Kümeleme Nedir? Dijital Pazarlama için Kitle Segmentasyonu

Müşterilerinizi daha iyi anlamayı ve tam olarak ihtiyaç duydukları şeyi sunmayı hedefliyor musunuz? Kümelemeden başka bir yere bakmayın! Bu, veri biliminden yararlanarak hedefinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek güçlü bir tekniktir .

Bu yazıda, kümelemenin ne olduğunu ve hedef kitlenizi etkili bir şekilde bölümlere ayırmak için bunu işletmenizde nasıl uygulayabileceğinizi açıklayacağız.

Kümeleme Nedir?

Kümeleme, bir veri tabanındaki müşteri gruplarını tanımlamak ve ayırt etmek için kullanılan bir tekniktir . Veri bilimi algoritmaları uygulanarak, veritabanındaki modeller tanınır ve benzerlikleri paylaşan farklı müşteri gruplarının oluşturulmasına olanak sağlanır.

Kümeleme ile Hedef Kitle veya Müşteri Segmentasyonu Arasındaki Farklar

Kümeleme ile izleyici veya müşteri segmentasyonu arasındaki temel fark, doğruluklarıdır. Kitle segmentasyonu geleneksel yöntemlere dayanırken, kümeleme matematiksel kriterler, veri bilimi veya makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır . Bu gelişmiş yaklaşım, grupların sürekli olarak rafine edilmesini ve güncellenmesini sağlayarak marka için daha değerli içgörüler sağlar.

Ayrıca kümeleme, kitleleri ilgi alanları, motivasyonlar veya satın alma davranışı gibi karmaşık değişkenlere göre gruplandırmaya olanak tanır .

Netflix, tavsiye sistemini geliştirmek ve gelecek vaat eden orijinal dizileri belirlemek için kümelemeyi başarıyla kullanan şirketlere en iyi örnektir. Platform, benzer zevklere sahip yaklaşık 2.000 küme veya grup oluşturarak, izleyicilere herhangi bir anda ne izleyeceklerini etkili bir şekilde öneren oldukça başarılı bir öneri sistemine sahiptir. Ayrıca, bu yaklaşım şirketin hangi orijinal seriye yatırım yapacağına karar vermesini sağlar.

Kümelenmenin yalnızca tavsiye sistemleriyle sınırlı olmadığını, aynı zamanda müşteri segmentasyonunu tamamlamak ve mevcut müşteri profillerini geliştirmek için değerli bir araç olarak hizmet ettiğini belirtmekte fayda var. Kümeleme yoluyla, bu yöntem uygulanmadan başka türlü fark edilmeyecek olan temel veriler tanımlanabilir ve tanınabilir.

Kümelemeden Yararlanma

Kümeleme , sahip oldukları farklı hedef kitle türlerini belirlemelerini sağladığı için markalar için oldukça faydalı olduğunu kanıtlıyor. Bu bilgiyle markalar, her bir hedef kitle grubuna özel etkili dijital ve geleneksel pazarlama stratejileri tasarlayabilir .

Ürünlerini e-ticaret ve fiziksel mağazası aracılığıyla satan bir şirket düşünün. Bu şirket, kümeleme uygulamaya karar verir ve markasının, biri daha önce bilinmeyen üç farklı müşteri grubuna sahip olduğunu keşfeder. Verilere göre, bu belirli grup çevrimiçi alışveriş yapıyor, önemli bir gelir elde ediyor ve yüksek sadakat sergiliyor.

Kümelenmenin yardımıyla marka, bu yeni tanımlanmış gruba özel olarak uyarlanmış bir dijital pazarlama ve satış stratejisi geliştirebilir. Sonuç olarak, şirket önemli bir büyüme yaşıyor.

Kümelemenin Faydaları

• Markanızla ilişkili çeşitli kitle segmentleri hakkında daha fazla bilgi edinin .
• Her izleyici grubu içindeki benzersiz davranış kalıplarını tanımlayın.
• Mevcut yaklaşımları geliştirerek veya bunları tamamlayarak daha etkili stratejiler tasarlayın.
• Müşterilere öncelik verin ve müşteri sadakatini veya satışları artırabilecek eylemlere odaklanın.
• Markaya yeni müşteriler çekin.
• Müşteriyi elde tutma oranlarını artırın .
• Müşterilerin gerçek ihtiyaçlarını daha doğru bir şekilde ele alın.
• Daha hızlı, daha kesin ve daha doğru bir analiz elde edin.
• Müşterilerinizle ilişkinizi geliştirin.

