Çarşı Sesi

Modern tüketici ne istiyor? Bir kere kaliteli ürünler. Kesinlikle mükemmel müşteri hizmeti. Ancak müşteri deneyimini ve kazancınızı dönüştürme potansiyeli olan düzinelerce küçük eyleme dönüşen bir şey, tek bir kelime var: kişiselleştirme. Ancak bağlamsallaştırmayla bunu başka bir seviyeye taşıyabilirsiniz.

İnsanlar alışveriş yaparken tercihlerine, ihtiyaçlarına ve davranışlarına göre uyarlanmış kusursuz bir deneyim istiyor. Markalar bu beklentileri karşılayabilirse, artan enflasyon ve ekonomik belirsizlik dönemlerinde bile sadakat ve gelirle ödüllendirilecekler.

Salesforce'a göre tüketicilerin %65'i, daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaları halinde şirketlere sadık kalacaklarını söylüyor. Yakın zamanda yayınlanan bir Twilio Segmenti raporunda iş dünyası liderlerinin %80'i, tüketicilerin deneyimleri kişiselleştirildiğinde daha fazla harcama yaptığını (ortalama %38) ortaya çıkardı.

Ancak birçok marka hâlâ bu cephede teslimat yapmakta zorlanıyor. Salesforce araştırması ayrıca tüketicilerin en büyük hayal kırıklıklarının, bağlantısız deneyimlerden (%40) kendileriyle alakalı olmayan ürünlerin sunulmasına (%33) kadar değiştiğini keşfetti.

Peki hem sizi hem de müşteri tabanınızı ödüllendiren kişiselleştirilmiş bir müşteri yolculuğu çağrısına etkili bir şekilde nasıl yanıt verebilirsiniz? Doğru mesajı, doğru yerde, doğru zamanda nasıl iletebilirsiniz? Bağlamsallaştırma ile.

Bölümler:

1. Bağlamsallaştırma nedir?
2. Dijital beden dilinin rolü
3. Gizlilik endişeleri ve birinci taraf verileri
4. Bağlamsallaştırma stratejileri iş başında
5. Bağlamsallaştırma çözümüyle müşteri yolculuğunun tamamını kişiselleştirin

Bağlamsallaştırma nedir?

Bağlamsallaştırma, hangi kanalda veya satın alma sürecinin neresinde olursa olsun, e-ticaret alışveriş fırsatlarını alışveriş yapanların günlük yaşamına kusursuz bir şekilde entegre etme uygulamasıdır. Bağlamsallaştırma sayesinde, alışveriş yapanlarınız ürünleri bir uygulamada, sosyal platformda, e-postada veya nerede olurlarsa olsunlar, keşfettikleri bağlamda bulabilir ve satın alabilir. Pratikte bu, bir Amazon Echo'ya verilen sesli komut veya Instagram'daki veya bir ürün sayfasındaki "hemen satın al" bağlantısı olabilir.

Bu son derece kişiselleştirilmiş süreç, müşterilerinize (ve potansiyel müşterilerinize) daha fazla satın alma işlemine ilham veren üstün bir alışveriş deneyimi sunar.

Ancak kişiselleştirme, müşterilerden önceden topladığınız bilgilere dayanırken bağlamsallaştırma, alışveriş yapan kişinin davranışını tahmin eder ve bu tahmine göre tepki verir. Bir arkadaşınızın veya aile üyenizin beden dilini okumanın dijital versiyonu gibi.

Dijital beden dilinin rolü

Bir arkadaşınızla kahve içerken yaptığınız son konuşmayı düşünün. Muhtemelen kelimeler birbirinizle iletişim kurma ve birbirinizi anlama şeklinizin sadece bir parçasıydı. Beden dilinin söylenmeyen unsuru da önemli bir rol oynadı. Başın yana eğilmesi, kaşların çatılması veya rahat bir duruş; bu sözel olmayan ipuçları çoğu zaman bize kelimelerden daha fazlasını anlatır.

