ERFM:: MÜŞTERİ BAĞLILIĞINI DAHA İYİ ANLAMANIN YOLLARI ŞIMDI DAHA DA İYI YENİ SEGMENTASYON BİLİMİ İLE DERİN DAVRANIŞSAL VERİLER NASIL SAĞLANIR

Transkript

1 ERFM:: MÜŞTERİ BAĞLILIĞINI DAHA İYİ ANLAMANIN YOLLARI ŞIMDI DAHA DA İYI YENİ SEGMENTASYON BİLİMİ İLE DERİN DAVRANIŞSAL VERİLER NASIL SAĞLANIR

2 İÇINDEKILER MÜŞTERİ BAĞLILIĞINA YENİ BİR YAKLAŞIM 3 Segmentasyonda değişimi neler tetikliyor 4 DİJİTAL PAZARLAMACILAR İÇİN ÜÇ ZORUNLULUK 6 Yenİ teknolojiler öteye geçiyor 8 YENİ TEKNOLOJİLERLE YENİ BİR KİŞİSELLEŞTİRME ÇAĞI BAŞLIYOR 10 Bu öncüler yol gösteriyor 12

3 MÜŞTERİ BAĞLILIĞINA YENİ BİR YAKLAŞIM Royal Mail tarafından yapılan bir araştırma İngiltere de sadece online alışveriş yapanların sayısının 2008 ile 2012 yılları arasında ikiye katlandığını ortaya koydu. 1. Online satış yapanlar giderek artan sayıda rakiple karşı karşıya gelirken tüketicilere sayısız seçenek sunuluyor. Online mağazaların böyle bir ortamda başarılı olabilmeleri için pazarlamacıların müşterilerin ilgisini, arzusunu ve bağlılığını çekebilmeleri ve bu bağlılığı satışa dönüştürebilmeleri gerekiyor. Ancak pazarlamada aşırı yüklemenin olduğu bir çağda yaş, cinsiyet, coğrafya gibi geniş segmentasyonlara veya müşterinin önceki alışverişlerinin sıklık, yakınlık ve parasal değer (RFM) gibi verilerine dayalı standart iletişimler artık yeterince etkin değil. Müşterilerin gerçek anlamda bağlılığını sağlamanın tek yolu, her etkileşimi müşteriyle Yeni RFM yaklaşımı, klasik RFM den çok daha sofistike bir segmentasyon yapılmasına olanak veriyor. mümkün olduğunca ilgili ve kişisel hale getirmekten geçiyor. Econsultancy ye göre dijital pazarlamacıların % 52 si içeriği kişiselleştirme kabiliyetinin online stratejiler açısından temel olduğu fikrine katılıyor. 2. Neyse ki pazarlamacıların kendi pazarlarını daha gelişmiş bir şekilde segmentlere ayırmasını, iletişimlerini her müşterinin beğenilerine ve davranışlarına göre Dijital pazarlamacıların % 52 si kişiselleştirilmiş içeriğin online stratejiler açısından temel olduğu fikrine katılıyor özelleştirmesini, kampanyalarını takip etmesini ve uyarlamasını sağlayan yeni teknolojiler ortaya çıkıyor. Bu teknolojiler aynı zamanda müşterilerin gerçek anlamda bağlı olduğunu belirlemenin yeni bir yolunu da sunuyor. Kısaca bağlılık RFM i ya da ERFM olarak anılan bu yeni yaklaşım, klasik RFM den çok daha sofistike bir segmentasyon yapılmasına olanak veriyor. Ortaya çıkan yeni ERFM uygulamalarını açıklayan bu kılavuz, perakende ve e-ticaret pazarlamacıları için nasıl heyecan verici yeni fırsatların açıldığını, daha fazla müşteri sadakati açısından nasıl çok daha başarılı sonuçlar elde edilebileceğini, dönüşüm oranlarının nasıl yükseleceğini, çapraz ve yukarı satış olanaklarının nasıl değerlendirilebileceğini de gösterecektir MÜŞTERİ BAĞLILIĞINA YENİ BİR YAKLAŞIM 3

