7 ADIMDA BAŞARILI BAĞLILIK OTOMASYONU MÜŞTERI VERILERINIZDEN MAKSIMUM GELIR ELDE ETME KILAVUZUNUZ

Transkript

1 7 ADIMDA BAŞARILI BAĞLILIK OTOMASYONU MÜŞTERI VERILERINIZDEN MAKSIMUM GELIR ELDE ETME KILAVUZUNUZ

2 Yeni bir müşteri kazanmanın maliyeti yüksektir; üstelik büyük çoğunluğu bir kez alışveriş yaptıktan sonra bir daha geri gelmez. Diğer yandan tekrar alışveriş yapmalarını sağlamak, yeni müşteri kazanmanın maliyetinden dört ila yedi kat daha ucuza gelebilir. Bağlılık otomasyonu, bu konuyu ele alan basit ve bilinen bir konsepttir. Amacı, yeni müşteri edinmeye odaklanmak yerine bir kez alışveriş yapanları tekrar gelen müşterilere dönüştürerek yatırım getirisini artırmaktır. Bağlılık otomasyonunun özünde yatan temel anlayış, her müşteri ayrı birer birey olsa da davranışlarının yaşam döngüsünde bulundukları aşamaya göre belli kalıpları izlemesidir. Bunu aklınızda bulundurarak müşterilerinizi gruplar olarak analiz edebilir ve onları müşteri yolculuğu boyunca doğru yönde hareket ettirmek için tasarlanan otomatize programlarla bağlılıklarını artırabilirsiniz. Müşterinin bulunduğu yaşam döngüsü aşamasına ve iş açısından önemine dayanarak müşteri bağlılığını ele alabilen programlar ve çok kanallı kampanyalar hakkında çok şey yazıldı. Ama teori böyle basit olmasına rağmen şaşırtıcı bir şekilde şirketlerin pek çoğu genellikle çeşitli engeller nedeniyle bunu uygulamıyor. Yazılım sağlayıcınızın bağlılık otomasyonunun önüne çıkan bu engelleri aşmak için sunması gereken yedi basit adım olduğuna inanıyoruz. 1. Veri Toplamayı Otomatize Etme ve Basitleştirme 2. Skorlama ve Segmentasyon Kriterleri Geliştirme 3. Akıllı Ölçütler Kullanma 4. Etkileşim Platformunuzu Entegre Etme 5. Etkiyi Ölçme 6. Raporlama Rutini Belirleme 7. Denemeler Yapmayı Teşvik Etme 2 MÜŞTERI VERILERINIZDEN MAKSIMUM GELIR ELDE ETME KILAVUZUNUZ

3 1. VERI TOPLAMAYI OTOMATIZE ETME VE BASITLEŞTIRME Son yıllarda önemli tartışma başlıkları olan veri merkezileştirme ve büyük veri modelleri, farklı veri ambarlarını birbirine bağlayacak kaynaklara sahip olmayan şirketler için hala zorlayıcı bir engel teşkil edebiliyor. İyi bir bağlılık otomasyonu platformu bunu sizin için yapabilir ve pazarlama departmanınızı kaynaklardan kendi payını almak için mücadele etmekten kurtarabilir. Ama sadece veri her zaman yeterli olmayabilir. Bazen ihtiyacınız olandan daha fazla veriye sahip olabilirsiniz. Her Şeyi Yüklemek bir tuzak olabilir zira veriler sadece spesifik amaçlar için kullanılmalıdır. İyi haber ise şu: bağlılık otomasyonu için gereken bilgiler, oldukça iyi tanımlanmıştır; neye ihtiyacınız olduğunu belirlemeyi kolaylaştırır ve otomatize etmeyi basitleştirir. İyi bir bağlılık otomasyonu platformu, bu ilk ve önemli adımda başarılı olmanıza iki şekilde yardım etmelidir. Öncelikle bağlılık otomasyonu, sadece programın başarılı olması için gerekenleri içerecek kesintisiz ve verimli bir veri modeli tanımlamalıdır. Ardından mümkün olduğunca çok veriyi sizin için otomatik olarak toplamalıdır. Şimdi bu iki noktayı biraz detaylandıralım. BASİTLEŞTİRİLMİŞ BİR VERİ MODELİ KULLANMA Size gereken temel veriler; kişilerinizin profil bilgileri, satın alma davranışları ve satın aldıkları ürünlerin detaylarıdır. Bu üç perspektifle müşteri deneyiminde ve tekrar satış ölçütlerinizde pozitif etki yaratabilirsiniz. Bu veriler, örneğin temel RFM (Yakınlık, Sıklık, Parasal) segmentasyonu yapmanıza imkan verir. Daha sonra e-posta, web sitesi ve uygulama davranışı verilerini ekleyerek etkileşim boyutu katabilir, kişilerinizin şu an ne yaptığını öğrenebilir ve gelecekte ne yapacaklarını öngörebilirsiniz. VERİ TOPLAMAYI OTOMATİZE ETME VE BASİTLEŞTİRME Bağlılık otomasyonu verilerinin toplanması, web sitesi kodunuza eklenen veya web mağazanızın veri tabanına entegre edilen programcıklar kullanılarak kesintisiz hale getirilebilir. Programcıkların pratik olmadığı ya da istenmediği durumlarda ise iyi bir bağlılık otomasyonu platformu günlük dosya yüklemeleri için güvenli veri aktarım protokolleri sağlamalı, bu şekilde size zaman kazandırmalı ve aynı hedeflere ulaşmanıza yardımcı olmalıdır. VERI TOPLAMAYI OTOMATIZE ETME VE BASITLEŞTIRME 3

