MAKİNELERE GÜVENİN VERİ BİLİMİ VE ÇOK KANALLI, ÇOK CİHAZLI MÜŞTERİ

Transkript

1 MAKİNELERE GÜVENİN

2 İÇINDEKILER MAKİNELERE GÜVENİN: VERİ BİLİMİ VE ÇOK KANALLI, ÇOK CİHAZLI MÜŞTERİ PERAKENDE VE MAKİNELERİN YÜKSELİŞİ MAKİNELERDEN YARARLANIN POTANSİYELİ ÖNGÖRÜN UYGULAMAYI GELİŞTİRİN SONUÇ İÇINDEKILER 2

3 MAKİNELERE GÜVENİN: VERİ BİLİMİ VE ÇOK KANALLI, ÇOK CİHAZLI MÜŞTERİ Makinelere güvenin. Karışık duygular uyandırabilen basit bir ifade. Ama 2001: A Space Odyssey filmindeki hain HAL 9000 aklınıza gelip, içinize paranoya ve korku salabilir. Veya kontrolün insandan insan yapımı makineye geçmesi düşüncesi Terminatorfilmindeki gibi bir yenilgi ve kayıp duygusu yaratabilir. Bu konseptlerin her ikisi de kökleri bilimkurguda yerleşik kavramlar; biz ise insanla makine arasındaki dinamizmi hükmetmemiz gereken bir ilişki olarak görmeye koşullandırıldık. Makinelere karşı hayatta kalma mücadelesi her ne kadar uzak gelecekte ihtimal dahilinde olsa da bizim yaşadığımız dönemde pek mümkün görünmüyor. Belki insanların acayip ışıklı tulumlar ve havalı kasklarla dolaşacağı bir zaman gerçekleşebilir. İşin doğrusu, insanla makine arasındaki bu dinamik yüzlerce yıldır süregeliyor ve gelişiyor. Biz insanlar olarak her zaman fazla ileri gittiğimizden ve makinelere aşırı kontrol verdiğimizden korkar olduk. Ama aslında bu kadar korkmaya gerek var mı? İnovasyon çoğu zaman şüpheyle karşılanır. Mekanik cihazlar, geçmiş kuşakları dünyanın düz olmadığına, bilimin de büyücülük anlamına gelmediğine, daha sonrasında kaba bir ahizeyi kaldırıp binlerce kilometre uzaktaki biriyle konuşulabileceğine ikna etmeye yardımcı oldular. Bu fikirlerin hepsi başlangıçta insanları ürkütmüştü ama şimdi günlük hayatımızın temel unsurları arasında yer alıyor. Bugün yeni bir inovasyon çağındayız. Bir zamanlar insanların katkısı veya etkileşimi olmadan çalışmayan mekanik cihazlar artık yerlerini neredeyse tamamıyla insan olmadan çalışan teknolojilere bırakıyor. İnsan kapasitesinin ötesine geçen makine öğrenmesi, teknolojik gelişimin potansiyelini yükseltiyor ve bu raporda okuyacağınız gibi tüm kanalları kapsayan pazarlama programlarının başarısını ileriye taşıyor. Makine öğrenmesinin insanla makine arasındaki güç dinamiğinde yol açtığı değişim pek çok insanı kaygılandırıyor. Sürücüsüz bir arabanın ülkenin bir ucundan diğer ucuna yolculuk yapabileceği düşüncesi sinir bozucu olabilir ama düşünürseniz neredeyse her ticari uçak otomatik pilotla bunu zaten yapıyor. Üstelik otomatik pilotla ilk uçuşun 1912 de gerçekleştiğini öğrenmek sizi daha da şaşırtabilir! MAKİNELERE GÜVENİN 3

