Kişiselleştirme
Nedir ve neden önemlidir
Kişiselleştirme, kişilere özel müşteri deneyimleri sunmak için veri ve analitiği kullanır. Alışveriş geçmişi, demografik veriler ve patern tanıma verileri kullanılarak kişinin deneyimi özel tercihlerine uyması için modifiye edilebilir. İhtiyaçlarına uyan en iyi seçenekleri sunmak müşteriye istediğini hızlı şekilde bulmasına yardımcı olur; daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak ise daha mutlu müşterilere ve daha fazla satışa olanak sağlar.
Kişiselleştirmenin Geçmişi
Kişiselleştirme tamamen modern olabilir ve bunun yalnızca teknoloji tarafından sağlandığını düşünebilirsiniz ancak bu doğru değildir. Kişiselleştirme, ilk dükkan sahiplerinden bu yana gerçekleşiyor.
Örneğin, 1800’lü yıllarda bir adamın ayakkabıcıya gidip bir çift ayakkabı istediğini düşünelim. Ayakkabıcı; adamın kaç numara giydiğini, genelde ne kadar para harcadığını, ne kadar ayakta durduğunu görmek adına müşteri kartına bakmalı ve önceki müşteri verilerine göre onun için yeni ayakkabılar yapmalıdır. Özellikle küçük kasabalarda ve köylerde, ilk esnaflar müşterilerini tanımaya eğilimli olup müşterinin ihtiyacına uygun ürünler yaratırlardı. Bu kişiselleştirme şekli, toptan üretimin el yapımı ürünlerin yerini aldığı Sanayi Devriminden sonra yok oldu. İnternetin ilk çıktığı yıllarda, kişiselleştirme hala ortaya çıkmamıştı ve pazarlama ekipleri her müşteriye aynı şekilde hizmet veriyordu.
Ancak Amazon gibi web tabanlı şirketler faaliyete geçtikte müşteri deneyimi değişti. Web kişiselleştirmesi Amazon’un “bunu alan müşteriler bunları da aldı...” özelliği ile başladı. Ve tavsiye motoru çağı ilk adımlarını attı. Bu, aynı segmentteki diğer müşterilere de gösterilen ürün tercihlerine göre müşteri segmentlerini gruplara ayırmaya olanak sağladı. Günümüzde segmentasyon, kişiselleştirmenin en saf hali olarak görülmüyor ancak ilk kişiselleştirilmiş deneyimlere olanak sağladı ve bu kavramın daha hızlı büyümesi başladı.
Telekomünikasyonda kişiselleştirme çok önemlidir. Analitik ise doğal bir çözümdür.
Telekomünikasyon şirketi Telenor Norway’in; müşteri tekliflerini kişiselleştirmek, iş kararlarını geliştirmek, müşteri hizmetini iyileştirmek ve müşteri ihtiyaçlarına sürekli uyum sağlamak adına gerçek zamanlı verileri ve makine öğrenimini nasıl kullandığını öğrenin.
Bugünün Dünyasında Kişiselleştirme
Kişiselleştirmenin günümüzde nasıl kullanıldığını öğrenin.
Kişiselleştirme ve Gizliliği Dengede Tutma
Teknoloji ilerledikçe ve daha fazla müşteri verisi toplamaya başladıkça, insanlar bunun gizliliklerini nasıl etkilediği konusunda giderek daha dikkatli hâle geldi. Güvenlik ihlalleri, hükümetin kişisel bilgileri ve daha kişisel olan pazarlama iletişimlerini kullanması, insanları kişisel bilgilerinin paylaşılması konusunda daha tedirgin hale getiriyor. Bu, pazarlamacıların, ne düzeyde kişiselleştirmenin birinin gizliliğinin ihlal edildiğini hissettireceği arasındaki dengeyi bilmesini zorlaştırıyor. Teknoloji genişledikçe, şirketlerin iki şeyi gösterebilmeleri çok önemli bir hâl alıyor: Müşteriyi anlamak ve kişisel bilgilerini koruyabilmek.
Kişiselleştirmeyi kimler kullanıyor?
Kişiselleştirme genellikle perakende sektöründe bahsediliyor ancak neredeyse her sektörde kullanışlılık sağlıyor. Bunun sebebi tüm insanların benzersiz olması. Herkes için tek bir kalıp yok ve kişiselleştirme tekliflerini daha başarılı hâle getiren de bu. Makine öğrenimi aracılığıyla pazarlama ekipleri insanların farklılıklarını göz önünde bulunduruyor ve müşteri verilerini kullanarak onlara istediklerini veya ihtiyaçlarını sunuyor.
Reklam ve inovasyon denildiğinde, insanların yüzlerini gülümseterek gerçekten de sorunsuz bir müşteri yolculuğu denen şeyi sunarak öne çıkabilen şirketler geliyor aklıma. Bunlar, müşteri memnuniyetini sağlamak için gerçekten kolaylık, kişiselleştirme ve zamanlamayı birleştiren ve bu konuda mükemmel olan şirketlerdir. Steven Hofmans Customer Experience, Analytics and Marketing Adviser SAS
CNM Kâr Amacı Gütmeyen Kuruluşlara Yardım ediyor
Kâr Amacı Gütmeyen Kuruluşlar, COVID-19’dan büyük ölçüde etkilenen kuruluşlardan biridir. Ancak kişiselleştirme teklifleri, kriz sırasında taleplere ayak uydurmalarını ve çabalarını ilerletmelerini sağladı. Analitik kullanımları, daha güvenli ve daha sağlıklı topluluklar oluşturmalarına olanak sağladı. Kâr amacı gütmeyen kuruluşların COVID ile nasıl savaştığını incelemek için bu videoyu izleyin.
