Bildiğiniz gibi Rönesans, Orta Çağ’da Antik Yunan ve Roma medeniyetiyle kopan bağın yeniden kurulduğu ve aydınlanmanın yeniden doğuşunu simgeleyen bir dönemdi. Kelime anlamı da “yeniden doğuş”tur. Benzer bir yeniden canlanma bugün Marketing Mix Modeling, yani MMM için yaşanıyor. MMM, pazarlama ölçümleme dünyasında güçlü bir geri dönüş yapıyor.
MMM Nedir?
MMM, 1970’lerden bu yana kullanılan, pazarlama aktivitelerinin satış gibi iş sonuçları üzerindeki etkisini ölçmeye yarayan istatistik temelli bir yaklaşımdır.
Temelde tüm MMM modelleri birer regresyon analizidir. Regresyon, birden fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan bir yöntemdir.
Örneğin bir çiftçi, ürün verimi ile kullandığı ilaç, su ve gübre miktarı arasındaki ilişkiyi anlamak isteyebilir. CMO’lar da pazarlama söz konusu olduğunda benzer bir ihtiyaca sahiptir: Hangi kanalın, kampanyanın veya yatırımın satışlara ne kadar katkı sağladığını görmek isterler.
Daha akıcı/blog versiyonu:
MMM, pazarlama aktivitelerinin satış, sipariş veya gelir gibi iş sonuçları üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan istatistik temelli bir modelleme yaklaşımıdır. 1970’lerden bu yana kullanılan bu yöntem, temelde regresyon analizine dayanır. Regresyon, birden fazla değişken arasındaki ilişkiyi anlamaya yardımcı olur. Bir çiftçinin ürün verimi ile su, gübre ve ilaç kullanımı arasındaki ilişkiyi analiz etmesi gibi, CMO’lar da medya yatırımları ile iş sonuçları arasındaki ilişkiyi görmek ister.
MMM Neden Popülerliğini Kaybetti?
Online izleri takip edemeyen FMCG şirketleri ve satışları ağırlıklı olarak mağaza içinden gelen perakendeciler MMM kullanmaya devam ederken, birçok sektör online iş modellerine yöneldi ve ölçümleme yöntemleri de bu dönüşümü takip etti. Bunun sonucunda last-click ve multi-touch attribution gibi deterministik modeller yaygınlaştı; MMM ise zamanla daha az tercih edilir hale geldi.
Deterministik modeller ile istatistiksel çıkarım modelleri arasındaki farkı kısaca açıklayalım.
Last-click attribution modelinde, bir kullanıcının satın alma yolculuğu analiz edildiğinde, kullanıcının son adımda ilgili kanal üzerinden web sitesine veya uygulamaya geldiği kesin olarak bilinir. Bu deterministik bir yaklaşımdır. Ancak model, satın alma kararını etkileyen önceki temas noktalarına değer atamaz. Bu nedenle gelirin gerçekten nereden geldiğini anlamak için yetersiz kalır.
Bu eksiklik, multi-touch attribution modellerinin ortaya çıkmasına yol açtı. Bu modeller, kullanıcının satın alma yolculuğu boyunca etkileşime geçtiği tüm kanallara belirli oranlarda katkı atar. Her ne kadar katkı dağılımı algoritmalarla yapılsa da, kullanıcının bu kanallardan geçtiği yolculuk hâlâ kesin olarak bilinir. Bu nedenle multi-touch attribution da deterministik bir modeldir.
Ancak bu modeller TV, outdoor, radyo veya basılı medya gibi offline kanalların etkisini ölçemez. Çünkü bu mecralar takip edilebilir dijital bir iz bırakmaz. Bu noktada TV Attribution ve MMM gibi araçlar istatistiksel çıkarım modelleri olarak devreye girer. Deterministik takibin mümkün olmadığı alanlarda işlevseldirler. Fakat bu modelleri uygulamak daha zordur; istatistik bilgisi, karmaşık veri toplama süreçleri ve operasyonel maliyet gerektirir.
