Kişiselleştirme nedir?
Kişiselleştirme, müşterilerin veya kitlelerin davranışlarına ve ihtiyaçlarına ilişkin bilgileri temel alarak onlara özel deneyimler tasarlamayı ifade eder. Amacı müşteri deneyimini (CX) geliştirmek ve iş sonuçlarını artırmaktır.
Daha hızlı büyüyen şirketler, daha yavaş büyüyen şirketlere kıyasla, gelirlerinin yüzde 40'lık daha fazla bölümünü kişiselleştirmelerden elde ediyor.—McKinsey & Company, Kasım 2021
Kişiselleştirmenin dijital deneyimleri iyileştirmenin ötesine geçmesi gerekir. Kullanıcıları hayal kırıklığına uğratabilecek veya uzaklaştırabilecek olumsuz deneyimlerden kaçınmalıdır. Hepimiz hatalı olduğu kesinliklikle belli olan ya da yanlış içerik sağlayan pazarlama veya hizmet mesajları almışızdır.
İyi kişiselleştirilmiş bir deneyim muhteşem sonuçlar verirken, kötü kişiselleştirilmiş bir deneyim müşteri ilişkilerine zarar verebilir. İdeal durumda, kişiselleştirme gerçek, alakalı ve bağlama duyarlı dijital deneyimler oluşturmanıza yardımcı olmalıdır. Daha da önemlisi, markanızın zamanlaması kötü olan, alakasız veya rahatsız edici mesajlardan zarar görmesini önlemeye yardımcı olur.
Kişiselleştirme yapma
Kişiselleştirmede başarılı olmanın yollarından biri, kişiselleştirmeyi üç temel unsura ayırmaktır.
- Bağlam. Müşterilerimiz ve mevcut durumları hakkında hangi bilgilere sahibiz? Bu bilgiler doğru içerikle nasıl eşleştirilebilir?
- İçerik. Belirli bir kişiye hitap edecek teklif, promosyon, ürün, içerik parçası veya hepsinin bir kombinasyonu nedir?
- Sonuçlar. Müşteri ne istiyor? Marka olarak nasıl bir başarı elde etmek istiyoruz? Her iki taraf için başarıyı en üst düzeye çıkarmak amacıyla bunları nasıl uyumlu hale getirebiliriz? Bu içgörüleri edinmek için doğru içerik ve bağlam kombinasyonundan yararlanabilir miyiz? Hedeflerimize ulaştığımızdan emin olmak için sonuçları nasıl ölçebiliriz?
Bağlam kişiselleştirmeyi nasıl destekler?
Bağlam, müşterilerin nasıl bir deneyim yaşadığını ve deneyimin beklentilerini karşılayıp karşılamadığını anlamamıza yardımcı olur. Bağlam, ayrıca hangi içerik veya ürün önerilerinin sunulduğunu da bildirir. Bağlam ve sağladığı bilgiler, bir kişinin deneyimini ve önerisini alakalı olarak görmesi için hızlı bir şekilde (ideal olarak milisaniyeler içinde) gelmelidir. Bağlamsal alaka düzeyini en üst düzeye çıkarma süreci, üç adıma ayrılabilir:
1. Toplama
Müşteri verileri web sitesi etiketleri, uygulamalar, işlem sistemleri, sadakat programları ve müşteri hizmetleri yazılımları gibi çeşitli kaynaklardan gelir ve sık görülen ve güvenilir bir müşteri profili için kullanıma sunulabilir. Bu verilerin toplanmasında bir milisaniyelik bile gecikme varsa verilerin süresi geçer ve faydalı olmaz. Ayrıca, onay ve gizlilik hususlarını ihlal eden veriler kullanılmamalıdır. Bu tür verilerin en baştan toplanmamış olması gerekirdi.
2. Analiz
Toplanan ve işlenen veriler, müşterinin bağlamıyla ilgili gerçek zamanlı bir görünüm oluşturmak için analiz edilmelidir. Müşterinin kim olduğunu ve müşteri beklentisinin ne olduğunu gösteren bu görünümle, müşteri deneyimi mümkün olan en iyi deneyimi olması için kural ve algoritmaların bir karışımı kullanılarak kişiselleştirilip düzenlenebilir. Tüm müşteri temas noktalarında verileri birleştirerek genel yolculukları anlamak, amacı tespit etmek ve istenen sonuçları en üst düzeye çıkarmak için makine öğreniminden (ML) yararlanabilirsiniz.