4 SEGMENTASYONDA DEĞİŞİMİ NELER TETİKLİYOR Yaygın kullanılan segmentasyonları baz alan dijital pazarlama kampanyaları, tüketicilerin bağlılığını sağlama konusunda üç nedenle yeterince etkin olamıyor: DEĞİŞEN TÜKETİCİ DAVRANIŞLARI Genel e-postalar gönderen pazarlamacılar, mesajlarının açılmasının ve aksiyon getirmesinin giderek daha zorlaştığını görüyor çünkü alıcılar artık kendileriyle son derece ilgili görünmeyen gönderileri filtrelemekte ustalaşmış bulunuyor. İlgilerini savunan teknolojilerden de bu konuda destek alıyorlar: Twitter ve Weibo gibi mikrobloglar bilgiyi 140 karakterlik bir akışa dönüştürürken, lider web mail sağlayıcılar, alıcıların etkileşim içinde olduğu göndericilerden gelen mesajlara öncelik veren akıllı gelen kutuları sunuyor. BUNUN ANLAMI Yakın geçmişte Forrester tarafından yapılan bir araştırmada tüketicilerin % 41 i çeşitli markalardan aldıkları e-postaların çoğunun kendilerini ilgilendiren hiçbir şey içermediğini ifade etmiştir. 3. Gerçekten ilgili mesajlar gönderen pazarlamacılar, mesajları dikkate alınmayan rakiplerine göre büyük bir avantaja sahiptir. Bu da bağlılık verilerini yakalamanın ve bu verileri anlamanın etkin pazarlama açısından hayati önemi olması anlamına gelmektedir. KİŞİSEL BİR DOKUNUŞ BEKLENTİSİ Giderek daha fazla insan online araştırma ve alışveriş yaptıkça, geleneksel satın alma deneyimleri kaybolmakta. Ancak araştırmalar, tüketicilerin bir ekran aracılığıyla olsa bile keyifli ve kişisel bir alışveriş deneyimi yaşamak istediğini gösteriyor. EIU tarafından yapılan bir anketi yanıtlayan tüketicilerin yaklaşık % 20 si, örneğin daha önceki alışverişlerinin dikkate alınmasının kendilerine değer verildiğini hissettirdiğini belirtmiştir. Diğer yandan Aberdeen Group un bir araştırması da kişiselleştirilmiş e-postaların tıklanma-açılma oranlarını % 14, dönüşüm oranlarını % 10 arttırdığını ortaya koymuştur. 5. BUNUN ANLAMI Veri tabanınızın geniş bir segmentine genel bir mesaj göndermenin bir tepki yaratma olasılığı giderek azalmaktadır. Öyle ki, kişiselleştirilmeyen mesajlar ilişkinize destek yerine zarar verebiliyor çünkü tüketiciler artık daha iyilerini beklemeye başladı. Bilgi kaynaklarının artık pek de markanın kontrolünde olmaması nedeniyle de müşterilerin öykülerimizi paylaşmasına daha çok güvenmek zorundayız. Kişisel olmayan pazarlamanın olumlu paylaşımları tetikleme ihtimali artık pek yok Marketing 4 SEGMENTASYONDA DEĞİŞİMİ NELER TETİKLİYOR

5 HATALI BAĞLILIK MODELLERİ Yaygın kulanılan RFM modelinde bağlı olduğu kabul edilen müşteriler, yakın zamanda değerli bir şey satın almış olanlardır. Ancak bu model markayla yüksek düzeyde etkileşim içinde olup da henüz veya yakın zamanda alışveriş yapmamış müşterileri dikkate almaz. BUNUN ANLAMI RFM modeline güvenmek, gelecekte alışveriş yapma veya markayı başkalarına önerme olasılığı olan müşterilerle ilişki kurma fırsatlarını kaçırmak anlamına gelir. RFM modeline güvenmek, müşterilerle kritik ilişkiler kurma fırsatlarını kaçırmak anlamına gelir Bağlılık verilerini yakalamak ve bu verileri anlamak etkin pazarlama açısından hayati öneme

