24 Mayıs 2017

E-ticaret ve Dijital Dünyada Kişisel Pazarlama

Don Peppers

Don Peppers

Don Peppers ve Martha Rogers 1993 yılında birebir pazarlama konseptini literatüre soktukları “Birebir Gelecek (The One to One Future)” kitabında kişisel pazarlamayı 4 adımlı bir süreç olarak tanımlamışlardı: potansiyel müşterileri belirleme, ihtiyaçlarını ve yaşam döngüleri boyunca şirkete getirecekleri değeri anlama, müşterilerle etkileşime geçerek öğrenme, son olarak ürün, servis ve iletişimleri her bir müşteri için özelleştirme. Aradan geçen 20 yılda bankacılık, perakende, telekom gibi birçok sektör bu bakış açısını mümkün olduğunca uygulamış, ellerinde müşteri bilgisini anlamlı hale getirerek hizmetlerini değişen müşteri ihtiyaçları için farklılaştırmıştır.

Martha Rogers

Martha Rogers

Dünyada ve Türkiye’de son dönemde büyük bir ivme yakalayan e-ticaret sektörü, hem sahip olduğu geniş müşteri ve işlem verisiyle, hem de dijital kanalların ve teknolojinin yoğun olarak kullanılması itibariyle kişisel pazarlama yaklaşımından en çok fayda sağlayabilecek sektörlerin başında gelmektedir. Ancak bu dünyadaki veri ve kanal zenginliği avantaj olduğu kadar birebir pazarlama yaklaşımının da yeniden tanımlanmasını mecbur kılmaktadır.

Peppers & Rogers Group, gelişen dijital  beceriler ve büyüyen veri kapasitesi ile beraber e-ticaret dünyasında kişisel pazarlamanın etkin bir şekilde yapılmasının bu alandaki şirketler için vazgeçilmez bir rekabet avantajı oluşturacağına inanmaktadır. Farklı müşterilerdeki vaka çalışmalarının sonuçlarına göre bu rekabet avantajının sağlanması 4 ayrıştırıcı faktörün etkin bir şekilde hayata geçirilmesine bağlıdır:

  1. Özelleşmiş Müşteri Deneyimi
  2. Çoklu Kanal Yönetimi
  3. Değer Zinciri Optimizasyonu
  4. Analitik Modelleme ve Teknoloji

Özelleşmiş Müşteri Deneyimi

müşteri hizmetleri

Fiyat savaşlarının sürdürülebilir olmaması ve müşterinin ürüne birebir dokunamamasından kaynaklı olarak e-ticaret siteleri kendilerini diğer e-ticaret sitelerinden ve geleneksel perakendecilerden farklılaştırmak amacıyla kişiselleştirilmiş müşteri deneyimine önem vermelidirler. Bunu yaparken de müşterinin ziyaretçi olarak sitede dolaşmasıyla başlayıp, üyelik, satın alma, lojistik ve satış sonrası desteğiyle devam eden ve müşteriliğinin bitmesiyle son bulan süreci yönetmelidirler. Bu süreci baştan sonra müşteri gözlüğüyle “müşteri yolculuğu haritalandırması” (customer journey mapping) tekniği ile inceleyip sorunlu alanlara yönelik iyileştirmeleri ve öncü uygulamaları hayata geçirmelilerdir.

Ayrıca mevcut tüm kanallarda müşterinin sayfa tıklama, satış, demografi gibi verisinin desteğiyle deneyimin kişiselleştirilerek müşteriye sunulması gerekmektedir. Müşterilere yönelik yapılan anketlerde müşterilerin %85’i şirketlerin kendilerinin site içi hareketlerinin takip ettiklerini ve buna göre içerik ve teklif sunduklarını düşündüğünü belirtmişlerdir.

Farklı müşteri segmentlerinin deneyimsel olarak beklentileri de mutlaka farklıdır ve siz ona yönelik özelleştirmeyi sunmazsanız rakiplerden farklılaşamaz fiyat rekabeti ile karşı karşıya kalırsınız. Yapılan en genel kişiselleştirme müşterilerin geçmiş tıklama davranışları ile birlikte  yaş, cinsiyet gibi demografik verisinin incelenmesiyle oluşturulan tavsiye sistemleridir (recommendation engine). Böylelikle hem müşteri istediği ürüne kolayca ulaşmakta, hem de siteye üst ve çapraz satış fırsatları yaratmaktadır. Bununla birlikte  müşteri datası kullanılarak sitenin ana sayfasının ve kategori sayfalarındaki banner’ların, iletişim dilinin farklılaştırılmasında sıkça kullanılan bir başka kişiselleştirilme aksiyonudur. Yapılan araştırmalarda müşterilerin %75’i kendilerine kişiselleştirmiş bir deneyim sunan siteleri tercih ettiklerini belirtmiştir.