4 PERAKENDE VE MAKİNELERİN YÜKSELİŞİ Perakendecilerin büyük kısmı teknolojik açıdan ilerici olduğunu düşünür. Ne de olsa son yirmi yılda e-ticareti benimsemekte yeterince hızlı hareket etmeyen perakendecilere ne olduğu herkesin malumu. Tüketiciler online alışveriş yapmaya başladığı anda fiziksel mağazalara bağımlılık dönemi sona erdi. Mobil cihazlar ise tüketicilerin gücünü artıran yeni bir çağın kapısını açtı; artık beklentiler çok daha yüksek ve tüm kanallar arasında kesintisiz alışveriş deneyimleri talep edilmekte. Tüketici davranışının evrimindeki bu sıçrama, pek çok perakendecinin çeşitli cihazlar kullanarak siteler ve mağazalar arasında hareket eden tüketicilerin ilgisini çekmekte ve korumakta zorlanmasına yol açtı. Tüketici şimdi markanızı terk etmekten ve siparişini bir rakibe vermekten bir tık veya dokunuş uzakta. Veri, tüketicilerin ilgisini çekmek ve korumak isteyen perakendeciler için en önemli araç haline geldi. Tüketici bir harekette bulunduğu an otomatize mesajlar tetikleniyor, sepette bırakılan ürünler için hatırlatıcılar gönderiliyor, teklifler hedeflenerek sunuluyor ve ürünler tavsiye ediliyor. Bu stratejiler şimdiye dek birçok perakendecinin işine yaradı ama bu başarı ne kadar uzun ömürlü olabilir? Son on yılda biriktirdiğimiz dağ gibi veriyi bu çok kanallı, çok cihazlı manzarada gezinen tüketiciyle bağlantı kurmak için etkin bir şekilde kullanacak zamana, bütçeye ve beyin gücüne gerçekten sahip miyiz? Pek çok perakendecinin bu verileri kullandığı uygulama platformları insan etkileşimini gerektiriyor. Segmentler oluşturulmalı. Teklifler yaratılmalı. Sepet hatırlatma zamanları ayarlanmalı. Peki bu insan etkileşimi çok kanallı bir pazarlama programının gelişimine katkı mı yapıyor, engel mi oluyor? Perakendeciler ya insan bilgisinin ötesine geçmek için gereken adımı atacak, müşteri verilerine daha ilerici bir bakış açısı benimsemeye ve makine öğrenmesine güvenmeye başlayacak, ya da müşterilerin ilgisinin azalması ve dolayısıyla satışların düşmesi riskini göze alacak. Tüketicinin giderek artan, sürekli evrilen talepleri, online ve fiziksel mağazalarda satma (veya rekabet etme) ihtiyacı ve tüketicilerin ürünleriniz hakkında daha çok bilgi sahibi olabileceği yeni kanalların ortaya çıkması, bugün tüm perakendecilerin karşılaştığı zorluklar. Bu ekosistemde başarılı olmak için gereken karmaşıklıklar ve incelikler ise giderek daha da gelişecek. E-ticaret inovasyonunda insan sınırına dayandık mı? Maalesef bu işlerin hepsini yapmak, site ve mağaza satışlarınızı uçurmak için bir düğmeye basıp çalıştırabileceğiniz bir makine yok henüz. Bununla birlikte, bu raporda stratejilerinizi geliştirmek, kavramsal ufkunuzu genişletmek ve pazarlama programlarınızın başarısını tüm kanallarda ileriye taşımak için gelişmiş müşteri verilerini ve makine öğrenmesini kullanmaya başlamanın üç yolunu size göstereceğiz. MAKİNELERDEN YARARLANIN: Kanalları ve cihazları kapsayan birleştirilmiş müşteri profili yaratmak için gereken verileri toplayın. POTANSİYELİ ÖNGÖRÜN: Müşterinizi daha iyi anlamak ve pazarlamanızı dönüştürmek için makine öğrenmesinden ve öngörülebilir verilerden sonuna kadar yararlanın. UYGULAMAYI GELİŞTİRİN: Kanal, cihaz ve konum ne olursa olsun daha fazla etkileşim yaratacak ve satışları artıracak ürünler ve teklifler sunmak için birleştirilmiş profilleri ve veri biliminin kullanın. PERAKENDE VE MAKİNELERİN YÜKSELİŞİ 4

