Dijital Pazarlama
Şimdi Okunuyor
Pazarlama İletişiminin Geleceği | 1-1 Kişiselleştirme
Guru
2

Geçtiğimiz yıl Microsoft tarafından yapılan bir araştırma ortaya koydu ki insanların ortalama dikkat süreleri bir akvaryum balığının altına inmiş! Bu durum bizlere, müşteri ile kurduğumuz en küçük bir temasın dahi oldukça değerli olduğunu söylüyor.

Müşteri ile etkileşimde bulunduğumuz merhaba ile hoşça kal arasında; kısa ve öz olma, zamanında yanıtlama ve hepsinden önemlisi konunun içinde kalma kurallarına her zamankinden daha sıkı uymamız gerekiyor.

Akıllı telefonlar hayatımızı değiştirdi. Artık sıradan şeylerin bırakın insanları etkilemesini, dikkatini çekmesi bile mucize. Geleceğimiz dijitalleşme, big-data, artırılmış gerçeklik ve bilimum melanet ile şekillenirken, profesyoneller olarak bizler her zamanki gibi bu değişimden aslan payını almak için çabalıyoruz. Öyleyse ilk farkına varmamız gereken, insanların ilgisini kendi üzerimize odaklamaya muktedir konsepti ve içeriği oluşturmak için bolca çaba harcamamız gerektiği…

pazarlama iletişimi ve kişiselleştirilmiş e-mail kampanyaları için ilgi çekmek oldukça önemli

Hepimizin bildiği üzere mevcut teknoloji ile gruplara – kişilere özel pazarlama segmentasyonu yapılabiliyor. Daha az bildiğimiz şey ise 1-1 kişiselleştirme kavramının bu denklemin neresinde olacağı…

Bu yazımda segmentasyon ile 1-1 kişiselleştirme arasındaki farkları irdeleyecek; kişiselleştirmenin dijital pazarlama terazisindeki dengeleri nasıl değiştirebileceğine bir göz atıyor olacağız.

Segmentasyon (Bölümlere Ayırma)

Segmentasyon toplu haldeki verinizi birtakım ortak özellikleri olan daha küçük gruplara bölme işidir. Pazarlama segmentasyonu ise bu bölümlere ayrılmış müşteri gruplarına yönelik spesifik kampanyalar yürütebilmek için yapılır.

Basit Demografik Segmentasyon

Müşterilerden sağlanan bazı temel veriler ile basit bir segmentasyon pekala yapılabilir. Bu veriler:

  • Yaş
  • Ülke / Bölge
  • Yakın Coğrafi Konum
  • Öğrenci / Sivil1
  • Kadın / Erkek
  • Evli / Bekâr

Uygulama kısmında basit demografik segmentasyon verilerini şu şekilde kullanabiliriz:

  • Kadın / Erkek müşteriler için farklı e-Posta kampanyaları yapılabilir,
  • Müşterilerin yakınında bir mağaza etkinliği duyurulabilir,
  • Öğrenciler için özel fırsatlar tanımlanabilir.
  • Ülke veya bölge özelinde mesajlar gönderilebilir…

Gelişmiş Segmentasyon

Basit demografik segmentasyon ile kısıtlı da olsa başarı elde ediyor olabiliriz ancak bir sonraki aşama olan gelişmiş segmentasyon sayesinde davranışsal veriler (behavioural data) ile işlemsel verileri (transactional data) birleştirerek daha etkili kampanyalar oluşturabiliriz. Neden mi? Tabi ki daha insana ulaşmak ve daha fazla para kazanmak için!

pazarlama segmentasyonu nedir? Müşteri portföyü nasıl segmente edilir?

Gelişmiş segmentasyon, büyük bir ihtimalle tetiklenmiş kampanyalar (triggered campaigns) veya otomatikleştirilmiş kampanyalar (automated campaigns) şeklinde karşımıza çıkacaktır.

