Davranışsal Pazarlama Hedef Kitlenizi Nasıl Daha İyi Hedefleyebilir?

Davranışsal pazarlama analitiğiyle yüksek değere sahip, yüksek amaçlı kullanıcılarınızı saptamak, projektör yerine lazer işaretçi kullanmaya eşdeğerdir: Herkese aynı anda daha fazla içerik sunmak yerine, doğru içeriği doğru hedef kitleye zamanında sağlayabilirsiniz. doğru zaman.

Bu son derece kişiselleştirilmiş dijital ekonomide, pazarlamacıların, demografik verilerden oluşturulan isimsiz marka kişiliklerine değil, doğrudan bireylere satış yaparak rekabet etmesi gerekiyor. Bir zamanlar güvenilmez web analizlerine güvenen pazarlama ekiplerinin, büyük bir kampanya başlattıktan sonra artık kampanya stratejisini kör umuda dayandırmasına gerek yok. Kullanıcı eylemlerini, tercihlerini ve eğilimlerini analiz etmek için Amplitude gibi dijital optimizasyon araçlarını kullanarak, deneyimleri kişiselleştirme ve gerçekten umursayan kullanıcılara değer iletme şansını artıracaksınız.

Davranışsal Pazarlama Nedir?

Davranışsal pazarlama, dijital konusunda bilgili ekiplerin, kullanıcıların tam olarak neye değer verdiğini ve istediğini bulmak için kullandığı bir stratejidir. Bir kullanıcının davranışına odaklanarak, ürününüzün değerini nasıl ileteceğiniz konusunda daha derin bir anlayış geliştirebilirsiniz. Davranışsal pazarlama, kullanıcılar belirli eylemleri gerçekleştirdiğinde oluşturulan verilere dayanır; örneğin form doldurmak, demo talep etmek veya bir butona tıklamak niyet ve motivasyonu ortaya çıkaran davranışlardır.

Bu hareketlere dikkat etmek, müşteri yaşam döngüsünün her aşamasını nasıl iyileştireceğiniz konusunda size zengin bilgiler verir. Dönüşüm huninizin içeriğini ve mesajlarını gerçek zamanlı olarak düzenleme yeteneği, doğru kişiselleştirmeyi ve daha doğal bir kullanıcı yolculuğunu mümkün kılar. Toplu e-posta fırtınaları gibi toplu ve patlatma taktikleri yerine, kullanıcıların “dijital vücut diline” odaklanarak hedefli, stratejik bir yaklaşım benimseyebilirsiniz.

Davranışsal pazarlama, aşağıdaki gibi soruları bulup yanıtlamanıza yardımcı olabilir:

• Yol Bulucu: Kullanıcılarınız web sayfanıza geldikleri andan satın almaya karar verene kadar ne yapar? Bir satın alma işleminden önce bir davranış kalıbı varsa, müşterilerin neye değer verdiğini görmek için bunu girin.
• Dönüştürme Süresi: Web sayfasının belirli bir bölümünde ne kadar süre kalıyorlar? Isı haritalarını kullanarak web sayfanızın en ilgi çekici alanlarını belirleyebilir ve neden çalıştıklarını öğrenebilirsiniz.
• Etkileşim Matrisi: Hangi banner görselleri daha fazla CTA tıklaması alıyor? Bazen bir resmi değiştirmek gibi küçük değişiklikler daha fazla etkileşim sağlayabilir.
• Dönüşüm Sürücüleri: Çoklu cihaz aktivasyonu bir dönüşüm düşüşü yaratır mı? Kullanıcı davranışlarını hedefleyerek, kullanıcıların hunide daha fazla ilerlemesini engelleyen sorunlu noktaları bulabilirsiniz.

Evet, davranışsal pazarlama, işletmenizin TPG'lerine ulaşmanıza ve bunları aşmanıza yardımcı olabilir, ancak asıl odak noktası, değerli olanı sunarak kullanıcı deneyimini optimize etmektir. Son derece kişiselleştirilmiş bir kullanıcı yolculuğu sağlayabilirseniz, dönüşüm ve elde tutma gibi diğer hedefler de yakında gelecektir.