Bu tarz aksiyonların başarısı temelde 3 ana noktaya dayanmaktadır:

  • Gerçek zamanlı olarak bu dataların toplanıp analiz edilmesi
  • Siteye kayıt olmamış (anonim) kullanıcılar için de bu işlemlerin yapılabiliyor olması
  • Farklı kanallardan gelen kişilere göre aksiyonun farklılaştırılabilmesi

Bundan dolayı site genelinde işaretleme (tagging) düzgün olarak dizayn edilip çerez (cookie) mekanizmasının iyi şekilde çalıştırılması ve gerçek zamanlı analizini yapacak araçların kullanılması kritiktir.

Sonuç olarak, özelleştirilmiş müşteri deneyimi sunan şirketler sunmayan şirketlere kıyasla dönüşüm oranı(conversion rate) ve kişi başına gelir gibi parametrelerde 2 kata yakın fark yarattığı unutulmamalıdır.

Çoklu Kanal Yönetimi

Çoklu Kanal YönetimiE-ticaret temel olarak web üzerinden satış olarak algılansa da günümüzde satışlarda büyük pay kazanması, belirli ürün ve süreçlerde çağrı merkezi desteğinin gerekli olması, sosyal medyanın gerek servis gerekse satış için bir kanala dönüşmesi tüm kanallarda bütünleşmiş, birbiri ile konuşan ancak her kanalın potansiyelinden doğru faydalanabilecek kanal strateji ve süreçlerine ihtiyaç yaratmaktadır. Örneğin masaüstü kullanıcılarının  %30’a yakını aynı zamanda mobil uygulamaları kullanırken, %20’e yakınıyla facebook kanalını üzerinden, %10’a yakını da aynı zamanda çağrı merkezi üzerinden temas kurulmaktadır.

Her kanalın kendine has yetkinlikleri olduğu için her kanalda farklı özellikleri ve ürünleri öne çıkarırken müşterilerin tüm kanallarda uyumlu ve tek bir deneyim yaşayabilmesi e-ticarette kopyalanması zor temel farklılaşma noktalarından biri olmaktadır.

Bir örnek olarak arama motorundan ürün aramasıyla gelen bir kişi daha çok bir ihtiyacını karşılamak için siteye gelmiş olabileceği gibi;  tarayıcısına direkt sitenin adını yazarak gelen kişi de daha çok siteyi araştırmak için gelmiş olabilir. Dolayısıyla farklı kanallardan gelen kişinin farklı amaçlarla siteye gelebileceğini göz önünde bulundurmak, fakat tüm kanallarda müşteriye aynı şekilde temas kurmak kritik bir noktadır.

Kanalları yönetirken kullanılacak yöntemlerden biri kanalı segmente etmektir. Yani kanalları ihtiyaç tabanlı, fırsat tabanlı, araştırma tabanlı gibi bölmek uygulanabilecek örneklerden biridir. Bunun yanında tamamıyla sitenin kontrolümüzde olan kanallar, sitenin yönlendirmesinde olanlar, müşteriyle karşılıklı yönetilenler ya da sitenin kontrolünde olmayan kanallar olarak da bölümlendirilebilir. Örneğin e-mail, sms, push notification gibi sitenin tetiklediği birebir kanallar tamamen sitenin yönetiminde olan kanallardır; twitter, instagram gibi kanallar hem sitenin hem de müşterilerin tetiklediği kanallardır. Arama motorları bid vererek sitenin yönlendirdiği fakat Google Analytics-Adwords tarzı entegrasyonlarla sitenin yönetiminde olabilecek kanallardır.

Çoklu kanal yönetiminde unutulmaması gereken ana kural tüm kanalların performans odaklı olarak yönetilmesi, böylece ihtiyaç ve bütçe doğrultusunda tüm kanallardan optimum olarak faydalanılmasıdır.

Değer Zinciri Optimizasyonu

Değer Zinciri Optimizasyonu

E-ticaret sektöründe iş modeline de bağlı olarak müşteriler dışında yönetilmesi gereken diğer ortaklar bulunmaktadır. Bunlar arasında satıcılar, lojistik/kargo şirketleri, ortak (affiliate) siteler, reklam ağları (aggregator) ve sosyal ağlar sayılabilir.

