E-ticaret, Segmentasyon & BigData

Segmentasyon ve BigData\’nın perakende süreçlerindeki önemi, son dönemin popüler tartışma konularından biliyorsunuz; yenilikçi e-ticaret ve dijital pazarlama çözümlerinde de yine her geçen gün daha sık kullanılıyor.

Çok kafanızı karıştırmanın anlamı yok; müşteri ve hedef kitle davranışlarından çeşitli enstrumanlarla alınan datalar, anlamlandırılıp, pazarama ve satış süreçlerinde kullanılıyor; hepsi bu..

En basit kurguda şöyle düşünün;
Daha önceki ziyaretlerinde erkek ofis kıyafetleriyle çok zaman geçirdiği için \”çalışan, genç, beyaz yakalı erkek\” olarak segmente edilen bir ziyaretçiye, alışveriş sitesini sonraki açışında \”o ürün grubu ön planda\” olarak sunulabiliyor. Yahut erkek olduğu varsayılan / tespit edilen ziyaretçiye, site erkek kıyafetleri ön planda gösteriliyor.

Bilhassa Google, hedef kitlesini ve müşterilerini (görece sermayesini) tanımak amacıyla inanılmaz veri tutuyor sunucularında. Kendi vasıtasıyla yahut değil, internette açtığınız sitelerin çoğundan veri toplayarak herkes hakkında detaylı bir profil oluşturuyor Google. Tüm internet kullanıcılarını \”35-40 yaş arasında, dekorasyon-futbol ve arabalarla ilgili, evli, çocuk sahibi, beyaz yakalı çalışıyor\” vs gibi segmente ediyor; hangi sitelere girdiğiniz, siteleri hangi lisanla okuduğunuz gibi tonla bilgi toplayıp; sizi daha iyi tanımaya çalışıyor. Sonra da, kampanyalarını daha spesifik hedefleyebilmeleri için reklam verenlere sunuyor bu verileri. (\”reklamımı sadece bahçelievler\’de yaşayan, beyaz yakalı, 30-35 yaş arası ve modayla ilgili kadınlar görsün\” gibi)

Kendi gmail hesabınızı açtıktan sonra şu linke tıklarsanız; google\’ın sizi nasıl segmente ettiğini özetle görebilirsiniz. (kullanıcı hakları gereği tüm öngörülerini açık açık paylaşmıyor bu sayfada Google; asıl veriler, hedef kitle segmentasyonu için arka planda kullanılıyor): https://www.google.com/settings/u/1/ads/authenticated

Ötesinde davranış analizleri (ux: user experiment), dönüşüm hunileri vs var tabi. Örneğin yeni nesil machine learning projelerinden Insider, satışa giden müşteri hareketlerinin bir istatistiğini çıkarıyor; kişilerin tek tek yakın gelecekteki satın alma potansiyelerini belirliyor ve dönüşümün(satışın) sağlanması için kişiye özel /onun ihtiyacı olan adımlar sunuyor, yönlendiriyor.

Yahut kahverengi casual pantolon almış birine, 1 hafta sonra ona uygun \”kahve rengi pantolonun altına şu renk/model bir ayakkabı alsanız çok yakışacaktır\” gibi bildirimler dahi yapılabiliyor eposta pazarlamasıyla.

Örneklere devam edelim..

Geçtiğimiz haftalarda bir konferansta da zikredildiği gibi; AVM içerisinde bebek ürünleri satan bir mağazayı gezdiği için muhtemelen bebek sahipleri olarak segmente edilen kullanıcılara, atıyorum hepsiburada.com\’dan bebek bezlerindeki kampanya duyurusu yapılabiliyor. Hatta satın alma periyodları yorumlanıp, ona uygun anımsatıcı paylaşımlar da söz konusu olabiliyor.

Yahut yine bir başka örnekle, iBeacon\’lar vasıtasıyla, fiziksel mağazayı gezen X bir müşterinin kadın iş kıyafetleri reyonunda diğer reyonlara kıyasla daha uzun vakit geçirdiği tespit ediliyor. Sistem onu yüksek potansiyelde \”çalışan kadın\” olarak segmente ediyor ve o kişinin telefonundaki mobil uygulamanıza \”business line kalem eteklerimizde size özel ve 30dk için geçerli %5 indirim!\” gibi bir uyarı gönderiliyor…

Dönüşüm maliyeti, yatırım getirisi (ROI) gibi değerlerin böylesi kıran kırana yarıştığı, kısıtlı kaynaklardan maksimum verim almayı hedefleyen pazarlama süreçlerinde müşteri ve hedef kitle segmentasyonlarının yeri, gün be gün gelişerek önem kazanacağı kesin. Kurgular ise hayal gücünüz ve yaratıcı teknolojik çözümlerle sınırlı..