5 MAKİNELERDEN YARARLANIN Birçok pazarlama programı, hedefli mesajlar iletmek için halen profil, davranış ve alışveriş verilerinden yararlanıyor. Aşağıda gösterilen bu yaygın süreç pazarlama profesyonellerinin verileri nasıl yakaladığını, programlarını otomatize ettiğini ve mesajı göndermeden önce zaman zaman kişiselleştirilmiş unsurlar eklediklerini açıklıyor. VERİ YAKALAMA OTOMATİZE ETME TÜM KANALLAR KİŞİSELLEŞTİRME Kişiselleştirme Katmanı 3rd TOPLA UYGULA Mesajlar, ister otomatize, ister toplu gönderim olsun, belli bir ana yönelik pazarlamayı temsil eder. Alışveriş yapan kişi satın alma yolunda ilerlerken, yaptığı veya yapmadığı hareketlere dayalı otomatize mesajlar tetiklenir. Bu mesajlar bir yandan alışveriş yapanın yolculuğunda belli bir anla ilgili olsa da, çoğu zaman alışveriş yapanın kim olduğuna ve ne tür promosyonların satın almayla sonuçlanacağına uzak görüşlü bir bakışla yaklaşmaz. Alışverişe çıkan bir kişi sitenizi ziyaret edebilir, ürün arayabilir ve ürünler arasında gezinebilir, ondan sonra da mağazalarınızdan birine gidebilir. Fiziksel mağazanızdayken ürünün resimlerini Facebook ta paylaşabilir, uygulamanızı kullanabilir ve cep telefonundan ürünü mobil sitenizdeki sepetine ekleyebilir. Bu tür hareketler neyle sonuçlanmalıdır? Sepet hatırlatma mesajı mı? Tekrar hedeflenen bir reklam gösterimi mi? Sitenizde ürün tavsiyeleri mi? Mağazadan ayrılma mesajı mı? Uygulama içi push bildirimi mi? Hangi aksiyonun satışa yöneltme olasılığının daha yüksek olduğunu nasıl bilebilirsiniz? Böyle tek bir alışveriş yapan için bile optimal mesaj seçeneğini belirlemek çok zaman alır. Peki bunu tüm alışveriş yapanlar için nasıl başaracaksınız? VERİ YAKALAMA 3rd BİRLEŞTİR Birleştirilmiş Profil TOPLA OTOMATİZE ETME KİŞİSELLEŞTİRME TÜM KANALLAR Kişiselleştirme Katmanı UYGULA Gerçek anlamda birleştirilmiş profiller, hem online, hem mağaza etkileşimlerinden veri toplayacaktır. Satın almaya giden yol, geleneksel ve çizgisel olmaktan ziyade pek çok farklı parçadan oluşan toplam bir alışveriş deneyimidir. Kanal, cihaz veya konum ne olursa olsun, bu etkileşimler bir araya gelerek alışveriş yapanları tanımlar, onlarla daha etkin iletişim kurmayı sağlar ve müşteri olmaya biraz daha yaklaştırır. Atılacak ilk adımlardan biri, müşteri davranışına bu sınırlı açıdan bakmayı bırakmak ve birleştirilmiş profiller kullanmaya başlamak olacaktır. Tüm etkileşim noktalarının birleştirilmesi ve kişiyle ilişkilendirilmesi sonucu, gerçek müşteri verisi stratejileri, öngörü sunan trend raporları ve dönüşüm olasılığının en yüksek olduğu kanaldan müşteriye ulaşan mesajlar için temeli bu şekilde atarsınız. BİRLEŞTİRİLMİŞ PROFİL TOPLANANLAR MAĞAZA Mağaza Ziyaretleri Fiziksel Konum Mağaza Alışverişleri ONLINE CRM Verileri Web Etkileşimleri App Etkileşimleri Kanal Etkileşimleri Online Alışverişler MAKİNELERDEN YARARLANIN 5

