Tüketici Davranışını Şekillendirmede Öngörücü Analitiğin Rolü Nedir?

Gelişen pazar trendleri, teknoloji ve zorlu zorunluluklar tüketici davranışını etkilemiştir. Ve M-ticaret sayesinde, satın alma davranışlarının neden titremeye devam ettiğini açıklayan seçeneklerle şımartılıyorlar.

Bugün, riskler daha da yüksek ve işletmeler yeni ürün fikri için geleneksel pazar araştırması yürütme yöntemiyle risk alamıyor.

Bir tüketici bir ürünü beğense ve sepete eklese bile, aynı veya daha düşük fiyata daha iyi değer alternatifleri sunan kazançlı fırsatlarla dikkatleri dağılır ve cezbedilir. Potansiyel müşterileri kaybetmek cesaret kırıcıdır, ancak umutsuzluğa yol açmaz. İşte burada veri analitiği devreye giriyor.

Veri analitiği, müşterileri ve davranışlarını incelemek ve anlamak için dünya çapındaki dijital ve iş konusunda bilgili pazarlamacılar tarafından güvenilmektedir. Dijital aşırı maruz kalma, kullanıcının tercihlerinin, davranışının ve satın alma modelinin derinlemesine bir analizini gerektirir. Bu, veri bilimi tarafından desteklenen akıllı araçları kullanarak potansiyel alıcıların dijital ayak izlerini izleyen bir pazarlama stratejisi gerektirir. Geçmiş veriler, geri alamasanız bile geçmişe göz atmanızı sağlar. Bununla birlikte, dinamik kaymalara uyum sağlamak için tahminden yararlanabilirsiniz. Analitik pratisyenler, aşağıdakileri içeren analitik teknikler söz konusu olduğunda seçim yapmakta zorlanır:

1. Tanımlayıcı Analitik – Sonraki analiz için veri hazırlamayı içeren temel bir teknik.
2. Tahmine Dayalı Analitik – Tüketici davranışını tahmin etmek ve tahmin etmek için Gelişmiş Modeller.
3. Kuralcı Analitik – Yorumlar ve öneriler için makine öğrenimi algoritmaları.

Bu makalede, stratejinizdeki kusurları belirlemenize ve strateji uzmanlarının buna göre düzeltici eylemler uygulamasına izin veren bir veri analitiği kategorisi olan Tahmine dayalı analitik üzerine odaklanacağız. Böylece, denemeleri, hataları veya yeniden denemeyi ve zaferi birleştirmeyi ve birleştirmeyi deneyebilirsiniz!

Tahmine Dayalı Analitik Ne Anlama Geliyor?

Tahmine dayalı analitik, geleceği tahmin etmek için kullanılabilecek anlamlı sonuçlar çıkarmak için verileri, istatistiksel algoritmaları ve yapay zeka tekniklerini kullanma bilimidir.

Tahmine dayalı analitiğin tüketici analizini incelemeye nasıl yardımcı olduğunu anlamadan önce, önemini anlayalım.

Tüketici analizi, pazar araştırması uzmanlarının potansiyel alıcılarının istek ve ihtiyaçlarını belirlemesine olanak tanır. Bu adımlar tüketici davranışı analizi için çok önemlidir:

• Keşfedin Insight : Tüketici segmentlerini belirlemek için müşteri veritabanını segmentlere ayırma.
• Potansiyel Müşterileri Çekin ve Elde Tutun : Profillerini ve geçmiş satın alımlarını analiz ederek uygun tekliflerle müşteri segmentini hedefleme.
• Müşteriyi Elde Tutmadan Yararlanın : İşletmeler müşteri değerini değerlendirir ve müşterileri elde tutmak için proaktif bir yaklaşım kullanır.

Tahmine dayalı analitiklerin tüketici davranışlarını incelemeye nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç yol:

1) Pazar bölümlendirme:

Tüketici analizindeki ilk adım, pazarı benzer demografik özelliklere, davranışlara ve tutumlara sahip çeşitli alt gruplara ayırmayı içeren pazar bölümlendirmesi oluşturmaktır. Bu verileri kullanarak her bir segmenti ayrı ayrı hedefleyebilir ve taleplerini tam olarak karşılayabilirsiniz. Segmentasyon 3 aşamadan oluşur:

• Yakınlık analizi , kesin hedeflemeyi sağlamak için ortak özellikler etrafında dönen müşteri veritabanlarını kümeleme sürecidir.
• Tepki modeli , müşteri teşvik geçmişinize ve geliştirilen stratejinin olasılığını tahmin etmek için dönüştürülüp dönüştürülmediğine bir göz atar.
• Kayıp oranı olarak da bilinen kayıp analizi , kaybedilen müşterilerin yüzdesini ve sonuç olarak ortaya çıkan fırsat maliyetini veya potansiyel gelir kaybını hesaplayacaktır.