Kişiselleştirme Nasıl Çalışır
Kişiselleştirme günümüzde çoğunlukla algoritmalar ve makine öğrenimi aracılığıyla gerçekleştirilir. Algoritmik karmaşıklık, temelden ileri düzeye doğru değişiklik gösterir ancak hepsi bir dereceye kadar farklılaşma sunar. Temel algoritmalar, bir alıcıya yeni ürünleri veya en çok satanları gösterebilir. Kişiselleştirmede daha gelişmiş algoritmalar, bir müşteriyle ilgili belirli şeyleri öğrenip benzer ürünleri önerebilecek. Örneğin Netflix, izlediğiniz dizileri/filmleri gerçek zamanlı olarak inceleyen bir algoritma kullanır ve ardından izleme verilerinize göre size diziler/filmler önerir. Öğrenilen ilgi alanlarınızla ilgili daha fazla ürün bulmanız adına sizi farklı yollara yönlendirmek için karar şemaları oluşturulur.
Birçok yönden kişiselleştirme, mükemmel müşteri hizmetinin modern karşılığıdır. Müşteriler bunu bekler ve ziyaret ettikleri siteler kişiselleştirme özellikleri içermediğinde bundan hoşlanmayabilirler. Örneğin, yeni bir sürücü için araba sigortasına bakarken çocuklarınızın yaşını ve ne tür araba kullandığınızı bilen bir sigortacı, teklifi daha hızlı bir şekilde kişiselleştirebilir.
Kişiselleştirmenin birden fazla yaklaşımı vardır. İşte kişiselleştirmenin şirketlerde ayrı ayrı veya birbiriyle bağlantılı olarak kullanılabileceği dört yaklaşım:
Bağlamsallaştırma
Bu kişiselleştirme biçimi, bir kişinin bakış açısı ve dolayısıyla bağlam hakkında daha fazla bilgi edinmek için faktörleri (konum veya eğitim düzeyi gibi) kullanmaya odaklanır. Bu yalnızca göz atan kişinin görmek istediği içerikle kalmayıp aynı zamanda durumlarıyla ilgili olan içeriği de sunar. Örneğin bir şirket, birinin konumunu bilerek kişinin satın almak istediği gömleğin stokta bulunduğu en yakın mağazayı önerir. Bağlamsallaştırma, müşterilerin internetteki bilgi vadilerinde gezinmelerini kolaylaştırır.
Hiper Kişiselleştirme
Hiper kişiselleştirme adından da anlaşıldığı gibidir. Makine öğrenimi, daha yararlı kişiselleştirme teklifleri elde etmek adına kişiselleştirmeden daha fazla müşteri verisini dikkate almak için kullanılır. Web sitenizin gerçek zamanlı olarak hareket etmesine ve müşteri bir web sayfasında hareket ederken içeriğini uyarlamasına olanak tanır.
Müşteri yolculuğu için gerçek zamanlı etkileşimler
Kişiselleştirme ayrıca pazarlamanın ötesine geçebilir; satış, hizmet ve destek gibi müşteriye yönelik işlevler için bir varlık olabilir. İleri analitik karar motorları, tüketiciler ve markalar arasında iki yönlü, etkileşimli katılımlar düzenleyerek müşteri ihtiyaçlarının anında karşılanmasını sağlar. Bu gerçek zamanlı muadil deneyimler, ilgi çekici bir müşteri deneyimi oluşturmak için müşteri veri platformları, ileri analitik, makine öğrenimi, otomatik işlemler ve operasyonel sistemlerle bütünleşmeleri gerektirir.
Müşteri tanıma programları
Müşteri tanıma programları bugünlerde daha popüler hale geldi. Markalar, tüketici davranışını analiz etmenin müşteri sadakati için ilk beş güçten biri olduğunu keşfetti. Bunun sonucunda birçok işletme ödül sistemleri ve sadakat programları gibi özellikler uygulamaya başladı. Bu, hem müşteriler hem de şirketler adına fayda sağlıyor çünkü tanıma programları, müşteriyi tekrar gelmeye devam etmek ve ödüller kazanmak için heyecanlandırır ve motive eder.
Sonraki Adımlar
Reimagine Marketing podcast’ine göz atın ve müşteri deneyiminin teknolojik olarak nasıl geliştiği hakkında daha fazlasını öğrenin.
Kişiselleştirme Çözümleri
Müşteri deneyimi her işletmenin en önemli parçasıdır. Müşteri yolculuğu aktivasyonu için SAS® ile müşterinizi daha iyi tanımak adına son teknolojiyi, makine öğrenimini ve taktikleri kullanarak işletmenizi zirveye taşıyabilirsiniz. Bu, bireylere bol miktarda kişiselleştirme seçeneği sunar ve bir müşterinin ne isteyebileceğini veya neye ihtiyaç duyabileceğini daha iyi tahmin edebilir.