Davranışsal Pazarlama Araç Setiniz için 3 Taktik

Davranışsal Kullanıcı Segmentasyonu ile Doğru Kitleyi Hedefleyin

Varsayımsal olarak, bir odaya meyve sevip sevmediklerini sorarsanız, çoğu muhtemelen evet diyecektir. Aynı insanlara karpuz sevip sevmediklerini sorarsanız, muhtemelen farklı bir sayı alırsınız. İşte paket servisi olan restoran: Karpuz gibi meyveleri seven herkes değil. Aynı mantık, doğru kullanıcıları hedeflemek için de geçerli: odayı bu farka göre bölümlere ayırarak karpuz satmak biraz daha kolaylaştı.

Kullanıcıları ve müşterileri, açılış sayfalarınız, reklamlarınız, e-postalarınız veya dijital ürünlerinizle nasıl etkileşim kurduklarına bağlı olarak belirli gruplara ayırmak için davranışsal segmentasyonu kullanabilirsiniz.

Etkinlik segmentasyonu, kullanıcılarınız arasındaki motivasyondaki temel farklılıklar arasında gezinmenize yardımcı olduğu için önemlidir. Yaş ve konum gibi yüzeysel veri noktaları, ürününüzle etkileşim kurmaktan ne istediklerini değil, yalnızca kullanıcılarınızın kim olduğunu söyler. Belirli kullanıcı segmentlerinin değerlerinde farklılıklar bulduktan sonra, belirli davranış ve tercihleriyle uyumlu kullanıcı yolculukları ve deneyimleri tasarlayabilirsiniz.

Örneğin, kullanıcıların bir teknik incelemeyi indirmelerini sağlamaya çalışıyor olabilirsiniz. Kullanıcılarınızı katılım düzeylerine göre segmentlere ayırdıktan sonra, bir segmentin diğer segmentlerden daha fazla teknik inceleme indirdiğini fark edersiniz. Ağır indiricilerin yepyeni bir açılış sayfasıyla etkileşime girdiğini fark ettiniz. Bu durumda, yeni ana sayfa başlığının ve minimum kopyanın indirmeleri artırdığını varsayabilirsiniz. Ardından, yeni düzeni diğer kullanıcı segmentlerine sunarak bu teoriyi doğrulayabilirsiniz. Kazanan bir formül bulduğunuzda, bu teknik incelemeyi tüm kullanıcı segmentlerine sunarak genel indirmeleri artırabilirsiniz.

Gerçek Zamanlı Analitik ile Çevik Kalın

Tüketici ekonomisi ve trendleri değiştikçe, pazarlama stratejileriniz de değişmelidir. Dijital dünyada rekabette bir adım önde olmak hız gerektirir. Gerçek zamanlı analitik, bilgi alma ve karar verme arasındaki boşluğu doldurabilir. Kullanıcılar açılış sayfanız, mobil uygulamanız veya e-postanız ile etkileşime girdiğinde, veriler sanal bir gösterge panosunda kaydedilir ve görüntülenir ve size saniyeler içinde değişiklik yapma fırsatı verir. Hızlı yanıt süresi, neyin işe yaradığına bağlı kalma ve neyin işe yaramadığına bakma konusunda size daha fazla şans verir.

Örneğin, Amplityude'nin gerçek zamanlı analizlerini yeni bir pazarlama kampanyasında kullanmaya karar vermiş olabilirsiniz. Mikroskop kullanıyorsunuz ve birkaç CTA düğmesi stilinden bir sürümün son derece iyi performans gösterdiğini fark ediyorsunuz. Veri toplamak için kampanyanın sonunu beklemek yerine, düşük performanslı CTA düğmelerini hemen değiştirerek artık kazanan bir özelliği ikiye katlayabilirsiniz.

Ücretli reklam söz konusu olduğunda, harcanan her dolar önemlidir. Gerçek zamanlı analitiği kullanmanın başka bir yolu da Amplitude'ün Gelir LTV grafiğini kullanmaktır. Orada, söz konusu reklamların performansına kıyasla reklamlara yaptığınız harcamayı ölçmek için yalvarabilirsiniz. Örneğin, bir Facebook gönderisi, Gelir YBD sonuçlarına göre ilgi çekmeye başlarsa, daha fazla bütçe ve reklamın ömrünün uzatılması için kolayca dava açılabilir.