Uygulama kısmında gelişmiş segmentasyon verilerini şu şekilde kullanabiliriz:

  • Müşteri Yaşam Boyu Değeri (Customer Lifetime Value)

Örneğin ürünlerini sepette bırakan müşteriler için otomatikleştirilmiş bir kampanya oluşturabilir; alışverişi tamamlamaları için onları motive edecek jestler yapılabilir.

  • Ürün / Kategori Özelinde Kampanyalar ( Product / Category Based Campaigns)

Daha önce bir ürünü / ürün grubunu web sitesinde ziyaret etmiş, incelemiş bir müşteriye2 ya da satın alma alışkanlığı bizim ürünümüz ile bağdaşan bir müşteriye3 yönelik kampanyalar yapılabilir.

  • Yakın Zaman İçin Kampanyalar (Recent Camgaign Model)

Örneğin sizden alışveriş yapma alışkanlığını yitirmiş bir müşteri için özel fırsatlar sunarak, ona hala ayrıcalıklı olduğu mesajını vereceğiniz tetiklenmiş kampanyalar oluşturabilirsiniz.

  • Müşteri Yaşam Döngüsü (Customer Lifecycle Stage)

Örneğin sizden ilk alışverişini yapan / yapmasını dilediğiniz bir müşteri için bir hoş geldin kampanyası oluşturabilirsiniz.  N11.com’dan yaptığınız ilk alışverişinizde 11 TL indirim kuponu kullanmanız gibi…

Segmentasyon yıllardır başarılı bir metot idi. Hala başarılı olduğunu da savunabiliriz. Ancak insan davranışları büyük bir hızda değişiyor, artık küçük-spesifik veri grupları dahi etkili bir pazarlama iletişimi için yeterli olmayabiliyor.

Biraz daha yüksek bir dönüşüm almak için Segmentasyonun yetersiz kaldığı 1-1 kişiselleştirme alanına adım atmamızın vakti gelmiş olabilir.

Pazarlama İletişiminde Birebir Kişiselleştirme

Müşterileri ortak özelliklerine göre kümelere ayırmak yerine, 1-1 kişiselleştirme her müşteriye bir birey olarak yaklaşır, verileri kullanarak müşteri profiline yönelik daha derin iç görüler elde etmeye çalışır.

İşte size kişiselleştirilmiş bir e-Posta örneği:

1-1 kişiselleştirme yapılmış bir e-mail örneği

Tıpkı segmentasyon gibi 1-1 kişiselleştirme de kişilerin profili, demografik özellikleri, arama motoru verileri ve satın alma alışkanlıkları gibi pek çok veriyi işleyerek çalışır. Ancak 1-1 kişiselleştirme ile bu verileri kullanarak müşteri grupları oluşturulmaz; bunun yerine her bir alıcı personası için dinamik olarak şekillenen içerik blokları oluşturulur. Neden mi? Tabi ki daha çok insana ulaşmak ve daha fazla para kazanmak için!

Uygulama kısmında bu verileri şu şekilde kullanabiliriz:

  • Kişiye Özel İçerik (müşterilerin tarayıcı geçmişine ve satın alma alışkanlıklarına göre hem ürünü hem de kişiyi kapsayacak içerikler)
  • Kişiye Özel Dinamik Teklif (daha önce sepete attığınız bir ürün için size özel (belki de isminizin-fotoğrafınızın yer aldığı) bir teklif hayal edin)
  • Zaman Sınırlı İçerik Blokları (yine kişiye özel – belirli bir zamanla sınırlandırılmış kampanyalar kullanılabilir; zira treni kaçırma korkusu insanları eylemde bulunmaya teşvik eder.
  • Hava Şartlarına Dayalı İçerik (mesajın açılacağı yerdeki hava durumuna göre dinamik olarak değişen içerikler kullanılabilir. Yağmurun altında ıslanırken en yakın Starbucks’ta indirimli kahve içmeye davet edilmeniz hiç de fena olmazdı.

