Finansal Hizmetler kategorisindeki en iyi reklamverenlerden elde edilen analizlere göre tıklama oranlarını iyileştirme
Yazan: Eric Tutlys, Analiz ve Medya Yöneticisi
Yazıda öne çıkanlar:
2019'da finansal hizmetler kategorisinde (sigortacılık, aracılık, kredi kartları ve bankacılık) yer alan ve Amazon'da reklamveren 50'den fazla marka üzerinde yapılan araştırmada en iyi performansa sahip reklamverenlerin, diğer reklamverenlere kıyasla ortalamada, tıklama oranının (CTR) 2,9 kat, günlük erişiminin 1,5 kat, altı aylık sürekli erişiminin ise 1,6 kat daha yüksek olduğunu gördük. Ayrıca şu üç temel reklamcılık stratejisini daha çok kullanıyorlar:
- Kesintisiz kampanyalar
- Kitlelere yeniden pazarlama
- Reklam harcamasında çeşitlilik
Bu makalede, söz konusu stratejilere dair analizler ve bunları geliştirmeye yönelik öneriler sunulmaktadır.
Analizler
En iyi performansa sahip reklamverenler, diğer reklamverenlere göre %6 daha fazla gösterim elde etti. Bunun yanı sıra en iyi performansa sahip reklamverenler, 25 hafta boyunca (her altı aylık dönem için) kesintisiz kampanyalar yayınladı. Diğer reklamverenler ise 14 hafta boyunca (her altı aylık dönem için) kesintisiz kampanyalar yayınladı.
Öneriler
Analizler
En iyi performansa sahip reklamverenlerin kitlelere yeniden pazarlama olasılığı diğer reklamverenlere göre 6 kat daha fazladır.
Öneriler
Finansal Hizmetler kategorisindeki reklamverenlerin, tıklama oranı, değerlendirme ve dönüşüm sağlamaya yardımcı olabileceğinden yeniden pazarlama taktiklerini kullanması önerilir. Yeniden pazarlama müşteri sadakatinin oluşturulmasına da yardımcı olabilir. Daha başarılı bir yeniden pazarlama için reklamverenlerin şunları yapması önerilir:
Analizler
En iyi performansa sahip reklamverenler, masaüstü görüntülü reklamlar, mobil görüntülü reklamlar, tablet görüntülü reklamları, Amazon DSP, Streaming TV reklamları ve sesli reklamlar arasından en az dört reklam ürününü ve envanter türünü kullandı. Buna karşın diğer reklamverenler yalnızca iki ürün ve envanter türünü kullandı.
Öneriler
Günümüzün çok kanallı müşterilerine erişmenize yardımcı olan tam dönüşümlü strateji oluşturmanıza katkıda bulunabileceği için, Finansal Hizmetler kategorisindeki reklamverenlerin reklamlarını birden çok reklam ürünü ve envanter türüyle çeşitlendirmesini öneririz. Bilinirlik sağlamak için, Streaming TV reklamları, sesli reklamlar ve Amazon DSP üzerindeki görüntülü veya çevrim içi video reklamları aracılığıyla erişiminizi genişletmeyi deneyin. Bunlar doğru uygulandığı takdirde, reklamverenler birden çok kanal üzerinde pazarlama erişimlerini artırabilir.
Metodoloji
2019 yılında, Amerika Birleşik Devletleri'nde Finansal Hizmetler kategorisinde yer alan 50'den fazla reklamvereni analiz ettik. Finansal Hizmetler kategorisi sigortacılık, aracılık, kredi kartları ve bankacılık alanlarındaki reklamverenleri içerir.
Tıklama oranı, günlük erişim oranı ve altı aylık erişim oranından oluşan birleşik bir puan oluşturduk. Bu birleşik puan, tıklama oranını, günlük ortalama tekil erişimi ve altı aylık ortalama sürekli tekil erişimi içerir. Günlük erişim, günlük mesaj gücünün ölçümüdür, altı aylık sürekli erişim ise erişilen toplam kitlenin yaklaşık sayısıdır.
Daha sonra makine öğrenimi algoritmalarıyla, bu birleşik puanı artırmaya en çok yardımcı olan reklamcılık stratejilerini belirledik. (Özellik ağırlıkları atanırken Aşamalı Doğrusal Regresyon ve konunun uzmanlarının sağladığı öneriler kullanılmıştır.)
Kümeleme nasıl işliyor?
Tüm üç bileşende ilk %50'lik dilimde sıralamaya giren reklamverenleri "bir" olarak, kalanları da "sıfır" olarak etiketledik. Daha sonra hangi özelliklerin ve hangi ağırlıkların bu etiketlere ilişkin en iyi şekilde tahmin sunabildiğini belirlemek için XGBoost sınıflandırıcısı uyguladık. Bunu yaparken, reklam ürününün kullanım yoğunluğu ve karışım, reklam desteğinin zamanlaması, hedefleme taktikleri, reklam materyalleri ve yerleştirmeleri gibi Amazon Ads veya perakende satış eylemlerini özellik olarak kabul ettik.
Ardından, yukarıda tanımlanmış özellikleri ve ağırlıkları kullanarak, reklamverenleri kümeler hâlinde sınıflandırmak için bir k-medoid kümeleme algoritması uyguladık. Reklamverenleri birleşik puanlarının bileşenlerine göre değil eylemlerine göre sınıflandırdığımızı unutmayın. Son olarak, son kümeleri yüksekten düşüğe doğru birleşik puanlarına göre sıraladık. 1. Küme, en yüksek birleşik puana sahip en başarılı küme ve 5. Küme ise en az başarı gösteren kümedir.