Web analizi ile başlayan pazarlamada analitik yaklaşımlar, önce mobil, atm, set-topbox gibi internet’e bağlı farklı cihazlara sonra da offline dünyayı da içine alacak şekilde bütün pazarlama süreçlerine ve süreçlerin otomasyonuna doğru genişledi. Kapsam alanı oldukça geniş olduğu için bütün içinde farklı noktalara denk düşen bir çok parça için farklı yazılımlar geliştirildi. Bazı yazılımlar sadece bir parçaya konsantre olurken, bazıları birden fazla parçayı hatta moda tabirle uçtan-uca tamamını kapsadığını iddia eder hale geldi. Haliyle pazarlama profesyonellerinin ve sektörün de kafası oldukça karıştı. Gündemimizde olan kavramlar; Multi Channel Analytics, Behavioural Targeting, Recommendation, Predictive Analytics, Predictive Mailing, Marketing Automation, Marketing Intelligence(pazarlama zekası) ve tabi ki Big Data.
Marketing Intellegence ya da Pazarlama Zekası diye isimlendirdiğimiz alanın nerede başlayıp nerede bittiğini, hangi bölümlerden oluştuğunu, eğer bu bir strateji ise varılmak istenen noktanın ve geçilmesi gereken aşamaların neler olduğunu netleştirmeye çalıştık. MiM2 bizim seviye diye adlandırmayı tercih ettiğimiz 5 bölümden oluşuyor. Seviye diye adlandırmamızın sebebi firmanın/kurumun belirli bir sıra ile bu aşamalardan geçmesi gerektiğine olan düşüncemiz. Aşağıda her bir seviye içeriğine ilişkin kısa bir açıklama ile birlikte birkaç uygulama önerisini görebilirsiniz.
Verinin toplandığı aşama. Sadece web sitesi değil, mobil cihazlar ve offline dahil. Web sitesinde yapılan kredi başvurularının kaçının onaylandığını görmek isterseniz veya mağazanızdan alışveriş edenlerin ne kadarının öncesinde web siteniz üzerinden ürün görüntülediği ilginizi çekiyorsa ya da mağazanızdan telefon alan müşterinize web sitesine girdiğinde kılıf banner’ı göstermek istiyorsanız veri topladığınız mecraları dikkatli seçin.
Öneri: Aşağıdaki yazılarımız da ilginizi çekebilir 😉
- 11.11 Kampanyasında Rekor Kıran n11.com, euromessage’dan Nasıl Yararlandı?
- E-posta Listenizi Dinamik Tutabilmek İçin Dikkat Etmeniz Gereken 5 İpucu
- Cohort Analizi Nasıl Yapılır?
- Web Sitenizin Bounce Rate’inin Yüksek Olmasının 8 Nedeni
- KOBİ’ler İçin 8 Adımda 360 Derece Dijital Pazarlama Stratejisi Nasıl Oluşturulur?
Web analiziniz için arada girip bir kaç temel rapora bakıyorsunuz ve çıkıyorsunuz ancak analiz farklı bir çalışma. Hele ki bunu multi-channel yapmak oldukça zahmetli ve bir o kadar da getirisi olan bir iş. Konumuz ile ilgili kısmına gelelim. Beşinci ve aynı zamanda sonuncu seviye olan otomasyon aşamasına geçtiniz ve sepetinde ürün kalan müşterilere veya başvuru formunu yarım bırakan müşterilere otomatik e-posta gönderimi yapacaksınız. Peki günde kaç kişi acaba başvuru formunu yarım bırakıyor? Belki de aslında sizin için değeri olmayan büyüklükteki bir segment için gereksiz bir çaba sarf ediyorsunuz. Bu ve bunun gibi bir çok soru sonraki aşamalarda yapacağınız çalışmalar için size yön verir.
Analizimizi belirli bir aşamaya getirdik (hiç bir zaman bitmez:) ve belirlediğimiz önemli segmentler var. Örneğin “son 1 ay içinde 10 kere ziyaret edip hiç alışveriş etmeyenler” segmenti. Bu segmentin %10’u alışveriş etse gelirlerimiz %2 artacak. Neden onlara siteyi bir sonraki ziyaretlerinde indirim kuponu vermeyelim. O zaman harekete geçme zamanı. Kural bazlı hedeflemeyi devreye alabiliriz.
İşin iyice çetrefilli bir hal aldığı, yapay zekanın devreye girdiği seviye. Büyük Veri’nizdeki anlamlı (istatiksel olarak) örüntülerin tespiti. İlk olarak segmentasyon ile başlamanızı öneriyoruz. Müşteri kitlenizi farklı değişkenlere, bazen birden fazla değişkene göre, kümeleme (clustering) algoritmaları kullanarak segmente etmenizi öneririz. Sonrasında satın alma veya yükseltim yapma ihtimali olan veya sizi terketme (churn) olasılığı olan müşterilerinizi sınıflandırma (classification) algotirmaları ile belirleyebilirsiniz. Müşterilerime hangi ürünleri/içerikleri önerebilirim (offer) diye merak ediyorsanız Collaborative Filtering algoritmalarından destek alabilirsiniz.
Öncelikleyeni bir müşteri kazanmak her zaman mevcut müşterinizi elde tutmaktan daha maliyetli olacaktır. Buradan hareketle beşinci aşamada artık Prediction seviyesinden çıkan modelleri(kural, içgörü, teklif vb.) tecrübelerimiz ile birleştirerek akışları otomatikleştirdiğimiz seviyedir. Prediction bize “X markası severler segmenti” mi belirledi, X’den yeni bir ürün gelince ona e-posta atalım, prediction bize “telefon alanlar kılıf da alıyor” mu diyor o zaman mağazamızdan telefon alanlara web sitemize girdiklerinde kılıf gösterelim, prediction “30 gündür siteye girmeyip, çağrı merkezini 3 kere aramış olanlar, artık müşterimiz olmayacak” mı diyor o zaman proaktif davranalım o kişilere indirim kuponu gönderelim.
Tam ailenizle güzel bir akşam yemeği sofrasına oturduğunuz ya da sevdiğiniz dizinin sezon finalini izlemeye başladığınız sırada, telefon çalmaya başlar....