Müşterinizin ne istediğini biliyor musunuz?
Recommendation Engine’i tersten kurgulamak…
Müşterinin ne istediğini biliyor ve kampanyalarınızı buna göre organize ediyor musunuz?
Tavsiye sistemleri son 2-3 senedir e-ticaret sektörünün gündeminde. Amazon.com’a giren, bir ürüne bakan ve sonrasında tekrar Amazon.com’a girdiğinde daha önce bakmış olduğu bu ürüne benzer ürünler gören ve “adamlar yapmış!” diyen tüm e-ticaret profesyonelleri, kendi projelerine de bir recommendation engine ekliyorlar.
Piyasada bununla ilgili bir çok ürün var. Kimisi çok başarısız, kimisi de çok başarılı. Yani kesenin ağzını biraz açarsanız iyi bir engine entegre edebilirsiniz sitenize. Ama iş bununla bitmiyor. Bunun fine-tuningini sürekli takip edecek, AB testleri yapacak bir de sahibi olması gerekiyor. Genellikle de işin bu kısmına bütçe ayırmak istenilmiyor. Sonrasında da müşteri dönüşümüne göre ayarlamalar yapılmadığı için bir süre sonra üretilen tavsiyeler de sapmaya başlıyor.
Tabi işin bu kısmını çok iyi takip eden e-ticaret şirketleri de yok değil ülkemizde. Ancak, yine de bir kısım şeyler çok da iyi kurgulanmıyor. Yani ürün kategorisi bazında müşteri davranışları farklılık gösterebilir. Örneğin, bir kısım büyük e-ticaret şirketlerinde dahi, cep telefonu satın alındıktan sonra bile, yine cep telefonu önerileri getiriyor karşınıza. Oysa, yeni telefon satın alan müşteri bu önerilerle minimum bir sene ilgilenmeyecektir. Bu durum kitap kategorisinde daha farklı olabilir. Çünkü okurlar satın aldıklarını henüz okumasalar yenilerini de satın alma eğilimindedirler. Yani bu işin bir sorumlusu olmalı ve sürekli buradaki alanların ayarlarını kategoriler bazında güncel tutmalı.
Peki, bu tavsiye motorunu bir de tersten çalıştırsak?
Yani müşterinin ilgisini çekebilecek ürünler değil de, bu ürünü satın alabilecek müşterileri bulsak…
Recommendation engine, müşterinin satın alma ya da gezme alışkanlıklarını genel kitle ile eşleştirerek, bu süreçlerden geçen diğer müşteriler neler almışlar ya da nelere bakmışlardan hareketle, müşteriye yeni tavsiyeler üretiyor. Peki, bu recommendation engine sitenizi ve müşteri hareketlerini bu kadar dinleyebiliyorken, aşağıdaki sorunun cevabını da bize vermez mi?
Bu ürünü hangi müşteriler satın alır?
Günümüzde bu sorunun cevabı çok önemli. Artık müşterilerinize sosyal medyadan ulaşmak için ciddi reklam harcamaları yapmanız gerekiyor. Ya da artık kafanıza göre mailing yapamıyorsunuz. Yani müşteriye ulaşmak artık maliyetli ve zor bir süreç. Bu durumda da, müşteriye ulaştığınızda da nokta atışı yapmanız gerekiyor ki, yaptığınız harcama bir işe yarasın veya müşteri sizin mailinizi spam olarak işaretlemesin.
Bir ürün kampanyasını, genel müşteri kitlesine değil de, bu ürünü kimler satın alır sorusu sonucunda edineceğiniz kitleye yollarsanız dönüşüm oranı çok daha yüksek olur, gereksiz iletişim harcaması yapmazsınız ve müşteriyi ilgilenmediği konularla ilgili rahatsız etmemiş olursunuz.
Bu kitlenin segmente edilebileceği en iyi yer de recommendation engine. Hatta, recommendation engine’in CRM ile de konuşması ve kampanya kurgusunun da birlikte yürütülmesi gerekiyor.
Genelde ise bu kampanya kurguları şu şekilde oluyor:
- Yönetim, hedefler tutmadığı için, kategorilere kampanya üretin baskısı yapıyor.
- Finans tarafı kampanya maliyetinin tedarikçi firmada olmasını tercih ediyor.
- Firmalardan kampanya toplayan kategori ekibi kampanyasının detaylarını dijital pazarlama ekibine iletiyor.
- Dijital pazarlama ekibi de, bu kampanya kime gitmeli, bu ürünü kimler alır vs. analizi yapmadan, aylık genel bütçeden bir miktarı bu kampanyaya ayırıyor. Sosyal medya reklamları, mail marketing derken, bütçe genel kitleye harcanıyor.
- Sonunda da ortaya genel bir kampanya durum analizi çıkıyor.
- Oysa, yukarıda bahsettiğim bir sistem kurgulanmış olsaydı, insanların dönemsel olarak nelerle ilgilendikleri, hangi ürünlere kampanya yapılabileceği, bu ürünü kimlerin alabileceği, bu kitleye hangi kanallar üzerinden ulaşabildiğinin analizi ve eylem planı belirlenmiş olurdu.
Tavsiye sistemi motorları, sitenize yerleştirilen kodlar ile müşterilerinizin tüm hareketlerini kaydederler. Müşteri hangi ürünleri gezdi, hangi ürünleri sepete ekledi, hangi ürünleri satın aldı gibi. Ve bunu yaparken de, müşterinin hangi yollardan geçerek bu dönüşümü sağladığını, ürünün indirim oranında bir değişiklik olup olmadığını ya da kampanya ürünü olup olmadığını da tutabilir. Buradan da, müşterinin fiyata duyarlı müşteri olup olmadığını, nelerle ilglendiğini ve hangi aşamalardan geçtikten sonra bu dönüşümü sağladığını ya da sağlamadığını tespit edebilirsiniz. Eğer tavsiye sisteminizi CRM’iniz ile konuşturmayı başarabilirseniz de, buradan dinamik bir segmentasyon üretebilirsiniz. Bu sayede de, tavsiye sisteminizi tersten kurgulayarak, “bu ürünü kimler satın alır” sorgusunu kolayca alabilirsiniz.
Bunu yapmanın da iki farklı yolu var. Bir tanesi, tavsiye sisteminizin CRM’inizi beslemesi ve dinamik segmentasyonu oluşturması. CRM’inizin yetkinlikleri iyi ise, “bu ürünü kimler alır” sorgusunu CRM’inizden de alabilir, kampanyanızı anında oluşturabilirsiniz. Eğer CRM’iniz bu yetkinlikte değilse, ya da yanlış geliştirmeler sonucunda size bu tür bir aksiyon aldırmıyorsa, ikinci yöntem olarak, bunu iyi bir tavsiye motoru entegrasyonu ile de çözebilirsiniz. Tavsiye sisteminiz sitenizi sürekli dinlediği, müşteri davranışlarını kaydettiği için, “bu ürünü kimler satın alırdı” sorgusunu tavsiye sistemi üzerinden de alıp, CRM’de aynı kampanyayı kurgulayabilirsiniz.
Unutmayın, artık kampanyalar genel kitleye değil, tekil müşteriye indirgenmek zorunda. Aksi durumda başarılı olmanız pek olası değil.