Müşteriler tüm bu ortakları e-ticaret sitesinin şemsiyesi ve markası altında değerlendirdiklerinden ortaklarla etkileşim müşteri memnuniyetini ve marka algısını etkilemektedir. Dolayısıyla kişiselleştirme yapılırken tüm ortakların çalışma modelleri ve kısıtları göz önünde bulundurulmalı, mümkün olduğunca site tarafından belirlenmiş temel çerçeveye uymaları sağlanmalıdır. Örneğin satıcılarla alıcıları buluşturan bir pazaryeri uygulamasında satıcı stok takibinin gerçek zamanlı olarak yapılabilmesi, bu mümkün değilse sipariş sürecinin baştan sona takip edilmesi ve satıcının stok yetersizliği dolayısıyla oluşacak iptallerin proaktif olarak müşteriyle paylaşılması müşteri deneyimini yüksek seviyede tutacak bir yaklaşım olacaktır. Özellikle pazaryeri uygulamalarında iptal veya iade olan satışların %60’tan fazlası satıcılardan kaynaklanan iptaller olduğu düşünüldüğünde siteye kaybı milyonlarca lira seviyelerine ulaşmaktadır.

Bir diğer örnek yeniden hedefleme (retargeting) sırasında belirli bir ürüne göz atan tüm müşterilere ortak sitelerde aynı mesajı göstermek yerine retargeting mesajını da kişisel özelliklere ve ihtiyaçlara göre farklılaştırmaktır. Dünya genelinde yeniden hedeflemenin yaklaşık 6,5 milyar dolar gelir etkisi yarattığı düşünüldüğünde, yeniden hedeflemeyi gerçekleştirecek olan ortağın bu kişiselleştirme ihtiyacını karşılayabilecek olması kritiktir.

Analitik Modelleme ve Teknoloji

Analitik Modelleme ve Teknoloji

E-ticaret dünyasında kişisel pazarlamayı etkin bir şekilde yapabilmek için en önemli faktör analitik modelleme ve veriye dayalı aksiyon alabilme yetisidir. Bu çalışmalar sayesinde müşterinin bıraktığı izler takip edilerek kişiye özel aksiyon ve iletişimler tasarlanabilmektedir. Müşteri kaybı modelleri, statik segmentasyonlar gibi geleneksel analitik modelleme teknikleri e-ticaret dünyasının dinamik ve dijital yapısı için yeterli olmamaktadır. Müşteri yolculuğunun çok hızlı ilerlemesi, ek olarak kayıt veya giriş yapmamış (anonim) müşterilerin de bıraktığı izleri takip edebilme imkanı e-ticaret müşteri verisinin işleme yöntemini değiştirmiştir.

Müşteriyle en fazla iletişim kurulduğu düşünülen e-posta kanalının gelir içindeki payı %10’u geçmemektedir. Dolayısıyla müşterilerin diğer dijital kanallar ve özellikle sitede yaptığı işlemlerin analizi ve aksiyonun da bu işlemler sırasında gerçek zamanlı olarak alınması gerekmektedir. Bu gerçek zamanlı aksiyonları gerçekleştirebilmek için ya IT ekiplerinin yapacağı geliştirmeler ya da bu konuda özelleşmiş yazılım yatırımları yapmak gerekmektedir. Müşterileri profilleyerek onlara en uygun teklifleri sunabilmek için satın alma, arama, ürün/kategori görüntüleme gibi birçok veri kaynağına ulaşmak gerektiği için iş zekası ve veri madenciliği anlamında da gelişmiş bir yetkinliğe ihtiyaç vardır.

Günümüz e-ticaret dünyası müşteriyi tanıyabilme ve ona özelleşmiş teklifler sunabilme konusunda çok imkan sahibidir ancak bu imkanın etkin bir şekilde değerlendirilebilmesi ve hayata geçirilmesi belirtilen ayrıştırıcı faktörler üzerine efor sarf edilmesiyle mümkün olacaktır. Bu konuda yatırım yapmaya hazır olan şirketlerin hem pazarı büyütme adına hem de rekabette birkaç adım öne geçmesi kaçınılmazdır. Dünya genelinde bakılınca pazarlama programlarının yaklaşık %68’inde daha fazla kişiselleştirmenin ve müşteri verisinin kullanılmasının planlanması da bunu net bir şekilde göstermektedir.



Sosyal medya ve e-bülten ile de EticaretMag'ı takip edebilirsiniz!

EticaretMag Twitter EticaretMag 

Facebook Sayfası EticaretMag Youtube EticaretMag Google+ E-ticaret 

Türkiye Linkedin Grubu E-

ticaretMag RSS E-

ticaretMag RSS

Fikrini söyle

*