Product Philosophy

Son Yazılar


E-ticaret ve Kişiselleştirme Üzerine Hızlı Bir Prelude

Web 2.0 sonrası dünyamıza giren kişiselleştirme kavramının omni-channel topolojilerin odak noktası olan e-ticaret platformları üzerindeki etkisi.

Murat Ova Murat Ova

Pazarlamadaki Paradigma Değişikliği: Bir Yeni Normal Olarak Dijital Pazarlama

Pazarlama dünyasında bütçelerin geleneksel medyadan dijital kanallara aktarıldığı günlerde pazarlama kavramı hâlâ stratejik ve toplum dinamiklerini baz alan bir unsur olma özelliğini taşıyor. Teknoloji ve bilim dünyasındaki gelişmeler pazarlama dünyasını da kökünden etkilemiş, teknik nosyonların dijital pazarlama dünyasında mihenk taşı haline gelmesiyle birlikte markaların kullanıcılarına eriştikleri tüm kanallarda tekil ve kişiselleştirilmiş bir deneyim tasarlamaları kurumlar için önemli bir hâle gelmiştir.

Bu paradigma değişikliğinden en çok etkilenen kanal şüphesiz e-ticaret olmuştur, omnichannel topolojilerin odak noktasında yer alan e-ticaret; yakın zamanda (“Marketing”) ve (“IT”) ekipleri arasında translator görevi gören Product Manager’ların kurum içindeki misyonları arttıkça perakende sektörü için daha verimli ve daha dinamik bir iş etkenine dönüştü.

2010’lu yılların sonrasına doğru Web 2.0’ın kullanıcılar tarafından da benimsenmesi ve kullanıcı etkileşiminin özellik tüketme eğilimine girmesiyle birlikte kişiselleştirme çalışmaları dijital kanallarda kullanıcılara erişilen tüm temas noktalarında fark yaratan bir etken haline geldi.

Web 2.0

Kişiselleştirmeye yönelik süreçlerin global düzeyde Customer Experience ekipleri tarafından tasarlandığı ve önemli bütçelerin araştırma/test süreçlerine aktarıldığı günlerde, ülkemizde bu sürecin daha çok (“Inbound Marketing”) ve (“Conversion Rate Optimization”) nosyonlarının kesişimlerinde olduğunu görüyoruz. Pazarın büyük oyuncularının kişiselleştirme konusu için önemli çalışmalar yaptığı şu günlerde orta ve küçük ölçekli oyuncularında SaaS servisler üzerinden bu çalışmalara başladığını söyleyebiliriz.

Web 2.0 ile Başlayan Kişiselleştirme Pratikleri

Web 2.0 ile birlikte dijital ürünlerde “Merhaba X” mesajları ile tanıdığımız kişiselleştirme çalışmaları, günümüzde kendisini kullanıcıların dijital kanallarda bırakmış oldukları ayak izleri üzerinden tanıyan canlı sistemlere bıraktı.

Amazon Recommendation System

Amazon’un kişiye özel çalışan ürün tavsiye sistemleri (recommendation engines) üzerinden gerçekleşen satış işlemleri, markanın paylaştığı verilere göre cirolarının 35%’sini oluşturmaktadır. Kullanıcının geçmiş satın alım alışkanlıklarını baz alarak çalışan tavsiye motorları, özellikle giyim perakendesi sektöründe renk/beden/kategori ve desen eğilimi gibi kırılımlar üzerinden kullanıcıya özel yapılan tavsiyeler üzerinden Avg. Order Value ve Conversion Rate gibi metriklere doğrudan veya gecikmeli olarak olumlu katkılar sağlamaktadır.

Clickstream

Tavsiye motorlarının yanı sıra kullanıcıların web ve mobil uygulamalar üzerinden gerçekleştirdikleri etkileşimler ve ayak izleri üzerinden gerçekleştirilen kişiselleştirme otomasyonlarının, kullanıcının son teması esnasında bu verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilip, pop-up ve benzeri komponentlerle dönüşüme yönelik etkileşim artırıcı iletişim çalışmalarına dönüşmesi, kişiselleştirme çalışmalarındaki gelir odaklı yaklaşımın en optimal noktası olma konumunu koruyor.

Kullanıcıların dili, lokasyonu ve cinsiyeti üzerinden yapılan çalışmalar daha çok duygusal deneyim kalitesini artırırken, ciro ve sepet ortalaması gibi metrikleri optimize etmek için tercih edilen çalışmalar sıklıkla; kullanıcıların site ve ürünler arasındaki etkileşimi üzerinden kaydedilmiş verilerin, anlık olarak analiz edilmesi ve uygulama içi iletişim komponentlerinin kullanıcıya sunulması üzerinden gerçekleşiyor.

Google Optimize yakın zamanda Personalization özelliğini ücretsiz hesaplar için de aktifleştirdi, Google Optimize e-ticaret sitelerindeki kişiselleştirme çalışmaları için iyi bir başlangıç ortağı olabilir.

