Türkiye’de internet kullanıcılarının %60’ı günde en az bir kere ortalama en az 2 saatini internet karşısında geçirmektedir. Mobil data ve cihaz kullanımını da hesaba katarsak uyku ve çalışma dışında en çok internette zaman geçirdiğimizi söyleyebiliriz. 

Bu süre boyunca her bir kullanıcının yüzlerce hatta binlerce reklama maruz kaldığını düşünürsek, pazarlama planlarımızı da tekrar gözden geçirmemiz ve geliştirmemiz gerektiğini net bir şekilde görebiliriz. Değiştirilmesi ve geliştirilmesi gereken en önemli konuların başında da kullanıcılarla olan iletişim ve etkileşim gelmektedir.

Web sayfası ziyaretçilerinizin site içi davranışlarını toplayıp, analiz eden ve bu analizler sonucunda kişiselleştirilmiş ürün önerimi yapan “tavsiye sistemleri”, kullanıcıyı doğru şekilde yönlendirebilecek ve bu sayede iletişimi-etkileşimi geliştirecek yapılardır. Tavsiye sistemleri, kullanıcıların hayatlarını kolaylaştırırken, web sayfalarını kişiselleştirerek, müşteri yolculuğunu daha kolay ve uyumlu olmasını sağlar ve böylelikle satışları yükseltir. Amazon ve Booking.com gibi dünyanın önde gelen e-ticaret sitelerinde tavsiye edilen ürünlerin oranı ortalama %70’dir. Temel olarak 4 adımda kişisel tavsiye sistemleri kullanılabilir. 

  1. Birinci adım ziyaretçilerin ilk karşılaştıkları sayfa yani ana sayfayı düzenlemektir. Ana sayfada logo, banner ve kategorileri altında/yanında öne çıkanları veya kampanyadaki ürünleri sıralamak ilk etapta mantıklıdır. Ancak ilerleyen zamanlarda bu ürünleri değiştirmek ve kişiselleştirmek, ana sayfanın etkinliğini arttırır. Şöyle ki; kullanıcı site içinde gezdikçe, ilgilendiği şeyler ile ilgili ipuçları bırakır. Bu bilgileri kullanarak, tekrar ana sayfaya dönüldüğünde ya da siteye başka bir zaman tekrar girildiğinde, ana sayfada kullanıcıya özel bir bölüm gösterilerek “web sayfası – kullanıcı” etkileşimi arttırılabilir. Böylece satın almak istenilen ürüne ulaşım daha kolay olur.
  2. İkinci adım ise ürün sayfasıyla ilgilidir. Ziyaretçilerin baktığı ürünle ‘İlgili’ başka ürünlerin gösterilmesi, o ürüne bakanların baktığı ya da o ürünü alanların aldığı ürünleri göstermek veya sil baştan kişisel tercihleri hatırlatmak gibi çeşitli ürün tavsiyeleri yapılabilir. Ziyaret edilen ürünün satışı yapılmasa bile ziyaretçiye alternatifler sunularak, web sayfası ve ziyaretçi arasındaki etkileşim yitirilmemiş ve dijital bir satış temsilcisi gibi diğer olasılıklar gösterilmiş olur. Kişisel ürün, tavsiye sistemlerinin en etkili olduğu yerlerden biridir. Ürün sayfasında yapılan kişiselleştirilmiş ürün tavsiyeleri ile 10 kata kadar daha yüksek kazanç sağlayabilirsiniz.
  3. Üçüncü adım satış süreciyle ilgilidir. Sepet bedelini arttırmak ve aynı kullanıcıya ikinci satın almasını yapmasını sağlamak bir e-ticaret firmasının uzun vadede karlılığını arttırması için zorunludur. Bunun için de alış veriş yaparken ya da yaptıktan sonra o kullanıcıya tamamlayıcı ürünler önermek gerekmektedir. Tavsiye sistemleri bu önerileri akıllı bir şekilde yaparak çok daha etkili olmasını sağlamaktadır. Geri dönüş oranlarında ortalama %15 artışlar elde edilebilmektedir.
  4. Son adım ise web sayfasından ayrılan kullanıcıyı tekrar sayfaya yönlendirmek ile ilgilidir. Bu konuda Google retargeting ve display-affiliate çalışmaları ‘genel’ anlamda yapılırken dijital ortamda kullanıcılara bire birde ulaşmanın tek yolu e-posta’dır. E-posta pazarlamasını tavsiye sistemleri ile entegre ederek, kullanıcının ilgilendiği ürünleri ya da benzerlerini onlara hatırlatmak web sayfasına yönlenmesini hatta doğrudan satın almasını sağlamaktadır.

Dijital pazarlama odağın kullanıcı ve ziyaretçilerde olduğu bir noktaya gelmiştir. Genel pazarlamadan kişisel pazarlamaya dönülürken kişiselleştirilmiş ürün tavsiye sistemleri kullanıcı deneyimini iyileştirerek, web sayfası ile kullanıcı bağlılığını arttırarak marka beğenisini, CTR ve ‘conversion’ (dönüşüm) oranlarını ve satışlarınızı yükseltecektir. Arka plandaki akıllı algoritmalar ile insan işgücüne gerek olmadan otomatik olarak çalışmakta ve geri dönüşleri tahmin edilenden hızlı ve yüksek olmaktadır.

Bu yazı Emarsys Türkiye çalışanları tarafından yazılmıştır.

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here