Yağmurlu Sezon Perakende: 10 E-Ticaret Kategorisi Yakınlık Modelini Ortaya Çıkarıyor

Hava durumu sadece ruh halimizi değil, satın alma davranışımızı da etkiler. Genel olarak hava durumu, satın alma yöntemlerimizi ve ürün seçimimizi etkiler. Örneğin, bu araştırma çalışması, yağmurlu havanın kullanıcıların satın alma davranışını olumlu etkilediğini, bunun da e-ticaret şirketlerinin muson mevsiminde daha fazla satış yapma potansiyeline sahip olduğu anlamına geldiğini buldu. Kategori yakınlık analizi yapmak ve yakınlık metriklerini anlamak, markaların daha iyi satış fırsatları için muson mevsimine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunmasına yardımcı olabilir.

Ancak kategori yakınlığı nedir?

Amazon'da düzenli bir müşteriyseniz, bir ürün satın alırken sıklıkla "birlikte satın alınan ürünler" veya "bu ürünü satın alan müşteriler bu ürünü de satın aldı" özelliğini fark etmişsinizdir. Bu, genellikle ürün önerileri olarak anılırken, aynı zamanda e-Ticaret kategorisi yakınlığının klasik bir örneğidir.

Kullanıcıların kategori yakınlığını analiz etmek ve kalıpları aramak, müşterileri hedeflemek ve bölümlere ayırmak, yeni alıcılar çekmek, güven oluşturmak, marka bilinirliğini artırmak ve son olarak çapraz satış yapmak ve ürünlerinizi yükseltmek için harika bir stratejidir.

Muson mevsiminin başlangıcında, kategori yakınlık modellerini incelemenin, içeride daha fazla zaman geçirdikleri için internetten alışveriş yapan tüketicilere daha fazla satış yapmanıza yardımcı olabileceğini düşünüyoruz. Müşterinin satın alma davranışını analiz ederek ilgili ürünleri birlikte gruplandırabilir ve müşterileri "muson" ihtiyaçlarına göre satın almaya teşvik edebilirsiniz.

E-Ticaret kategorisi yakınlığı kavramında yeniyseniz, bu basitçe, bir tüketici tarafından belirli bir süre boyunca görüntülenen 'ilgili' veya 'ilgili' ilgi alanlarını bulmak anlamına gelir. Ve bu modeller, çevrimiçi mağaza verileriniz aracılığıyla not edilebilir.

Muson için 10 e-Ticaret kategorisi yakınlık modeli

Bunu bir örnekle açıklayalım. Erkek, kadın ve çocuk modasına yönelik bir e-ticaret giyim mağazası olduğunuzu varsayalım. Keşfedilecek birkaç kategori yakınlığı fikri:

1. Bir kategoriye trafik

Belirli bir ürün kategorisine yönelik daha fazla trafik modeli gözlemliyor musunuz? Örneğin, kadın yağmur pançoları gibi kategorideki bir ürünün trafiğinde ani bir artış görürseniz, müşterinin kadın kategorisindeki diğer ürünleri (örneğin yağmur pançoyla eşleştirilebilen pantolonlar) keşfetmekle ilgilenme olasılığı daha yüksektir. Bu nedenle, belirli bir ürün kategorisinde trafik artışı gördüğünüzde, müşteriye aynı kategorideki benzer ürünleri gösterebilirsiniz.

2. Bir kategoride yer alma

Belirli bir müşterinin istek listesinde olduğunu, sepete ürün eklediğini veya belirli bir ürün kategorisi için indirim kuponlarına abone olduğunu fark ederseniz, örneğin çocuklar için muson kıyafeti, muhtemelen bu ürün kategorisiyle ilgileniyorlar. Onlara aynı kategorideki diğer ürünleri göstermek, ürününüzün çapraz satış şansını artırır.

3. Trafiği bir kategoriye yönlendirmenin maliyeti

Kullanıcı yakınlığına ve davranışına dayalı kişiselleştirilmiş kategori sayfaları oluşturmak, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve dönüşüm şansını artırabilirken, alıcı zaten benzer bir amaca sahip olduğu için bir kategoriye trafik çekme maliyetini düşürür. İşletmeler, her ziyaretçiye en alakalı ürünleri sunarak dönüşüm şansını artırabilir ve bu da uzun vadede maliyetlerin düşmesine yol açabilir.

4. Bir kategorideki dönüşüm/satış sayısı

Çocuk yağmurlukları gibi belirli bir kategoride daha fazla dönüşüm veya satış fark ederseniz, kategorideki dönüşümleri ve satışları iyileştirmek için aile için yağmurluk kombinasyonu, anne-kız yağmurluk kombinasyonu veya baba-oğul yağmurluk kombinasyonu gibi benzer ürünleri göstermek isteyebilirsiniz.

