Tahmine Dayalı Pazarlamanın Müşteri Satın Alma İşlemlerine Yönelik 4 Yolu

Tahmine dayalı pazarlamanın gücü, Amazon'un e-ticaret pazarının zirvesine hızlı yükselişini hızlandırdı. Amazon, yalnızca yakın gelecekte artması beklenen benzersiz bir %40 e-ticaret pazar payına sahip olarak kendi alanına hakimdir. Şirketin geliri yalnızca 2020'de 386 milyar dolara ulaştı ve ürün satışlarının %35'inin Amazon'un tahmine dayalı öneri makinesinin doğrudan bir sonucu olduğu tahmin ediliyor.

100 milyondan fazla Amazon Prime abonesinin emrinde olan Amazon, müşterilerinden akıl almaz miktarda davranışsal veri toplar. Müşteriler, Amazon CEO'su Andy Jassy'ye ve şirkete, bir sayfada tıklamadıkları kadar , yaptıkları bağlantılardan da bahsederek, ürünlere göz atarak bile perakende devine gönüllü bilgi veriyor. Veriler daha sonra , müşterilerin satın alma olasılığı en yüksek olan ürünleri belirlemek için tahmine dayalı analitik yazılımı aracılığıyla çalıştırılır ve oradan, bu müşterilere söz konusu ürünleri göstermekten başka bir şey kalmaz.

Amazon gibi bir devin başarılı bir tahmine dayalı pazarlama programı uygulamak için gereken verilere ve güce sahip olması beklenir. Ancak, veriye dayalı tahminlerin ikna edici gücünden yararlanacak olanlar yalnızca dünyanın Amazonları değil. Bir pazarlamacı olarak, yüksek değerli müşterilerinizi hedefleyen bilinçli önerileri güçlendirmek için bu temel tahmine dayalı pazarlama taktiklerini uygulayabilir ve uygulamanız gerekir; bunların tümü, kendi satın alma davranışlarından elde edilen öngörüleri kullanarak. Bunu yaparken, dönüşüm oranlarını, yakıt satışlarını artırmaya ve daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi oluşturmaya hazır olursunuz.

1. "Sadece Bir Kez" Alışveriş Yapan Kullanıcıları Tekrarlayan Müşterilere Dönüştürmek için Tahmine Dayalı Pazarlamayı Kullanın

Tahmine dayalı pazarlama, bir müşterinin tekrar satın almaya dönme olasılığını tahmin edebilir ve pazarlamacıların tekrar satın almaları teşvik etmek için mesajlaşma ve anlaşmaları kişiselleştirmesine olanak tanır. Müşterilerin, bir işletmeden en az iki kez satın almaları durumunda, sürekli tekrar satın alma olasılığı çok daha yüksektir , ancak müşterilerin yalnızca %20'sinin bir kez satın alma işleminden iki kez satın almaya geçiş yaptığı tahmin edilmektedir.

Şirketler, tekrarlayan satışları artırmak için genellikle olumlu bir müşteri deneyimine ve satın alınan ürünle ilgili memnuniyete güvenir, ancak bilgili bir pazarlamacı, tahmine dayalı pazarlamayı kendi avantajlarına kullanabilir. Pazarlamacılar, bir şirketin mevcut müşteri verilerini alarak ve bunları tahmine dayalı analitik yazılımı aracılığıyla çalıştırarak, müşterileri yalnızca geçmiş davranışlara göre değil, gelecekteki olası davranışlara göre gruplayabilir. Bir tahmin modeli, ürün tesliminden sonraki bir saat içinde bir "teşekkür ederim" e-postası alan bir grubun, istatistiksel olarak yeniden satın alma olasılığının daha yüksek olduğunu ve işletmelerin süreçlerini ve mesajlaşmalarını buna göre ayarlamasına olanak tanıdığını önerebilir.

Bir bireyin veya grubun dönüşüm için olgun olma olasılığını bulmak, savaşın sadece yarısıdır. Mükemmel bir dünyada, müşterilerin %100'ü tekrar satın almaya dönecektir, ancak böyle inanılmaz derecede olasılık dışı bir senaryo için strateji oluşturmak gerçekçi veya uygun maliyetli değildir. Bunun yerine, tahminler, bir müşterinin bir şirkette ne kadar harcayacağını ve müşteri olarak kalma olasılığının ne kadar olduğunu (müşterinin yaşam boyu değeri) ve herhangi bir müşteriyi tekrar eden bir alıcıya dönüştürmeye çalışmaya değip değmeyeceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir.

Pazarlamacılar, bir müşterinin yaşam boyu değerini tahmin ederek dönüşüm kampanyalarını kendi ellerine alabilirler. Bir şirket, bir ürün indirimi sunulduğunda en yüksek dönüşüm olasılığını gösteren "sadece bir kez" alışveriş yapanları hedefleyen bir kampanya yürütebilir. Pazarlamacılar, bir müşterinin bir teklifin algılanan kalitesine dayalı olarak dönüşüm sağlayacağını ummak üzerine bahse girmek yerine, paralarını kendi müşterilerinin davranışları tarafından sağlanan içgörülerin yönlendirdiği stratejilere yatırabilir.