6 DİJİTAL PAZARLAMACILAR İÇİN ÜÇ ZORUNLULUK

7 DİJİTAL PAZARLAMACILAR İÇİN ÜÇ ZORUNLULUK Pazarlama iletişimine geleneksel yaklaşımların artık etkinliğini kaybettiği ortada çünkü müşteriler giderek daha çok birer birey olarak ilgi görmeyi istiyor ve bekliyor. Peki, pazarlamacılar bu durumu kendi avantajlarına çevirmek için neler yapabilir? Düşmekte olan dönüşüm oranlarını parlak sonuçlara dönüştürmek isteyen pazarlamacılar için üç zorunluluk olduğunu görüyoruz. Her müşterinin kişisel ilgi alanları ve tercihleri hakkında doğru ve detaylı bilgi edinin. Bu bilgilere dayalı segmentasyon için daha sofistike bir yaklaşım geliştirin. Bu gelişmiş segmentasyondan yararlanarak gerçek anlamda kişiselleştirilmiş, ilgili mesajlar yaratın. Bunların tümü, her müşterinin beğenilerini, davranışlarını ve tercihlerini gerçekten anlayabilmekle sağlanabilir. Bir müşterinin ne tür ürünlerle ilgilendiğini belirten bir kutucuğu işaretlemesi gibi açıkça verilen bilgiler ya da bir müşterinin belirli bir ürün hakkında sıklıkla ziyaret ettiği web sayfaları gibi dolaylı veriler bu amaçla kullanılabilir. Müşterilere 360 derecelik bir açıyla bakabilmek, gerçekten ne istedikleri ve nelerle ilgilendikleri, aynı zamanda markaya ne kadar bağlı oldukları hakkında büyük miktarda bilgi sağlayabilir. Buna karşın, EIO nun bulgularına göre pazarlama yöneticilerinin yaklaşık yarısı halen müşteri verilerini analiz etme 6 kapasitesine sahip değil; bu durum da kişiselleştirme stratejilerini hayata geçirmenin önünde büyük bir engel oluşturuyor. Dijital pazarlamacılar için üç zorunluluk: bilgi, segmentasyon, kişiselleştirme Müşteri hakkında mümkün olduğunca fazla veriye sahip olmak, bağlı müşteriler yaratan sofistike segmentasyon yapılabilmesini sağlar. Müşterilerin açıkça ve dolaylı olarak ilettikleri tercihlere 360 derecelik bir açıyla bakabilmek, kişiselleştirme ve bağlılık açısından daha iyi sonuçlar veriyor. 6 DİJİTAL PAZARLAMACILAR İÇİN ÜÇ ZORUNLULUK 7

8 YENİ TEKNOLOJİLER ÖTEYE GEÇİYOR

9 YENİ TEKNOLOJİLER ÖTEYE GEÇİYOR Günümüzde çok sayıda yeni teknolojiden birlikte yararlanarak müşteriye her açıdan bakmak mümkün. Büyük veri modeli, RFM ye bağlılık boyutunu ekliyor ve müşterinin daha kapsamlı bir şekilde görülmesini sağlıyor. Bugün müşteri hakkında birçok farklı kaynaktan veri toplamak, bu verileri analiz ederek ilgili bilgiler elde etmek ve bu bilgilerden yararlanarak doğru mesajı doğru kişiye doğru zamanda gönderen otomatik, kişiselleştirilmiş kampanyalar yaratmak için çeşitli yeni sistemler bulunuyor. Pazarlamacılar şimdiye kadar geleneksel olarak e-postaları açma, tıklama ve satın alma gibi sadece birkaç kaynaktan veri topluyordu. Bu sınırlı veri kaynakları grubundan doğan RFM modeli, bağlı müşteriyi önceki alışverişlerinin sıklığı, yakın zamanda olması ve parasal değeri bazında tanımlıyordu. Bu müşteriler de doğal olarak dijital pazarlama kampanyalarının ana hedefi oluyordu. Ancak bu model bazı sınırlamalar içermektedir; şimdiye kadar alışveriş yapmamış müşterileri dikkate almaz. Geçmişte yoğun alışveriş yapmış müşterilerin devam edeceğini varsayar ve daha önce etkileşim içine girmemiş fakat şimdi yüksek düzeyde motive ve satın almaya hazır olan potansiyel müşterileri tespit edemez. Pazarlamacılar, daha fazla çeşitlilik içeren kaynaklardan derlenen verileri (büyük veri) kullanarak RFM modeline kritik bir boyut olan bağlılığı ekleyebilir.müşteri bağlılığı, çeşitli biçimlerde tanımlanabilir: Showroom veya mağaza ziyaretleri, sosyal medyada paylaşım ve beğenme, markanın web sitesinde aktivite, müşteri destek operasyonlarıyla iletişim bunlara örnek olarak verilebilir. Şimdi ilk defa yeni teknolojiler tüm bu verileri derleyerek genellikle bulutta depolanan bir tek veri tabanında toplayarak analiz edilmesini sağlayabiliyor. Öyle ki, mağazalarda yüz tanımadan GPS konumu ve zaman belirlemeye kadar birçok yeni teknoloji kullanılarak müşterilerin markayla nasıl, ne zaman ve nerede etkileşim içine girdiği hakkında eşi görülmemiş veriler elde edilebiliyor. Bu analizler geleneksel RFM ölçütleriyle birlikte uygulandığında bağlılık boyutlu RFM ya da kısaca ERFM adı verilen daha detaylı bir görünüme ulaşılabiliyor. YENİ TEKNOLOJİLER ÖTEYE GEÇİYOR 9