4 Müşteri Verilerinizden Maksimum Gelir Elde Etme Kılavuzunuz SKORLAMA VE SEGMENTASYON KRITERLERI GELIŞTIRME

5 2. SKORLAMA VE SEGMENTASYON KRITERLERI GELIŞTIRME Verinin nasıl toplanacağı ve yapısı belirlendikten sonra bir bağlılık otomasyonu platformu, akıllı ve etkin segmentler oluşturmak için entegre bilgiden ve öngörme özellikli skorlama modellerinden yararlanabilir. RFM analizi, bu tür verilerin en sık kullanılma alanlarından biridir. Karışıma etkileşim skorunu kattığınızda ERFM (Etkileşim, Yakınlık, Sıklık, Parasal) modelini elde edersiniz. Daha kapsamlı hale gelen bu model, müşterilerinize etkileşim kurmanıza ve tekrar alışverişleri artırmanıza yardımcı olur. Pek çok şirketin uygulamadığı kritik öneme sahip bir program, kaybedilen müşterileri geri kazanmayı amaçlayan, kişinin durumuna ve harcama düzeyine dayalı bir teşvik içeren otomatize bir kampanyadır. Temel müşteri yaşam döngüsü segmentleri belirlemek, skorlama ve segmentasyonun mikro segmentler, benzer topluluklar ve öngörülebilir kümeler gibi gruplar geliştirerek daha da güçlenmesine olanak verir. Müşterilerin tekrar alışveriş yapmasını sağlayacak güçlü skorlama ve segmentasyon stratejileri inşa etmek için verileri detaylandırmanın gerçekten de hiçbir sınırı yok. SKORLAMA VE SEGMENTASYON KRITERLERI GELIŞTIRME 5