Veriler, her pazarlama segmenti için en etkili konumlandırmanın geliştirilmesinde ve kararlaştırılmasında çok önemli bir rol oynar. Tahmine dayalı analitik, kazançlı segmentleri belirlemenize ve bunları satın alma geçmişine göre buna göre hedeflemenize yardımcı olur. Bu veriler, pazarlama yöneticileri tarafından en karlı segmentlere ulaşmak için optimum kaynak tahsisi için kullanılır.

2) Tahmin ve talep fiyatlandırması:

Talep fiyatlandırması, tüketici segmentleri arasındaki talep esnekliği farklılıklarına dayalı olarak ürün ve hizmetlerin fiyatlandırılması sürecidir. Tahmine dayalı analitik, öncelikle, doğru zamanda doğru fiyatı belirlemek için işletmenizin satışlarını ve gelirini tahmin eden talep tahmini modelleri oluşturmak için kullanılır. Uygun fiyatlandırma stratejileri geliştirmek için fiyatın talep üzerindeki etkisini etkileyen faktörleri ortaya çıkarmak için deneyler de tasarlayabilirsiniz.

Tahmine dayalı analitik, müşteri tercihlerini ve satın alma kararlarını doğrudan etkileyen promosyon etkinlikleri, ekonomik göstergeler, hava durumu değişiklikleri vb. ile şirket bilgilerini birleştirmenize yardımcı olur. Ardından, yeni fırsatları tanımlar ve gelecekteki talebe ilişkin daha ayrıntılı içgörüler başlatır.

Daha yakın zamanlarda, satın alma davranışındaki dalgalanmaları gerçek zamanlı olarak yakalamak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan talep algılama konsepti. Bazı uzmanlar, bunu bağımsız bir tahmin yöntemi olarak değil, tahminleri ayarlama yöntemi olarak algılar.

3) Pazarlama kampanyaları:

Hepimiz bir hipotezi olan matematiksel teoremleri öğrendiğimizi ve bunun sonucunda doğru ya da yanlış olduğunu gösteren bir sonucu olduğunu hatırlıyoruz. Tahmine dayalı analitik, hangi müşteri segmentlerinin ve hedef kitlenin eyleme dönüştürülebilir içgörülere ulaşmak ve bunları geliştirmek için etkili olacağını belirlemek için veri biliminin kullanılabileceği teorem gibi çalışır.

Doğru raporlama, bir kampanyanın başarılı olup olmadığını size tam olarak söyleyebilir ve yetersiz kalabileceği yerlerde değişiklikler yapabilir. Bu, yalnızca pazarlama ve satışta değil, aynı zamanda iş kararları vermede de izlenecek en iyi strateji uygulamalarının ön hazırlıklarını yapar.

4) Müşteri davranışını tahmin etmek:

Veri değişkenleri arasındaki benzerlikleri ve kalıpları incelemek ve benzer şekilde mevcut ve yeni müşterilerin davranışlarını tahmin etmek için tahmine dayalı analitiği dağıtabilirsiniz. Veriler, müşterinizin bir sonraki hareketini doğru bir şekilde tahmin eder ve ayrıca potansiyel bir müşteriyi bir rakibe kaptırma olasılığının olduğu durumlarda düşüşleri takip eder. Bu kalıpları eşleştirmek, kampanya sonuçları hakkında size fikir verecektir. Bu, potansiyel müşteri adaylarının belirlenmesine ve yalnızca dönüşüm gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanlara öncelik verilmesine yardımcı olacaktır.

Müşteri davranışını tahmin ederek etkili pazarlama stratejileri geliştirebilirsiniz. Bu nedenle, tahmine dayalı analitiklerin müşterilerinizi anlamanıza yardımcı olması ve böylece onlara doğru pazarlama kanalları aracılığıyla ulaşabilmeniz şaşırtıcı değildir.

5) İçeriği özelleştirin:

Müşteri odaklı yaklaşımın yükselen trendi, dünya genelindeki işletmeleri kişiselleştirmenin önemini fark etmeye teşvik etti. Ancak, doğru ve yeterli veri ve ayrıntılı içgörü eksikliği nedeniyle kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturmak zorlaşıyor. Müşterileriniz için kişiselleştirilmiş içerik oluşturabilmek için, segmentasyonu otomatikleştirmek üzere makine öğrenimi, veri bilimi ve veri analitiğinden yararlanmalısınız.

