Müşteri içgörülerini ortaya çıkarmak için otomatik analitikten yararlanmanın en iyi 6 yolu

Müşteriniz şu anda hangi ürün veya hizmet sayfasına bakıyor? Önceki alıcı neden ayrıldı ve bir daha size dönmedi? Kitlenizin ilgisini tam olarak ne çekiyor ve web sitesi dönüşümlerinizi ne öldürüyor?

Bu sorulardan hiçbirine henüz yanıt veremiyorsanız endişelenmenize gerek yok. Bu gibi müşteri içgörüleri, otomatik veri analitiği yardımıyla çıkarmanız gereken "arkeolojik buluntulardır". Bu kılavuzda size bunu nasıl yapacağınızı göstereceğiz.

Siz bu yazıyı okurken, B2C şirketlerinin %52'si ve B2B şirketlerinin %25 'i pazarlama kararlarına yön vermek için zaten müşteri verilerine güveniyor.

Öyleyse, müşteri verilerinizi eyleme dönüştürülebilir içgörülere ve iş büyümesine dönüştürmek için ihtiyacınız olan her şeyle sizi hazırlayalım.

Müşteri veri analitiği nedir?

Müşteri veri analizi, müşteri bilgilerini gerçek zamanlı olarak toplamak, yapılandırmak ve yorumlamak için kullanılan yöntem ve teknolojileri ifade eder.

Bunlar şunlar olabilir

• Web trafiği verileri

• İşlemsel veriler

• Ürün/hizmet kullanımı hakkında bilgi

• Davranış kalıpları

• Geri bildirim verileri vb.

Tanımdan, müşteri analitiğinin üç ana görevini ayırt edebilirsiniz:

Görev #1. Toplama → çeşitli kaynaklardan (CRM sistemi, sosyal medya platformları, e-posta, web sitesi vb.) ham veri yakalama

Görev #2. Yapı → müşteri detaylarının sınıflandırılması ve daha fazla yorumlama için parçalar halinde düzenlenmesi

Görev #3. Yorumlama → müşteri içgörüleri elde etme ve bilinçli kararlar alma.

Müşteri başarısını artırmada veri analitiğinin önemi

Eğer on dokuzuncu yüzyıl altına hücumla ilgiliyse, yirmi birinci yüzyıl da "veriye hücum" ile ilgilidir. Kelimenin tam anlamıyla her işletme müşteri verilerinin ve bunlardan elde edilen paha biçilmez içgörülerin peşinde. Müşteri hizmetleri liderlerinin %84 'ü veri analitiğinin iş hedefleri için son derece önemli olduğunu belirtiyor.

Peki bu telaş neden diye soruyorsunuz?

Çünkü müşteri veri analitiğinin inanılmaz faydalarını kimse inkar edemez. Hepsini aşağıda keşfedin.

Görselleştirilmiş müşteri yolculukları

Gerçek zamanlı veri analizi, müşterilerinizin satın alma yolculukları sırasında attıkları her adımı fark etmenizi sağlar. Böylece müşteri yolculuğunun tüm katmanlarını aşağıdaki gibi inceleyebilirsiniz:

• Aşamalar (farkındalık, değerlendirme, dönüşüm, satın alma ve sadakat)

• Adımlar (göz atma, promosyona tıklama, sepete ekleme vb.)

• Temas noktaları (açılış sayfası, sohbet robotu, haber bülteni ve diğerleri)

• Departmanlar (pazarlama, envanter yönetimi, lojistik, müşteri desteği, vb.)

Kaynak Brightvessel.com

Müşteri yolculuğunu bu şekilde haritalandırarak her sorunlu noktayı belirleyebilir ve engelleri ortadan kaldırabilirsiniz.

Müşteri davranışlarındaki eğilimleri belirleme

Veri analitiğinin en önemli avantajlarından biri, toplanan ayrıntılara dayanarak müşteri davranışını tahmin etmektir. Tahmine dayalı analiz sayesinde müşterilerinizin nasıl davranma eğiliminde olduğunu ve onlardan ne gibi eylemler bekleyebileceğinizi görebilirsiniz.

Örneğin, günümüzdeki müşteri davranışı trendlerinden biri sürdürülebilir ürünlere yönelik artan taleptir: Müşterilerin %66 'sı satın alırken sürdürülebilirliği ilk sıraya koyuyor. Hedef kitlenizde böyle bir eğilim olduğunu fark ederek, sürdürülebilir ürünleri doğrudan e-ticaret web sitenizin ana sayfasında sergileyerek web ziyaretçileri için daha görünür hale getirebilir veya sürdürülebilir ambalajı en önemli önceliğiniz olarak vurgulayabilirsiniz.

Kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri

Kişiselleştirme, müşteri memnuniyetinin anahtarıdır çünkü tüketiciler markalardan bunu ister. Aslında, alışveriş yapanların %71 'i şirketlerin kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmasını bekliyor ve %76'sı bunu elde edemediğinde hayal kırıklığına uğruyor.

İşte bu noktada veri analitiği oyunun kurallarını değiştiren bir unsur haline geliyor. Özel pazarlama kampanyalarıyla müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek için tüm müşteri ihtiyaçlarını ve taleplerini ortaya çıkarmanıza yardımcı olur. Sanki müşterinizin nabzını hissediyor ve tanıtım mesajlarınızın onunla rezonansa girmesini sağlıyorsunuz.

Daha yüksek müşteri sadakati

Müşteri kaybını azaltmayı ve müşterileri sonsuza kadar elde tutmayı kim hayal etmez ki?

Veri analitiğini ve bundan elde edilen müşteri içgörülerini kullanırsanız bu mümkün olabilir.

Bu şekilde, müşterilerinizi ömür boyu hayranlara bile dönüştürebilirsiniz. Tam olarak nasıl? Her bir müşteri için onların beğenilerine/sevmediklerine, kişilik özelliklerine, değerlerine, yaşam tarzı seçimlerine vb. dayalı en etkili elde tutma stratejilerini seçerek. Örneğin, sadakat programınızdaki ödül listesini çeşitlendirebilir ve müşterinizin ilgi alanlarına göre en çok arzu edilen avantajları sunabilirsiniz.

Geliştirilmiş SEO

Müşteri içgörülerini elde ettikten sonra SEO çalışmalarınızı önemli ölçüde artırabilirsiniz. Kullanıcı amacınız ve arama amacınız hakkında bilgi sahibi olmak aşağıdakileri gerçekleştirmenize yardımcı olur:

• Daha sorunsuz web sitesi gezintisi

• Anahtar kelime ile beslenen ana sayfa

• Yüksek dönüşüm sağlayan blog yazıları

• Optimize edilmiş ürün açıklamaları

• Coğrafi hedefleme

İkincisi ile ilgili olarak, yerel SEO'nun kapılarını açar. Şunu hayal edin. Müşteri veri analiziniz yerel kitlenize ulaşamadığınızı gösteriyor. Web trafiğiniz coğrafi olarak dağınık. Bu durumda, yerel aramalar için optimizasyon yapmaya başlayabilir ve hedeflenen trafiği ve potansiyel müşterileri elde edebilirsiniz.

Artan satışlar ve gelir

Çıkarılan müşteri içgörüleriyle, pazarlama ve satış ekipleriniz doğru düğmelere basma ve işinizi büyütme konusunda güçlenir. Pazarlamacılarınız, daha nitelikli müşteri adayları oluşturmak ve onları alıcıya dönüştürmek için müşteri adayı oluşturmada neyin daha iyi çalıştığını bilecek. Bu arada, satış elemanlarınız mükemmel müşteri deneyimleri sağlamak için ürün veya hizmet satışına yönelik kişiselleştirilmiş bir yaklaşım geliştirebilecek.

Buna ek olarak, paylaşmaya değer bir gerçek var. Müşteri veri analizini kapsamlı bir şekilde kullanan şirketler, satışlarda %131, kârda ise %126 oranında rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor.

Müşteri içgörüleri için otomatik veri analitiği kullanımına ilişkin 6 ipucu

Aşağıda, müşteri veri analizinde mükemmelleşmek istiyorsanız aklınızda bulundurmanız gereken en önemli hususları ele alacağız.

Yapay zeka destekli veri analizi araçlarına yönelin

Yapay zekanın (AI)yükselişi yeni iş fırsatlarını beraberinde getirdi ve markaların müşteri verilerini yönetme şeklini gerçekten yeniden şekillendirdi.

Manuel veri analizi çok fazla zaman ve çaba gerektiriyor. İnsanlar olarak yapmaya eğilimli olduğumuz hataları bir kenara bırakın. Aksine, veri analizine yönelik yapay zeka araçları daha hızlı ve uygun maliyetli çözümler sağlıyor. Ayrıca, müşteri içgörülerini daha doğru ve kapsamlı bir şekilde inceleyerek veri odaklı kararlar için hatasız raporlar sunarlar.

İşte müşteri veri analizini otomatik olarak gerçekleştiren yapay zeka tabanlı araçların bir listesi:

• AccuRanker: arama amacını belirlemek için

• UserIQ: kullanıcı sağlık puanını hesaplamak ve uygulama içi etkinliği izlemek için

• ChurnZero: müşteri kaybını azaltmaya yönelik müşteri briefleri ve fikirleri üretmek için

• Hotjar: Alıcı yolculuklarını görselleştirmek için

• MonkeyLearn: duyarlılık analizi yapmak için

• Treasure Data: tüm temas noktalarından gelen verileri birleşik bir müşteri profilinde senkronize etmek için

Tahmine dayalı analitik algoritmaları sayesinde yapay zeka, müşteri davranışlarındaki çoğu zaman insan gözüyle fark edilemeyen korelasyonları ve eğilimleri kolayca tespit eder.

Veri gizliliğini ve siber güvenliği sağlayın

IBM'e göre, pandemi sırasındaki veri ihlallerinin %44'ü tüketicilerin bilgilerini (isimler, şifreler, e-postalar ve hatta sağlık kayıtları) sızdırdı. Yakın zamanda yapılan bir araştırma, 2023 yılında kuruluşların %95'inin en az bir veri ihlali yaşayacağını gösteriyor.

Siber güvenlik riskleri çok büyük olduğunda, daha fazla veri analizi için müşterilerin bireysel bilgilerini toplarken çok dikkatli olmalısınız.

Öncelikle, Avrupa Birliği'ndeki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) veya Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Gizlilik Yasası gibi düzenlemelere uymak çok önemlidir. Ayrıca ABD'nin 13 eyaletinde yürürlükte olan yerel veri gizliliği yasalarının da açıklığa kavuşturulması faydalı olacaktır.

Diğer bir husus olarak, daha yüksek tüketici veri koruması için siber güvenlik önlemlerinizi yeniden gözden geçirmeniz gerekebilir:

• Şeffaf bir gizlilik politikası geliştirin ve bilgilerini işlemeden önce bireylerin açık rızasını alın

• Hassas verileri şifreleyin

• Web sunucusu güvenlik duvarlarını ve saldırı tespit sistemlerini kullanma

• Çok faktörlü kimlik doğrulamayı ayarlama

• Çalışanlar için siber güvenlik farkındalık eğitimleri düzenleyin

• Bir siber olay müdahale planı tasarlayın

Şirketlerin yalnızca %5 'i müşteri verilerinin güvenliği ve gizliliği için tüm uygulamaları ve politikaları uygulamaktadır.

Peki ya sizin şirketiniz?

Başlangıç olarak, gizlilik politikanızı yeniden gözden geçirmeli ve müşteri bilgilerinize erişen tüm üçüncü tarafları ana hatlarıyla belirtmelisiniz. Ayrıca, web sitenizde çerez ayarlarını kabul etmek, reddetmek veya özelleştirmek için açık seçeneklerle birlikte bir GDPR çerez onayı mesajı görüntülediğinizden emin olun.

Örnek olarak s360 'ın bu mesajına göz atın.

Kaynak: s360digital.com

Veri analizi için çok kanallı bir yaklaşım benimseyin

Hedef kitleniz hakkında daha bütüncül bir görüş elde etmek ve sağlam bir dijital pazarlama planı oluşturmak için farklı kanallardan müşteri içgörüleri edinmelisiniz. Bunlardan ilk üçü web sitesi, sosyal medya ve e-postadır.

Web sitesi

Web sitesi veri analizi ile genel trafik, benzersiz sayfa ziyaretleri, içerik etkileşimleri vb. gibi kullanıcı verilerini daha derinlemesine inceleyebilirsiniz. Örneğin, bir ısı haritasından veya bir A/B testinden zengin kullanıcı içgörüleri toplayabilirsiniz.

Diyelim ki satış huninize daha fazla müşteri adayı çekmek istiyorsunuz, ancak müşteri adayları gelmiyor. Farkında bile olmayabilirsiniz, ancak CTA tasarımındaki bariz hatalar dönüşümlerinize zarar verir. A/B testi uygulayabilir ve hangi CTA'ların potansiyel müşterileri çekmede daha güçlü olduğunu görebilirsiniz.

