Branch vs Northbeam

Branch (Branch Metrics), 2014'te Kaliforniya'da Alex Austin, Mike Molinet, Mada Seghete ve Dmitri Gaskin tarafından kurulan bir mobil link ve ölçümleme şirketi. 100.000'den fazla markanın platformunu kullandığını söylüyor. Temel işi, web, e-posta, sosyal medya, reklam ve SMS'teki linklerin uygulama içinde doğru ekranı açmasını sağlamak ve hangi kampanyanın kurulum ve uygulama içi aksiyon getirdiğini ölçmek.

Platform ürünlere bölünmüş: kurulumdan sonra bile çalışan ve binlerce platform istisnasını yöneten deep link'ler için Engagement, mobil atıf için Performance (çok temaslı atıf, SKAdNetwork Conversion Studio, sahtekarlık tespiti, kohort ve LTV analitiği), markalı kısa link ve QR kod için Activation, web'den uygulamaya Journeys banner'ları, LinkHub link yönetimi ve veri dışa aktarımı. Ivy ise Branch'in büyüme ekipleri için sunduğu AI ürünü. Atıf ürünü açık fiyat olmadan Basics, Essentials ve Enterprise katmanlarında satılıyor; Basics ücretsiz denemeyle geliyor.

Branch, web'den uygulamaya, e-posta ve referans trafiği yoğun olan, deep link güvenilirliğinin atıf kadar önemli olduğu tüketici uygulamalarına uygun. Kullanım arttıkça fiyat sert yükselebiliyor; atıf tarafında ücretli kullanıcı edinmede pazar lideri AppsFlyer ve oyunlarda güçlü Adjust kadar baskın değil. Firebase Dynamic Links kullanan ekiplerin, Google servisi Ağustos 2025'te kapattığı için yeni bir çözüme geçmesi gerekiyor.

Sadece deep link'e ihtiyacınız varsa yalnızca Engagement için teklif isteyin; MMP arıyorsanız Branch'i AppsFlyer ve Adjust ile yarıştırın, kendi reklam ağlarınızdaki partner kapsamını ve SKAN modellemesini karşılaştırın.

Northbeam, büyüyen e-ticaret ve doğrudan tüketiciye satış yapan (DTC) markalar için bir pazarlama ölçümleme ve atıf (attribution) platformu. iOS gizlilik değişiklikleri platform içi takibi zayıflattıktan sonra her büyüme ekibinin sorduğu soruyu yanıtlar: hangi kanallar, kampanyalar ve kreatifler gerçekten yeni müşteri ve gelir getiriyor? Northbeam birinci taraf piksel verisini, Shopify ve diğer mağazalardan gelen sipariş verisini ve reklam platformlarındaki harcamayı tek bir performans görünümünde birleştirir.

Çok temaslı atıf, krediyi temas noktalarına makine öğrenmesiyle dağıtır; ekipler yalnızca tıklama ve görüntüleme dahil yaklaşımlar arasında atıf modeli ve penceresi değiştirebilir. MMM+ televizyon, podcast ve açık hava gibi tıklama düzeyinde izlenmesi zor kanallar için medya karması modellemesi ekler; artımsallık içgörüleri gerçek etkiyi zaten gerçekleşecek dönüşümlerden ayırmaya yardım eder. Kreatif analitiği reklam performansını karşılaştırır, dashboard'lar ilk kez alan müşteri ROAS'ı gibi metrikleri raporlar. Fiyat reklam harcamasıyla ölçeklenir; aylık Starter planından teklif usulü Enterprise'a uzanır.

Çok sayıda ücretli kanalda yüksek bütçe harcayan ve model çıktısına göre aksiyon alabilecek analist veya büyüme yöneticisi olan markalara uygun. Küçük mağazalar için pahalı ve çok veri isteyen bir araç; yeni kullanıcılar modeller ve pencereler konusunda öğrenme eğrisiyle karşılaşır. Shopify markaları için başlangıç noktası genelde Triple Whale; Rockerbox ve Measured benzer ölçüm sorunlarını hedefler; kendi MMM'ini kurmak isteyen ekipler Google'ın açık kaynak Meridian'ına veya Meta'nın Robyn'ine bakabilir. Türk markalar yerel pazaryeri entegrasyonu beklememeli.