6 POTANSİYELİ ÖNGÖRÜN Birleştirilmiş profil oluşturulduktan sonraki adım ise geri çekilmek ve makinelerin çalışmasına izin vermektir. Endişelenmeyin, burada hala insan etkileşimi söz konusu. Otomatik pilot kullanılan uçaklar bile tamamıyla insansız olarak çalışmıyor. Veri bilimini birleştirilmiş profille beraber kullanmanın amacı, pazarlama profesyoneli olarak size pazarlama faaliyetleriniz hakkında daha bilinçli kararlar verme kabiliyeti kazandırmak, müşterilerin ilgisini çekmek ve siparişi teşvik etmek için halen gereken pek çok görevi kesintisiz ve hatta otomatik olarak yapmanızı sağlamaktır. VERİ YAKALAMA 3rd BİRLEŞTİR Birleştirilmiş Profil TOPLA OTOMATİZE ETME ANALIZ Veri Bilimine Dayalı, Harekete Geçiren Bilgiler DÖNÜŞTÜR KİŞİSELLEŞTİRME TÜM KANALLAR Kişiselleştirme Katmanı UYGULA Kaybettiğiniz alışveriş yapanların hangi ürünleri satın alma olasılığı olduğunu biliyor musunuz? Etkileşimde % 1 artış, aylık gelirinizde nasıl bir etki yaratabilir? En aktif müşterilerinizden kaçı kronik olarak ürün iade ediyor? Alışveriş yapanlar, pazarlama mesajları içinde boğulmakta, buna karşın mesajların büyük kısmı nadiren alışveriş yapanla gerçek bir bağ kuruyor. Web etkileşimlerinin günlük yaşamda ne kadar kişisel hale geldiğini bir düşünün. Sosyal ağlar, arkadaşlar ve aileyle iletişimin başlıca yöntemi oldu. Telefonlar nereye gitsek cebimizde ve çantamızda. Uykuya dalarken tabletler yanı başımızda. Pazarlama mesajlarınızın alışveriş yapanlarla daha bireysel bir biçimde etkileşim kurmasının zamanı gelmedi mi? Şöyle bir senaryo düşünün: En sadık müşterilerinizden biri, adı Katie olsun, New York ta yaşıyor ama tatillerinin çoğunu Miami de geçiriyor (parasını da orada harcıyor). Manhattan daki evindeyken ürün arıyor, mağazalara gidip bunları deneyebiliyor. Facebook arkadaşlarından fikir istiyor ve uygulamanızda istek listeleri yapıyor. VERİ BİLİMİNE DAYALI, HAREKETE GEÇİREN BİLGİLER DÖNÜŞTÜRÜLENLER MAĞAZA ONLINE Mağaza Tercihi O2O Tavsiyeler Toplam Yaşam Boyu Değer Konum İlişkisi İade Etkisi Kategori Beğenisi Ürün Beğenisi Gelir Etkisi Tavsiyeler Online Yaşam Boyu Değer Yıllık stok sıfırlama etkinliğinizi tam da Katie parasını harcamaya hazır olarak Miami ye doğru yola çıkarken başlatıyorsunuz. Ona nasıl ulaşacaksınız? Gelen posta kutusundan mı, uygulamanız aracılığıyla mı? Verilerinizde onu New York ta mı, yoksa Miami de mi yaşıyor diye tanımlıyorsunuz? Her zaman fiziksel mağazadan satın almasına rağmen web etkileşimleri onu online alışveriş yapan biri olarak mı sınıflandırıyor? Veri bilimi ve makine öğrenmesi bu samanlıkta iğne arama senaryolarını yönetmenin yükünü üstünüzden alır. Onun yerine müşteri verileriyle tetiklenen kampanyalar müşterilerinize doğru cihaz üzerinden doğru teklifle ulaşır, üstelik o an nerede olurlarsa olsunlar. Bu, gerçekten de otomasyonun bir sonraki düzeyi. Pazarlama profesyonellerinin tüketiciye yetişme zamanı geldi. POTANSİYELİ ÖNGÖRÜN 6

