AOV'yi Artırmak İçin Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri Nasıl Kullanılır?

Favori karışımınızı satın almak için Rage Coffee'ye göz attığınızı ancak stokta kalmadığını düşünün. Web sitesinde gezinmek için 18-20 dakika daha harcıyorsunuz ancak karışıma karar vermek için yardıma ihtiyacınız var. Aniden şunu yazan bir açılır bildirim alırsınız:

İlgini çekti. Tavsiyeyi beğendin. Satın alma olasılığınız daha yüksektir.
Bu, kişiselleştirmedir; endüstriler arasında, özellikle de bacağını kırmaya çalışan markalar arasında yükselişe geçen bir dijital pazarlama uygulamasıdır.

Kişiselleştirilmiş Ürün Önerilerini Anlama

Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, göz atma ve satın alma geçmişine dayalı olarak müşterilere özel önerilerdir. Son derece alakalı ve kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunarak genel önerilerden farklılık gösterirler.
Bu gerçek zamanlı, bağlamsal ve özelleştirilmiş önerilerin yapılabilmesi için müşterilerle ilgili bir veri tabanı depolanır ve satın alma sürecini hızlandırmak amacıyla kullanılır. Bu depolama kataloglarda gerçekleşir. Kataloglar, öneri motorunu geliştiren ürün özellikleri, açıklamalar, boyutlar, fiyat, stok durumu, görseller, bağlantılar ve incelemeler gibi bilgilerle sistemi güçlendirir.

Devamını oku: Katalog ve önerilerle kişiselleştirme stratejisini yükseltin.

Kişiselleştirmenin etkinliği açıkça görülüyor; araştırmalar %73'ün teknoloji ilerledikçe daha kişiselleştirilmiş bir deneyim beklediklerini gösteriyor. Öte yandan tüketicilerin %76'sı kişiselleştirilmiş deneyimler sunmayan işletmelerden duydukları hayal kırıklığını dile getirdi.

Bugün bu öneriler yalnızca e-postalarda veya anlık bildirimlerde kullanılmıyor, aynı zamanda SMS ve web siteleri gibi kanallara da yayılıyor. Bunun nedeni, müşterilerin genellikle ilgili ürün önerilerini aldıklarında kazanılan zaman ve çabadan memnun olmalarıdır. Karar verme sürecini kolaylaştırır ve kapsamlı göz atma ihtiyacını azaltarak alışveriş deneyimini verimli hale getirir.
Nasıl konuşlandırabileceğinizi merak mı ediyorsunuz? Kişiselleştirilmiş önerileri kullanmanın bazı yolları şunlardır:

1. Ürün keşfi: Markalar, ürünleri tavsiye etmek için müşterilerin satın alma öncesi veya göz atma davranışlarını kullanır ve onları ek satın almalar yapmaya teşvik eder.
2. Ortalama sipariş değerini artırma: Markalar, müşterilere satın alma olasılıkları daha yüksek olan ürünleri önererek onları sepetlerine daha fazla ürün eklemeye teşvik eder ve böylece AOV'yi artırır.
3. Müşteriyi elde tutmanın iyileştirilmesi: Tüketicilerin %60'ı, kişiselleştirilmiş deneyimlerden sonra muhtemelen tekrar alıcı olacak. Kişiselleştirilmiş bir öneri aldıklarında markanın onları önemsediğini, dinlediğini ve anladığını hissediyorlar.

Pazarlamacıların %89'u, kişiselleştirmeyi bir şekilde kullandıklarında kampanyalarında olumlu bir yatırım getirisi elde ettiğini gördü. Öte yandan tüketicilerin %60'ı kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyiminin ardından tekrar müşteri olacaklarını söylüyor.

Yaygın olarak kullanılan kişiselleştirilmiş ürün önerileri

Ürün önerileri, müşteri davranışı ve tercihlerine ilişkin değerli bilgiler sunabilen veri analizine dayanır. Bu veriler, pazarlama kampanyalarından ürün geliştirmeye kadar iş stratejinizin diğer yönlerine bilgi verebilir.

Bunu doğru yapmak için yapay zeka devreye giriyor. Gelişmiş bir web kişiselleştirme motoru ve pazarlama otomasyonu iş akışı kullanan WebEngage gibi bir araç, genel pazarlama promosyonunuzu dinamik bir deneyime dönüştürmenize yardımcı olabilir. Kullanıcı etkileşimini ve deneyimini artırmak için kullanıcı davranışı verilerinden, ilgi alanlarından, demografik özelliklerden vb. yararlanır.

Kişiselleştirmeyi yapabileceğiniz birkaç yol aşağıda verilmiştir:

1. Göz atma geçmişine dayalı: Müşterilerin görüntüledikleri veya beğendikleri ürünlerle ilgili ürünleri gösteren markalar. Bunun harika bir örneği, CaratLane'in geçmiş verileri kullanarak ana sayfayı kişiselleştirilmiş bir altın öneri madenine dönüştürmesi ve kullanıcıları tekrar satın almaya çekmesidir.
   Burada CaratLane, sürekli kullanıcıya web sitesindeki önceki keşiflerini hatırlattı ve onlara ürünler ve aradıkları şeyler hakkında bilgi verdi.