2. Tamamlayıcı Ürünlere, Hizmetlere ve Yükseltmelere İhtiyaç Duyun

Ürün pazarlamacıları, belirli bir ürüne ihtiyaç duyma olasılığı en yüksek olan müşterileri hedeflemek için tahmine dayalı pazarlamayı kullanabilir. Bireysel müşteriler, A) daha önce satın aldıkları bir ürüne ve B) yakın gelecekte ihtiyaç duyulacağı öngörülen ürünlere dayalı kişiselleştirilmiş mesajlaşma ile işletmeler tarafından hedeflenebilir. Şirketler, kendi davranışlarının zaten beğeneceklerini önerdiği mallarla müşterileri hedef alarak para harcayabilir.

Öngörüye yönelik öneriler birkaç kategoriden birine girer. Örneğin, bir müşteri çevrimiçi bir perakendeciden bir diş fırçası sipariş eder. Kişiselleştirilmiş öneriler şunları içerebilir:

Belirli bir ürünün daha fazlası

Diş hijyeni ürünü üreticileri, her üç ila dört ayda bir yeni bir diş fırçası almanızı önerir. Bunu bilen (ve insanların bunu yapma ihtimalini anlayan) bir pazarlamacı, önümüzdeki altı ay içinde bir grup müşterinin yeni bir diş fırçası satın alma olasılığı hakkında tahminlerde bulunabilir. Sonuçlar arzu edilirse, pazarlamacı kohortu buna göre hedefleyebilir.

Benzer temalı ürünler

Bazı ürünler, tam olarak aynı görevi yerine getirmeseler bile, satın alınan ürünle aynı kategoriye veya temaya girer. Bir ürün pazarlamacısı, diş fırçası satın alan bir müşterinin diş beyazlatıcı isteme olasılığının daha yüksek olup olmadığını merak edebilir ve tahminler, düşünce çizgisine veri tabanlı bir korelasyon ekleyebilir.

Tamamlayıcı ürünler

Bazen bir ürün, bütün bir paketin parçası olarak daha iyi çalışır. Diş macunu olmadan diş fırçası satın alan çoğu müşteri hayal kırıklığına uğrar. Bir pazarlamacı, bir müşterinin bir ürünü diğerini tamamlamak için satın alma olasılığına dayalı önerilerde bulunmak için tahmine dayalı pazarlama yazılımını kullanarak bu kötü deneyimlerin üstesinden gelmeye yardımcı olabilir.

Bu tür önerilerin başlıca faydası, satış artışı olasılığının artması olsa da, müşteriler alışveriş deneyimlerinden kişiselleştirme beklemeye başladılar. Müşterilerin yüzde doksanı sorumlu bir kişiselleştirme düzeyini en azından biraz çekici buluyor ve hedeflenen önerileri hem perakendeciler hem de müşteriler için bir kazan-kazan haline getiriyor.

3. Önerileri Müşteri Davranışları ve Tercihlerine Odaklayın

Tahmine dayalı pazarlama, ürün pazarlamacılarına "sadece" geçmiş satın almaların kapsamının ötesinde satış fırsatlarını ortaya çıkarabilir. Tahmine dayalı modeller, bir müşterinin hiç satın almamış olmasına rağmen hangi ürün ve hizmetleri tüketme olasılığının olduğunu göstermek için davranışsal verileri işler.

Nasıl çalıştığını anlamak için Amazon'u düşünün. Amazon, satın alma geçmişlerinden ve alışveriş sepetlerinde veya istek listelerinde bırakılan ürünlerden çok daha fazlasını içeren yüz milyonlarca müşterinin verilerine sahiptir. Şirket, üzerinde gezinen bağlantılar ve göz atılan ancak hiç satın alınmayan öğeler de dahil olmak üzere, gidilmeyen yolların verilerini de arşivler.

Çoğu şirketin emrinde Amazon düzeyinde veriler yoktur, ancak sahip oldukları veriler, keşfedilen ancak asla satın alınmayan ilgi alanlarına dayalı tahminler yapmak için kullanılabilir. Pazarlamacılar, kendi gruplarının benzer şekilde davranan diğer üyelerinin tarihsel davranışlarına dayanarak belirli bir müşterinin belirli bir üründen hoşlanma olasılığını tahmin edebilir. Pazarlamacılar, bireysel bir müşterinin belirli bir tedarikçiyle veya tedarikçi türüyle çalışmayı tercih edip etmediğini belirlemek için tahmine dayalı modeller bile kullanabilir ve bu da daha hedefli mesajlaşmaya olanak tanır.