3. Etkinleştirme
Asıl deneyimi sunmak, kolay bir iş olarak görülmemelidir. Deneyimi doğru kanallara, doğru zamanda ve doğru içerikle geniş ölçekte sunmak için otomasyon gerekir. Ayrıca, bir deneyimi kişiselleştirmek için yeterli bilgi yoksa (yani, kişinin kim olduğu hakkında yeterli bilginiz yoksa) varsayılan bir deneyime geri dönmek faydalı olabilir.
Kişiselleştirilmiş içerik
İçeriği kişiselleştirmek için cihaz, dil, kanal, yolculuk aşaması, zaman ve konum dahil olmak üzere bağlama ve bilgilere ihtiyaç vardır. Kullanıma hazır ilgi çekici içerikler oluşturmak, bunları yönetmek ve sunmak için de doğru stratejiler, süreçler ve teknolojiler gerekir.
Meta verileri iyileştirerek ve bulması kolay olması için merkezi erişim sağlayarak mevcut içeriği geliştirebilirsiniz. İçeriğinizin kullanılma yöntemini ve etkisini iyileştirmek için de analizleri kullanabilirsiniz. Ayrıca, kalite ve tutarlılık için içeriği yönetebilen hızlandırılmış ve merkezi olmayan bir yaklaşımla yeni içerik oluşturma işlemini de otomatikleştirebilirsiniz.
Kişiselleştirmenin sonuçları
Her türlü kişiselleştirme stratejisinin en önemli iki sorusu: "Nasıl bir sonuç elde etmeye çalışıyoruz?" ve "Bu sonucu elde ettiğimizi nasıl bileceğiz?" Yanıt verilemiyorsa tüm paydaşlar istenen sonuç üzerinde anlaşana kadar süreç durmalıdır.
Her türlü kişiselleştirme stratejisiyle ilgili istenen sonuçlar, büyük ölçüde değişiklik gösterebilir ancak genellikle üç kategoriye ayrılır:
- Büyüme
- Elde Tutma
- Operasyonel verimlilik
Birçok kişiselleştirme stratejisi büyümeye odaklanır ve pazarlama ekipleri tarafından yönetilir. Ancak kişiselleştirme stratejileri için bir olgunlaşma eğrisi bulunur. Burada, dördüncü sonuç olan müşteri sadakati ve müşteri yaşam boyu değeri, yaklaşımı tanımlar.
Ne yazık ki, kişiselleştirme teklifinin sonuçlara göre optimize edilmesi, kişinin karar alma yetkilerinin yanı sıra çoğu kural tabanlı sistemi aşmaktadır. Birden fazla sonuca yönelik bir kişiselleştirme stratejisinin optimize edilmesi için AI ve ML gerekir. Çok büyük miktarda veriyi ve hesaplamayı işlemek için AI/ML algoritmalarına ihtiyaç duyulur. Bu işlemi, bir kişinin yapabileceği süre yerine bir anda yapabilirler.
Optimizasyon karmaşıklığı arttıkça, algoritmaların gelişmişlik düzeyi de artmalı ve programı hem stratejik hem de mevzuat şartlarına uygun hale getirmek için olgun veri bilimi becerileri ve yönetişim ile birlikte bulunmalıdır.
Kişiselleştirme teknolojisi ve araçları
Veri bilimi araçları, kişiselleştirme çabaları açısından en güçlü etken olmakla birlikte, çoğu pazarlama uzmanı bu araçlara erişememektedir. Ancak bu uzmanların, bu deneyimlere olanak tanıyan kişiselleştirilmiş deneyimler ve doğru teknolojiler sunmak için doğru stratejiye ihtiyaçları vardır. Pazarlama uzmanları günlük görevlerini, geniş ölçekte kişiselleştirme yapmak için gereken otomasyon düzeyiyle destekleyen kişiselleştirme araçlarına ihtiyaç duyar. Öneriler, orkestrasyon, hedefleme, test ve ölçüm bu işlere örnek verilebilir. Bunlar, aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır:
Öneriler geniş ölçekte etkileşimi, yukarı satışı ve çapraz satışı teşvik eder
Önerileri teşvik etmek, pazarlama ekiplerinin neden çabalarını kişiselleştirmek istemelerinin büyük bir bölümünü oluşturur. Bu, web sitelerinin son derece popüler "Şunları da beğenebilirsiniz..." bölümlerini destekler. Bu çözümler, geniş bir içerik envanterini yönetir ve çeşitli kanallar ve platformlara (web, mobil, e-posta, arama sonuçları vb.) doğru içeriği sunmak için kural ve algoritmalardan yararlanır. Ayrıca, en iyi önerilerin kanallar arasında tutarlı olmasını da sağlarlar.