Web sitesi veri analizi için araçlar: Google Analytics 4 (diğer adıyla GA4) - trafik ve etkileşim için, AB Tasty - A/B testleri için, Mouseflow - ısı haritaları için

Sosyal medya

Sosyal medya veri analitiği, yayınlarınız ve reklamlarınızla müşteri etkileşimi hakkında size derinlemesine bilgi verecektir.

Daha sonra, aşağıdaki faktörlere dayanarak kitlenizle nasıl daha etkili bir şekilde etkileşim kurabileceğinizi ve satış için sosyal medyadan nasıl yararlanabileceğinizi anlayabilirsiniz:

• Beğeniler

• Yorumlar

• Görünümler

• Hisseler

• İzlenimler

• Duyarlılık (olumlu, olumsuz veya nötr)

Örneğin:

Leya AI ekibi aktif olarak Meta reklam ları (eski adıyla Facebook reklamları) yayınlamaktadır. Ancak, reklam performansı her seferinde farklıdır. Bu video reklama bakın.

Kaynak: Facebook.com

Ve şimdi de çok daha az beğeni, yorum ve paylaşım alan bir görsel reklam.

Sosyal medya veri analizi için araçlar: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-posta

E-posta veri analizi, e-postalarda aşağıdaki özelliklere odaklanır:

• Teslim edilebilirlik

• Açık oran

• Tıklama oranı

• Okuma süresi

• Dönüşüm oranı

• Abonelikten çıkma oranı vb.

Bu verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürdüğünüzde, her müşteriyi memnun eden ve dönüştüren daha güçlü e-postalar yazabilirsiniz.

E-posta veri analizi için araçlar: HubSpot, Klaviyo veya SmartLead.ai

Müşteri segmentasyonunu başlatın

Müşteri verilerini büyük bir yığın halinde biriktirdiğinizi düşünün.

Şimdi ne yapacaksınız?

Bir sonraki adımınız müşteri segmentasyonu olacaktır.

Markalar, müşterileri ortak özelliklerine göre farklı kümelere veya kategorilere ayırarak pazarlamada daha verimli sonuçlar elde ediyor.

Rakamlara mı ihtiyacınız var?

İşte burada. Scorpion Healthcare, B2B kitlesini segmentlere ayırdıktan sonra LinkedIn'deki dönüşümleri %56 oranında artırdı. Ayrıca, müşteri verileri segmentasyonu e-posta pazarlaması için büyük bir potansiyele sahiptir. Segmentlere ayrılmış e-postaların açılma oranları, segmentlere ayrılmamış kampanyalara kıyasla genellikle %14,31 daha yüksektir.

Öncelikle, müşterileri gruplara ayırmalı ve ardından aşağıdaki gibi karakteristik özelliklere dayalı olarak ayrı ayrı segmentlere ayrılmış profiller oluşturmalısınız:

• İhtiyaçlar: gereksinimler, endişeler, sorunlu noktalar

• Davranış: satın alma alışkanlıkları ve davranış kalıpları

• Demografik bilgiler: cinsiyet, etnik köken, yaş, eğitim, meslek

• Coğrafya: eyalet, bölge, iklim, dil, kültürel tercihler

• Psikografik özellikler: ilgi alanları, yaşam değerleri, ahlaki kurallar, mizaç, karakter tipi

• Firma bilgileri (B2B için): sektör, işletme türü, şirket büyüklüğü, satış hacmi

• Teknografi (B2B için): cihazlar, uygulamalar, yenilikler

Örneğin:

Bir WordPress barındırma sağlayıcısı olanKinsta, potansiyel müşterileri işletme büyüklüğü, çalışan sayısı/site ve diğerleri gibi firografik faktörlere göre segmentlere ayırıyor ve fiyatlandırma seçeneklerini çeşitlendiriyor. Ayrıca, potansiyel müşteriler, özel gereksinimlerine uyacak şekilde özelleştirilmiş bir planı satış ekibiyle görüşebilir (ihtiyaç temelli segmentasyon).

Kaynak: Kinsta.com

Müşterileri segmentlere ayırmak için araçlar: Heap, Glance, BlastPoint

Göz atma ve alışveriş sepetini terk etme verilerine öncelik verin

Bu verileri önceliklendirerek ve ayrıntılı bir şekilde analiz ederek, müşterileri online mağazada tutmak için etkili göz atma ve sepeti terk etme stratejileri tasarlayabilirsiniz.

