E-ticaret tavsiye sistemleriyle büyüyor…

Kuşkusuz kişiselleştirme, 2016 yılının en önemli trendlerinden biri ve tüm pazarlama aktivitelerini olanca hızıyla etkiliyor. Zira dijital dünyadaki beklentiler gitgide artıyor ve artık herkese tek bir kalıp halinde sunulan stratejiler geçerliliğini kaybediyor. Kişiselleştirmenin e-ticaret alanındaki yansıması olan “Tavsiye Motorları” ise dev şirketlerin cirolarını katlamalarında temel araçlardan biri olmuş durumda. Kurdukları tavsiye sistemleri sayesinde uluslararası arenada adından sıkça söz ettiren Grativy R&D ile GittiGidiyor’un işbirliği de bu trendin son yansımalarından biri. Peki “Tavsiye Motorları” e-ticaret şirketleri tarafından nasıl kullanılıyor, şirketler bu yolla cirolarını nasıl artırıyor? Dilerseniz önce bu başarılı yöntemin dünyadaki gelişimine bakıp dünya devlerinin “kişiselleştirme” trendinden nasıl faydalandığına bakalım ardından Grativy R&D ile GittiGidiyor işbirliğinin detaylarını öğrenelim… 

Rekabette farkı müşteri deneyimi yaratacak

Dijital dünya yerlilerinin yüzde 77’sinin kişiselleştirilmiş deneyimler tercih etmesinin en büyük sebebi seçim paradoksu. Gartner tarafından yürütülen bir araştırmaya göre, şirketlerin çoğu bu yükselen trendin farkında ve yaklaşık yüzde 90’ı rekabette öne çıkmak için müşteri deneyimine önem verilmesi gerektiğine inanıyor.

Econsultancy’nin Adobe işbirliğiyle hazırladığı, sektörün saygın dijital pazarlama anketlerinden “Quarterly Digital Intelligence Briefing”e göre 7 bin pazarlama uzmanının yüzde 31’i “Hedefleme ve kişiselleştirme”yi 2016 yılındaki dijital öncelikleri olarak görüyor, bunu yüzde 29 ile içerik optimizasyonu takip ediyor. Sosyal medya üçüncü en önemli nokta olarak görülüyor ve geçen yıla oranla 2 puan kaybedip yüzde 25’e geriliyor. Gelecek 5 yılın en ilgi çekici konusu sorulduğunda ise katılımcılar “data odaklı kişiye özel pazarlama” cevabını veriyor.

Tavsiye sistemi nedir?

Tavsiye sistemleri, karar verme sürecini kısaltan akıllı bilgi filtreleme motorlarıdır. Bu sistemler, en sevdiğimiz platformların kullanıcı deneyimi başlığının önde gelen parçalarını oluşturuyor. Tavsiye sistemleri, hem açık hem de kapalı interaksiyonlardan beslenir. Açık interaksiyonlar, sizin platform üzerindeki tercihleriniz, puanlamalarınız, yorumlarınız ya da profil oluştururken verdiğiniz bilgilerdir. Kapalı interaksiyonlar ise tıklama, satın alım ve aramalardır. Tavsiye motorları bu iki konseptteki interaksiyonların altındaki datalara bakarak kullanıcı ya da müşterinin online ilgi alanlarını öngörür.

Doğru kişiselleştirme her zaman içerik ve gerçek kullanıcı talebini bir arada değerlendirir. Tavsiye motorları aynı zamanda uzun dönem ilgi alanlarını ve kısa dönem davranışları ayırt edebilecek konumda olmalıdır.

Bu sistemlerin nihai amacı, kullanıcı deneyimini “karar anlarında (moment of truths)”etkileyerek maksimize etmektir. Bu önemli ve kısa karar anları, kullanıcının gerçekten ihtiyacına, şirketin iletişimine ve önünde ulaşabildiği bilgiye bağlıdır.

Tavsiye motorları yatırım karlılığını artırır

Cmswire’a göre bu teknolojiyi entegre eden e-ticaret platformları inanılmaz sonuçlar sergiliyor, ortalama gelirlerini yüzde 5 ila yüzde 15 arasında artırıyor. Büyük veri altyapısında ve teknolojisindeki gelişmeler sayesinde daha çok şirket kendi tavsiye sistemlerini rekabette öne çıkmak adına entegre edebilir duruma geldi. Müşteri gözünden baktığımızda, bu motorlar ilgilerini çekmeyen içerikler arasında dolaştıkları zamanı minimuma indirerek yaşamlarını kolaylaştırıyor. Şirket gözünden ise, tavsiye motorları ellerindeki veriden daha büyük çıkar sağlamak, kullanıcı deneyimini güçlendirmek ve satışları yükseltmek adına fayda sağlıyor.

Tavsiye motorlarına inanın

Tavsiye motorlarını geliştirmek masraflı gibi görünse de yatırım kârlılığında gözle görülür fayda sağlıyor. Bu dünyayı benimsemekte geç kalacak şirketler, ellerinde bulunan ve oyunu değiştirebilecek veriyi doğru kullanamayacak ve rakiplerinin gerisine düşecekler. Bu noktada Steve Jobs’un ölümsüz sözlerini hatırlayabiliriz: “İnsanlar çoğu zaman ne istediklerini, siz onlara göstermeden bilmezler.”