Tahmine Dayalı Analitik Kullanarak Güvenle Dijital Bahisler Yapın

Tahmin edebileceğiniz gibi, bir kullanıcının ne yapacağını yapmadan önce bilmek, pazarlamacılar için değerli bir bilgidir. Amplitude'ün tahmine dayalı zekasındaki gelişmeler sayesinde, artık kullanıcı yolculuğunuzu ve mesajlaşmanızı olasılığa göre özelleştirebilirsiniz.

Zamanla, her kullanıcı ve müşteri eylemi alınabilir, ölçülebilir, saklanabilir ve sorgulanabilir. Tıklamalar, sayfa görüntülemeleri, indirmeler, terk edilen sepetler, şarkı çalma, arama sonuçları, harici paylaşımlar ve daha fazlası gibi kullanıcı eylemlerinin tümü, ölçülmesi ve analiz edilmesi gereken değerli davranışlara örnektir. Bu, tahmine dayalı analitiklerin zaman içinde işletmenizle birlikte büyüyeceği ve yaklaşık 10 ila 12 aylık bir süre içinde, kullanıcılarınızın yeni bir özelliğe, CTA'ya, özelliğe veya e-posta.

Başka bir deyişle: Amazon, tahmine dayalı analitik kullanarak doğru öneriler sunmakla ünlüdür. Amazon kullanıcılarının satın alma geçmişi, tercihleri, harcanan süre ve son web eylemlerinin tümü, tahmine dayalı formüllerini değerli meta verilerle besler. Sonuç? Kullanıcıları, satın alma alışkanlıklarını daha fazla etkilemek için algoritmaya daha fazla bilgi sağlarken, istediklerini bile bilmedikleri bir şey satın alırlar. Amplitude'ün Öneri motorunu kullanarak, mevcut kullanıcı işlemlerine dayalı gerçek, bire bir kişiselleştirmeyle dönüşümleri artırabilirsiniz.

Tahmine dayalı analitik, kişiselleştirilmiş pazarlama içeriği göndermek için e-posta kampanyalarında da kullanılabilir. Örneğin, bir kullanıcı sepetteki belirli bir tür ürünü terk ederse, Amplitude'ün tahmine dayalı zekası, kullanıcının ihtiyaç duyduğu şeye daha yakın olabilecek benzer bir öğe önerebilir. Salesforce'a göre, kullanıcının terk edilmiş öğelerini içeren bir hatırlatma e-postası aldığında bir müşteriye dönüşme olasılığı yüksektir.

Davranışsal Verilere Erişimi Demokratikleştirin

Pazarlama ekibinizin yeni bir kampanya hakkında stratejilerini bilgilendirmek için davranışsal verileri kullandığını ve bunun büyük bir başarı olduğunu varsayalım. Sonuçlarına dayanarak, diğer ekiplerin davranışsal analitikle benzer başarılar elde edebileceğini çıkarmak doğal olacaktır. Bu yatırımdan en iyi şekilde yararlanmak için, şirketinizdeki diğer ekiplerle kullanıcı davranışsal verilerinize erişimi paylaşın ve yatırım getirisinin yükselişini izleyin. Kullanıcı davranışları, bir hikaye anlatan özgün niyet kalıpları yaratır: bir kullanıcının neye değer verdiği ve bir şey istediğinde nasıl davrandığı.

Ürün, Satış, Tasarım ve Müşteri Başarısı ekipleri, yeni edinilen müşterilerin istek ve ihtiyaçlarını daha yakından tanımak için aynı (artık demokratikleştirilmiş) kullanıcı verilerini kullanabilir. En iyi durumda, söz konusu ekipler ortak bir Ekip Alanında birlikte veya kendi takıma özel çalışma alanlarında bireysel olarak çalışabilirler. Sonunda, verilerin bu çapraz tozlaşması, işletmenin üstün bir ürün sunmasına yardımcı olur.

Davranışsal pazarlama ve davranışsal analitik hakkında bilgi edinmeye devam edin. Tutma Başucu Kitabı'nı bugün okuyun.