Küme Gruplarının Özellikleri

Her grup, grubun kendi içinde mümkün olduğu kadar çok benzerlik sergileyen müşterilerle tutarlı kümeleme teknikleriyle oluşturulur. Eşzamanlı olarak, gruplar mümkün olduğunca farklı olacak şekilde tasarlanmıştır. Başka bir deyişle amaç, farklı gruplar arasında heterojenliği teşvik ederken her grup içinde homojenliği sağlamaktır .

Netflix: Başarılı Bir Kümeleme Örneği

Yukarıda vurgulandığı gibi Netflix, kümeleme ile elde edebileceğiniz başarının harika bir örneğidir . Yaklaşık dört yıl önce, akış devi önemli bir zorlukla karşı karşıya kaldı: Kullanıcılar, mevcut çok miktarda içerik karşısında şaşkına dönüyordu. Netflix, bu sorunu çözmek için bir çözüm olarak kümelemeye yöneldi ve kitlesini yaş, cinsiyet veya konum gibi demografik faktörler yerine bireysel zevk ve tercihlere göre gruplandırdı. Bu kriter, mevcut başlıkları gruplandırmak için de uygulandı.

Bu kümeleme yöntemini uygulayan Netflix, her kullanıcının ana ekranında yalnızca kendi ilgi alanlarına uygun 40 ila 50 başlık gösterebildi . Bu, insanların bunalmış hissetmelerini engelledi ve kişiselleştirilmiş önerilerle onların ilgisini çekerek platformda kalma olasılıklarını önemli ölçüde artırdı.

Kümelenme, Netflix için çok önemli bir rol oynadı çünkü şirketin, rakiplerine geçmek yerine kullanıcıları abone kalmaya ikna etmek için yalnızca birkaç saniyesi vardı. Kümeleme yoluyla elde edilen kişiselleştirilmiş deneyim, Netflix'in başarıya giden yolunda kritik bir faktör haline geldi.

Şirketiniz farklı bir sektörde faaliyet gösterse bile, hedef kitlenizin dikkatini sınırlı bir süre içinde çekme, onları rakiplerinizi seçmemeye ikna etme zorluğuyla da karşılaşabilirsiniz. Bu bağlamda, kümelenme değerli bir müttefik olabilir.

Kümeleme Nasıl Yapılır?

Kümeleme sürecinin ilk adımında, markanızla kullanıcı etkileşimleri hakkında büyük miktarda ayrıntılı bilgi içeren sağlam bir veritabanına sahip olmak çok önemlidir. Bu veriler, web sitesi ziyaretleri, satın alma sıklığı, ürün veya hizmet türleri ve satın alma tarihleri ​​gibi ölçümleri içerebilir. Veritabanınızın kapsamlılığı, algoritma tarafından çıkarılan kümelerin doğruluğunu ve değerini doğrudan etkiler.

Veritabanınız ne kadar büyük ve kapsamlı olursa, ortaya çıkan kümeler o kadar kesin ve anlayışlı olur .   Ama dikkat et! Veritabanınızdaki bilgilerin kalitesini sağlamak çok önemlidir. Hatalı veya güvenilir olmayan veriler, yanlış gruplamalara yol açabilir ve bu yalnızca etkisiz olmakla kalmaz, aynı zamanda hedeflerinize de potansiyel olarak zarar verebilir.

Verilerinizin kalitesinden emin olmak için, verilerinizi yapılandırılmış bir şekilde düzenlemeyi ve standartlaştırmayı içeren veri normalleştirmesi gerçekleştirmenizi öneririz. Bu süreç tutarsızlıkları ortadan kaldırır ve verilerinizin güvenilir ve kümeleme analizi için hazır olmasını sağlar.

Şirketinizde kümeleme gerçekleştirme konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, Cyberclick'in fırsatları belirlemenize, kümeleme sürecinizi geliştirmenize ve sonuçlarınızı iyileştirmenize yardımcı olmaya hazır bir veri bilimi ekibi vardır. Daha fazla bilgi için bugün bize ulaşın!