Bir müddət əvvəl konsultasiya verdiyim bir şirkətin marketinq komandası, satış departamentinin rəhbəri və maliyyə direktoru (CFO) ilə birlikdə bir iclasda idim. Hamı eyni nəticələrə, amma üç fərqli idarəetmə panelindən (dashboard) baxırdı. “Meta”ya görə, potensial müştərilərin (lead) əksəriyyəti ödənişli sosial media reklamlarından gəlirdi. “Google” isə bütün uğuru axtarış reklamlarının adına yazırdı. “Salesforce” isə datada gecikmə olduğunu göstərir, lakin bunun səbəbini heç bir konkret fəaliyyətlə əlaqələndirə bilmirdi.
Hər kəsin əlində məlumat var idi. Amma heç kim nə baş verdiyini anlamırdı.
Bu mənzərə, təsəvvür etdiyinizdən daha tez-tez baş verir. Şirkətlərin əlində hər cür alət olur – atribusiya modelləri, platforma metrikaları, kampaniya hesabatları lakin onlar hələ də nəyin işlədiyi və növbəti addımın nə olmalı olduğu mövzusunda ortaq məxrəcə gələ bilmirlər.
Əslində bu tam olaraq məlumat (data) problemi deyil. Bu, bir modelləşdirmə problemidir. Və Marketinq Miks Modelləşdirməsi (Marketing Mix Modeling – MMM) məhz bu problemi həll etmək üçün yaradılıb.
Marketinq Miks Modelləşdirməsi (MMM) Nədir?
Qısaca desək, MMM analizi fərqli marketinq fəaliyyətlərinin və kənar amillərin (iqtisadiyyat, mövsümilik və s.) satış və ya potensial müştəri sayı kimi biznes nəticələrinə necə təsir etdiyini anlamaq üçün istifadə edilən statistik bir metoddur. Bu analiz üçün adətən bir neçə illik tarixi məlumatlar götürülür və hər bir amilin – məsələn, reklama xərclənən pulun, mövsümi endirimlərin və ya qiymət dəyişikliklərinin – yekun nəticəyə təsir payı hesablanır.
MMM, bir addım geri çəkilib bütün marketinq fəaliyyətlərinizə (ödənişli, orqanik, oflayn və s.) quşbaxışı nəzər salmaq və nəticələri əslində nəyin idarə etdiyini görmək üçün bir yoldur.
Ən gözəl tərəfi isə odur ki, bu metod üçün istifadəçi səviyyəsində izləmə məlumatlarına (user-level data) ehtiyac yoxdur. Məhz bu xüsusiyyət, xüsusilə Avropa və USA bazarlarında (konsultasiya verdiyim müştəri məhz bu bazarlarda fəaliyyət göstərirdi) məxfilik və izləmə qaydalarının sərtləşdiyi müasir dövrdə onu əvəzsiz edir. İstifadəçiləri tək-tək izləmək yerinə, fərqli fəaliyyətlərin böyük mənzərədə nəticələrə necə təsir etdiyini görmək üçün tarixi, ümumiləşdirilmiş məlumatlardan istifadə edirsiniz.
Problem ondadır ki, əksər mütəxəssislər hələ də analizlər üçün köhnə atribusiya modellərinə (first touch, last touch, multi touch) güvənirlər. Ancaq bu modellər çox vaxt çaşqınlıq yaradır. MMM isə sizə daha sabit və aydın bir perspektiv verir və ən vacib suala cavab tapmağa kömək edir: Növbəti bir manatı (və ya dolları, avronu və s.) hara xərcləməliyik?
MMM-in Əsl Məqsədi Nədir?
MMM-in məqsədi hansısa kanalı və ya komandanı “tərifləmək” deyil. Məqsəd, qərar qəbuletmə prosesini yaxşılaşdırmaqdır.
Əksər marketinq hesabatları hələ də fərdi müştəri analizlərinə fokuslanır. Bu da çox vaxt “uğur kimin sayəsində oldu?” mübahisələrinə səbəb olur və enerjini “növbəti addımda nə etməliyik?” sualından yayındırır.