10 YENİ TEKNOLOJİLERLE YENİ BİR KİŞİSELLEŞTİRME ÇAĞI BAŞLIYOR

11 How to Understand Customer Engagement Better Than Ever YENİ TEKNOLOJİLERLE YENİ BİR KİŞİSELLEŞTİRME ÇAĞI BAŞLIYOR Bu daha kapsamlı ERFM modelini kullanarak müşterilerinizi tanımaya, beğenilerini, alışkanlıklarını ve tercihlerini çok daha detaylı olarak anlamaya başlayabilirsiniz. ERFM de gösterilen davranışsal kalıpları (örneğin, müşterilerin yüzde 20 si x ürününe baktıktan sonra y ürününü inceledi gibi) analiz ederek gelecekteki müşteri davranışlarını öngörebilir, kişiselleştirilmiş çapraz ve yukarı satış tavsiyelerini otomatize edebilirsiniz. Davranışsal kalıpları analiz ederek, gelecekteki müşteri davranışları öngörülebilir, kişiselleştirilmiş tavsiyeler otomatize edilebilir Her müşteri için tamamıyla kişiselleştirilmiş içerik ve iletişim yaratma, doğru mesajı doğru kişiye doğru zamanda gönderme amacıyla daha gelişmiş segmentasyon yapabilir ve kişiselleştirme girişimlerinde bulunabilirsiniz (örneğin sosyal medya ve web sitelerindeki aktivitelerinden derlenen bilgilere dayanarak kişiye özel indirimler sunup müşterilere sürpriz yapmak gibi). ENGAGEMENT RECENCY FREQUENCY MONETARY (BAĞLILIK) (YAKINLIK) (SIKLIK) (PARASAL) Müşteri sizinle en son ne zaman, hangi kanaldan ve nasıl etkileşim kurdu? Müşteri son siparişini ne zaman verdi? Müşteri ne sıklıkla sipariş veriyor? Hangi müşteriler para harcıyor? > 180 gün > 180 gün 0 sipariş < 50 TRL gün gün 1 sipariş TRL gün < 90 gün > 1 sipariş TRL gün TRL < 15 gün > 1000 TRL YENİ TEKNOLOJİLERLE YENİ BİR KİŞİSELLEŞTİRME ÇAĞI BAŞLIYOR 11