MMM Neden Yeniden Popülerlik Kazanıyor?
Deterministik ve istatistiksel modeller arasındaki farkı, ayrıca dijital deterministik ölçümlemenin pratikliğini ve sunduğu kesinlik algısını açıkladık. Fakat burada cesur bir cümle kurmak gerekir: Hiç kimse bir ürünü yalnızca bir noktada reklam gördüğü için satın almaz. Bu nedenle satış katkısını doğrudan kanallara atamak yanıltıcı olabilir.
Analitik platformları, tüketici yolculuğu boyunca satış kanallarının ne sıklıkla göründüğünü takip etmekte oldukça başarılıdır. Ancak son yıllarda deterministik dijital ölçümleme, özellikle pazarlama bütçelerini onaylayan CFO’lar için yetersiz kalmaya başladı.
Artan gizlilik farkındalığı, sıkılaşan regülasyonlar, tarayıcıların cookie politikaları, consent gereklilikleri ve ad-block kullanımı bazı reklamverenlerde %50’ye varan veri kayıplarına yol açtı. Verinin yarısı kaybolduğunda, deterministik takip daha az kullanışlı hale gelir ve istatistiksel modellere duyulan ihtiyaç artar. Bu nedenle pazarlamacılar MMM’i yeniden keşfetmeye başladı.
Google Meridian
Google, 2025’in ilk çeyreğinde MMM servisi Meridian’ı open-source bir araç olarak kullanıma sundu. Artık herkes bu aracı ücretsiz kullanabiliyor ve hatta open-source kodunu başka ürünlerle entegre edebiliyor. Ancak platformu etkili şekilde kullanmak için istatistik, medya ve yazılım becerilerinin bir arada bulunması gerekiyor. Bu da oldukça nadir bir kombinasyon.
Google’ın daha önce Lightweight adlı open-source bir MMM aracı sunduğunu da belirtmek gerekir. Meridian ise geliştirilmiş özellikler sunuyor ve erken kullanıcılarından olumlu geri dönüşler alıyor.
Model, belirsizliğe farklı bir yaklaşım sunan Bayesian teoriye dayanıyor:
Frequentist yaklaşım:
“Yarın hava sıcaklığı 17°C olacak.”
Bayesian yaklaşım:
“Yarın hava sıcaklığının Gaussian ortalaması 16°C, standart sapması ise 1,2°C.”
Bu nedenle Meridian’ın regresyon yöntemi, belirsizliği sayısallaştırarak daha bilinçli kararlar alınmasını sağlar. Ayrıca Bayesian modeller küçük veya eksik veri setleriyle daha iyi çalışabilir. Veri arttıkça belirsizlik daralır; ancak sınırlı veriyle de analiz yapmak mümkün olur.
Medialyzer Bu Noktada Nerede Konumlanıyor?
Ölçümleme alanında uzmanlaşmış bir medya teknolojileri şirketi olarak Medialyzer, Meridian’a benzer şekilde istatistiksel modellere dayalı veri analizleri geliştirir, sonuçları görselleştirir ve reklamverenlerin medya kanallarını daha verimli kullanmasına yardımcı olur.
İstatistik, medya ve yazılım alanlarını bir araya getiren uzmanlığı sayesinde Medialyzer, Meridian’ı etkin şekilde kullanabilecek az sayıdaki oyuncudan biri olarak öne çıkar. Meridian’ı, TV Attribution ürünümüzü tamamlayan güçlü bir çözüm olarak konumlandırıyoruz.
MMM’in sunduğu içgörüler sayesinde reklamverenler, optimal media mix dağılımını daha net anlayabilir; medya dışı pazarlama aktivitelerinin ve makroekonomik faktörlerin tüketici davranışı üzerindeki etkilerini daha sağlıklı değerlendirebilir.
Meridian ile ilk modelinizi oluşturmak için bugün sales@medialyzer.com üzerinden bizimle iletişime geçin.