6 AKILLI ÖLÇÜTLER KULLANMA

7 3. AKILLI ÖLÇÜTLER KULLANMA Bu müşteri yaşam döngüsü segmentlerinin her biri, canlı, nefes alan, gerçek kişilerden oluşur. Doğal olarak onlar hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak isteyeceksiniz ama kaybedilen müşteri segmentindeki her kişiyi şahsen tanımaya gerek var mı? Yanıt hayır. Kaybedilen her müşterinin ne satın aldığını veya sitenizde ne kadar zaman geçirdiğini bilmeniz gerekmez zira bu kadar ayrıntıya girmemelisiniz. Onun yerine verileri segmenti analiz etmek için kullanın ve kişiliğini bir bütün olarak keşfedin. Bu tür analizler başarınızın temelindeki yapı taşları olacak akıllı ölçütlere odaklanmanıza yardım edecektir. VERİDEN BİLGİYE AKILLI ÖLÇÜTLERDEN YARARLANMA Diyelim ki ilk defa alışveriş yapan müşterilerinizin 47 gün içinde tekrar alışveriş yapmadıkları takdirde kaybedilme olasılıklarının yüksek olduğunu biliyorsunuz. Daha önce bu eşiğin 90 gün olduğunu varsaymıştınız ama şimdi gerçek zamanlı veriler sayesinde 90 gün beklemenin çok uzun olduğunu öğrendiniz. Stratejinizde bir ayarlama yaparak kaybedilmekte olan müşteriye 90 ıncı gün yerine 47 inci güne yakın bir tarihte teşvik sunarak uzaklaşmak üzereyken teklifinizin ona ulaşmasını sağlayabilirsiniz. Kaybedilmekte olan müşteri segmenti sürekli evrim geçirdiği için zaman eşiğinin zaman içinde değişip değişmeyeceğini kimse bilemez. Bu akıllı ölçütlerle sonuçları takip ederek hedeflerinizle karşılaştırabilir, gerekirse programda uygun değişikleri yapabilirsiniz. ÖNGÖRÜLEBİLİR DAVRANIŞ MODELLEMESİ Öngörülebilir modelleme, akıllı ölçütlerin verilerinizi anlamaya nasıl yardımcı olduğuna bir başka örnektir. Örneğin, öngörülebilir davranış modellemesi kullanarak, şu an ne yapıyorsanız onu sürdürdüğünüzde kaybedilen bir müşterinin geri dönme olasılığının % 7, pasif bir müşterinin ise % 0,08 olduğunu görebilirsiniz. Bu örnekte stratejide bir değişiklik yapılması gerektiği açıktır. Programınızda iyileştirmeler yaptıkça bu oranlar değişeceği gibi kısa süre içinde müşteri bağlılığı stratejinizde optimum dengeyi bulabileceksiniz. AKILLI ÖLÇÜTLER KULLANMA 7

8 MOTİVE EDİCİ ÖLÇÜTLER Akıllı ölçütler ancak sizi harekete geçmeye motive ederlerse değerlidir. Sektörünüzde ilk alışverişlerin oranı ne? Gelirlerin çoğunlukla ilk kez alışveriş yapan ve bir daha geri gelmeyen müşterilerden elde edildiğini biliyor muydunuz? Genel olarak gelirlerin sadece % 30 u tekrar gelen müşterilerden sağlanır. Dolayısıyla bu oranın üzerindeyseniz iyi durumdasınız denebilir. Bu oranın daha yüksek olabileceğini biliyorsunuz. Müşterilerin çoğunun bir daha gelmeyeceğini gerçekten kabul edebilir miyiz? İyi bir bağlılık otomasyonu platformu, sunduğu raporlamayla alışveriş verilerini detaylandırır ve zaman içinde işinizde yarattığı etkiyi ölçmenize olanak verir. GELİR ÖNGÖRME Gelir öngörme hesapları, pek çok pazarlama profesyoneli için bir uyarı işareti olabilir. Kaybedilen her müşterinin size maliyetini öğrenmek, sizi şok edebilir. Stratejinizi netleştirmek, örneğin ilk alışverişini yapan 245 müşteriden dün elde ettiğiniz gelirle yine dün pasif duruma geçen 652 müşteri nedeniyle kaybettiğiniz geliri karşılaştırma imkanı sunabilir. Doğal olarak bunlar sadece bazı öngörüler ama verilerinize dayandıkları ve yeterince doğru oldukları için bunlardan yararlanarak verilerinize stratejinizi şekillendirebilirsiniz. 8 AKILLI ÖLÇÜTLER KULLANMA

