Geleceğin Kristal Küresi: Alıcı Davranışını Daha Önce Hiç Olmadığı Gibi Tahmin Edin

Tüketici alıcı davranışını anlamak, alışveriş deneyimini geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Hem çevrimiçi alışverişten hem de düzenli perakendeden bahsediyoruz. Daha da iyi olan ne? Bunu tahmin etmek.

Kendi gözlerinize inanamayacak kadar alakalı reklamları ve ürün önerilerini nasıl aldığınızı biliyor musunuz? Perakende mağazalardaki kişisel alışveriş asistanlarına benzer şekilde, gelişmiş AI destekli teknoloji, müşterilerinizi şaşırtabilir ve memnun edebilir. Bu neredeyse geleceğin kendi küçük kristal küresine sahip olmak ve alışveriş yapanların bugün, yarın ve ötesinde tam olarak neyi arzulayacağını bilmek gibidir.

Peki, nasıl mümkün olabilir? Ve tam olarak ne mümkün? Öğrenmek için okumaya devam edin.

• Alıcıları anlamak
• Tüketici İhtiyaçlarını Tahmin Etme
• Doğru verileri seçme
  • Satın alma davranışı verileri
  • Geri dönüştürülmüş ürün verileri
  • Ürün kullanım verileri
• Satın Alma Davranışını Tahmin Etme

Alıcıları anlamak

Alıcı davranışını anlayabilmemiz için önce, kim olduklarına dair temel bir anlayışa sahip olmamız gerekir. Bir şeyleri kimin satın aldığı açık olsa da, bazen ne tür tüketicilerle uğraştığınızı tam olarak belirlemek kafa karıştırıcı olabilir. Her biri kendi özel ihtiyaçlarına sahip birkaç farklı alıcı türü vardır. Alıcılarınızı tanımanın çok önemli olduğu yer burasıdır. Yapay Zeka (AI), öğrenebilen ve öğrendiklerine göre karar verebilen algoritmalar oluşturmayı mümkün kılar. Belirli bir grup insan bir referans grubu olur ve bu kararlar öğrenciye geri bildirim olur. Döngü daha sonra tekrarlanır.

Bu derin analiz olmadan, yalnızca sınırlı karar verme yeteneğine başvurursunuz.

Amazon ve Apple gibi markalar yapay zekalarıyla ünlüyken, yapay zekayı deneyen ve buna yatırım yapan yüzlerce şirket var. Sağlık şirketlerinden perakende devlerine kadar herkes, müşterilerin satın aldıklarını satın almasını sağlayan şeyin ne olduğunu ve onlara nasıl daha iyi hizmet verileceğini anlamaya çalışıyor.

Tüketici İhtiyaçlarını Tahmin Etme

Güvenlik, kişiselleştirme ve tahmin, AI pazarındaki en önemli üç ihtiyaçtır ve ABD'nin AI harcamalarının yarısından fazlasını oluştururlar. Bu, markaları, paketlenmiş ürünler, günlük fırsatlar ve kuponlar gibi onlarca yıllık iş modellerinin yanı sıra ücretsiz demo günleri ve kullandıkça öde seçenekleri gibi yeni iş modellerini düşünmeye zorlar.

Bu ihtiyaçları karşılamak için satıcılar, alıcı davranışının önüne geçmek için her türlü ücretsiz ve ücretli hizmeti sunuyor. Amaç, müşterilerin en iyi satın alma kararını vermelerine yardımcı olmaktır.

Doğru verileri seçme

Markalar ve tüketiciler arasında her gün büyük miktarda veri akışı oluyor. Bir kısmı yeniden satılır, bir kısmı pazarlama amacıyla paylaşılır ve bir kısmı da gelecekte kullanılmak üzere toplanır. Bir markanın bu verileri toplaması oldukça kolaydır, ancak nereden başlamalı? Ne tür veriler toplamalısınız?

Oyununuzun zirvesinde kalmak için ihtiyaç duyduğunuz veri türü, işletmeden işletmeye değişiklik gösterecektir, ancak burada her markanın toplamayı düşünmesi gereken birkaç önemli parça bulunmaktadır:

1. Satın alma davranışı verileri

İlk olarak, satın alma davranışı verileri, tüketicilerin ürününüzü satın alma olasılığının olup olmadığını gösterir. Bu veriler, müşteri deneyimi geri bildirim süreci sırasında toplanmalıdır. “Bu ürün gösterilen fiyattan mevcut olsaydı, satın alır mıydınız?” gibi soruları düşünün. ve "1'den 10'a kadar bir ölçekte, ürün kalitesi sizin için ne kadar önemli?" Onlara sosyal medyada bile sorabilirsiniz - LinkedIn'de bir anket oluşturun ve alışılmış satın alma davranışı hakkında anında geri bildirim toplayın! Bu, pazarlama karmanızı geliştirmenize ve mesajlarınızı çok daha iyi hedeflemenize yardımcı olacaktır. Sonuçta, işlenen tüm karar verme süreçleri farklıdır.

2. Geri dönüştürülmüş ürün verileri

Tüketiciler, indirime girdiklerinde daha fazla ürün veya hizmet satın alma olasılıkları yüksektir. Bu zamanda daha fazla dürtü satın alma gerçekleşir. Sosyal faktörler de satın alma davranışını etkiler – tatilleri ve çeşitli kişisel dönüm noktalarını düşünün.

Bu fırsatı yakalamak için geçici promosyonları (şimdi satın alın, daha sonra ödeyin) ve/veya ek satışları (belirli ürünlerde promosyon, X $ üzerindeki siparişlerde ücretsiz gönderim) düşünün.

3. Ürün kullanım verileri

Müşterilerinizin ürününüzü nasıl kullanabileceğini düşünün. Hatta ürünleriniz için alternatif kullanım bile sunabilirsiniz. Yaratıcı olma zamanı! Kabartma tozunun nasıl her buzdolabı için temel oda spreyi haline geldiğini hatırlıyor musunuz? Veya diş macunu nasıl bir temizleme solüsyonu oldu? Bunun gibi birçok örnek var, bu yüzden ürününüz için de alternatif kullanımlar bulmaya çalışın.

Satın Alma Davranışını Tahmin Etme

Toplu (kişiselleştirilmemiş), üst düzey tahminler açısından, bazı iyi tahminler görüyoruz. NRF, Prosper Insights'tan alınan verileri kullanarak, kategori harcamalarının yanı sıra toplam harcama (örneğin, Anneler Günü harcamalarının bu yıl %x artması bekleniyor) hakkındaki görünümlerini sık sık yayınlıyor (örneğin, çiçeklerin %y artması ve şekerlemenin %z oranında artması bekleniyor) . Birçok perakendeci, zincirleri boyunca kategori/departman ve bazen seçim düzeyindeki satışları doğru bir şekilde tahmin edebilir. Ancak bunlar toplu olarak yardımcı olsa da, perakendecilerin belirli bir müşterinin planlı harcamasını kategoriye ve nihayetinde nitelik/seçime göre tahmin ederek bu kutsal kâseye doğru ilerleme kaydetmelerine yardımcı olmaz.

Üst düzey, kişiselleştirilmemiş tahminler bazı umut verici sonuçlar gösteriyor. NRF sık sık toplam harcama (örneğin, Babalar Günü harcamasının bu yıl %x artması bekleniyor) ve kategori harcaması (örneğin saatlerin %Y artması ve tıraş takımlarının %Z artması bekleniyor) tahminini yayınlıyor. Perakendeciler genellikle kategori/departman ve bazen zincirlerindeki seçim düzeyindeki satışları doğru bir şekilde tahmin eder.

Yine de bunu manuel olarak yapmak, olasılıkları hesaplamaya veya budanmış karar ağaçları oluşturmaya çalışmak, pek çok bilinmeyenle birlikte büyük bir zorluktur. Sonunda, çoğu müşteri veritabanları yalnızca cinsiyet ve posta kodunu gösterir. Ancak doğru hedeflemenin bundan çok daha fazlasına ihtiyacı olduğunu hepimiz biliyoruz. Belirli bir hedef pazara hitap etmek, yalnızca bu iki faktöre dayanamaz.

Bu nedenle, gelişmiş tahmine dayalı analitik gelecek. Siz bu makaleyi okurken biz de bu özellikler üzerinde çalışmaktan mutluyuz! Çok yakında alıcı davranışını daha önce hiç olmadığı kadar tahmin edebileceksiniz. Üstelik herhangi bir manuel hesaplama yapmanıza bile gerek kalmayacak. Ayrıca, sonuçlar daha doğru ve güvenilir olacaktır. Maropost Marketing Cloud içindeki yeni gelişmiş analitik özelliklerimiz için bizi izlemeye devam edin!