Veri analitiği ve oluşturma modelleri kullanarak müşteri davranışını tahmin etme yeteneği, içeriğinizi bu belirli müşteri adaylarını hedeflemek için kişiselleştirmenize olanak tanır. Doğru zamanda doğru kitleyi hedeflemek, YG için kesin bir atış yolu sağlayacaktır. Geçmiş veriler, müşterilerinize çapraz satış, ek satış veya ürün önermek için özelleştirilmiş mesajlar oluşturmada kullanışlı olacaktır. Bunun yanı sıra, demografi, hangi tekliflerin onları mağazanıza çekeceğini anlamanıza yardımcı olmak için yerel nüfusun seçimi hakkında fikir verecektir. Promosyonları bireysel tercihlere göre değiştirmek için satın alma geçmişine de bakılabilir.

6) Coğrafi sınırlamanın gücü:

Geofencing, işletmelerin belirli bir yerin belirli bir yarıçapındaki potansiyel müşterilere reklam vermelerini sağlayarak mobil pazarlamayı bir sonraki seviyeye taşıdı. Etkileşimli alışveriş listelerinden en sevdiğiniz markayla ilgili sınırlı tekliflere, ev güvenliğinden bölgenizdeki restoran önerilerine kadar, coğrafi sınırlama, pazarlamacılar ve tüketiciler arasındaki boşluğu doldurdu.

Geofencing, bir iş yeri çevresinde sanal bir sınır oluşturmak için Global Konumlandırma Sistemi veya Bluetooth ve Beacon teknolojisi gibi GPS ve Radyo Frekansı tanımlayıcıları gibi tahmine dayalı verilere dayalı teknolojileri kullanır. GPS, müşterinin konumunun doğru bir şekilde üçgenlenmesine yardımcı olurken, Beacon teknolojisi, bir müşteri bir yere girdiğinde veya çıktığında uyarı gönderir. Bluetooth teknolojisi, bir mağazadaki ödeme sayacı gibi bir işarete yakın olduğunuzu söyleyebilir. Müşterilerinizle anket yapma şansını değerlendirmezseniz, çevrimiçi çabalarınız sonuç vermeyecektir. Mağazanızı ne sıklıkla ziyaret ettikleri, ne kadar kaldıkları, satın alımlarının açık olup olmadığı gibi çeşitli metriklere coğrafi sınırlama promosyonu getirin.

7) Karar verme ve raporlama:

Yatırım getirisine yansıtamıyorsanız, veri analitiğini kullanmak boşunadır. Bu makalede daha önce ele aldığımız yakınlık analizi, yanıt modelleme ve kayıp analizi gibi segmentasyon yöntemleri, hangi içeriği sunmanız gerektiğini belirlemek için müşterinin çevrimiçi ve çevrimdışı işlemleri hakkında doğru raporlar oluşturmak için kullanılabilir. Veri analitiği, işletmelerin müşteri odaklı pazarlama kararları almalarını sağlar.

Veri görselleştirme, tüketici kalıpları oluşturmak ve bir teorem hakkında sonuçlar çıkarmak veya kuruluşta karar vermeyi teşvik eden bir hipotezi kanıtlamak için istatistik ve verileri kullanma sürecidir.

Tahmine dayalı analitik, yöneticilerin işlerinin dinamiklerini anlamalarını, pazar değişimlerini öngörmelerini ve risklerle başa çıkmalarını sağlar. İşletmeler artık envanteri korumak, yetenekleri işe almak, fiyatlandırma çözümlerini yönetmek vb. hakkında kritik kararlar almak için analitik ve istatistiksel akıl yürütmeyi benimsiyor. Bu, verimliliği artırır, kârları en üst düzeye çıkarır ve risk yönetiminden yararlanır.

8) Kişiselleştirilmiş tavsiyeyi artırın:

Bugün müşteri odaklı bir dünyada rekabet etmek, sadece müşterilerinizin “ kim ” olduğunu anlamak yeterli değildir. Bunun yerine, “ ne yaptıklarına ” odaklanmak ve davranışları aracılığıyla ortaya çıkan içgörüleri kullanmak, müşterilerinizin istek ve ihtiyaçlarının net bir resmini ve bunları onlara sunmanın en iyi yolunu ve uygun zamanını verecektir. Amazon ve Netflix gibi şirketler tam olarak bunu benimsiyor. Bu yüksek müşteri odaklı markaların akıllıca kişisel tavsiyeleri kullandığını görmeden edemiyoruz.

