Pazarlamacılar veri kalitesine odaklanıyor

5 yıl önce

Lotame APAC Genel Müdür Yardımcısı Evgeny Popov, “Bol miktarda üçüncü taraf verisi vardır fakat içlerinden yararlı olanı çıkar mı?” sorusunun cevabını arıyor.

İki kadın, bir tesiste öğle yemeği yiyor. Kadınlardan biri: “Buradaki yemekler çok kötü.”, diğeri ise: “Evet, fakat baksana porsiyonlar ne kadar büyük!” diyor. Tamam bu diyalog her zaman bu şekilde tamamlanmayabilir; “… ve porsiyonları da çok küçükmüş.” diye biten diyaloglarla karşılaşmış olabilirsiniz. Fakat benim versiyonum, son yıllarda pazarlamacıların veriye erişimine ilişkin uygun bir açıklama içeriyor. Her zaman hayal edilemeyen sayıda veri bulunur fakat kalitenin vasat oluşuna sık sık rastlanır.

Pazarlama sektörü birkaç yıldır veri ölçeklendirme ile meşguldü, fakat son zamanlarda odak noktası kaliteye geri döndü. Pazarlamacılar ölçek ile daha az ilgileniyor ve kalite standartlarına daha meraklı. Bu, sektör için olumlu bir adım fakat kalitenin peşinde olmak da kendi içinde sorular doğmasına neden oluyor. “Kaliteli veri” gerçekten ne anlama geliyor? Veri nasıl toplanıyor? Kitle verileri için nesnel bir standart var mı? Bunları adım adım inceleyelim:

1. Kaliteli veri ne anlama geliyor?

Veri kalitesini belirlemek oldukça kolay gözüküyor; fakat etkili olan, iyi bir kaynağı olan veya düzenli bir şekilde toplanan veri anlamına gelebiliyor. Açık bir tanımı olmadığı için pazarlamacılar birkaç soruyla yüzleşmeleri gerekiyor:

Etiketleme: Ne içeriyor? Bu veri kümesinde ne bulunuyor?

Köken: Bu veri nereden geliyor?

Fayda: İşe yarıyor mu?

Doğruluk: O ne? Veri kalitesinden bahsettiklerinde CMO’lar genellikle bunun doğruluğu hakkında konuşur. Pazarlamacılar, veri dosyalarındaki bilginin doğru olup olmadığını sorar.

Eğer cookie’ler erkeklerin yaş aralığını 18-34 olarak belirtiyorsa gerçekten bu kitleye ulaşıyor musunuz? Kaliteli bilgi, kaliteli sonuçlar olarak geri döner; yani pazarlamacılar mecburen doğru olan veriyi kullanır. Doğruluk ise hem hedefleme hem de uygulamaya uygun olarak değerlendirilmelidir. Başka bir deyişle, mesajlar sadece tüketici segmentlerini hedeflememeli, ancak onlara da ulaşmalıdır.

2. Veri nasıl toplanır?

Verinin toplanma şekliyle onun doğruluğu arasında güçlü bir bağlantı var. Farklı veri kaynaklarından elde edilen ham veriyi işleme süreci, sık sık veri tekrarıyla ve tutarsızlıkla sonuçlanır.

Veri ölçeklendirme için tedarikçilere yapılan baskı, veri sağlayıcılarının mümkün olduğunca fazla mobil ID ve cookie’lere özellikler eklemeleri gibi durumlara sebep olabilir. Cookie’lere yapılan bu tür eklemeler, yanlış veriye ulaşmaya yol açabiliyor. Verebileceği diğer bir zarar ise bot trafiğidir. Botlar, dijital reklam aldatıcılığını devam ettirmek için gerçek müşterilerin hareketlerini taklit eder. Bu da pazarlamacılara senede 8,2 milyar dolara mal olur. Yayıncıların %78’inden bir kısmı, sitelerinde insanlar tarafından yaratılmayan trafik ile karşı karşıya gelir. Tabii ki bot trafiği, toplanan verinin kalitesini de azaltır. Veri toplamaya ilişkin problemler, burada da son bulmuyor. Veri, kullanıcı etkileşimine dayanarak farklı bir içerik ile yanlış bir şekilde etiketlenebiliyor. Eğer bir tüketici Elon Musk’ın Mars’a gidişi ile ilgili bir makale okuyorsa, bu kesinlikle bir Tesla pazarında oldukları anlamına gelmez. Ancak bir veri toplama şirketi bu sıçramayı gerçekleştirebilir. Sonuç olarak aile içinde insanlar sık sık cihaz değiştirdiği için (annenin iPad’ini kızına vermesi gibi…) %100 doğruluğu yakalamak imkansız bir hedef olabilir.

3. Bu, sektör standartlarıyla nasıl karşılaştırılır?

Ne yazık ki, veri satın alan pazarlamacılar için burası hala Vahşi Batı. Takip edilmesi gereken oldukça fazla satıcı var. Nielsen ve comScore, veri kalitesi için henüz bir standart belirlemediği halde ikisi de demografik verileri gösteriyor.

Tek bir standart olmadığı için pazarlamacılar, satın alma yaptıkları kişilerden verilerinin kaynaklarına ve bu kaynakların ne kadar güvenli olduğuna ilişkin şeffaflık talep edebilir. En güvenilir satıcılar, süreçleriyle ilgili açık davranacaklardır.

Bu soruların dışında bir ana soru var

Bu işe yarayacak mı? Veri etkili mi? Bu da birkaç faktöre bağlı: Verinin güncel olması ve uygunluk… Eğer tüketici bir mayoya internetten altı ay önce bakmışsa bu kışın ortası için çok uygun bir veri değildir. Şu anda popüler olan bir örneği ele alırsak; eğer biri klozet kapağı satın alıyorsa, klozet kapağı koleksiyoncusu olduğuna değil de sadece bir defaya mahsus bir satın alma yaptığına delalet olabilir. Pazarlamacılar veri talep ettiğinde genellikle şüpheci davranır ve bunun mantıklı bir sebebi vardır: Şu ana kadar birçok vasat veriye denk gelmeleri… Buradaki zorluk, işlemeye tamamen uygun olan veriye odaklanabilmek için, uygun olmayan şeyleri filtrelemek. Veri kalitesi iyileştikçe pazarlamacılar da daha büyük porsiyonlar talep edecek.