Örnek Olay İncelemesi
Büyük bir telekom markası zengin birinci taraf sinyallerini kullanıyor. Amazon Ads, daha iyi bir kampanya için optimizasyon yapmalarına yardımcı oldu.
2 Ağustos 2024 | Yazan: Justin Kirkland, Metin Yazarı
Hedefler
- Büyük bir telekom markasından gelen birinci taraf sinyallerinin verimliliğini optimize edin
- Birinci taraf sinyallerini Amazon'un sinyalleriyle çapraz eşleştirerek yeni müşterilere erişin
Yaklaşım
- Çevrim dışı birinci taraf sinyallerini yükleyin
- Amazon'un sinyalleriyle çapraz eşleştirme
Sonuçlar
- Tüm birinci taraf sinyallerin %80'inden yararlanıldı
- Eylem başına maliyette %40 azalma
ABD'de 18 eyalette 6 milyondan fazla eve ve 335.000 işletmeye kablo ve geniş bant hizmetleri sunan büyük bir telekom markası, kendi birinci taraf sinyallerinden yararlanma yöntemlerini yeniden düşünmek istediğinde, Slalom ve iProspect nereye başvuracaklarını biliyordu. Söz konusu iletişim şirketi, aralarında internet, telefon ve kablolu TV bulunan hizmet paketlerine abone olmayan müşterilere erişmek için, Amazon mağazasında satış yapmayan bir marka olarak Amazon Ads ile birlikte çalışıyor. Marka kimin müşteri olup olmadığını belirlemeye yardımcı olmak için büyük ölçüde kendi müşteri bilgi tabanını kullandı, ancak erişilemeyen kitlelere erişmek için, telekom markası yaklaşımlarını yeniden değerlendirmeye başladı.
Telekomünikasyon devi, yeni müşterilere erişmek amacıyla Amazon'un sinyalleri ile kendi birinci taraf sinyallerini bir arada kullanarak ve pazarlama kampanyaları uygularken zaten müşteri olanları hariç tutarak, söz konusu bilgilerin kesişim kümesinin şu anda şirketin hizmetlerine abone olmayan müşterilere erişmesine nasıl yardımcı olabileceğini görmek için Amazon Ads'e ulaştı. Marka, dikkatlerini 2023'te Amazon Ads stratejilerinin temelini oluşturan dört etkili ürüne çevirdi: Kitle API'si, Dönüşümler API'si, Performance+ ve Amazon Marketing Cloud. Bu araçların her birinin kendine özgü güçlü avantajları var. Ancak birlikte kullanıldıklarında, daha güçlü performans sağlama, daha az boşa harcama ve daha eyleme dönüştürülebilir analizler sunma potansiyeline sahipler.
Tüm reklamverenler gibi, telekom markasının müşteri tabanı sürekli olarak değişiyor, internet hizmetine yeni müşteriler kaydoluyor veya günlük kablosuz internet hizmeti satın alıyor. Bu değişen müşteri tabanının arkasındaki kataloglama sürecinin hem uzun hem de insan hatasına tabi olması, boşa harcanan reklam yatırımlarına ve kötü müşteri deneyimine yol açıyor. Capgemini ile çalışan marka, ad, e-posta adresi, posta adresi ve telefon dahil birinci taraf kitlelerini Amazon'un kitleleriyle eşleştirmek için kullandıkları sinyalleri en üst düzeye çıkarmak üzere Amazon'un Kitleler API'sine yöneldi. Sonuç olarak, telekom markası eşleşme oranında ciddi bir iyileşme gördü: Yani birinci taraf sinyallerini birbirine karşı çapraz kontrol etme yeteneği %60'dan %90'a yükseldi. Amazon'un eşleştirmesi, olasılıksal modellerin (daha az kesinlik sunan varsayımsal eşleştirme) aksine deterministik yöntemlerle (müşterilerin doğrudan eşleştirilmesi) gerçekleştirildiğinden, sonuçlar Amazon DSP kullanılan kampanyalarında daha az boşa harcama ve daha fazla potansiyel müşteriye erişme konusundaki güveni artırdı. Bu iyileştirmenin başarısından sonra, Amazon DSP, markanın huninin alt bölümlerine yönelik medya açısından birincil programatik çözümü hâline geldi.
Telekom markası, Amazon'un kitleleriyle birleştirdikleri kitlelerinden en iyi şekilde yararlanmaya devam etmek için Performance+ kampanyasını test etmeye hevesliydi. Yeni bir Amazon DSP kampanya türü olan Performance+, dönüşüm eğilimi yüksek yeni müşterileri belirlemek için özel bir tahmin modeli kullanarak performansı artırmaya odaklanır. Test, her zamanki medyalarına kıyasla eylem başına maliyette %40 azalma ile olumlu sonuçlar verdi.
Reklamveren, modeli yönlendirmek için yalnızca çevrim içi görüşmelerden gelen sinyalleri kullandıktan sonra, bu iş için tüm dönüşüm analizlerini (özellikle yüz yüze, telefonla veya çevrim içi olmayan bir araçla yapılan dönüşümlerden elde edilen bilgileri) kullanmaları durumunda kitlenin nasıl performans göstereceğini düşündü. Çağrı merkezlerinden ve mağaza içi satın almaların yaklaşık %80'ini Amazon DSP'de kullanmalarına olanak tanıyan bir Dönüşüm API'si uyguladılar. Artık tüm kaynaklardan gelen dönüşümlerin toplamı, tahmine dayalı kitlelerini şekillendiriyor ve daha fazla müşteri dönüşüm yaptıkça daha akıllı hâle gelen bir modeli besliyor. En önemlisi, endemik olmayan bu marka, özel olarak kendi kanalları aracılığıyla satılan hizmetler sunan ve söz konusu ürünleri birlikte kullanan ilk reklamveren.
Telekom markası son olarak, iş ortağı Slalom'un desteğiyle tüm bunları Amazon Marketing Cloud ile bir araya getirdi. Böylece, birinci taraf sinyallerini Amazon DSP kampanya analizleriyle birleştirerek medyanın yeni müşterilere erişme ve onları huninin alt bölümlerindeki dönüşümlere yönlendirme açısından etkisini anladı. Bunu yaparken, şirket sadece ekiplerinin stratejik büyük tahminlerinin etkisini daha iyi anlamakla kalmadı, aynı zamanda yayın sırasında kampanyaları optimize ederek potansiyel müşteriler için daha da özelleştirilmiş bir deneyim sağladı.