9 ETKILEŞIM PLATFORMUNUZU ENTEGRE ETME

10 4. ETKILEŞIM PLATFORMUNUZU ENTEGRE ETME Kendi bünyenizde bir müşteri verileri çözümünüz veya belli bir sektöre odaklı niş bir çözümünüz olabilir; hatta bir düzeyde bağlılık platformunuza entegre edilmiş bile olabilir. Fakat müşteri verileriniz yaptığınız her şeyin merkezinde değilse, ihtiyacınız olan bilgileri riske atarak kaybedebilirsiniz. Müşteri verileriniz; kişilerinizi, segmentlerinizi, otomasyonunuzu, raporlamanızı, içeriğinizi yani her şeyi yöneten ana pazarlama platformunuzun bir parçası olmalıdır.. Pazarlama profesyonelleri satıcıyı zorlamalı, tüm verilerinin tek bir ara yüzde olmasını istemelidir! Aynı kullanıcı yolculuğunda verileri görüntüleme ve analiz etme, kişi toplama ve segmentlere ayırma, içerik yaratma, kampanyaları otomatize etme ve raporlama gibi her tür işlemi yapabilmelisiniz. Gerçek anlamda entegre edilmiş veriler tetiklenebilir mesajlarda kullanılabilecek pek çok fırsat da sunar. Başka bir deyişle, bir müşteri web sitenizde bir eylemde bulunduğunda platform derhal otomatik bir tepkiyi tetikleyebilir. İçerik de tamamıyla entegre edilmeli, belli bir müşteriye ve yaptığı hareketlere göre kişiselleştirilmelidir. Bunu sağlamak için iyi tasarlanmış kampanyalara ve tabii cazip tekliflere ihtiyacınız olacaktır. Teklifler o kişi için o an doğru olan ürünleri içermelidir. Bu bire bir deneyimin her türlü ölçekte sunulabilmesi ancak kaliteli bir ürün tavsiye motoruyla mümkün olabilir. Bu tür içerikleri otomatize etmeyen bağlılık otomasyonu platformları, mesaj tetikleme stratejisinin başarısı için şart olan temel bir unsuru size sunmamış olacaktır. Entegrasyon aynı zamanda birden fazla pazarlama kanalına erişim anlamına da gelir. E-posta en yaygın kullanılan kanal olmakla birlikte tek kanal olmamalıdır. Kaybedilen platin müşteri için e-posta işe yaramadıysa belki de bir SMS mesajı daha fazla ilgi yaratabilecektir. Onları geri kazanmak için ne gerekiyorsa yapmalısınız. ETKILEŞIM PLATFORMUNUZU ENTEGRE ETME 10

11 5. ETKIYI ÖLÇME Yukarıda ana hatlarıyla açıkladığımız stratejiyi kendinize göre uyguladığınızı düşünelim. Etkiyi nasıl ölçüyorsunuz? Diyelim ki kaybedilen müşterileri geri kazanmak için tasarlanan otomatize bir kampanya oluşturdunuz. Bir teşvik eklediniz ve harika ürün tavsiyeleri sundunuz. Üç hafta içinde 212 müşteriyi geri kazandınız. Bu iyi bir şey mi? Sanırım. Ama daha iyi olabilir miydi? Herhalde, kim bilir? Hiçbir şey yapmasaydınız bu kaybedilmiş 212 müşteriden kaçı kendi başına geri dönecekti? Açılma ve tıklanma, hatta dönüşüm oranlarına bakarak hikayenin tamamını öğrenemezsiniz. Kampanyanızın etki yarattığından emin olmanın tek yolu kontrol grubu testidir. Otomatize program kaybedilen müşterilerinizin % 90 ına gönderilir ve % 10 u kontrol grubu olarak ayrılırsa, o % 10 luk gruptan kaç kişinin o kampanya olmadan geri döndüğünü görebilirsiniz. Bu size geri kazanma programınızın gerçek değerini gösterecektir. Böylece programın aksi takdirde elde edilmeyecek ne kadar gelir yarattığını bilirsiniz. 11 ETKIYI ÖLÇME

