Pazarlama karması ile mobil oyunlarda kullanıcı edinimi

Pazarlama Karması nedir ve mobil oyun kullanıcı edimi için nasıl kullanılabilir?
graphs and charts, notebook and a laptop on a table

Dijital pazarlamanın dünyası evrildikçe, organizasyonlar ve şirketler, özellikle son derece rekabetçi mobil oyun sektöründe, yeni müşterileri kazanmak için yeni stratejiler aramaya devam ediyor. Pazarlama karması (Marketing Mix Modeling) bu stratejilerin başında gelen etkili bir yaklaşımdır. Bu yazıda, MMM‘nin ne olduğundan ve mobil oyun sektöründe kullanıcı edinimini optimize etmek için nasıl kullanılabileceğinden bahsedilecektir.

Pazarlama karması (MMM) nedir?

Pazarlama karması, çeşitli pazarlama girdilerinin satışlar veya pazar payı üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan analitik bir yaklaşımdır. MMM’in temeli, farklı pazarlama kanallarının etkinliğini çözme ve bunların genel performansı nasıl etkilediğini anlama üzerine kuruludur.

MMM, “Pazarlama karması” konseptine dayanır – geleneksel olarak 4P olarak tanımlanır: Ürün (Product), Fiyat (Price), Yer (Place) ve Tutundurma (Promotion). Günümüzde, bu çerçeve, İnsanlar (People), Süreçler (Processes), Fiziksel Kanıtlar (Physical Evidence) ve Performans (Performance) gibi diğer önemli faktörleri içerecek şekilde genişletilmiştir. Bu unsurları analiz ederek, şirketler pazarlama stratejilerini daha iyi yatırım getirileri için optimize edebilir.

MMM’in mobil oyun kullanıcı edinimindeki gücü

Mobil oyun sektöründe, kullanıcı edinimi, çeşitli pazarlama çabaları aracılığıyla belirli bir oyun için yeni oyuncular kazanma sürecini ifade eder. MMM’in bu süreci rafine etmede önemli bir rol oynayabilir ve etkileri 4 ana başlıkla özetlenebilir:

Kanal verimliliğini anlama

MMM her pazarlama kanalının etkinliğini belirlemeye yardımcı olur. Hangi kanalların (örneğin, sosyal medya, uygulama-içi reklamcılık, email pazarlaması vb.) kullanıcı edinimine en çok katkıda bulunduğunu anlamaya yardımcı olur. Şirketler, geçmiş verileri analiz ederek ve gelişmiş istatistiksel teknikleri kullanarak bu kanalların performansını tahmin edebilir ve bütçelerini etkin bir şekilde yeniden dağıtabilir.

Etkileşimleri ve sinerjileri belirleme

Pazarlama kanalları nadiren tek başlarına getiri sağlar. Çoğu zaman, etkileşim kurarlar ve sinerji oluştururlar, bu da tek başına sağlayacakları etkilerinin toplamından daha büyük bir birleşik etki yaratır. Örneğin, bir oyuncu sosyal medyada bir reklam görebilir, daha sonra oyunu bir arkadaştan duyar ve nihayetinde çevrim içi olarak pozitif bir inceleme gördükten sonra indirir. MMM, bu karmaşık etkileşimleri anlamaya ve geliştirilmiş kullanıcı edinimi için onları kullanmaya yardımcı olur.

Veriye dayalı kararlar verme

MMM, şirketlerin bilgili, veriye dayalı kararlar vermesini ve hangi pazarlama çabalarının işe yaradığını ve hangilerinin işe yaramadığını anlamasını sağlar. Şirketler, her pazarlama faaliyetinin etkinliğinin nicel bir ölçümünü sağlayarak kararlarını sezgiye değil, kanıta dayalı olarak alabilir.

Promosyonları değerlendirme ve optimize etme

Promosyonlar ve teklifler, yeni kullanıcıları çekmek için mobil oyun sektöründe sıklıkla kullanılan stratejilerdir. MMM ile şirketler, promosyon stratejilerinin etkinliğini değerlendirebilir ve bunların kullanıcı edinimi üzerinde nasıl bir etkisi olduğunu anlayabilir. Ayrıca, daha iyi kullanıcı edinimi için gelecekteki promosyonları optimize edebilirler.

MMM’i kullanıcı edinimi için uygulama

MMM’in kullanıcı edimi için kullanılması 4 adım içerir; 

  1. Veri toplama: Farklı kanallardaki tüm pazarlama çabaları, satış verileri ve pazar trendleri, rakip eylemler vb. gibi dış faktörlere ilişkin veriler toplanır. Bu veriler, reklam ağları ve analitik platformlar gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir.

2. Model geliştirme: İstatistiksel yöntemleri kullanarak, pazarlama çabalarını kullanıcı edinimi ile bağlantılandıran bir model geliştirilir. Bu, regresyon analizi, makine öğrenme teknikleri veya diğer analitik yöntemleri içerebilir.

3. Model doğrulama: Tahmini sonuçları gerçek sonuçlarla karşılaştırarak model doğrulanır. Model, tatmin edici bir doğruluk seviyesi sağlayana kadar iyileştirilir.

4. İçgörüler ve optimizasyon: Modelden farklı pazarlama kanalları ve stratejilerinin etkinliği hakkında içgörüler elde edilir. Bu içgörüler, en etkili pazarlama kanallarını belirlemek, optimal bütçe tahsisini belirlemek ve pazarlama kampanyalarının ROI’ını takip etmek için kullanılır.

Bir model, onu besleyen veri kadar iyidir. Bu nedenle, başarılı bir MMM uygulamasında kaliteli veri toplama ve işleme önemli adımlardır.

Sonuç olarak, Pazarlama karması, kullanıcı edinim stratejilerini optimize etmeye çalışan mobil oyun şirketleri için paha biçilmez bir araç olabilir. Farklı pazarlama kanallarının etkinliğine dair kapsamlı bir görünüm sağlar. Böylece şirketler veriye dayalı kararlar alabilir ve pazarlama yatırımından elde edilen getiriyi maksimize edebilir.

SIRADAKİ: 2023 yılında influencer marketing için dikkat edilmesi gerekenler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Alakalı İçerikler