Raviteja Dodda (Ravi), içgörülere dayalı bir müşteri katılımı platformu olan MoEngage’in kurucu ortağı ve CEO’sudur. Bu içeriğimizde onun düşüncelerini paylaşacağız.

Kişiselleştirme teknolojisinin ilk günlerinde pazarlamacılar, e-posta kampanyalarında müşterinin adını kullanmasını bir zafer olarak görüyordu. Bugün çıta çok daha yüksek. Müşteriler, markalarla her etkileşimde belirli bir düzeyde kişiselleştirme bekler.

Kişiselleştirmeyi başarmak için müşteri verilerinin stratejik kullanımı çok önemlidir ve günümüz pazarlamacılarının %90’ı daha iyi bir müşteri deneyimi oluşturmak için analitikten yararlandıklarını söylüyor. Ancak, Gartner’ın belirttiği gibi, pazarlamacıların %63’ü, kişiselleştirilmiş deneyimleri tatmin edecek şekilde sunma konusunda hâlâ sorun yaşıyor. Peki, kopukluk ne? Verileri eyleme dönüştürme yeteneğine gelir. Bu sadece içgörülerle gelir.

Analytics ve Insights: Aralarındaki fark nedir?

Bu kelimeler, “analitik” ve “içgörüler” genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak kullanılmamalıdır. İçgörüler, bir durum, kişi veya şey hakkında daha derin bir anlayış sağlar. Analytics, verileri düzenlemek ve incelemekle ilgilidir; içgörüler, verilerdeki kalıpları veya kaçırılmış olabilecek değişkenler arasındaki ilişkileri keşfederek bir adım daha ileri götürür.

Kişiselleştirme, markalara, müşterilerini önemsediklerini ve onları derinden önemsediklerini göstermeleri için bir fırsat sunar. Müşterilerin yüzde sekseni, kendilerine son derece kişiselleştirilmiş teklifler ve mesajlar gönderen markalarla iş yapmayı tercih ettiklerini söylüyor. Bunu mümkün kılan şey içgörülerdir.

Doğrudan Tüketiciye Yönelik Markalar ve İçgörülere Yönelik Kişiselleştirme

B2C ve D2C markaları kişiselleştirme sanatını yeni bir düzeye taşıdı. Her şeyden önce, abonelik tabanlı birçok D2C markasının satış modelleri, kişiselleştirilmiş ürün önerilerine dayanmaktadır. İkincisi, hem B2C hem de D2C markaları, daha kaliteli tüketici verilerine erişim konusunda belirgin bir avantaja sahiptir.

Onlara üstünlük sağlayan şey, daha çok bu markaların bu verilerle ne yaptığıyla ilgili. Markalar kârlarını en üst düzeye çıkarabilir, müşterilerin yaşam boyu değerini (YBD) artırabilir ve içgörülere dayalı olarak tüketicilerle daha derin bir bağlantı kurabilir. Ayrıca bu markalar, tüketicileri farklı kategorilere veya “gruplara” ayırmak için davranışsal verileri kullanabilir. Bu grupların davranışları ve tercihleriyle ilgili gerçek zamanlı verilere dayanarak, pazarlamacılar standart mesajlar yerine derinlemesine kişiselleştirilmiş içerik, teklifler ve indirimler gönderebilir.

Müşterilerinizi Anlamak

Birçok marka, kişiselleştirilmiş mesajlar oluştururken ya yeterince derine inmez ya da sınırlı verilere dayanarak müşteriler hakkında yanlış varsayımlarda bulunur. İşte o zaman başları belaya girer. Tüketiciler alakasız teklifler aldıklarında veya markalar kanallar arasında tutarlı bir deneyim sunamadığında hayal kırıklığına uğrar.

Bu çoğunlukla pazarlama silolarından kaynaklanmaktadır . Kampanyaları uygulamak için teknik ekiplere güvenmekten, müşteri ve pazarlama verilerinin pazarlama yığınındaki ayrı araçlar arasında bağlantısının kesilmesinden veya basit bir kaynak eksikliğinden kaynaklanabilir. Çok fazla yanlış veriye sahip olmak, özellikle de araçlar arasında silolanmış verilerse, genellikle bir bütün olarak pazarlama kampanyasına zarar verir.

Pazarlama kampanyalarının aylarca önceden planlama gerektirdiğini ve bir pazarlama kampanyasının ortalama uzunluğunun üç ay olduğunu düşündüğünüzde, geleneksel kampanyaların eski veriler üzerinde çalışma riski taşıdığını görmek kolaydır. Gerçek zamanlı analitik ve öngörülerden en fazla faydayı isteyen pazarlamacıların, geleneksel, aylarca süren kampanyalardan, anlara dayalı, hiper kişiselleştirilmiş bir stratejiye geçmeleri gerekebilir.