12 6. RAPORLAMA RUTINI BELIRLEME Bağlılık otomasyonu, müşteri verileri çözümünüzün bütünü olarak görülmemelidir. Strateji, geri planda yeteneklerini konuşturmak için gereken verileri toplayan uzmanlaşmış bir sistem kurmak olmalıdır. Aksi takdirde ayrıntılarda boğulup büyük resmi göremezsiniz. Veri bilimcilerin bağlılık otomasyonuna odaklanarak tasarladığı, önceden planlanmış rapor şablonları hangi aksiyonları almanız gerektiğini size açıkça gösterecektir. Ancak bu raporlar oluşturulurken hoş görünümleri dikkatinizi dağıtmasın. İster segmentlerinize, ister performans veya akıllı ölçütlerinize odaklanın raporlar ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmeli, gerçek ve harekete geçirebilen bilgilere dayanarak bilinçli kararlar verebilmenizi sağlamalıdır. Etkin bir günlük raporlama stratejisini yönet, motive et ve takip et konseptine dayanarak uygulayın: YÖNET: Kişilerin yaşam döngüsü segmentlerine nasıl dağıldığını görün, toplu kişiliklerini öğrenin ve davranışların zaman içinde nasıl değiştiğini analiz edin. MOTİVE ET: Finansal potansiyelin nerede yattığını keşfedin. Hangi sorunların size pahalıya mal olduğunu belirleyin ve gözünüzün önündeki gelir fırsatına odaklanın. Gelirinizin ne kadarının ilk alışverişini yapanlardan geldiği, iadelerinizin ne oranda olduğu gibi bilgileri öğrenin. TAKİP ET: Aldığınız aksiyonların sonuçlarını takip ederek nelerin işe yaradığını, nelerin değişmesi gerektiğini görün. RAPORLAMA RUTINI BELIRLEME 12

13 DENEMELER YAPMAYI TEŞVIK ETME

14 7. DENEMELER YAPMAYI TEŞVIK ETME İnsanlar genellikle değişimden korkar. Şirketler de çoğu zaman düzenlerini değiştirmek istemez. Yeni şeyler denemek veya işe yaradığına inandığınız bir şeyi değiştirmek her zaman kolay olmayabilir. Ama ilerleme sağlayacağını görebilseniz değişim yapmayı düşünürsünüz, değil mi? Testler, müşterilerinizin nasıl tepki verdiğini görmek için farklı fikirlerle denemeler yapma imkanı sunar. Sonuçlar ve reaksiyonlar zaman içinde değişecek ve evrilecektir dolayısıyla testler pazarlama stratejinizin sürekli bir parçası olmalıdır. Test etmeye basit bir başlangıç için bir segmentin % 95 inin normal olarak devam ettiği, % 5 inin ise test değişkeni olarak tutulduğu bir ayrı test yapabilirsiniz. Ekibiniz kanaldan bağımsız olarak sürekli A/B testleri yapıyor olmalıdır; ayrıca bunun otomatize programlarınıza uygulandığından da emin olmalısınız. Segmentler, teşvikler, kanallar, zamanlama aklınıza ne gelirse test edebilir, sonra da sonuçları yorumlayabilirsiniz. Bir testte kayda değer bir fark görmediniz mi? Sorun değil, değişiklik yapın ve başka bir şeyi test edin. İşe yaradığını ve orijinalinden daha iyi sonuç verdiğini görürseniz geri kalan % 95 e de uygulayın ve bir sonraki testinize geçin. GERÇEKLEŞTİRİN Pek çok pazarlama profesyoneli büyük veri modelleriyle çalışmaya başlasa da sorun devam ediyor; bu fikirlerin gerçek koşullara uygulanması beklenen performansı vermiyor. Kullandığınız yazılımın sahip olduğu gücü dikkate alın ve müşterilerinizin geri gelmeye devam etmesi için yukarıda ana hatlarıyla açıkladığımız adımları uygulayın. Bunlar 7 Adımda Başarılı Bağlılık Otomasyonu size bir kez alışveriş yapanları sürekli müşterilere dönüştürmek için ihtiyacınız olanı verecektir. Bir deneyin, mevcut ve sadık müşterilerinizden elde edilen toplam geliri maksimize ederek finansal sonuçlarınızı nasıl geliştirebileceğinizi görün. BAĞLILIĞI OTOMATİZE ETMEK VE FİNANSAL SONUÇLARINIZDA CİDDİ FARK YARATMAK İSTER MİSİNİZ? Emarsys in müşteri verileri çözümü Smart Insight, bağlılık otomasyonu dikkate alınarak geliştirildi. Yukarıda açıklanan yedi adımı kolaylaştıran çözümümüzü keşfedin. Müşteri bağlılığının DNA mızın bir parçası olduğunu göreceksiniz. Bize hemen ulaşın, sizin için neler yapabileceğimizi göstermekten mutluluk duyacağız. DENEMELER YAPMAYI TEŞVIK ETME 14

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