2020 Yılında Kişiselleştirme Çalışmalarının Süreç Ufku Nasıl İlerleyecek?

2019 yılı kişiselleştirme çalışmalarında rule-based olarak tanımladığımız kural tabanlı çalışmaların ağırlıklı olduğu bir yıldı. Makine öğrenmesi modelleriyle dinamik ve gerçek zamanlı gerçekleşecek kişiselleştirme çalışmaları, Amazon, Netflix ve benzer büyük oyuncuların tekelinde ilerlerken, ölçümleme konusunda iyi ve kullanıcılardan edindiği yüksek etkileşim sayesinde, nitel ve nicel olarak daha büyük veriye sahip göreli küçük oyuncuların geliştirmiş olduğu deneysel kişiselleştirme çalışmalarının da başarı hikayeleri yarattığı sahnelere tanıklık ettik.

2020 yılının makine öğrenmesi modelleri kullanan ve gerçek zamanlı olarak deneyimi tekilleştiren çalışmaların, orta ve küçük ölçekli oyuncularda da görüleceği bir yıl olacağını şimdiden söylemek mümkün.

2019 İstatistikleri ve Kullanıcı Eğilimleri

Tüketicilerin 73%’ü alışveriş deneyimini daha iyi hale getirmek için kişisel bilgilerini işleyen perakendecilerle iş yapmayı tercih ettiklerini söylüyor.

Digital Trends

Tüketicilerin 75%’i markaların mesajlaşma ve teklif üzerinden gerçekleştirdikleri kişiselleştirme çalışmalarından hoşlandığını belirtiyor.

Janrains

Tüketicilerin 40%’ı kişisel ilgi düzeyinin, bir e-postayı açıp açmayacağını belirleyen en büyük faktör olduğunu söylüyor.

Brafton

Kişiselleştirilmiş e-postalar gönderen markaların CTR oranlarında ortalama 14%, dönüşüm oranlarında ise ortalama 10% iyileşme gerçekleşiyor.

Aberdeen Group

Tüketicilerin 90%’ı özel içerikleri ve kendisine özel tavsiyeleri faydalı buluyor.

Chief Marketing Officer Council

Tüketicilerin 78%’i kendisine özel içerik sağlayan kuruluşların, kendileriyle iyi ilişkiler kurmaya çalıştıklarına inanıyor.

Chief Marketing Officer Council

Tüketicilerin 60%’ı, bir ürün ile ilgili geniş açıklamalar sunan içerikleri okuduktan sonra ürünü inceleme eğilimine giriyor.

Demand Metric

Türk Perakendecisinin Dijital Dünyadaki Kimlik Krizi: Simbiyotik Ad Hominem

E-ticaret dünyasında perakendecilerin dijital dönüşüm süreçlerinde yaşadıkları kimlik krizi, yerel ölçükte daha göze çarpan biçimlerde hissedilirken, global ölçekte de görülüyor. Global ölçekteki çalışmaların kantitatif olarak daha iyi araştırılmış ve analiz edilmiş çalışmalar olması, sonuçların tahmin edilebilirliği açısından olumlu sonuçlara sahip olduğu için, aynı başarısızlıklar ülkemizde gerçekleştiğinde maliyetleri çok daha yüksek olabiliyor.

E-ticaret dünyasında yer alan markalar için kendi markalarının geleneksel alışveriş yolcuğundaki deneyim değerini, dijital dünyaya adım attıklarında bir performans beklentisi olarak sahiplenmeleri, dijital dünyaya adım atarken yapılması gerekenlerin yapılmaması olarak sonuçlanıyor. Özellikle premium markaların kişiselleştirme, optimizasyon ve analiz süreçlerindeki kararlar için daha çalışkan ve daha cesur olmaları gerektiği de önemli bir sektör patolojisi olarak yerini koruyor. Çünkü e-ticaret dünyasındaki start-up’ların ve aggregator’ların teknolojiyi ve pozitif bilimleri daha sık kullanıyor olması, dijital kanaldaki temas noktasının değeri ve deneyimi konusunda öne geçirici bir detay olarak göze çarpıyor.

12+ yıl deneyimli full stack yazılım mühendisi, kantitatif analist ve dijital pazarlama uzmanı.

Büyük perakendecilerin dijital dünyadaki kompleks büyüme hedefleri için insan doğası ve kar maksimizasyonu odaklı müşteri deneyimi ile yapay zeka tabanlı karar destek sistemleri (Decision Support Systems) geliştirmektedir.

Apple / Tesco / L’oreal / Carrefour / Trendyol / Vestel / Boyner / Doğan Grubu / DeFacto / ETS Tur / Morhipo / Anadolu Sağlık / Pronet / Koçtaş ve daha birçok FMCG/Perakende/Hizmet/E-ticaret markasının, farklı türlerdeki dijital projelerinde full-stack danışman olarak yer almıştır.

Şu anda AnalyticaHouse'ta pazarlama mühendisliği, veri bilimi ve danışmanlık kalitesinden sorumlu direktör olarak çalışmaktadır.

Yorumlar0
Henüz hiç yorum yapılmamış.