Zaman Azalmalı Atıf
Zaman azalmalı atıf, dönüşüme zaman olarak daha yakın gerçekleşen temas noktalarına daha fazla dönüşüm kredisi veren çok temaslı bir modeldir.
Önemli noktalar
- Her temas yaşına göre ağırlıklandırılır, sonra tüm ağırlıklar tek bir dönüşüme normalize edilir.
- Yarılanma süresi payın ne hızla söndüğünü belirler: bir yarılanma ağırlığı yarıya indirir.
- Yarılanma süresini takvim ayına göre değil tipik döngü uzunluğuna göre ayarlayın.
- Aynı gün içindeki yollar eşit bölüşüme yaklaşır, çünkü tüm temaslar benzer yaştadır.
- Onay ve hatırlatma mesajları kimseyi ikna etmediği halde yüksek pay alır.
Derinlemesine
Her temas noktası, dönüşüm anındaki yaşına göre hesaplanan bir ağırlık alır; bu genellikle yarılanma süresiyle tanımlanan üstel bir eğriyle yapılır. Dönüşümden bir yarılanma süresi önce gerçekleşen temas, dönüşüm anındakinin yarısı kadar; iki yarılanma süresi öncesi dörtte biri kadar değer taşır ve bu yol boyunca geriye doğru sürer. Ham ağırlıklar sonra kendi toplamlarına bölünür; böylece yol tam olarak bir dönüşüme eşitlenir. Hesaba geçen süreden başka hiçbir şey girmez.
Yarılanma süresi pratikte modelin tamamıdır. İki aylık bir döngüye uygulanan yedi günlük yarılanma süresi ilk aya neredeyse hiç pay bırakmaz; aynı döngüde otuz günlük bir süre ise eşit bölüşüme yakın bir sonuç üretir. Değeri takvim alışkanlığına göre değil yolculuğun uzunluğuna göre seçin. Denge tepkisellik ile hafıza arasındadır: kısa yarılanma süreleri raporun yeni kampanya değişikliklerine hızla tepki vermesini sağlar ama erken gerçekleşen her şeyin katkısını siler.
Zaman azalmalı model, uzun bir döngünün kapanış yarısını optimize eden ekiplere uyar; buradaki asıl soru hangi geç aşama dürtülerinin karara giden mesafeyi kısalttığıdır. Kesikli yolculuklarla da iyi başa çıkar, çünkü son haftadaki temas kümesi üç ay önceki tek bir ziyareti doğal olarak geride bırakır. Bir scorecard quizi yeni müşteri kazanmak yerine duraklamış bir adayı yeniden canlandırmak için kullanılıyorsa, bu model o rolü net gösterir; ilk temas raporlaması ise tamamen kaçırır.
Yakınlık nedensellik değildir. Satın almadan bir saat önce gönderilen onay e-postası kimseyi ikna etmemiş olsa da zaman azalmalı modelde her zaman yüksek puan alır ve işi erken aşamada eğitmek olan her kanal tasarım gereği cezalandırılır. Model uzun boşluklar içeren yollarda da tuhaf davranır: martta araştırıp eylülde satın alan bir aday payın neredeyse tamamını eylüle verir ve kararın altı ay önce büyük ölçüde verilmiş olduğunu gizler.
Pratikte örnek
Nasıl ölçülür
Yazılan payı zaman kovalarına göre raporlayın: son haftadaki temaslar, ondan önceki üç haftadakiler ve daha eski olan her şey. Bu dağılım, mevcut yarılanma sürenizin huninin ne kadarını fiilen yok saydığını gösterir. Yanında ilk temastan dönüşüme kadar geçen ortanca gün sayısını izleyin; döngü uzadığında yarılanma süresi gözden geçirilmezse erken temaslar sessizce tablodan düşer.
Kanal kararları için her kanalın zaman azalmalı payını doğrusal payıyla karşılaştırın. Kazanan kanallar geç aşamada, kaybedenler erken aşamada çalışır; kaymanın büyüklüğü her birinin yolculuğun neresinde yer aldığını ölçer. Geç grubu kapanış verimliliğine göre, erken grubu köken hedeflerine göre değerlendirin; ikisini aynı maliyet hedefine bağlamayın.