12 BU ÖNCÜLER YOL GÖSTERİYOR

13 BU ÖNCÜLER YOL GÖSTERİYOR İleri görüşlü perakendeciler şimdiden ERFM yaklaşımını benimsemeye başladı. Bu sayede sadece müşteri bağlılığında değil, aynı zamanda dönüşüm oranlarında da artışlar gözlemliyorlar. ERFM benzeri bir yaklaşımı benimseyerek başarıyı yakalayan bazı mağazalardan örnekleri aşağıda bulabilirsiniz: ASOS müşterilerin satın alma ve webde dolaşma verilerini akılcı bir şekilde kullanıp her müşteri için kişiselleştirilmiş mesajlar ve deneyimler yaratarak % 30 büyüme ve 90 lık P/E (Fiyat-kazanç) oranı yakaladı 7. SQUARE MEAL Tüketicilerin online davranışlarına dayalı ürün tavsiyeleri göndermek için teknolojiden yararlanan Square Meal tıklanma-açılma oranlarında % 67 lik artış gözlemledi. 8. MADE.COM Fiziki mağazalarına gelen ziyaretçilerden e-posta adreslerini bir ipad e girmelerini isteyen Made. com zaten bağlılığı olan müşterilerden oluşan bir e-posta veri tabanı yaratıyor. Bu kişilerin dörtte biri daha sonra online mağazadan alışveriş yapıyor. VE BU SADECE BAŞLANGIÇ ERFM analizlerini dinamik içerik ekleme, otomatik olarak tavsiye üretme ve etkinlik bazlı iletişim gibi yeni tekniklerle kombine etmek için çeşitli araçların daha yaygın kullanılmasıyla birlikte pazarlamacıların becerilerini en iyi şekilde değerlendirebilecekleri yepyeni fırsat alanları açılıyor. Ve daha fazla sayıda yazılım sağlayıcının bu yeni teknolojileri, genellikle buluta abonelik bazında, sunması sayesinde de fiyatlar en küçük perakendeciler için bile daha uygun oluyor. Sonuçta büyük ve küçük mağazalar kampanyaları hedefleme açısından daha dengeli bir zeminde yer alabiliyor BU ÖNCÜLER YOL GÖSTERİYOR 13

14 ERFM MODELİNİ BENİMSEME ZAMANI Geleneksel segmentasyon yaklaşımları ve dijital pazarlama teknikleri giderek azalan getiriler sağladıkça, diğerleri yetişmeye çalışırken ERFM modelini benimseyen perakendeciler çok büyük avantaja sahip olacaklar. İyi haber ise bu aslında düşündüğünüz kadar büyük bir adım değil; özellikle de veri tabanlarını segmentlere ayırmak ve kampanyaları otomatize etmek için zaten pazarlama otomasyonu yazılımı kullanıyorsanız. ERFM modelini kullanarak şimdiye kadar olduğundan çok daha akılcı mesajları nasıl iletebileceğiniz, daha fazla aksiyon alınabilen veriyle daha iyi müşteri bağlılığını nasıl elde edebileceğiniz konusunda sizinle görüşmekten memnuniyet duyacağız. Emarsys ten hemen bir demo isteyin. Başlamak için nelere ihtiyacınız olduğu ERFM stratejisiyle gösterelim. BİZİMLE HEMEN İLETİŞİME GEÇMEK İÇİN: Telefon: Emarsys 14 ERFM MODELİNİ BENİMSEME ZAMANI

15 EMARSYS HAKKINDA Emarsys, bulut tabanlı pazarlama yazılımları alanında lider bir küresel sağlayıcıdır. Ticaret Pazarlama Platformumuz, pazarlama profesyonellerinin tek, komple ve entegre bir çözüm ihtiyacına cevap verir; öngörme, kişiselleştirme ve her kanalda otomasyon özelliklerini birlikte sunarak üstün müşteri bağlılığını hızla yaratır yılında kurulduk ve sektörün en hızlı büyüyen, en yenilikçi şirketlerinden biri olduk. 13 uluslararası ofisimizdeki 400 den fazla çalışanımızla 140 ülkede aralarında ebay, ToysRUs, Yahoo 7, Sky, Volvo, AS. Watson Group ve World Shop Lufthansa gibi sektör liderlerinin de bulunduğu ü aşkın müşterimize hizmet veriyoruz. Her ay 1 milyar müşteri kaydının segmentasyonunu ve analizini gerçekleştiriyor ve den fazla kişiselleştirilmiş kampanya yaratıyor; böylece müşterilerimizin gelirlerini ve yatırım getirilerini artırmasına yardımcı oluyoruz. EMARSYS HAKKINDA 15

16 DÜNYANIN EN AKILLI PAZARLAMACILARININ TERCİHİ: ÜYELİKLER: Emarsys İletişim Sistemleri Tic. Ltd Şti. Büyükdere Cad. Meydan Sokak Spring Giz Plaza Kat: Maslak, İstanbul Telefon: