Brand Name

LinkPlus Blog

Müşterilerinizin Satın Alma Geçmişindeki Gizemi Çözün

Yazar: Chelsea Woodland

“Tarih tekerrür etmiyor, ama sık sık kafiyeli.”

Mark Twain’e atfedilen bu popüler ifade (belki de uygunsuz bir şekilde), geçmişte yaşanan olayların gelecekte meydana gelebileceklerle doğrudan bağlantılı olmadığı, ancak değerli bir bağları olduğu anlamına gelmektedir.

Bu ifade, tüketicinin satın alma geçmişinin satın alma ipuçları hakkında değerli ipuçları vermesi kadar doğrudur.

Sosyal Duyguların Değeri

Bir müşterinin satın alma geçmişini (sipariş geçmişi olarak da adlandırılır) araştırmak, kim olduklarını anlamak için kullanılan yeni bir yöntem değildir. Ancak, perakendeciler için müşterilerin satın alma geçmişlerine ait verilerin toplanması ve bunlardan nasıl çıkarımlar yapılabileceği son teknolojik gelişmelere dayanmaktadır.

Ürün incelemeleri perakendeciler için her zaman değerli bir bilgi kaynağı olmuştur. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte sosyal duyguların artması etkisi de artmıştır. Ürünün kalitesiyle ilgili çıkarımların yapıldığı ürün incelemelerine kıyasla sosyal duygular tüm müşteri deneyimini etkileyecek bir faktör haline gelmiştir.

Örneğin, bir müşteri mağazada kaba bir satış danışmanı ile karşılaşırsa, bu deneyimini Twitter veya Instagram’da paylaşır. Bu müşterinin olumsuz tecrübesinden yola çıkan sosyal medya takipçileri ilgili mağazaya, hatta perakendeciye tepkilenebilir.

Milenyum kuşağı ve Z jenerasyonu, önceki nesillere göre çevrimiçi olarak daha fazla zaman harcıyor ve sonuç olarak daha fazla sosyal duygudan etkileniyorlar. Aslında milenyum kuşağının %84’ü, yabancı kullanıcılar tarafından oluşturulan içeriklerin kendi satın alma davranışları üzerindeki etkisinin büyük olduğunu bildiriyor. Benzer şekilde, Z jenerasyonunun %54’ü sosyal medyayı, e-ticaret satışını aşabilen en iyi satış kanalı olarak görüyor.

Genç kuşaktaki alıcıların sadakatini kazanmak, tercihlerini ve davranışlarını daha iyi anlamak için perakendecilerin dikkatinin sosyal medyaya çevrilmesi gerekiyor. Perakendeciler, Twitter ve Instagram gibi platformlarda nelerin trend olduğuna dair sekmeleri inceleyerek müşterileri hakkında, bu insanların neler üzerinde konuştuklarına dair fikir edinebilir, daha sonra da bu bilgileri daha proaktif bir pazarlama stratejisi için kullanabilirler. Örneğin, atletik giyim perakendecisi Lululemon, yoga pantolonlarının Twitter’da trend olduğunu önceden farkederek, ürerici firmasını daha erken harekete geçirseydi, 2013 transparan yoga pantolonlarının çöküşünden kaçınabilirdi.

Perakendeciler, müşterilerin sosyal gönderilerini analiz etmeyi ve onlara karşı duyarlı olmayı kolaylaştıran Sprinklr ve Hootsuite gibi sosyal medya izleme platformlarına yatırım yapmayı düşünmelidir. Bu yatırımlar değere dayalı, detaylı müşteri segmentasyonu sağlayacak ve müşterilerin satın alma geçmişini ortaya koymaya yardımcı olacaktır.

Satın Alma Geçmişi Analizi Nasıl Evrildi?

Satın alma geçmişi analizinin nasıl evrildiğinden bahsetmeden önce, perakendecilerin satın alma geçmişi verilerini nasıl topladığından ve nasıl analiz ettiğinden konuşalım.

Perakendeciler, geleneksel satın alma geçmiş raporlarını oluştururken daha fazla bilgi işlem kaynağına sahip üçüncü taraf firmalarla ortaklık kuruyorlardı. Heyecan verici olan şu ki, gelişen teknoloji sayesinde perakendeciler pos sistemi, e-ticaret çözümleri gibi dahili kaynaklardan ve kredi kartı gibi harici kaynaklardan bilgi edinerek bu çalışmanın tamamını artık kendileri yapabiliyorlar.

Dahili kaynak verileriyle ilgili altı tür satın alma işlemi vardır.

Bu işlemlerin her biri, perakendecilerin müşterileri hakkında değerli bilgiler elde edebilmelerini sağlar ve aşağıdaki gibi farklı veri eğilimlerini analiz edebilecekleri satın alma geçmişi verilerini sunar:

Müşteriler: Perakendeciler, satın alma geçmişi verilerini kullanarak kimin ne zaman, ne aldığını görebilir; bu, perakendecilere müşterilerinin nereden alışveriş yaptıklarını, ne zaman alışveriş eğiliminde olduklarını, ne tür pazarlama içerikleriyle ilgilenebileceklerini, bu kişilerin geri dönen mi yeni müşteri mi olduklarını anlayabilirler.

Tarihler: Satın alma geçmişi verileri, ürünlerin ne zaman ve hangi hacimde sipariş edildiğini gösterebilir. Bu verilerle perakendeciler mevsimler satış kampanyaları oluşturabilir. Örneğin, bir perakendeci Noel’e yakın aylarda satış hacminde istikrarlı bir artış saptayabilir, tatil sezonu bitmeye yakın ani düşüşler gözlemleyebilir. Mevsimsel müşteri eğilimlerine ek olarak, teknoloji geliştikçe, perakendeciler de dakika başına iç görü verilerini fiyat ve ürünlerde gerçek zamanlı değişiklik yapabilirler.

Ürünler: Satın alma geçmişi verileri, hangi ürünlerin en popüler olduğunu, hangi ürünlerin hangi ürünlerle birlikte satıldığını gösterebilir. Bu bilgiler, her zaman stokta tutulması gereken ürünlerin saptanmasında, birlikte görüntülendiğinde iyi satılan ürünleri tespit etmede ve hangi ürünlerin indirimli olarak birlikte paketlenmesinin uygun olacağına karar vermede anahtardır.

İndirimler: Perakendeciler müşteri satın alma geçmişi verilerini analiz ederek hangi kuponların, indirimlerin ve fırsatların en yüksek getiriyi sağlayacağını görebilirler. Bu bilgileri, müşterileri nasıl teşvik edeceğine, gelecekte daha başarılı pazarlama kampanyaları oluşturmada, ne tür mesajlarla müşterilere ulaşmanın daha faydalı olacağına karar vermede kullanabilirler.

Satın Alma Geçmişi Verilerini Analiz Etmenin Faydaları

Perakendeciler müşteri deneyimini geliştirmek için satın alma geçmişi verilerinde şu şekilde yararlanabilir:

  • Ürün Önerileri ile Satış (Çapraz Satış)
    Bir müşterinin geçmişte hangi ürünleri satın aldığını ve hangi ürünleri sık sık satın aldığını görebilmek çapraz satış fırsatı yaratabilir.

Örneğin, bir beyaz eşya mağazası, yakın zamanda hangi müşterilerinin çamaşır makinesi satın aldığını görmek için satın alma geçmişi verilerini filtreleyebilir. Daha sonra, perakendeci firma çamaşır makinesi satın alan, iki veya daha fazla çocuğu olan müşterilere daha ayrıntılı bilgi ile yaklaşabilir. Makinelerdeki IoT sensörleri, bu demografideki müşterilerin genellikle günde birden fazla kez çamaşır yıkadığını gösteriyorsa, mağaza bu müşterileri için çamaşır deterjanı satabilecekleri bir pazarlama kampanyası oluşturabilir.

  • Kişisel Mesaj ile Pazarlama
    Perakendecilerin dikkatine! Müşterilerinizin %76’sı satın alma geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş indirimler almakla ilgileniyor. Daha önce kişiselleştirişmiş mesaj alan kişilerin %59’u, bu mesajların satın alımları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu bildiriyor. Perakendeciler, müşterileri için neyin önemli olduğunu anlamalı ve bunlara göre hareket edebilmek için satın alma geçmişi verilerini kullanmalıdır.