Şimdi bunları ayrıntılı olarak ele alalım ve bazı örnekleri inceleyelim.

• #### Terk edilen göz atma oturumları

Ziyaretçilerin web sayfalarını görüntülediği ancak herhangi bir şey satın almadığı ve siteden ayrıldığı durumlardan göz atma-terk etme verilerini elde edersiniz.

Bunu biliyor muydunuz?

100 site ziyaretçisinden 39'u ürünler/hizmetler arasında geziniyor, ancak yalnızca dördü satın alma işlemi gerçekleştiriyor.

İşte Lightning Card Collection'dan siteye geri dönüşü sağlamak için "Çıkış yaptığınızı fark ettik..." ile başlayan bir göz atma-terk etme e-postası

Alternatif olarak, kullanıcıların ayrılmasını engellemek için ilgiye dayalı (psikografik segmentasyon) karşı konulmaz potansiyel müşteri mıknatısları kullanabilirsiniz. Hubstaff örneğinden öğrenin. Hubstaff'ın uzaktan işgücünü yönetmeye ilişkin makalesini okuyan blog ziyaretçisi, uzaktan ekip yönetimine ilişkin kılavuzun ücretsiz bir kopyasını içeren bir açılır pencere görüyor.

Kaynak: Hubstaff.com

• #### Terk edilmiş arabalar

Alışveriş sepetinden vazgeçme verileri, müşterilerin sepetlerine ürün ekledikleri ancak daha sonra bunları bırakarak ödeme yapmadıkları senaryolardan elde edilir.

E-ticarette ortalama sepetten vazgeçme oranı %70,19'dur, yani on müşteriden yalnızca üçü sepete ürün ekledikten sonra satın alma işlemini tamamlar.

Peki ya müşterileriniz sürekli sepetlerini terk ediyorsa?

King Arthur Baking'in yaptığı gibi bir sepet kurtarma e-postası ile satın alma işlemini tamamlamaları için onları e-mağazaya geri çekin.

Terk edilen sepetleri analiz etmek ve hedefli e-postalar oluşturmak için araçlar: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Bir geri bildirim döngüsü oluşturun

Şu ana kadar nasıl gidiyor?

Hedef kitlenize ürün/hizmetinizle ilgili kullanıcı deneyimlerini sormak için kopyalayıp kaydedebileceğiniz ifadeler hemen hemen bunlar.

Sürekli olarak müşteri geri bildirimi toplayarak hedef kitlenizi ve beklentilerini tam olarak anlayabilirsiniz. Bunun için aşağıdaki gibi müşteri anketleri ile sürekli bir geri bildirim döngüsü düzenleyin:

• Marka bilinirliği anketi

• Ürün geri bildirim anketi

• Segmentasyon araştırması

• Etkinlik değerlendirme anketi

• Net destekçi puanı (NPS) anketi

• Müşteri memnuniyet puanı (CSAT) anketi

• Müşteri çaba puanı (CES) anketi vb.

Bir SaaS işletmesi işletiyorsanız, ücretsiz deneme sırasında kullanıcı geri bildirimlerini yakalayabilirsiniz. Keyhole'un bunu nasıl yaptığını görün.

Kaynak: Keyhole.co

Alternatif olarak, web sitenize geri bildirim formları ve anketler yerleştirin. LEGO'nun bu açılır penceresine bakın.

Kaynak: Lego: Lego.com

Bir başka seçenek de anketleri e-posta yoluyla göndermek ve bir ödül ya da bonus sunarak katılım oranını artırmaktır. Örneğin, Moosejaw ankete katılanlara 10 dolar ödül vermektedir.

Müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için araçlar: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Otomatik analitik ile çığ gibi büyüyen müşteri verilerini ehlileştirin

Müşteri içgörü analizine odaklanan markalar rakiplerinden her zaman bir adım önde olacaktır çünkü olumlu alışveriş deneyimlerinin, memnuniyetin ve sadakatin temel yönlendiricisi budur.

Bu makale, müşteri verilerini kontrol altına almak ve bunların devasa, dinamik ve hızla değişen miktarlarını yönetmek için sizi kanıtlanmış araçlar ve stratejilerle donattı. Proaktif bir oyun oynayın ve veri analitiği otomasyonu ile müşteri odaklılığa ulaşın.

Müşterilerinizin aramalarına göz atmak ve rakiplerinizi geride bırakmak için uygun stratejileri geliştirmek için AccuRanker'daücretsiz denemenizi başlatın