5. Satışı artırmanın maliyeti

Yeniden hedefleme/yeniden pazarlama reklamları, benzersiz hedefleme yöntemleri nedeniyle satışları artırmada genellikle en uygun maliyetli reklamlardır. Yeniden hedeflemenin/yeniden pazarlamanın maliyeti, kullanılan platforma ve teklif verme stratejisine göre değişebilir. Kategori benzerliğini belirlemek ve müşterileri hiper hedefli mesajlarla ayrıntılı bir şekilde hedeflemek, müşteri zaten ürünü aradığından ve yüksek bir satın alma niyetine sahip olduğundan, satış sağlama maliyetini düşürebilir.

Bunu etkili bir şekilde yapmak için, satın alma davranışını belirlemeye yardımcı olan ürün yakınlığı ölçümlerini anlamanız gerekir. Aşağıdaki gibi koşullu bir kural kullanır:

IF (şemsiye) THEN (yağmurluk, yağmur botları)

Ürün yakınlığı metriklerini anlamak, daha iyi satış yapan daha iyi ürün paketleri oluşturmanıza ve satış değerindeki artışı hesaplamanıza yardımcı olabilir.

Artış, bir öğe kümesinin toplam işlem sayısını alarak ve bu rakamın yüzde kaçının yakınlık kategorisinde hangi öğeleri oluşturduğunu bularak hesaplanır.

6. Kategori başına elde edilen gelir

Hangi kategori diğer kategorilerden daha fazla gelir sağlıyor? Bu kategorileri belirlemek ve benzer kategorilerdeki ürünleri eşleştirmek daha fazla gelir elde etmenize yardımcı olabilir.

7. Müşteri hizmetleri

Hangi ürün kategorisi, kategori başına daha fazla müşteri hizmeti talebi, destek talebi alıyor? Bu soruların yanıtlarını bulmak ve müşterileriniz için doğru ürün önerilerini oluşturmak için müşteri hizmetleri ekibinize başvurun.

8. Kategori başına alışveriş sepetini terk etme oranı

Kategori başına alışveriş sepetini terk etme oranı, e-Ticaret işletmelerinin kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve dönüşüm oranlarını artırmak için izlemesi ve optimize etmesi gereken önemli bir ölçümdür. Sepeti terk etme oranları kategoriye, cihaza, konuma ve müşteri davranışına göre değişiklik gösterebilir. Doğru ürünleri eşleştirmek ve kazançlı indirimler sunmak, kategori başına sepeti terk etme oranını azaltmanıza yardımcı olabilir.

9. Kategori başına hemen çıkma oranı

E-Ticaretiniz için yüksek bir hemen çıkma oranı, bir şeylerin ters gittiği anlamına gelir. Ortalama bir e-Ticaret hemen çıkma oranı %20 ile %40 arasındayken, %20'nin altındaki bir hemen çıkma oranı istisnai olarak kabul edilir. Kategori yakınlığı verilerini analiz ederek, yüksek değerli müşterileri belirleyebilir ve onları kişiselleştirilmiş kampanyalarla hedefleyebilirsiniz çünkü bu müşterilerin sitenizle etkileşim kurması ve sitenizden alışveriş yapması olasıdır. Bu, hemen çıkma oranınızı en aza indirecektir.

10. Kategori başına sitede geçirilen süre

Kategori yakınlığı, bir müşterinin sitenizde ne kadar zaman geçireceğini güçlü bir şekilde etkiler. İşletmeler, kategori yakınlık verilerini analiz ederek, web sitesiyle etkileşim kurma ve web sitesinde daha fazla zaman geçirme olasılığı daha yüksek olan yakınlık düzeyi yüksek kullanıcıları belirleyebilir. İşletmeler, bu kullanıcıları kişiselleştirilmiş içerik ve tekliflerle hedefleyerek sitede geçirilen süreyi ve etkileşimi artırabilir.

Markalar kategori yakınlığını nasıl kullanabilir?

Şimdi, e-Ticaret işletmelerinin muson mevsiminde ve yılın diğer zamanlarında hangi kategori yakınlığı içgörülerinin başarılı olmasına yardımcı olabileceğine bakalım:

1. İletişimin daha iyi kişiselleştirilmesi

Hedef kitlenizin ne aradığını bildiğinizde, iletişim mesajınızı daha iyi oluşturabilirsiniz. Örneğin, bir muson kıyafeti koleksiyonu arıyorlarsa doğrudan onlarla konuşabilirsiniz. "Ayaklarınızı kuru tutmak için muson kıyafetinizi bu yağmur botlarıyla eşleştirin" demek, hızla dikkatlerini çekebilir.