7 UYGULAMAYI GELİŞTİRİN Birleştirilmiş profile doğru ilerlemenin ve makine öğrenmesini pazarlamanıza entegre etmenin mevcut başarınızdan ve stratejilerinizden vazgeçmek anlamına mı geldiğini merak ediyor olabilirsiniz. Bu sorunun kısa cevabı hayır, yaptığınız hiçbir şeyi geri almanız gerekmiyor. Öyle ki, kanalların ve cihazların sürecin parçası olduğu ve keskin hatlarla ayrılmadığı yeni pazarlama çağının kapısını açan bu gelişmeler, bir zamanlar hayal bile edilemeyecek programları yürütmenize olanak veriyor. Büyük olasılıkla hali hazırda uyguladığınız programların kapsamını genişletmek için denkleme daha gelişmiş müşteri verilerini eklemenin birkaç yolunu anlatalım. MAĞAZA ALIŞVERİŞİ SONRASI MESAJLAR Mağaza Alışverişi Sonrası Mağazadan alışveriş E-posta gönderimi Teklif yakınında tavsiyeler/ özel katmanlar Gelir ilişkilendirmesi Alışveriş yapana sitenizde siparişinin tamamladıktan sonra bir e-posta göndermek, uzun ömürlü sadakatin temelini atmaya yardımcı olabilir. Alışverişini mağazada tamamlayan müşterileri alışveriş sonrası mesajlarla hedeflemek de çok etkili olabilir ama online ve mağaza müşterilerinize aynı şekilde davranmak en iyi çözüm değildir. Aynı alışveriş sonrası mesajını hem online hem mağaza müşterilerine göndermek tek tip çözümdür ve alışverişi takiben deneyimin kopmasına yol açabilir. Siparişini mağazada tamamlayan müşteriler de nereden aldıklarıyla ilgili alışveriş sonrası mesajlardan yararlanmalıdır. Birleştirilmiş profilinizin bir parçası olan alışveriş verileri, mağazadan satın alan müşterilerinizi tespit eder ve deneyimlerine göre özelleştirilmiş mesajlar gönderilmesini sağlar. Alışveriş deneyimini iyileştirebilecek değerli müşteri memnuniyeti verileri elde edilebilir, alışveriş yapanları mağazaya dönmeye teşvik ederek sadakat geliştirilebilir ve siz de bu sayede bir sonraki alışveriş aramalarında sizin sitenizi tercih etmek isteyenlerin geçişlerini kolaylaştırabilirsiniz. UYGULAMAYI GELİŞTİRİN 7

