kitle 1 için daha fazla çaba göstermemize yol açardı. Benzer hedef kitleler yaratır ve Kitle 1'e giren ve Kitle 2 için daha az çaba harcayan müşterilere yeniden pazarlama yapardık. tam zıttı. Hedef Kitle 1'in Etki Alanı 1'in iki katına çıkmasından hâlâ çok mutlu olmalıyız, ancak zamanımız ve çabalarımız Kitle 2'nin satışlarını artırmaya odaklanmalıdır.

Peki kârı ölçmeye nasıl başlayabiliriz? Kar marjlarına ulaşmak için, her bir ürünle ilgili Satılan Malların Maliyeti (COGS) verileri bir analiz platformuna veya pazarlama ekibinin kullandığı herhangi bir reklam, analiz veya CRM platformuna aktarılmalıdır. Bunu başarmanın üç yolu vardır.

• dataLayer aracılığıyla dinamik olarak
• Bir analiz platformuna zaman içinde statik olarak yükleme
• Bir etiket yönetim sistemindeki (TMS) arama tabloları aracılığıyla statik olarak

dataLayer'ı kullanma

DataLayer, web sitelerinin perde arkasında, bir etiket yönetim sisteminde veya diğer piksellerde kurulan etiketler tarafından alınabilecek bilgileri depolamak için bir konum olarak bulunur. Bilgi, anahtar/değer çiftleri olarak görünür (ÜrünAdı: Beyaz T-Shirt). dataLayer'da yaygın olarak bulunan bilgiler arasında ürün adı, SKU numarası ve fiyat bulunur. Unutulmaması gereken bir nokta, dataLayer'da bulunan bilgilerin herkese açık olarak görüntülenebilmesidir, ancak satılan malların maliyeti verilerinin rekabetin görebileceği şekilde gösterilmesiyle ilgili herhangi bir endişe ortaya çıkmadan önce, verileri maskelemenin basit yolları vardır. seçtiğiniz girdileri alan ve bunları karşılık gelen dolar rakamlarına bağlayan bir anahtar.

dataLayer kullanmanın güzelliği, değişkenlerin dinamik olarak yakalanmasıdır.

dataLayer, arka uç verilerine veya bir CRM veya Google E-Tablosu gibi üçüncü taraf kaynaklara ulaşarak değişkenlerin değerini doldurur. Bu, kârlılık ölçümü söz konusu olduğunda özellikle önemlidir, çünkü kesin metrikler gerçek zamanlı olarak mevcut olduğundan faydaları önemli ölçüde artar, ancak daha sonra daha fazlası. dataLayer'da bulunan bilgiler daha sonra otomatik olarak bir analitik platformuna gönderilebilir ve daha sonra karlılık hakkında rapor vermek ve AoP gibi metrikler oluşturmak için kullanılabilir.

Statik Yüklemeler

Analytics platformları, kullanıcıların verileri yüklemesine ve bunları özel metrikler aracılığıyla raporlarda uygulamasına olanak tanır. Ürün kataloğu ve ilgili COGS verileriyle bir elektronik tablo oluşturarak ve elektronik tabloyu analitik platformuna yükleyerek bu süreçten yararlanabiliriz.

Etiket Yönetim Sisteminde Arama Tabloları

Reklamverenler, SKU verilerini satılan malların maliyetiyle eşleştiren bir etiket yönetim sisteminde arama tabloları oluşturabilir. TMS daha sonra bu verileri alabilir ve bir analiz platformuna iletebilir.

dataLayer ve Yüklemeler ve Tablolar

dataLayer'ı kullanmak, COGS verileri sağlamanın çok daha güçlü ve verimli bir yöntemidir. DataLayer, bilgileri dinamik olarak çektiğinden, doğru COGS'yi sürdürmek, yalnızca COGS verilerinin depolandığı rakamların güncellenmesini ve gerisini dataLayer'a ve toplanıp bir analitik platformuna iletilmesi için olay takibine bırakmayı gerektirir. Yüklemeler veya arama tabloları aracılığıyla COGS verilerini güncel tutmak daha fazla çaba gerektirir. Herhangi bir ürün veya herhangi bir ürün için satılan malın maliyeti verileri değiştiğinde, ürün kataloğuna her eklendiğinde veya ürün kataloğundan kaldırıldığında yeni bir yükleme veya düzenleme yapılmalıdır. Yükleme veya arama tablosu süreci yoluyla gereken çaba miktarı, şirketlerin genellikle belirli aralıklarla güncellemeler yapmasına ve güncelleme zamanında COGS'yi tüm aralık için satılan malların maliyeti olarak uygulamasına yol açar. Bunu yaparak, kârlılık ölçümüyle sağlanan bilgiler bulanık hale gelir ve içgörüleri toplamak daha zor olur.

Biri günlük olarak güncellenen ve dataLayer üzerinden gönderilen COGS verileriyle, diğeri ise ayın sonunda yükleme yoluyla girilen COGS ve tüm dönem için uygulanan statik COGS ile iki aylık verilere bakalım.

Bilgileri günlük olarak güncelleyerek, reklamcıların kullanması için çok daha fazla bağlam ve bilgi vardır. Zaman içinde güncelleme, ay için toplam kâr ve COGS için yanlış bilgiler sağlar ve günlük kar marjları veya aylar arası eğilimler hakkında hiçbir fikir vermez. Bu bilgiler, reklamverenler pazarlama çalışmaları hakkında karar verirken önemlidir. Yukarıdaki çizelgeleri örnek olarak kullanarak, reklamcılar ayın 19. gününden itibaren COGS'de önemli bir düşüş olduğu gerçeğinden yararlanabilir ve satışları artırmak için yüksek değerli reklam yerleşimleri için tekliflerini artırabilir.

Genel Faydalar

DataLayer'ı kullanmayı veya COGS verilerini doğrudan bir analitik platformuna yüklemeyi tercih etmenizden bağımsız olarak, karlılığın dahil edilmesi işletmeler için tamamen yeni bir paradigma açar. Reklam harcamalarından elde edilen gelir ve oturum başına gelir gibi metrikler, reklam harcaması üzerinden kâr ve oturum başına kâr haline geldiğinden, pazarlama hedefleri doğrudan bilançonun alt satırıyla uyumlu hale gelmeye başlar. Yeniden pazarlama, benzer kitle oluşturma ve ürün bütçeleme gibi hedeflerin, karlılığın uygulanmasıyla nasıl daha güçlü hale geldiğini gördük. Bununla birlikte, kârlılığın dahil edilmesi, şirketlerin müşterilere yeni paketler sunmak için yeni bir ürünün popülaritesini mevcut bir ürünün kar marjlarıyla eşleştirmek gibi satış stratejileri oluşturmasına da olanak tanır. Pazarlamada bulanık karar verme dönemi sona eriyor ve doğru seçimler yapmanın yeni yolu karlılığı ölçmekle başlıyor.