Bunu yaptığımızın farkında olmasak bile içgüdüsel olarak bu ipuçlarını okur, yorumlar ve tepki verir, yaklaşımımızı, ses tonumuzu ve hatta sözlerimizi bile ayarlarız. Bu sessiz geri bildirim bize nasıl uyum kuracağımız, ne zaman ileriye gideceğimiz ve ne zaman geri adım atacağımız konusunda rehberlik eder.

E-ticarette size yol gösterecek fiziksel hareketleriniz veya yüz ifadeleriniz yoktur. Bunun yerine, aynı derecede anlamlı olan sanal bir muadili olan dijital beden diliniz var. Müşteri yolculuğu boyunca, bir ziyaretçinin oyalandığı sayfalardan, yakınlaştırdığı ürünlere, okuduğu incelemelere kadar gerçekleştirdiği her eylem, bir tür dijital beden dilidir. Bu bağlamsal sinyaller, kişisel etkileşimlerimizde güvendiğimiz sessiz ipuçlarını yansıtan içgörü açısından zengindir.

Tıpkı fiziksel bir mağazadaki bir gülümsemenin veya kaş çatmanın müşterinin duygularını ele vermesi gibi, dijital eylemler de benzer mesajları iletir. Bir dizi hızlı tıklama heyecan veya aciliyete işaret edebilirken, uzun süreli hareketsizlik kafa karışıklığına veya ilgisizliğe işaret edebilir. Dijital beden dilini yorumlamak, markaların müşterilerinin ihtiyaçlarını ve tercihlerini anlayıp öngörmesine ve daha kişisel, sezgisel ve tatmin edici bir alışveriş yolculuğu yaratmasına olanak tanır.

Dijital beden dili nasıl analiz edilir ve yanıtlanır?

Alışveriş yapanlar arkalarında değerli bir dijital kırıntı izi bırakıyor, ancak bunları deşifre etmeniz ve buna göre yanıt vermeniz gerekiyor. Bu, en iyi şekilde, çok çeşitli kullanıcı verilerini yakalayan, normalde fark edilmeyecek davranış kalıplarını belirleyen makine öğrenimi yazılımıyla gerçekleştirilir.

Örneğin, bir müşterinin ödeme sırasındaki yavaş fare hareketleriyle gösterilen tereddütü anında fark edilebilir. Teknoloji daha sonra ürün kalitesi, zengin incelemeler veya sınırlı süreli indirim teklifi hakkında güven verici bir mesaj görüntüleyerek anında yanıt verebilir.

Makine öğreniminin önemli bir avantajı, kullanıcı oturum açma işlemine gerek kalmadan davranışı analiz edebilme yeteneğidir. Alışveriş yapan kişi ister ilk kez gelen bir ziyaretçi isterse tekrar gelen bir müşteri olsun, sitenizdeki etkileşimlerinden değerli bilgiler edinebilirsiniz. Ancak bir web sitesinin trafiğinin %97 - 98'i anonimdir; bu, yalnızca önceki tüketici verilerine dayalı kişiselleştirmenin, sitenin neredeyse tüm ziyaretçileri için bağlamsal deneyimler oluşturmada başarısız olabileceği anlamına gelir.

Veri işleme ve yorumlama için zaman gerektiren geleneksel analitiğin aksine, makine öğrenimi gerçek zamanlı olarak çalışır. Bu aciliyet, dakikalarca gecikmenin tamamlanmış bir satış ile terk edilmiş bir sepet arasındaki fark anlamına gelebileceği dijital alışveriş bağlamında hayati öneme sahiptir.

Gizlilik endişeleri ve birinci taraf verileri

Şimdiye kadar dijital beden dilinin aslında müşteri verileri olduğunu ve buna göre hareket etmenin (diğer bir deyişle alışveriş deneyimini kişiselleştirmenin) kaçınılmaz olarak bu verileri toplamayı gerektirdiğini fark ettiniz. Üçüncü taraf çerezlerinin ortadan kaldırılmasının 2024 yılı sonuna kadar kesinleşeceği düşünülürse, bunu güvenli ve uyumlu bir şekilde nasıl gerçekleştirebilirsiniz? Birinci taraf verilerinin devreye girdiği yer burasıdır.