8 MAĞAZA TERKİ SONRASI MESAJLAR Ürün sayfalarını ve alışveriş sepetlerini terk edenleri hedefleyen mesajların gelir arttırdığı kanıtlanmıştır. Bu başarı sitenizle sınırlı kalmamalı! Mağazadan Çıkış işareti verildi Çıkış tespit edildi Alışveriş yapan biri mağazadan ayrıldığında bir mesaj gönderilmesini tetiklemek için gereken çeşitli konum bazlı teknolojiler, şimdi her pazarlama profesyoneli için, bütçe veya kaynaklar ne olursa olsun, giderek daha sezgisel ve maliyet-etkin hale gelmekte. Alışveriş yapılmadı E-posta gönderimi Teklif yakınında tavsiyeler/ özel katmanlar Gelir ilişkilendirmesi Veri bilimi işte bu noktada, alışveriş yapan biri satın almadan mağazadan ayrıldığında devreye girer. Birleştirilmiş profilden alınan veriler, mesajı optimal teşviklerle, ilgili ve geçerli ürün tavsiyeleriyle zenginleştirmek için kullanılabilir ve alışveriş yapanın dönüşme olasılığı en yüksek kanala uygun olması sağlanır. Müşterinin davranış verilerine dayanılarak mesaj, gelen kutusuna veya mobil uygulamaya yönlendirilebilir, hatta SMS olarak gönderilebilir. İADE EDİLEN ÜRÜNLERİ KURTARMA İade politikalarının kapsamının genişlemesi, bazı ürünleri iade edeceklerini bilen müşterilere pek çok ürünü satın alma esnekliği vermekte. İade edilen ürünlerin satışlar üzerindeki negatif etkisini hesaba katmayan pazarlama profesyonelleri, pazarlama programlarının performansını değerlendirmek için şişirilmiş gelir ölçütleri kullanmak durumunda kalabilir. İade Edilen Ürün Kurtarma İade edilen ürünler E-posta gönderimi Teklif yakınında tavsiyeler/ özel katmanlar Gelir ilişkilendirmesi Dönüşümlerinizin resmini daha doğrulukla görebilmek için bu verileri raporlarınızda nasıl hesaba katabileceğinizi pazarlama platformu sağlayıcınıza danışmalısınız. İadeler, perakendeciler için hayatın bir gerçeği ve pek çoğu müşterilerine hem online, hem mağaza için iade seçeneği sunuyor. Pazarlama profesyonelleri bu etkileşimleri fırsat olarak değerlendirmeli, alışveriş yapanları geri gelmeleri ve doğru ürünü bulmaları için teşvik etmeliler. İade edilen ürünü de içeren ilk alışverişi esas alan ürün tavsiyeleri; önceki alışverişlerden davranış verileri, kanal tercihleri ve diğer site davranışlarıyla kombine edilerek alışveriş yapanı markanızla tekrar etkileşim kurmaya teşvik eden ilgi çekici e-postalar yaratmak amacıyla kullanılabilir. UYGULAMAYI GELİŞTİRİN 8

9 SONUÇ Müşterilerinizi alışveriş yolculuğu boyunca cezbedecek pazarlama mesajları oluşturma günleri geçmişte kaldı. Müşteri sadakatinin dinamikleri değişirken pazarlama profesyonellerinin de müşteri yaşam döngüsündeki belirli anlara yönelik pazarlama yapmanın ötesine geçmesi gerekiyor. Gerçek anlamda yenilikçi olmak, kanallar ve cihazlar genelinde ilgili ve geçerli etkileşimler kurma yönündeki giderek artan tüketici beklentilerini karşılamak isteyen pazarlama profesyonelleri, topladıkları verilerin müşteriye komple bir bakış oluşturmak için nasıl kullanıldığını yeniden düşünmek zorunda. Bireye gerçekten hitap etmek için pazarlama mesajları, segmentasyon stratejisi ve müşteri yaşam döngüsü boyunca otomatize mesajlar gönderme gibi geleneksel kavramların ötesine geçmeli. Pazarlama profesyonellerinin ticaretin bu yeni çağında başarılı olmak için insan beyninin sınırlarının ötesinde harekete geçiren bilgiler sunabilen daha sofistike veri bilimine ve öngörülebilir modellemeye güvenmesi gerekiyor. Bu yeni ticaret dünyasına ilk adımınızı atmaya hazır mısınız? Emarsys B2C Cloud un neden bire bir kişiselleştirme için en iyi veri bilimi ve uygulama platformu olduğunu ve müşteri değerini maksimuma çıkarmanıza nasıl yardım edebileceğini öğrenin. 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. 16 uluslararası ofisimizdeki 500 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. SONUÇ 9

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