Kişiselleştir, Optimize Et, Tekrar Et: PMAX ve AI Uyumlu Büyüme
Hedef Kitle: Marka, dijital platformlarda spor ayakkabı ve moda ürünleri araştıran, fiyat–performans dengesine önem veren ve markayla ilk kez temas kuracak potansiyel alıcılara odaklandı. Premium segment ürünlere ilgi duyan ve yüksek sepet tutarına sahip olabilecek yüksek değerli yeni müşterilere de ulaşmayı hedefledi. Daha önce markayla etkileşim kurmuş ancak bir süredir pasif kalan kullanıcılar churn müşterilerin yeniden kazanılması amaçlandı.
Hedef: SuperStep’in dijital dönüşüm yolculuğunda veri bilimi ve yeni pazarlama teknolojilerini birleştirerek yenilikçi bir yaklaşım ortaya koymak amaçlandı. Google Ads üzerinde farklı kampanya türleri (Search, Demand Gen, App ve Shopping) kullanıldı, ancak asıl test ve performans ölçümü PMax (Performance Max) kampanyalarında gerçekleştirildi. Yapay zekâ ve değer odaklı bir yöntem benimsenerek yeni müşteri kazanımı, kesilen müşterilerin geri kazanılması ve yüksek değerli segmentlere özel CPA belirleme hedeflendi.
Yaratıcı Strateji ve Medya Stratejisi: SuperStep, moda ve spor perakende sektöründeki yoğun rekabette hem yeni müşteri kazanımına odaklandı hem de kaybettiği müşterileri geri kazanmayı hedefledi. Veri bilimiyle müşteri davranışlarını analiz eden ekip, “yeni müşteri”, “churn müşteri” ve “yüksek değerli” gibi segmentler tanımladı. Bu segmentlere özel işlem başına maliyetler belirlenerek Performance Max kampanyalarına entegre edildi. Yapay zekâ, her segmente uygun teklif stratejileri ve içerikler oluşturarak kişiselleştirilmiş hedefleme sağladı. YouTube, Display, Search ve Discover gibi farklı kanallar tek kampanya çatısı altında kullanılarak her segment en uygun mecrada doğru içerikle buluşturuldu. Bu veri odaklı ve yapay zekâ temelli yaklaşım, SuperStep’in hem yeni kitlelere ulaşmasına hem de değerli müşterilerini geri kazanmasına olanak tanıdı.
Uygulama: Kampanyada, Google Ads’in Performance Max (PMax) modeli kullanılarak farklı segmentlere aynı anda ulaşılması hedeflendi. Adidas ve New Balance markalarına ilgi duyan kitleler ayrı ayrı tanımlanarak, bu segmentlere özel kişiselleştirilmiş mesajlar ve görseller hazırlandı. BigQuery ML algoritmasıyla kitleler, belirlenen parametrelere göre dinamik olarak segmentlendi ve yeni kullanıcılar eklendikçe segmentlerin homojenliği korunarak şartlar sağlanmaya devam etti. YouTube videolarında kısa ve marka odaklı içeriklerle görsel-işitsel etkileşim artırılırken, Display üzerinden statik görsellerle ürün tanıtımı desteklendi, Search kampanyalarında ise ilgili anahtar kelimelerle hedef kitleye ulaşıldı. Bu çok kanallı yaklaşım sayesinde, tüm etkileşimler tek bir PMax kampanyası altında izlenerek her segment için en uygun kanal ve iletişim biçimi optimize edildi ve kullanıcı deneyimi geliştirildi.
Sonuç: Proje sonucunda ROI 5.4 seviyesinde gerçekleşti. Bu, veri odaklı stratejinin ve yapay zekâ destekli optimizasyonların başarılı şekilde uygulandığını ve markanın hedeflediği karlılık ve etkileşim oranlarını elde ettiğini gösterdi.