Doğru Müşteri Verileriyle Kişiselleşmek

Çoğu pazarlamacı, ilgi alanları, en çok görüntülenen ürünler, son satın almalar ve coğrafi bilgiler gibi müşteri demografisini veya davranışlarını zaten ölçüyor. Bunlar iyi başlangıç ​​noktalarıdır, ancak pazarlamacıların, müşterileri gelecekte satın almaya teşvik edecek şeyler hakkında daha fazla bilgi edinmek için daha derine inmeleri gerekir. İşte dikkate alınması gereken bazı önemli sorular.

• Müşteri en son alışverişini ne zaman yaptı? Genellikle alışveriş yaptıkları saatlerde bir eğilim görebiliyor musunuz?

• Bu müşteri markanız için genellikle ne kadar harcıyor? Bu miktarı artırmak için ne yapabilirsiniz?

• Sizinle alışveriş yaparken bu müşterinin davranışındaki, gelecekteki satın alımları tahmin etmeye yardımcı olabilecek belirli eğilimleri saptayabilir misiniz?

• Bu müşterinin genellikle göz atmayı sevdiği kategoriler nelerdir?

• Bu müşteri sık sık, uzun süre kalan öğelerin bulunduğu bir alışveriş sepetine “oturuyor” mu? Eğer öyleyse, onlara teraziyi değiştirecek ne sunabilirsiniz?

İşlemsel, davranışsal, birinci taraf, müşteri desteği veya üçüncü taraf verileri olsun, her veri noktasının önemli olduğunu unutmayın. Yine de birinci taraf müşteri verileri markalar için hala en değerli olanıdır.

Veri Silolarını Ortadan Kaldırmanın Önemi

Müşteri verileri ve analitiği, içgörülerin yapı taşlarıdır, ancak pazarlamacıların ayrıca üçüne de merkezi erişime ihtiyacı vardır. Tipik pazarlama teknolojisi yığınına baktığımızda, veri silolarının kişiselleştirme başarısının önündeki önemli engeller olduğunu görüyoruz.

Çoğu zaman, çeşitli araçlar müşteri verilerini toplar ve düzenler ve bu veriler daha sonra bu uygulamalarda sıkışıp kalır. Pazarlama verileri, kaynakları boşa harcar, tekrarlanan veri toplama ve analiz gerektirir, depolama maliyetlerini artırır ve pazarlamacıların doğru kampanyaları ve etkinlikleri yürütmesini geciktirir. Ayrıca, tekrarlayan veya alakasız mesajlar şeklinde hoş olmayan müşteri deneyimlerine yol açabilirler.

Pazarlama ekibinizin veri silolarından kaçınmak ve kişiselleştirme sanatını mükemmelleştirmek için atabileceği birkaç adım.

• Yukarıda belirtildiği gibi, davranışlarına, tercihlerine ve daha derin sorularına dayalı olarak müşteriler hakkında (elbette onların izniyle) mümkün olduğunca fazla veri toplayın.

• Tüm veri kaynaklarınızdan yararlanan her müşteri için ayrıntılı, birleşik bir alıcı kişiliği oluşturun.

• Müşterilerinizi, ayrıntılı kişiliklerine göre daha küçük, daha hedefli gruplar veya kohortlar halinde düzenleyin.

• Verilerden ve analizlerden elde edilen bilgileri kullanarak, müşteri yolculuğunda o anda nerede olduklarına bağlı olarak her grup için içerik stratejinizin haritasını çıkarın. Sadık marka misyonerleri mi? Kaçmak üzereler mi? Nerede olduklarına bağlı olarak, kişiselleştirilmiş içeriğiniz değişecektir.

• Tüm müşteri etkileşim kanallarında tutarlı olan hiper kişiselleştirilmiş, çok kanallı kampanyalar oluşturun. Buradaki amaç, müşterilerin kendilerine bir teklif veya mesaj gönderildiğini hissetmeleridir.

• Kampanyanızın başarısını ölçün, ardından sonuçlarınıza göre rotayı düzeltin. Kohortlarınız mesajınız sonucunda harekete geçti mi? Neden veya neden olmasın?

Kişiselleştirme göz korkutucu görünebilir. İçgörülerle markalar, davranışları analiz edebilir, sonuçlar çıkarabilir ve her temas noktasında kişiselleştirilmiş iletişimle müşterileri memnun edebilir.