Örneğin, tüm müşteri temas noktalarında kişiselleştirme sağlamak için muson pazarlama kampanyalarınız için tavsiye ve katalog motorumuz kullanılabilir. İster anlık bildirimler ister metin mesajları olsun, motor, tüm tanıtımların bağlamsal kalmasını sağlamak için geçmiş ve gerçek zamanlı etkileşim verilerinden yararlanabilir.

2. Reklam kampanyalarının daha iyi hedeflenmesi

Kategori, müşterileriniz arasında hangi ürünlerin daha popüler olduğunu anlamanıza yardımcı olduğundan, reklamlarınızı ayrıntılı bir şekilde hedefleyebilirsiniz. Bu, CAC'yi azaltmaya ve dönüşümleri artırmaya önemli ölçüde yardımcı olabilir, çünkü hedef kitlenizin zaten yakınlık gösterdiği hedeflenmiş ürün önerileri gösteriyorsunuz.

3. Daha iyi öneriler

Alıcının belirli bir kategoriye olan ilgisini hesaplayarak benzer ürünleri önerebilirsiniz. Bu, alıcının stil profillerine göre yapılabilir. Stil profili, alıcıların görüntüledikleri ürünler (örneğin, şemsiyelere bakıyorlarsa, şemsiyelerde çeşitli renkler ve seçenekler önerilir), alıcının işlem davranışları (geçmişte satın aldıkları ve iade ettikleri ürünler gibi) ve demografik bilgileri gibi, alıcıların çevrimiçi davranışlarına bir göz atmanızı sağlar. Tüm bu ayrıntıları bilmek, web sitesi içeriği, uygulama içeriği veya e-postalar aracılığıyla öneriler sunmanıza yardımcı olabilir.

4. Ürün yerleştirme

Hangi iki ürünün iyi eşleştiğini ve hangi ürünlerin yakınlığının düşük olduğunu bilerek, satışları artırmak için müşterilerinize ürün önerebilirsiniz. Bu, bir şemsiye ve yağmurluk iyi bir şekilde eşleşirken, bir güneş gözlüğü ve bir yağmurluk iyi bir şekilde eşleşmeyebileceği anlamına gelir. Bu nedenle, muson ürünlerine güçlü bir ilgisi olan bir müşteri, güneş gözlüğü ve yağmurluk kombinasyonu yerine muhtemelen yağmurluk ve şemsiye kombinasyonu satın alacaktır. Müşteri verilerini iyi bilerek ürünlerinizi stratejik olarak yerleştirebilirsiniz.

5. Ürün gruplaması

Müşterinizin satın alma davranışını analiz edin. Satın aldıkları benzer ürünler nelerdir? Müşteri yaşam boyu değerinizi (CLV) artırabilecek hangi ürün kombinasyonlarını eşleştirebilirsiniz? Belirli bir süre içinde benzer türde ürünler satın alan tekrarlanan müşterileriniz olduğunda, onlar için bir ürün paketi oluşturabilir ve bunu küçük bir indirimle bağlayabilirsiniz. Bu, daha fazla satış yapmanıza ve müşteri sadakati sağlamanıza da yardımcı olabilir.

Çözüm

Kategori yakınlık modellerinden yararlanmak, yalnızca sezonluk bir pazarlama kampanyası için değil, aynı zamanda işletmenizin genel satışlarını ve katılımını artırmak için işletmeniz için ezber bozan bir unsur olabilir.

Ancak, pazarlama kampanyalarınız, insanları siteye nasıl yönlendirdikleri ve kârlılığınızı nerede ve nasıl etkilediği hakkında kapsamlı bir görüş elde etmek için verilerin derinliklerine inmeniz gerekir.

Webengage gibi bir platform size bütüncül bir bakış sunabilir ve tüketicilerin kampanyalarınızla nasıl etkileşime girdiğine ve hangilerinin gerçek satışa yol açtığına bağlı olarak bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilir. Güçlü önerileri ve katalog motoru, muson kampanyalarını kanallar genelinde geniş ölçekte kişiselleştirmenize yardımcı olabilir ve mesajlarınıza önceden kaydedilmiş tüketici davranışının yanı sıra mevsimselliği de getirir.

Kategori benzeşim modellerini kullanma ve öneri ve katalog motorunun muson satışlarınızı nasıl artırabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

Bugün bir WebEngage demosu ayırtın.