2. Satın alma geçmişine dayalı: Markaların, kullanıcıların daha önceki alışverişlerine dayanarak tamamlayıcı veya benzer ürünler önermesi, satın alma geçmişine dayalı bir öneri teşkil eder. Bu, satın alma davranışını başlatmak için aynı ürünü veya tekliflerin derinliği boyunca farklı bir ürünü tavsiye etmek olabilir.
   Örneğin, birisi bir kamera satın alırsa uygulama ek lensler, aksesuarlar ve hatta fotoğrafçılık kursları önerebilir.
3. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik önerileri: Yeni ürünleri tanıtmanın veya kullanıcıların en çok satan ürünlerinizi keşfetmesine olanak sağlamanın bir başka harika yolu da, en sevilen veya en çok satın alınan ürünleri sergilemek ve ürün önerilerinde bulunmak için kullanıcı yorumlarından ve derecelendirmelerden yararlanmaktır.

   İşte BlissClub'dan, sosyal kanıt sağlamak ve alıcılar arasında güven oluşturmak amacıyla en sevilen ürünlerini ana sayfada gösteren harika bir örnek.

Kişiselleştirme pazarlama hedeflerinizi nasıl etkiler?

1. Çapraz satış ve üst satış önerileri: Bir adım atmak ve kullanıcıları kendilerine fayda sağlayacak ve şirketin aynı anda daha fazla satış yapmasına olanak sağlayacak yeni ürünlerle tanıştırmak için fırsatlar yaratır.

Örneğin, bir kullanıcının web siteniz üzerinden düzenli olarak C vitamini serumu sipariş ettiğini tespit ediyorsunuz. Bu, müşterilerinizin cilt bakımına ilgi duyduğunu anlamanıza yardımcı olur. Bu analize, ürünün fiyatına, satın alma sıklığına ve demografiye dayanarak yüz maskeleri, toner ve güneş kremleri gibi ek ürünler önerebilirsiniz.

2. Artan AOV: Ödeme sırasında veya öncesinde besleme önerileri aracılığıyla, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya indirimler de dahil olmak üzere, sepetlerini terk eden müşterilere özel hatırlatıcılar göndermek. Bu, potansiyel olarak kaybedilen satışların kurtarılmasına ve AOV'nin artırılmasına yardımcı olabilir.

Uzmanların çoğu, ek gelir elde etmeye ve müşterileri elde tutmaya ve dönüştürmeye yardımcı olduğundan, önerileri dönüşümler için yeni zırhlar olarak kabul ediyor. Çevrimiçi alışveriş yapanların sayısı artmaya devam ettikçe, öneriler geliri artıracak bir motor haline geliyor.

Kısa bir süre önce, 2022'de 18,9 milyon ABD doları değerinde ürün satan, moda perakendesinde pazarlama lideri olan bir pazarlama lideriyle kişiselleştirmenin faydalarını tartışıyorduk ve şunları söylediler:

Kişiselleştirmenin kuruluşların gelirlerini muazzam bir şekilde artırmalarına nasıl yardımcı olduğunun bir başka örneği de Cashify'dan. Markanın hedefi deneyimi geliştirmek, geliri artırmak ve marka sadakatini artırmaktı.

Bunu başarmak için Cashify ekibi, satın alma hunisinin her aşamasındaki iletişimi özelleştirdi. Ayrıca Cashify'ın geri alımları optimize etme şansını en üst düzeye çıkarmak için yalnızca üç veya daha fazla kez fiyat teklifi talep eden kullanıcılara yüksek hedefli etkileşim kampanyaları gönderdiler.

AOV'nizi yükseltmeye hazır mısınız? Başlayalım!

Kişiselleştirilmiş ürün önerilerini pazarlama planınıza dahil etmek gelir fırsatları yaratacaktır. AOV'nizi, katılımınızı ve kullanıcılarınızın genel deneyimini stratejik olarak geliştirmenin anahtarıdır.

Yukarıda tartıştığımız gibi, başlamak için pazarlama ekiplerinin veri toplaması, analiz etmesi ve içgörü elde etmek için verilerle çalışması gerekir. Genellikle, bir aracınız veya pazarlama otomasyon sisteminiz varsa, verileri anlamlandırır, önerilerde bulunur ve kampanyayı yayınlamanıza yardımcı olurlar.

WebEngage, en son teknolojisiyle dünya çapında 800'den fazla tüketici markasının güvenilir bir ortağıdır. WebEngage'in uygulamalarda, web sitelerinde ve pazarlama kanallarında kişiselleştirmeye yönelik çözümleri, markaları kişiselleştirmede ön plana çıkarabilir. Sonuç? Kullanıcılarınız için bütünsel ve gerçekten zenginleştirici bir deneyim.

Kişiselleştirmede sonraki adımları atmaya ve işletmenizin büyümesini artırabilecek çözümlerin kilidini açmaya hazır mısınız? Bugün WebEngage uzmanlarıyla bir demo rezervasyonu yapın!