Ancak, işletmeler de çizgiyi nereye çekeceklerini bilmelidir. Hassas bilgilerin izinsiz sızdırılması veya saklanmasıyla ilgili endişeler, müşterilerin gönüllü olarak hizmetlerinizden çıkmalarına neden olacaktır. İyi haber şu ki, analitik algoritmalar, eylemlerinizin istilacı mı yoksa yararlı mı olduğunu size söyleyebilir. Kişiselleştirilmiş öneriler oluşturma arayışı bazen pazarlamacıları çok ileri götürebilir ve dijital olarak takip edildiğini algılayan müşterileri korkutabilir. Örneğin, Facebook ve Instagram'da şüpheli bir şekilde ortaya çıkan sponsorlu reklamlar, uçak biletlerinde fiyatların, siz onları internette aramadan dakikalar sonra indirdiğini öne sürüyordu. Bu, tahmine dayalı analitiklerin, bariz bir itme yerine hafif bir dürtüyle değer sağlamak için konuşlandırılabileceği yerdir.

Tahmine dayalı analitik, gelişmiş öneri algoritmalarını, bir bireyin geçmiş davranışlarına dayalı olarak müşterilerine kişiselleştirilmiş içerik ve öneriler sunmak için tasarladı. İstatistikler, Netflix izleyicilerinin %75'inin öneri motorları tarafından yönlendirildiğini ve azalan kayıp sayesinde yılda 1 Milyar Dolar tasarruf ettiklerini ortaya koyuyor. Amazon ise yalnızca tavsiye yoluyla %35 satış gerçekleştiriyor. Bu dijital devler, müşteri memnuniyetini artırmak ve gerçek iş değeri sağlamak için davranış veri analitiğini kullandı. Bu, Netflix profilinizin neden son izlediğiniz listeye göre filmler önerdiğini ve Amazon'un, aradığınız ürünü tamamlayacak öneriler de dahil olmak üzere, arama geçmişinize dayalı olarak ürün bildirimleri ve en iyi teklifler gönderdiğini açıklar.

9) Müşteri memnuniyetinden yararlanın:

2020'de iş, müşterilerinize satıp ceplerinden para çekmek yerine onlara hizmet etmeyi savunuyor. Araştırmalar, yeni bir müşteri edinmenin eski bir müşteriyi elde tutmaktan 5 kat daha pahalı olduğunu göstermiştir. Müşteri memnuniyeti, müşteri sadakati ve elde tutmada çok önemli bir rol oynar. Bu nedenle, daha iyi iş fırsatları için mutlu müşterilere ihtiyacınız var. Tahmine dayalı analitik, müşteriyi elde tutmada çok önemli bir rol oynar ve birleşik analiz gibi araçlar, hangi ürün veya hizmetin müşteri memnuniyetini önemli ölçüde artırabileceğini belirlemenizi sağlar.

Sadakat programları ve üyelik kartları sadece mevcut müşterileri sık ziyaretçi olmaya teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda yeni müşterileri tekrar müşteri olmaya teşvik eder. Sadakat programları, bir arkadaşa atıfta bulunmak, geçiş yapmak için ödüller, marka eşleştirmeleri, bir topluluğa katılmak, ortaklardan alışveriş yapmak gibi çeşitli şekillerde kullanılabilir. Bir iş kurmak, müşterilerinizi ilk satışta mutlu etmekle ilgili değildir. Onları ikna etmektir, böylece daha fazla satın almak için geri gelmeye devam ederler, bu da geliri artırır ve arkadaşlarına ve iş arkadaşlarına paha biçilmez ağızdan ağıza yönlendirmeler yapar.

Sana doğru:

Tahmine dayalı analitik, bir anda kullanıma sunulamaz. Uyarlanması zor, ancak doğru yaklaşıma bağlı kalabildikleri ve projeyi ilerletmek için gerekli kaynaklara yatırım yapmaya istekli oldukları sürece herhangi bir işletmenin yönetebileceği güçlü bir görevdir. Ödülleri toplamaya başlamadan önce zamanı kısaltırken başlangıç ​​maliyetlerinden yararlanmak için kritik bir iş alanında küçük ölçekli bir pilot projeyle başlamak akıllıca olacaktır. Model bir kez uygulamaya konulduktan sonra, uzun yıllar boyunca eyleme geçirilebilir içgörüler üretmeye devam ettiği için genellikle çok az bakım gerektirir. Analitik dönüşümleri desteklemek, işletmeleri rekabet avantajı ile güçlendirecek ve dijital bozulmanın ön saflarında yer alacaktır. Özetlemek gerekirse, tahmine dayalı analitik, doğru pazarlama stratejileriyle sorunsuz bir şekilde yerleştirildiğinde tüketici davranışını doğru şekilde tahmin edebilen ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarabilen sağlam bir tekniktir.