DATA SORUNUNUN ÜSTESİNDEN GELMEK

Reklam pazarı son iki yılda zorluklar yaşasa da, markalar 2020'deki yaygın geri çekilmelerin ardından pazarlama çabalarında atılımlar gerçekleştirdi. Reklam pazarının 2022'de %9,7'lik küresel büyüme oranıyla büyümeye devam etmesi bekleniyor. Bu artışın dikkat çekici olduğu kanallardan biri de TV. Nielsen, TV'de önümüzdeki 12 ay boyunca bütçe değişikliklerinin yaklaşık %20 olarak gerçekleşeceğini öngördü.

Geçen yıl boyunca reklam harcamalarında gerçekleşen kayda değer artışa rağmen, pazarlamacılar büyük ölçüde geçen seneki hedefleri, stratejileri ve taktikleri izlemeye devam ediyorlar. Hedefleri ne olursa olsun, pazarlamacılar kararlarına rehberlik etmesi ve kullandıkları çözümlerin ölçeklenebilir olmasını sağlamak için verilere güveniyor. Nielsen'e göre ortalama olarak farkındalık ve üzerinde düşünme gibi marka ölçütlerinde 1 puanlık bir artış, satışlarda da %1'lik bir artış sağlıyor. Yani pazarlama çabaları, satışa dönme konusunda son derece önemli.

Pazarlama açısından bakıldığında, etkileşim kurma, ölçme ve optimize etme teknolojisi hiç bu kadar yaygın olmamıştı. Yine de pazarlamacılar, yalnızca kanala veya platforma özgü görüşlere değil, tüketicilerin bütünsel görüşlerine daha fazla odaklanmalılar.

Küresel olarak, pazarlamacılar belirli kanallarda yatırım getirisi ölçümüne oldukça güveniyor, ancak tam dönüşüm hunisi yatırım getirisi ölçümüne olan güvenleri %54. Tam dönüşüm hunisi, TV, Radyo, E-posta, Arama, Sosyal Medya, Yerel reklamcılık, Mobil, Podcastler vb. gibi çeşitli medya öğelerini içeriyor. Geleneksel pazarlama kanalları arasında en güçlü ve erişilebilir olanı ise TV. Bununla birlikte, pazarlamacıların yarısından fazlası TV'nin etkililiğini ölçme konusunda kendinden emin değil.

Standart endüstri çözümleri genellikle aynı çözümde huninin üst ve alt kısmındaki pazarlama çabalarını hesaba katmıyor. Kısa vadeli satışları ele almak ve uzun vadeli büyümeyi başlatmak için ise pazarlamacıların verimlilik çalışmaları yürütmesi gerekiyor. Bir reklamcılık teknolojisi çözümü olarak Medialyzer, büyük veri sorunlarına çözüm sunuyor ve pazarlamacıların pazarlama çabalarının verimliliğini ölçmelerine olanak tanıyor. TV Attribution, pazarlamacıların ziyaretler, kayıtlar, web sitesi trafiği, uygulama yükleme ve dönüşümler gibi çevrimiçi veriler aracılığıyla TV reklamlarının etkisini ölçmelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyor. Yapay zeka sayesinde büyük verileri işleyen TV Attribution, TV reklamlarınızın verimliliğini en üst düzeye çıkarmanıza ve yatırım getirisini artırmanızı sağlar.

Temas noktalarının giderek yaygınlaşması, pazarlamacıların tüketici davranışını anlama talebini artırıyor. Bu nedenle, yüksek kaliteli, deterministik kaynaklı bilgilere yatırım yapmak, pazarlamacıların değişim sabit görünse bile ayak uydurmasına yardımcı olacaktır. Küresel pazarlamacıların yalnızca yüzde 26'sı kitle verilerinden tamamen memnun.

Pazarlamacılar, kampanyalarını ve katılımlarını daha iyi anlamak ve optimize etmek için kapsamlı veri stratejileri için yüksek kaliteli, deterministik kaynak verilere ihtiyaç duyacaktır. Küresel pazarlamacılar, birinci taraf verilerinin stratejileri ve kampanyaları için önemli olduğu konusunda hemfikirdir. Daha da önemlisi, pazarlamacıların yüzde 72'si, medya bütçelerinin getirisini en üst düzeye çıkarmak için yüksek kaliteli verilere erişebileceklerine inanıyor. Verilerin önemi konusunda yaygın bir mutabakata rağmen, pazarlamacıların çoğu veri stratejilerinin çeşitli yönleriyle mücadele ediyor. Küresel olarak yüzde 36'sı veri erişiminin, tanımlama çözümünün ve verilerden anlamlı içgörüler elde etmenin ya çok ya da çok zor olduğunu iddia ediyor. Pazarlamacılar, bu zorlukların üstesinden gelmek için veri stratejilerine öncelik vermeliler. Medialyzer, bu konudaki eksiklikleri telafi etmede hayati bir rol oynuyor. Medialyzer, reklamverenlerin istedikleri zaman verilere ulaşabilecekleri ve TV kampanyalarının etkisini hızlı bir şekilde analiz edebilecekleri bir SaaS platformu olarak medya yatırımlarını optimize etme fırsatı sunuyor ve bu alanda çalışmaya da devam edecek.