1-1 kişiselleştirme uygulanmış bir mesaj

Segmentasyon VS 1-1 Kişiselleştirme

Gerçekçi bir bakış açısıyla yorumlarsak, günümüzde bu işin yapılma şekli gelişmiş segmentasyon biçiminde. Yukarıda bahsettiğimiz spesifik gruplamalar ile oldukça verimli kampanyalar yürütülebilmekte. Peki gelişmiş segmentasyon tek başına yeterli mi?

Birkaç yıl önce sorsaydınız bu soruya evet cevabı verebilirdim. Ancak işin gerçeği 18-24 yaş arasındaki gençlerin yaklaşık %70’i artık bu oyuna gelmiyor. Bu yaş aralığı genişlerse birkaç yıl sonra çok daha büyük miktardaki potansiyel müşteri için gelişmiş segmentasyon dahi çözüm olmaktan çıkabilir.

1-1 kişiselleştirme, mesajınızı alıcı için daha özen kılmak üzere ister segmentlere ayrılmış / ister ayrılmamış herhangi bir kampanya için uygulanabilir. Müşterilerin ayak izlerini takip eden ve bunları değerli içgörüler ile harmanlayan bu yöntem, büyük bir ihtimale en iyi dönüşümü getirecektir.

Hangi yöntemin daha verimli olduğu konusunda farklı görüşler olabilir. İşin gerçeği sektöre, kampanyaya ve markanıza göre sonuçlar değişebilir. Bunu en iyi analiz etmesi gerekenler yine dijital pazarlama profesyonelleri. Ben kartımı 1-1 kişiselleştirmeden yana oynuyorum. Daha iyi bir öneri isterseniz, bu iki yöntemi birleştirebilirsiniz.

Sonuçlar:

  • Basit demografik segmentasyon hiç şüphesiz sınırlarına ulaştı. Ayda iki kez gönderdiğiniz bir mailde müşterinize Sn. Koray Yonca’dan fazlasını veremiyorsanız yaptığınız şey kaynak – yoğun bir iş olmaktan öteye geçemez. Böyle bir yatırımın karşılığında aldığınız dönüşüm oranı sizi tatmin etmeyecektir.
  • Gelişmiş segmentasyon şu anda Kral! Yaygın olarak kullanılıyor ve başarılı sonuçlar üretebiliyor. Buna rağmen tahtının sallandığını da görüyoruz. Yakın gelecekte tek başına yeterli olması mümkün değil.
  • 1-1 Kişiselleştirmenin mevcut teknolojik imkanlar dahilinde yapılan güzel örnekleri var yalnız potansiyelinin çok altında olduğu kanısındayım. Yenidoğan’ımız büyüyecek, gelişecek ve geleceğin trendi olacak diyebiliriz.

Daha nice içeriklerde buluşmak dileğiyle, hoşça kalın 🙂

 

Dipnotlar:

*Öğrenci sözcüğünün karşılığı olarak ‘’sivil’’ sözcüğünü neden kullandığımızı bilen ya da tahmini olan varsa bana lütfen mesaj atsın 😀

** Davranışsal veriyi kullanarak

*** İşlemsel veriyi kullanarak

Kartal Koray Yonca

- Set-Soft Bilişim Teknolojileri'nde Pazarlama ve Kurumsal İletişim Yönetmeni
- WebteBEN Dijital Ajans'ta Proje yöneticisi ve İçerik Editörü
- Two-Shield Dijital Ajans'ta İçerik Editörü
- icerikbulutu.com Yazarı
- dijitalmedyauzmanligi.com Editörü
Sizce Makale Nasıl?
Harika
100%
Güzel
0%
Fena Değil
0%
Olmamış
0%
Rezalet
0%
Yazar Hakkında
Kartal Koray Yonca

– Set-Soft Bilişim Teknolojileri’nde Pazarlama ve Kurumsal İletişim Yönetmeni
– WebteBEN Dijital Ajans’ta Proje yöneticisi ve İçerik Editörü
– Two-Shield Dijital Ajans’ta İçerik Editörü
– icerikbulutu.com Yazarı
– dijitalmedyauzmanligi.com Editörü

2Yorumlar

Bir Cevap Yazın