Çevrimiçi perakendeci Stitch Fix, iş modelinin kalbine tahminler yerleştirdi. Perakendecinin müşterileri, Stitch Fix'in tahminlerinin temelini oluşturan benzersiz ayrıntıları (örneğin, belirli bir boyut ve istenen bir dizi stil) kullanarak bir profil oluşturur. Şirketin tahmin algoritması, müşteri tercihlerini giyim tedarikçileri tarafından sağlanan verilere göre çalıştırıyor ve bu da, bireysel bir müşterinin en çok isteyeceği şeye göre uyarlanmış giyim seçimleriyle sonuçlanıyor. Son mali yılda milyonlarca abonesi ve 2 milyar dolarlık geliri ile Stitch Fix, satış ve pazarlama için sahip olunan dönüştürücü güç veri tabanlı tahminlerin bir örneğidir.

Müşteri verilerinden yararlanmak, tahmine Dikiş Düzeltme düzeyinde bağlılık gerektirmez. Pazarlamacılar, müşterileri gelecekte belirli bir şekilde davranma olasılıklarına göre segmentlere ayırmak için Amplitude Recommend'i kullanabilir. İstenen grup belirlendikten sonra, mesajlaşma ve öneriler, en yüksek dönüşüm olasılığına sahip olduğu tahmin edilen ürün ve hizmetlere uyacak şekilde kişiselleştirilebilir.

4. Müşteri Davranışına Göre Daha Akıllı Fiyat Noktaları Belirleyin

Bir pazarlamacının yapmak isteyeceği son şey, bir ürünü tam fiyatına satın almak isteyen bir müşteriye indirim teklif etmektir. Pazarlamacılar, hangi müşterilerin indirim yoluyla daha fazla iknaya ihtiyaç duyduğunu ve hangi müşterilerin daha yumuşak bir dürtüyle, hatta hiç bir şey yapmayarak dönüşüm gerçekleştirmesi gerektiğini belirleyerek daha büyük başarı elde etmeye çalışırlar. Bir tahmin, yüksek müşteri yaşam boyu değerine sahip bir kohort önerebilir. Başka bir tahmin, aynı kohortta, makul, kârlılık dostu bir indirimle dönüşüm gerçekleştirecek ve pazarlamacıların dönüşüme elverişli bir strateji oluşturmasına olanak tanıyan bir grup kullanıcıyı gösterebilir.

Müşterilerin ne istediğini daha iyi anlamak, daha akıllı harcamalar ve daha iyi satışlar anlamına gelir ve bir müşterinin tercihlerini keşfetmek için zihin okuma gerektirmez. Tahmine dayalı pazarlama, işletmelerin kendi verileriyle ilgili gerçeği fark etmelerine yardımcı olur: müşterilerinin bir sonraki adımda ne istediğini zaten gösterir. Tahmine dayalı analitik yardımıyla işletmeler, büyüme için sayısız fırsat bulmak için bu verilerde yer alan potansiyel önerilerin kilidini açabilir. Müşteriler, işletmelere akıllarından geçenleri söyler ve dikkatle dinlemek ürün pazarlamacılarına düşer.

Veriye Dayalı Bir Gelecekte Tahmine Dayalı Pazarlama

Veri sıcak bir metadır. İşletmeler, pazarlama ve elde tutma amaçları için bir potansiyel müşterinin adını, adresini ve e-postasını elde etmenin değerini uzun zamandır anlamıştır. Artık tüketiciler, kişisel verilerini daha önce görülmemiş oranlarda gönüllü olarak sunarak, şirketlere tercihleri ​​ve davranışları hakkında her zamankinden daha fazla içgörü sağlıyor. Herhangi bir işletme için müşteri davranış verilerinin tam finansal değerini kesin olarak hesaplamak zordur, ancak Netflix, Apple ve Amazon gibi şirketleri kendi sektörlerinin zirvesine taşıyacak kadar değerlidir.

Şu anda, pazarlamacılar bir altın madeninin değerinde müşteri verisi üzerinde oturuyorlar. Bazıları, değerinin farkında bile değil veya diğer şirketlerin olası her etkileşimi toplamak için ne kadar sıkı çalıştığını hiç düşünmedi. Diğerleri, tahmine dayalı pazarlama motorlarını beslemek için verilerini zaten kullanıyor ve müşterilere daha istediklerini anlamadan tam olarak istediklerini veriyorlar. Tahmine dayalı pazarlamanın etkisini tahmin etmeye gerek yok - zaten oyunu değiştiriyor ve pazarlamacılar ve müşteriler, veriye dayalı bir gelecekten yararlanmaya hazır.

Kişiselleştirilmiş pazarlama çabalarınızı hızlandırmak için sınıfının en iyisi çözüm olan Amplitude Recommend'in demosunu yaparak, tahmine dayalı pazarlama oyununuzu hemen başlatın.