Orkestrasyon, yolculukları kişiselleştirir
Bu ürünü sepetinizde mi unuttunuz? Bu hizmet isteği formundan vaz mı geçtiniz? Farklı kanallarda birden fazla kampanyanın kişiselleştirilmesi için orkestrasyon gerekir. Orkestrasyon yönetimden çok daha fazlasıdır. Bir müşteriyle iletişim kurmak için kullanılan sistemler arasındaki bağlantıları ve bağımlılıkları yönetir. Bunu, sadece pazarlama mesajları için değil, aynı zamanda işletmenin müşteri hizmetleri gibi diğer alanları için de yapar.
Doğru kitleyi hedefleme
Kitle ve müşteri hedefleme, tüm başarılı kişiselleştirme stratejilerinin bir parçasıdır. Bir grup için işe yarayan bir deneyim, herkes için işe yaramaz. Bu nedenle, belirli kitleleri hedeflediğinizde, herkes için tek bir yaklaşım benimsemeye kıyasla daha yüksek getiri elde edersiniz. Pazarlama ekipleri, kişiselleştirme araçlarında bulunan dinamik şablon ve filtrelerden yararlanabilir ve bire bir düzeyde doğru deneyimleri sunmak için doğru özelliklere göre ayarlamalar yapabilir.
Kişiselleştirilmiş varyasyonları test ve optimize etme
En etkili kişiselleştirme stratejisini belirlemek için hem A/B hem de çok değişkenli test gerekir. Testler neredeyse her türlü kişiselleştirilmiş deneyimde gerçekleştirilebilir. Buna, bir web sitesinin nasıl özelleştirildiği ve hangi e-posta içeriğinin belirli müşterilerde en yüksek etkileşim düzeylerini oluşturacağı da dahildir. Neyin test edildiğinden bağımsız olarak yaklaşım katı olmalı ve önseziler yerine veri destekli kararları temel almalıdır.
Ayrıca, test şu özelliklere de sahip olmalıdır:
- Pazarlamacılar ve pazarlamacı olmayan kullanıcılar için kurulumu ve yürütülmesi kolay olmalı
- Müşteri adayları ve müşterilere neyin hitap ettiği konusunda içgörü sağlamalı
- Müşteri verileriyle ilgili gerekli gizlilik düzeylerine uymalı
- Eylemlere dönüştürülebilecek sonuçlar oluşturmalı
Kişiselleştirme sonuçlarını ölçme
Peter Drucker'ın dediği gibi, "Sadece ölçebildiğiniz veriyi yönetebilirsiniz." Ölçüm ve raporlama çözümleri, verileri kanallar genelinde, kampanya varyantlarında, sonuç niteliğinde, iş fırsatı keşfinde ve çok daha fazlasında olmak üzere, birçok düzeyde ayrıntılı olarak inceleyebilir. Sonuçlar kullanıma sunulduğunda, pazarlamacılar bunları paydaşlarla paylaşmalıdır. Böylece, herkes hemfikir olur, doğru adımlar atılır ve gerekli tüm düzeltmeler yapılır.
Kişiselleştirme araçları, pazarlama otomasyonu ve CRM karşılaştırması
Kişiselleştirmenin işe yaraması için en yüksek sayıda kişinin doğru araç ve teknolojilere erişimi olmalıdır. Bu tür stratejileri uygulamak için günler harcaya BT çözümleri, gereken hız nedeniyle artık uygun değildir. Neyse ki, birçok kullanıcı dostu ve sezgisel kişiselleştirme aracı bulunmaktadır.
Kişiselleştirme çabaları çeşitli pazarlama ve CRM sistemlerinde kısmen desteklenebilir. Ancak, gerçek bir kişiselleştirme aracı, özellikle gerçek zamanlı kişiselleştirme için kullanılabilen bir uygulamadır. Kanallar arasında, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini gerçek zamanlı olarak sunmak için dijital davranışları toplayıp analiz eder.
Oracle Infinity Behavioral Intelligence'ın kişiselleştirme özelliklerini keşfedin