Birinci taraf verileri, ister web sitesine tıklamalar, işlemler veya ürün aramaları olsun, markanızla olan etkileşimleriniz aracılığıyla doğrudan müşterilerinizden toplanan bilgilerdir. Üçüncü taraf verilerinin aksine, bu bilgiler yalnızca markanıza aittir ve doğrudan müşterileriniz tarafından sağlanır; bu, veri toplayıcılara veya üçüncü taraf alan adlarına güvenmeniz gerekmediği anlamına gelir. Ve bunlar doğrudan kaynaktan aldığınız bilgiler olduğundan, üçüncü taraf verilerinden de daha güvenilirdir.

Birinci taraf verilerinden bahsederken anahtar kavram rızadır . Bu, uyumlu olmak için müşterilerinizin sizinle nasıl etkileşim kurdukları hakkında bilgi toplamak amacıyla açık izin almanız gerektiği anlamına gelir. Bunu muhtemelen daha önce iş yerinde görmüşsünüzdür; web siteleri sizden tarayıcınızda birinci taraf çerezleri depolamak için izin isterken aynı zamanda veri toplamaya dahil olma veya veri toplamadan çıkma seçeneği de sunar.

Web sitesi ziyaretçilerinin katılımını sağlamak için şeffaf olun ve bunun bir kazan-kazan durumu olduğunu açıkça belirtin. Onlara hangi verileri neden topladığınızı söyleyin. Alışveriş yapanların %67'si, markaların deneyimlerini geliştirmelerine olanak sağlamak için davranışsal verilerini vermekten çekinmiyor; bu nedenle, bunu kabul ederek bilgilerinin tam olarak bu amaç için kullanılacağını açıklayın.

Bağlamsallaştırma stratejileri iş başında

Müşterilerinizin verilerini özgürce toplama iznine sahipsiniz. Şimdi sihri gerçekleştirmenin ve her etkileşimi istedikleri gibi kişiselleştirmek için bilgileri kullanmanın zamanı geldi.

İlgili ürün önerilerinin görüntülenmesi

Sergilenen her ürünün sizin için özenle seçildiği bir mağazaya girebilseydiniz ne olurdu? Renkler zevkinize uyuyor, boyutlar tam olarak uygun ve her ürün benzersiz tercihlerinize hitap ediyor gibi görünüyor. Muhtemelen bir süre oyalanır ve bir şeyler göze çarpana kadar gözden geçirmeniz gereken bir yığın genel öğeyle karşı karşıya kaldığınızdan çok daha fazla para harcarsınız. Aynı mantık bir e-ticaret senaryosuna da uygulanabilir.

Göz atma geçmişi, satın alma modelleri ve arama sorguları gibi verilerden yararlanarak, her alışveriş yapan kişinin ilgisini çekecek kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturabilirsiniz. Örneğin, bir müşteri sık sık açık hava ekipmanlarını inceliyorsa, onlara en yeni kamp ekipmanlarını veya yürüyüş kıyafetlerini göstermek, alışveriş deneyimlerini geliştirecektir.

Müşteri verilerine göre görüntüleyebileceğiniz ürün önerileri türleri şunlardır:

• Benzer Öğeler: Belirli bir spor ayakkabıya göz atan bir müşteriye farklı koşu ayakkabısı stillerini göstermek gibi, müşterinin o anda görüntülediklerine benzer ürünler önerin.

• Daha önce görüntülenen öğeler: Müşterilere geçmişte baktıkları öğeleri hatırlatın; bu, özellikle onları satın almaya teşvik etmede etkili olabilir.

• Çapraz satış: Akıllı telefon satın alan bir müşteriye telefon kılıfı önermek gibi, müşterinin mevcut seçimini tamamlayan öğeler önerin.