MMM ilə analiz tamamilə fərqli bir yanaşma təqdim edir. Müştəri səyahətinin hər bir addımını izləməyə çalışmaq əvəzinə, zamanla yaranan trendlərə baxır. Bu, aşağıdakı kimi suallara cavab verməyə kömək edir:
- Ümumilikdə hansı kanallar daha səmərəlidir?
- Növbəti rüb üçün marketinq büdcəsini necə bölüşdürməliyik?
- Brendin tanınması (brand awareness) və birbaşa satış (performance) fəaliyyətləri arasında ideal balans nədir?
Düzgün qurulduqda, MMM komandalara nəyin işlədiyini və harada boşluqların olduğunu daha tam şəkildə göstərir. Bu metod xüsusilə B2B (biznesdən-biznesə) sahəsində, müştəri qazanma prosesinin uzun çəkdiyi və atribusiyanın qeyri-dəqiq olduğu hallarda çox faydalıdır.
Bir MMM Modeli Necə Qurulur?
MMM modelinin qurulması analizdən çox-çox əvvəl başlayır.
- Biznes Məqsədlərinin Müəyyən Edilməsi: İlk addım həmişə shareholderlərlə (marketinq, satış, maliyyə) danışıb onların hansı suallara cavab axtardığını anlamaqdır.
- Terminlərin Dəqiqləşdirilməsi: Uğurun nə demək olduğunu və hansı göstəricilərin vacib olduğunu müəyyən edirik. “Potential customer”, “conversion”, “touch points” kimi terminlər fərqli komandalar üçün fərqli mənalar verə bilər. Bu anlayışları əvvəlcədən dəqiqləşdirmək kritikdir.
- Məlumatların Toplanması: Adətən 2 və ya daha çox illik marketinq fəaliyyətləri və biznes nəticələri toplanır. Bura xərclər, impressionlar, konversiyalar, həmçinin mövsümilik, iqtisadi göstəricilər kimi kənar amillər də daxildir.
- Modelləşdirmə və Analiz: Bu mərhələdə hər bir amilin nəticəyə təsirini hesablamaq üçün reqressiya analizləri aparılır. Nəticələrin sabit və etibarlı olduğundan əmin olmaq üçün bir neçə fərqli model versiyası sınaqdan keçirilir. Məqsəd sadəcə gəlirlə əlaqəli olanı deyil, hər bir kanalın marjinal, yəni əlavə təsirini anlamaqdır.
- Qərarların Verilməsi: Model hazır olduqdan sonra ondan qərarlar vermək üçün istifadə edilir: harada xərcləri azaltmaq, harada artırmaq və harada əlavə testlərə ehtiyac var.
Marketinq Miks Modelləşdirməsi, müxtəlif amillərin (reklam xərcləri, endirimlər, mövsümilik və s.) biznes nəticəsinə (məsələn, satışlara) necə təsir etdiyini anlamaq üçün çoxdəyişənli reqressiya (multiple regression) analizindən istifadə edir.
Sadə düsturu belə görünür: Nəticə=β0+β1(Amil1)+β2(Amil2)+⋯+ϵ
- Nəticə (Y): Ölçmək istədiyiniz göstərici (məs., aylıq satış).
- Amil1,Amil2 (X): Təsirini ölçdüyünüz fəaliyyətlər (məs., TV reklam xərci, Google reklam xərci).
- β1,β2: Əmsallar (coefficients). Hər bir amilin nəticəyə nə qədər güclü təsir etdiyini göstərir.
- ϵ: Xəta payı. Modelin izah edə bilmədiyi təsadüfi dəyişikliklər.
Reqressiya nəticələrini şərh edərkən iki vacib terminlə qarşılaşacaqsınız:
- P-dəyəri (P-value): Bir amilin nəticəyə təsirinin statistik olaraq əhəmiyyətli olub-olmadığını göstərir. Sadə dildə desək, aşağı p-dəyəri (adətən < 0.05) o deməkdir ki, bu təsir təsadüfi deyil, realdır.