Örneğin, bir kozmetik perakendecisi, müşterilerinin bazılarının bir rimel markasına ilgisi olduğunu saptayabilir. Bu bilgi doğrultusunda perakendeci, müşteriye söz konusu ürünlerde bir kampanya yapıldığına dair email gönderimi yapabilir. Maskarayı çevrimiçi mağazada önlerine çıkartarak, müşterilerin sepetteki ürünlerine ek olarak rimeli de almasını sağlayarak toplam karını arttırabilir.

  • Gelecek Talebi Doğru Bir Şekilde Tahmin Etmek
    Daha önce de belirttiğimiz gibi, perakendeciler hangi ürünlerin en popüler olduğu, hangilerine talebin az olduğu, belirli ürünlerin satılma olasılığının yüksek olduğu gibi konularda öngörüş sunabilmek için satın alma geçmişi verilerini kullanabilir. Bu bilgiler perakendecilerin öngörülen gelecekteki talebe dayanarak stok yapabilecekleri veya yavaş hareket eden ürünleri raflardan kaldırabilmeleri gibi verileri karar verme stratejilerinde kullanabilirler.

Örneğin, bir spor malzemeleri mağazası müşterilerinin satın alma geçmişi verilerini kullanarak son altı ay içinde belirli bir dağ bisikleti modelinden çok sattıklarını saptayabilir. Aynı zamanda farklı bir dağ bisikleti daha az satılıyorsa, envanter yeniden stoklama zamanında popüler dağ bisikleti modelini iki katına çıkarabilir ve daha az popüler modeli yeniden stoklamayı seçebilir. Ayrıca, perakendeci az satılan model için daha yüksek satışlar bildiren farklı bir mağazaya da gönderebilir.

  • Müşteri Sadakatini Arttırmak
    Bir müşterinin sadakatini kazanmak için öncelikle karşınızdaki kişiyi tanımanız gerekir. Çoğu zaman sadakat ödülü programları, müşterileri harcadıkları para ölçüsünde ödüllendirecek, ancak müşterilerin nasıl para harcadıklarını hesaba katmayacak şekilde tasarlanır. Perakendeciler, satın alma geçmişi verilerini müşteri segmentasyonu ile birlikte kullandıklarında, hangi müşterilerin hangi ürünleri satın aldığını görebilir. Böylece bu müşterilere ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş ödüller sunabilir.

Örneğin, bir video oyun mağazası, müşterilerinin satın alma geçmişlerini inceledikten sonra birkaç müşterilerinin sık alıcı olmadığını, yalnızca xBox oyunları satın aldığını fark edebilir. Bu bilgiler doğrultusunda, müşterilerin xBox oyun konsoluna da sahip olduğunu tahmin etmek çok zor değildir. Böylece, perakendeci müşterilerine Play Station veya Nintendo Switch konsolları satmaya çalışmak yerine xBox markalı ürünlerde satın almayı destekleyecek sadakat programları yürütebilir.

Hitachi Çözümleri İle Müşterilerinizi Satın Alma Geçmişini Öğrenin

Müşteri satın alma geçmişi verilerinin düzenli değerlendirilmesi, en yeni ve en büyük teknolojiye sahip perakendeciler için bile göz korkutucu gelebilir. Aslında, tek ihtiyacınız olan küçük bir yedeklemedir. Hitachi olarak, yıllardır perakendecilere olağanüstü müşteri deneyimleri sunabilmeleri konusunda yardımcı oluyoruz. Bunu yaparken, Azure DatabricksMachine LearningDynamics 365 Customer InsightsDynamics 365 Commerce, ve Synapse Analytics dahil olmak üzere, Microsoft’un tüm gücünden yararlanıyoruz. İster müşterilerinizin satın alma geçmişi verilerinden nasıl bilgi edineceğinizi, ister veri biliminde nasıl daha verimli olabileceğinizi öğrenmek isteyin, Hitachi Çözümler size yardımcı olmaya hazırdır. Sizin için neler yapabileceğimize birlikte bakalım mı? Hemen Hitachi ile iletişime geçin!

[Kaynak]

LinkPlus, 1995 yılında kurulmuş ve bilgi teknolojileri alanında faaliyet gösteren bir firmadır.

LINKPLUS.COM.TR 2017 - Website Management: flatart