• Üst satış önerileri: Müşterinin ilgilendiği ürünlerin premium veya yükseltilmiş versiyonlarını sunun.

• Konum bazlı öneriler: Önerilerin müşterinin konumuna göre uyarlanması alaka düzeyini önemli ölçüde artırabilir. Örneğin, sıcak iklimlerdeki müşterilere hafif giysiler veya daha soğuk bölgelerdeki müşterilere kar kıyafetleri önermek.

Çevrimiçi pazar yeri Vinted, alışveriş yapan kişinin daha önce satın aldığı ürünlere dayalı ürünler önerir.

Web sitesi öğelerini kişiselleştirme

Web siteleri dinamiktir ve her alışverişçide yankı uyandıracak, dinamik olarak güncellenen içerikle özelleştirilebilecek öğeler açısından zengindir. Bir müşteri sayfanıza geldiği andan itibaren sayfa düzeninin, içeriğin ve tekliflerin ilgi alanları ve davranışlarıyla uyumlu olmasını sağlayabilirsiniz.

Etkili bir yaklaşım, geri dönen müşterileri tanımak ve onlara hitap etmektir. Bu, indirimleri görüntülemek ve görüntüledikleri ancak son ziyaretlerinde satın almadıkları ürünlerin popülerliğini vurgulamak kadar basit olabilir. Bunun gibi bir özellik, alışveriş yapan kişiye yalnızca zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda markanızın onların ilgisine ve zamanına değer verdiğini de gösterir.

Diğer önemli web sitesi alanları, ziyaretçinin tercihlerine ve davranışlarına dinamik olarak uyum sağlayabilir. Bu içerir:

• Ana sayfa banner'ları: Bunları, ziyaretçinin geçmiş etkileşimleriyle alakalı ürünleri veya teklifleri sergileyecek şekilde uyarlayın. Ziyaretçiler ilk kez geliyorsa, en çok satan veya öne çıkan ürünlerinizi öne çıkararak onlara markanızın sunduğu ürünler hakkında fikir verin.

• Ürün sayfaları: Ziyaretçinin daha önce ilgi gösterdiği şeylere göre ürün açıklamalarını ve görsellerini ayarlayın

• Ürün kategorileri: Kategorilerin görüntülenme sırasını özelleştirin veya kullanıcının göz atma geçmişine veya o kategorideki ürünlerin popülerliğine göre belirli olanları vurgulayın

• Ödeme veya alışveriş sepeti sayfası: Bu sayfaları, sepetteki ürünlere göre son dakika eklemeleriyle kişiselleştirin veya ne kadar para tasarruf ettiklerini vurgulayarak alışveriş yapan kişinin seçimleri konusunda kendini iyi hissetmesini sağlayın.

Amazon, müşterilerini kaldıkları yerden seçmeye teşvik ediyor ve önceki web sitesi davranışına göre en alakalı ürün kategorilerini belirgin bir şekilde gösteriyor.

Dinamik fiyatlandırmayı etkinleştirme

Dinamik fiyatlandırma, fiyatların talep, rakip fiyatlandırması ve stok seviyeleri gibi faktörlere göre ayarlanmasını içerir. Örneğin tatil dönemleri gibi talebin yoğun olduğu dönemlerde fiyatlar biraz artabilir. Kişiselleştirme bağlamında dinamik fiyatlandırma, fiyatlandırmayı gerçek zamanlı olarak uyarlamak için müşterinin satın alma geçmişinden ve etkileşim düzeylerinden yararlanmak anlamına gelir.

Geçmiş satın alma verileri, müşterilerinizin tercihleri ​​ve harcama alışkanlıkları hakkında bilgi sağlar. Örneğin, bir müşteri sık sık üst düzey ürünler satın alıyorsa, biraz daha yüksek fiyat noktalarında premium tekliflere daha açık olabilir.

Tersine, genellikle fırsatlar veya bütçe öğeleri arayan müşteriler fiyata daha duyarlı olabilir ve onlara rekabetçi fiyatlı ürünler sunmak, tekrar satın alma olasılığını artırabilir.