- Multikolinearlıq (Multicollinearity): İki və ya daha çox amilin bir-biri ilə o qədər sıx bağlı olmasıdır ki, model onların ayrı-ayrılıqda təsirini ölçməkdə çətinlik çəkir. Məsələn, “Facebook” və “Instagram” reklamlarına ayrılan büdcə həmişə eyni anda artıb-azalırsa, model hansının daha təsirli olduğunu müəyyən edə bilməz.
Ancaq MMM sadəcə düz xəttli əlaqələrdən ibarət deyil. Real dünyada marketinq daha mürəkkəbdir, buna görə də modelə aşağıdakılar da daxil edilir:
- Azalan Gəlirlilik (Diminishing Returns): Xərclədiyiniz ilk 10,000 manat möhtəşəm nəticə verə bilər, ancaq növbəti 10,000 manatın effekti o qədər də yüksək olmaya bilər. Model bu “doyma nöqtəsi”ni nəzərə alır.
- Gecikmə Effekti (Lag Effects): Bəzi marketinq fəaliyyətlərinin təsiri dərhal görünmür. Məsələn, aprel ayında edilən bir Brand Awareness kampaniyası satışlara may və ya iyun aylarında təsir edə bilər.
- Reklam Yaddaşı (Adstock): TV, radio və ya metro reklamlarının təsiri istifadəçinin məruz qaldığı gündən sonra da bir müddət davam edir. Model bu “yaddaş” effektini də hesablayır.
MMM Analizi Üçün Məsləhətlərim
- İşə Biznes Sualları ilə Başlayın: Datalar ilə deyil, biznesin nəyi bilmək istədiyi ilə başlayın. Məqsəd büdcəni yenidən bölüşdürməkdir, yoxsa xərcləri əsaslandırmaq? Model sadəcə qrafiklər toplusu deyil, real suallara cavab verməlidir.
- Hesabatları Auditoriyaya Uyğunlaşdırın: Marketinq direktoru (CMO) ümumi ROI və uzunmüddətli strategiya ilə maraqlanır. Business Developer isə modelin riyazi detallarını və məhdudiyyətlərini bilmək istəyir. Hər kəsə eyni hesabatı göndərməyin.
- Təkcə Atribusiyaya Güvənməyin: Atribusiyalar faydalıdır, lakin çox vaxt natamamdır. MMM sizə daha geniş və nəticəyönümlü bir perspektiv verir. Bu iki metodu birlikdə istifadə etmək (buna bəzən triangulyasiya da deyilir) sizə nəyin həqiqətən işlədiyi barədə daha çox əminlik verir.
- Modeli Mütəmadi Olaraq Yeniləyin: Bazar, rəqabət, media karması dəyişir. Altı ay əvvəl işləyən bir model bu gün aktual olmaya bilər. Xüsusilə dinamik şirkətlər üçün modeli hər rüb yeniləmək vacibdir.
- Mükəmməl Məlumatı Gözləməyin: Heç vaxt 100% təmiz və tam məlumatınız olmayacaq. Məqsəd “hərəkətə keçmək üçün kifayət qədər dəqiq” məlumata sahib olmaqdır. Dəyərin böyük hissəsi riyazi dəqiqlikdən deyil, istiqamət verən nəticələrdən gəlir.
Marketinq Miks Modelləşdirməsi, marketinq analitikasının rolunu sadəcə “hesabat verməkdən” “qərarvermə prosesinə dəstəyə” çevirir.
“Nə oldu?” sualının arxasınca qaçmaq və ya proseslərə təsirinizi sübut etməyə çalışmaq əvəzinə, gəlirə əslində nəyin töhfə verdiyini və növbəti addımda hara investisiya edəcəyinizi müəyyənləşdirirsiniz.
Təmiz məlumatlar, aydın məqsədlər və möhkəm bir model ilə təxminləri sübutlarla əvəz edə bilərsiniz. Marketoloqlar üçün bu, sadəcə nəticələri izləmək deyil, strategiyanı birbaşa idarə etmək şansıdır. MMM sizə sadəcə keçmişi anlamağa yox, gələcəyi inamla formalaşdırmağa imkan verir.