يوفر الإعلان الرقمي للمسوقين القدرة على الوصول للأشخاص أينما كانوا وإرسال الرسائل التسويقية في الوقت المناسب ، أصبح المعلنون يتوقعون رؤية مباشرة وكاملة لرحلة العميل بدء من الوعي "awareness " حتي التحويل "conversion" لكن قياس رحلة العميل أصبح أكثر صعوبة من أي وقت مضى. ينتقل الأشخاص بين أجهزة متعددة قبل شراء منتج واحد ، مما قد يؤدي إلى رؤية غير كاملة وقياس مخل لسلوك المستهلك. حتى على جهاز واحد ، توفر المتصفحات المختلفة مسارات مختلفة للشراء.

في الوقت نفسه ، قياس النتائج الناجح عبر الإنترنت يعتمد بشكل أساسي على ملفات تعريف الإرتباط "cookies "، التي تمنحك معلومات مفيدة عن ما يحدث بعد ضغطة العميل على الإعلان ، مع ذلك فهناك سيناريوهات متزايدة حيث لم يعد من الممكن مراقبة ما إذا كان قد حدث تحويل أم لا سواء كان ذلك بسبب قيود ملفات تعريف الارتباط في المتصفحات أو النقاط العمياء من التسوق عبر الأجهزة ،أيضًا فرضت قوانين تنظيم الخصوصية المتزايدة إرشادات صارمة لجمع البيانات حسب المنطقة. نتيجة هذه التحديات هي مشهد رقمي معقد به فجوات تجعل من الصعب الوصول إلي قياس ناجح لحملاتك الإعلانية .

إذن هل من طريقة للوصول إلى قياس دقيق؟

كيف يُفترض بك أن تقيم بدقة فعالية حملاتك التسويقية إذا كان هناك الكثير من الفراغات في رحلة العميل؟ا هنا يأتي دور نمذجة التحويل "conversion modelling" .

"Conversion modelling" أو نماذج التحويل تعني إستخدام التعلم الآلي " machine learning" لتحديد أثر الجهود التسويقية في حالة صعوبة قياس مجموعة من التحويلات على سبيل المثال ، عند قياس التحويلات عبر الأجهزة ، قد لا تتوافر ملفات تعريف الإرتباط لربط تلك الأجهزة ، في تلك الحالة ستصبح غير قادر على ربط التحويلات بعملائك المتفاعلين الذين اهتموا بإعلانك إذا لم يتم استخدام نماذج التحويل ، ستظهر أمامك ثغرات في رحلة العميل ، مما يمنعك من الفهم الكامل لمسارات عملائك حني التحويل. ولكن مع وجود أساس للنمذجة ، يمكن للبيانات أن تغذي الخوارزميات للتحقق من صحة القياس .

تتيح نمذجة البيانات قياسًا دقيقًا أثناء الإبلاغ عن البيانات المجمعة والمجهولة المصدر. بشكل يوفر لك المعلومات الكافية عن سلوك العميل مع ضمان خصوصيته ، مما يضمن عدم تأثر أدائك لمجرد أن القياس المباشر ليس ممكنًا.

بدون نماذج التحويل ، لن يكون حجم التأثر يتعلق بقياس حملة واحدة فقط . بل سيمتد التأثير على الأداء العام لنشاطك التجاري. هل أداء حملاتك جيد ككل بدون نتائج متباينة هل إعلانك يحقق الإيرادات المستهدفة؟

بدون رؤية كاملة للأداء وبنية تحتية قوية ، سيكون من الصعب جدًا الإجابة بثقة على تلك الأسئلة على العكس من ذلك ، إذا تم إدراج النمذجة في هيكل قياس النتائج ، فيمكنها توفير حماية أساسية تملأ الفجوات تلقائيًا باستخدام الإشارات المستندة إلى البيانات المخصصة لحملاتك " data-driven signals "

القياس الدقيق هو البناء الأساسي الذي تُبنى عليه دراستك وقراراتك وتحسيناتك المستمرة

الآن ، مع زيادة الفجوات في عالم الإنترنت ، يمكن لمقياس تحويل موقع الويب الاستفادة من هذه السنوات من الخبرة في التشغيل الآلي. بالإضافة إلى ان ثراء البيانات ومدى وصولها من الأمور الضرورية لنمذجة حقيقية. وهذا يعني الاستفادة من البيانات عالية الجودة مع عرض شامل عبر الأنظمة الأساسية والأجهزة والمتصفحات وأنظمة التشغيل. يجب أن يكون المقياس على رأس أولوياتك عند تقييم مزود القياس المناسب لدقة النمذجة.

لإنشاء عرض دقيق ومجمع لسلوك العملاء ، يمكن للتعلم الآلي "machine learning" تحليل الإشارات الحالية التي يمكن ملاحظتها ، مثل الجهاز والتاريخ والوقت ونوع التحويل . مع تحويل تلك المعلومات إلي طرق للقياس ، يزيل الشك في صحة البيانات ويضمن استفادة التقارير تلقائيًا من النمذجة.

يعد امتلاك بنية تحتية قوية عبر الإنترنت أمرًا مهمًا لإنشاء بيئة تعتمد على البيانات والتخفيف من فقدان التحويل ، حتى مع تغير الصناعة. مفتاحك لتحقيق ذلك سيكون عبر تنفيذ الحلول التي يمكن أن تساعد في زيادة كمية البيانات المستخرجة من حملتك .

ولا يزال هذا صحيحًا عبر الأنظمة الأساسية. أدوات مثل Google Tag Manager بإمكانها مساعدتك ، حيث يمكنك التأكد من أن بنيتك الأساسية معدة لتحقيق النجاح في القياس على إعلانات Google ولتحقيق هذه الغاية ، فأنت لا تسجل المزيد من بيانات التحويل فحسب ، بل تنشئ أساسًا أقوى لتحسين جودة النموذج عند حدوث فجوات.