Müşteri katılımı, dinamik fiyatlandırmada bir başka kritik faktördür. Sık ziyaretler, haber bültenine kaydolma veya tutarlı göz atma yoluyla sitenizle düzenli olarak etkileşimde bulunan müşteriler, ürünlerinize daha yüksek düzeyde ilgi gösterir. Bu katılım, kişiselleştirilmiş indirimler veya fırsatlar sunmanın bir sinyali olabilir ve onları internette gezinmekten satın almaya geçmeye teşvik edebilir.

Güveni koruyabilmeniz ve olası memnuniyetsizlikleri önleyebilmeniz için şeffaf kalmanız önemlidir. Müşteriler fiyatların talep, mevsimsellik ve alışveriş davranışları gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebileceğini bilmelidir.

Tetiklenen mesajlaşmayı benimsemek

Tetiklenen mesajlar, müşterilerin web sitenizi incelerken gerçekleştirdiği belirli işlemlere verilen otomatik yanıtlardır. Her ne kadar genellikle diigtla beden dilini kullanmak yerine e-ticaret ekipleri tarafından önceden belirlenmiş olsa da, yine de alışveriş deneyimini iyileştirecekler.

Birisi sepetine bir ürün eklese, belirli bir ürün sayfasında zaman geçirse veya hatta web sitesinden ayrılma belirtileri gösterse de, her eylem, onu yolculuklarında ilerlemeye teşvik eden özel bir mesajı tetikleyebilir.

Tetiklenen mesajlar şöyle görünebilir:

• Hoş geldiniz mesajları: Yeni bir abonelik veya hesap oluşturulduktan hemen sonra gönderilen bu mesajlar, müşteri ilişkilerinin gidişatını belirler (ve genellikle ilk kez gelen ziyaretçiler için indirimler içerir)

• Terk edilmiş sepet hatırlatıcıları: Sepetlerine ürün ekleyen ancak satın alma işlemini tamamlamayan müşterileri hedefleyin ve onları geri dönmeleri için hafifçe dürtün. Bunlar genellikle müşteri web sitesinden ayrılmak üzereyken açılır, ancak birisi geri geldiğinde de görünebilir

• Satın alma sonrası takipler: Müşteriye teşekkür eden, gönderim bilgilerini sağlayan veya satın alma işlemini tamamladıktan sonra ilgili ürünleri öneren mesajlar

• Özel indirimler: Bir müşteri bir ürün sayfasında oyalanıyorsa bir açılır pencerede indirim kodu, paket fırsatı veya satın almayı teşvik eden benzer bir strateji görüntülenebilir

• Zamana duyarlı/düşük stok mesajları: Bu uyarılar, müşterileri sınırlı süreli teklifler hakkında bilgilendirir veya ilgi gösterdikleri bir ürünün stoğu azaldığında veya ziyaretçi sayfadan ayrılmak üzere gibi göründüğünde onları bilgilendirir.

Tetiklenen mesajlar söz konusu olduğunda zamanlama önemlidir. Mesajın alakalı olması ve daha büyük bir etkiye sahip olması için, müşterinin etkileşimi hala tazeyken gönderilmelidirler.

Moda markası Cider, ilk kez gelen ziyaretçiler belirli ürün sayfalarına eriştiğinde özel indirimler sunmak için tetiklenen mesajları kullanıyor.

Bağlamsallaştırma çözümüyle müşteri yolculuğunun tamamını kişiselleştirin

Bazaarvoice'un yapay zeka destekli bağlamsallaştırma teknolojisi, gelişmiş çevrimiçi alışveriş deneyimleri ve müşteri katılımında yeni bir düzeye zemin hazırlıyor. Çözüm, müşteri davranışına ilişkin benzeri görülmemiş bilgiler sunarak, her müşterinin benzersiz yolculuğuna uygun, tam olarak zamanlanmış, alakalı içerik sunmanıza olanak tanır.

Daha fazla öğrenmek ister misiniz? Buradan iletişime geçin.