Sık yapılan hatalar
Ekipler bir e-ticaret örneğindeki yedi günlük yarılanma süresini altı aylık kurumsal döngüye kopyalar, sonra son satış e-postası dışında her şeyin değersiz olduğu sonucuna varır. Parametreyi belirlemeden önce ilk temas ile dönüşüm arasındaki ortanca süreyi kontrol edin ve raporu iki farklı yarılanma süresiyle yeniden çalıştırın. Kanal sıralaması ikisi arasında değişiyorsa sıralama pazarlamanızın değil parametrenizin özelliğidir.
İkinci hata, otomatik mesajları yolun içinde bırakmaktır. Sipariş onayları, toplantı hatırlatmaları ve şifre sıfırlamaları dönüşümün hemen öncesinde veya sonrasında tetiklenir ve azalma eğrisinin en yeni temasa verdiği payı emer. İşlemsel ve dönüşüm sonrası olayları yol tanımından açıkça çıkarın. Aksi halde rapor, her sistemin satın alma düğmesine ne kadar yakın durduğunun sıralamasına dönüşür.
Sıkça sorulan sorular
Zaman azalmalı atıfta yarı ömür nasıl çalışır?
Yarı ömür, bir temas noktasının kredisinin dönüşümden uzaklaştıkça yarıya indiği süredir. Daha kısa bir yarı ömür krediyi en güncel temaslarda yoğunlaştırırken, daha uzun olanı daha eşit dağıtır.
Zaman azalmalı atıf için hangi yarılanma süresini kullanmalıyım?
Süreyi ilk temastan dönüşüme kadar geçen ortanca zamana bağlayın ve başlangıç olarak bu aralığın dörtte biri ile üçte biri arasında bir değer seçin. Kısa döngüler günlerle, değerlendirmeli B2B döngüleri haftalarla çalışır. İki değeri test edin ve sayıyı panele yazmadan önce kanal sıralamasının ikisinde de ayakta kalıp kalmadığına bakın.
Zaman azalmalı atıf nasıl hesaplanır?
Her temas noktasının dönüşümden geriye ölçülen yaşını alın, bunu her yarılanma süresinde yarıya inen bir ağırlığa çevirin ve her ağırlığı o yoldaki tüm ağırlıkların toplamına bölün. Normalize değerler her temasın aldığı dönüşüm kesirleridir. Bu kesirleri kanal bazında toplayarak yazılan dönüşümleri elde edersiniz.
Zaman azalmalı model ne zaman doğru seçimdir?
Döngü zamanlamanın bilgi taşıyacağı kadar uzunsa ve karar gerçekten sona doğru netleşiyorsa doğrudur; bu, değerlendirmeli B2B satın almalarında yaygındır. Besleme akışlarını veya satış takibini optimize ederken de doğal modeldir. Asıl sorunuz hangi kanalların yeni talep yarattığıysa uygun değildir.
Zaman azalmalı atıf marka ve farkındalık kampanyalarını değersizleştirir mi?
Evet, yapısal olarak. Farkındalık temasları dönüşümden en uzakta yer alır; azalma eğrisi katkılarından bağımsız olarak onları küçültür. Bu kampanyaları ilk temas ya da köken metrikleriyle raporlayın ve zaman azalmalı modeli, hâlihazırda ilgili bir alıcıyı karara taşıması beklenen kanallara ayırın.
Zaman azalmalı ile konum tabanlı atıf arasındaki fark nedir?
Zaman azalmalı model temasın ne zaman gerçekleştiğine göre ağırlık verir; pay dönüşüme doğru düzgün biçimde artar. Konum tabanlı model ise temasın sıradaki yerine göre ağırlık verir ve tarihlerden bağımsız olarak ilk ile sona sabit pay ayırır. İlk temas dün gerçekleştiyse konum tabanlı onu yine güçlü ödüllendirir.
Yolculuğun ortasındaki uzun bir boşluğu zaman azalmalı model nasıl işler?
Kötü işler, çünkü yalnızca yaşı görür, boşluğun biçimini değil. Durgun dönemden önceki her şey, satın almayı o erken araştırma belirlemiş olsa bile sıfıra doğru itilir. Uzun boşluklar sıksa, tanımlı bir hareketsizlik süresinden sonra yolu yeniden başlatan bir kural ekleyin ve iki bölümü ayrı raporlayın.