Dijital pazarlama bütçelerini daha verimli kullanmak ve kampanya etkisini artırmak amacıyla, U.S. Polo Assn. markasıyla birlikte birincil parti verilerin gücünü yapay zeka teknolojileriyle birleştiren gelişmiş bir hedefleme modeli geliştirildi. Hedefimiz, satın alma olasılığı yüksek kullanıcıları tespit ederek bu içgörüleri Google Ads kampanyalarına entegre etmek ve dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde yükseltmekti.
NASIL UYGULANDI?
İlk adımda, Google Analytics 4 üzerinden toplanan ham verileri Google BigQuery üzerinde analiz ettik. Şehir, trafik kaynağı, cihaz türü, gün/saat gibi pek çok sinyali değerlendirerek satın alma davranışlarını etkileyen değişkenleri belirledik.
Bu analizler doğrultusunda, daha önce satın alma gerçekleştirmiş kullanıcıların davranış kalıplarını modelleyerek, benzer özellikler gösteren yeni ziyaretçilerin satın alma olasılıklarını puanladık. Kullanıcıları yüksek, orta ve düşük potansiyelli segmentlere ayırdık.
Segmentler, GA4 üzerinden Google Ads’e entegre edilerek her gün otomatik olarak güncellendi. Bu altyapıyı kurarken Vertex AI, App Engine ve Cloud SQL gibi Google Cloud ürünlerinden faydalandık. Kampanyaları Demand Gen yapısında A/B testlerle ilerlettik; yapay zeka destekli hedefleme modeliyle oluşturulan kitlelerin performansını standart hedeflemelerle karşılaştırdık.
SONUÇLAR
Yapay zeka destekli hedefleme yapısı sayesinde kampanyalarda dikkat çekici sonuçlar elde ettik.
ROAS %53,73
CVR %83,02
ARPU %115,56
Purchase-to-view oranı %74,44
Purchaser rate %77,46 oranında artış gösterdi.
Aynı bütçe, kreatif ve süre koşullarında alınan bu güçlü sonuçlar, tahminsel analizle oluşturulan sinyallerin bütün kampanya kurgularında aktif olarak kullanılmasını sağladı. Başarıyı takiben Demand Gen kampanya bütçeleri artırıldı; model ise gelişen verilerle günlük olarak düzenli olarak güncellenmeye devam ediyor.