Amazon için kişiselleştirme neden önemli?

amazon-signAmazan.com’un yüzde 35 geliri tavsiye motorları üzerinden sağlanıyor. Amazon sistematik olarak tavsiyeleri, hedefli pazarlama aracı olarak hem e-posta pazarlamasında hem de kendi web siteleri üzerinde kullanıyor. Amazon, şuanda ürünler özelinde birden çok filtreleme özelliklerini kullanarak büyük veri öbeklerini tarıyor ve eşzamanlı olarak yüksek kalite tavsiyelere dönüştürüyor. Tavsiye algoritmaları, her bir kullanıcı için kişiselleştirilmiş bir deneyim sunarak Amazon’a kullanıcı deneyimini geliştirip sonuca kısa yoldan ulaşmalarını sağlıyor. Böylece ortalama sepet değerini artırır ve sonuç olarak o kullanıcıdan elde edilen geliri maksimize eder.

Markanın kurucusu Jeff Bezos 1998 yılında yaptığı bir konuşmada: “Dijital dünyada şirketler müşterileriyle çok derin ilişkiler kurma olasılığına sahip, hem kullanıcıların tercihlerini alabilir hem de süre içerisinde satın alım davranışlarını izleyerek müşterileriniz hakkında sahip olduğunuz bilgiyi tekilleştirebilirsiniz. Bunu başarabilirsek müşterinin bize çok güçlü bir sadakat duymasını sağlayabiliriz çünkü onları çok yakından tanıyor olabileceğiz” diyor…

Netflix’in kullanıcıyı yakalamak için yalnızca 90 saniyesi vardı…

netflix-turkiye-3Son zamanlarda, birçok haberde Netflix’in tavsiye motorları için yıllık 1 milyar dolar harcadığı konuşuluyor. Peki Netflix bu kadar yüklü bir miktarı tavsiye motoruna neden veriyor? Çünkü Netflix kullanıcılarının hesaplarını iptal etmemeleri için tavsiye motorları sayesinde onlara sürekli ilgilerini çekecek içerik göndermek istiyor.

Tüketici araştırmalarına göre ortalama bir Netflix üyesi bir içerikle ilgili 10-20 adet yorum okuduktan 60-90 saniye sonrasında ilgisini kaybediyor. Bir kullanıcı ya ilgisini çeken bir içerik bulur ya da servisi terk ediyor. Eğer Netflix’in bu müşteriyi yakalamak için 90 saniyesi varsa, bu kullanıcıya en hızlı şekilde doğru içeriği göstermesi gerekiyor. Kullanıcılar eğer sadece arama barlarına istedikleri içeriği yazıyor olsalardı herhangi bir sorun yaşanmayacaktı ancak Netflix’in belirttiğine göre üyelerin video tercihlerinin yüzde 80’ini kullanıcı yorumları şekillendiriyor.

Kazananlar takımı: Gravity R&D

gravityrd-logo_rgb-big-2046x472

Netflix, öğrenme sistemine dayalı otomasyon teknolojileriyle işini büyüten öncü şirketlerden. Tam 1 milyar dolar değerindeki en büyük ve kapsamlı veri ayıklama ödülü “Netflix Prize”ı da düzenliyorlar… Gravity R&D’nin kurucu takımı dünya genelinde 18 bin takımın yarıştığı “Netflix Prize”de birinciliği kazanmayı başardı. Elde ettikleri bu başarı, onlara dünya çapında duyurulabilecek dünyanın en önde gelen tavsiye sistemine sahip şirketini kurma imkanını sağladı. En son olarak, GittiGidiyor, Grativy R&D’yi kişiselleştirme platform sağlayıcısı olarak belirledi. eBay’in Türkiye ayağı olan marka güncel trendleri göz önüne alarak, sektörde kişiselleştirme adına bir adım öne geçmek için yoğun bir test sürecine girdi. Bu anlamdaki en önemli KPI de, eBay’in performans ve geçerlilik konusundaki yüksek standartlarını tutturabiliyor olmaktı. Test süresince, Amerika, Avrupa ve Türkiye’den çözümler GittiGidiyor’un birçok mobil ve desktop sayfasında yarıştı.

Gittigidiyor’un yeni çözüm ortağı Gravity R&D oldu 

gittigidiyor-yeni-logo-051113

Gravity R&D, testlerde tüm global rakiplerini geride bırakarak ve eBay Türkiye’nin çözüm ortakları arasındaki yerini aldı. Genel olarak, Gravity’nin tavsiye sistemleri en başarılı ikinci rakibinden 1000 gösterimde yüzde 55 daha fazla dönüşüm, yüzde 48 daha fazla gelir sağladı. Gravity R&D’nin teknolojisi şuanda Gittigidiyor’un tüm site içeriğinde kullanılıyor.

İş birliğiyle ilgili olarak GittiGidiyor.com’un Teknoloji ve Ürün Direktörü Oğuzhan Poyrazoğlu:  “Gravity sadece en iyi sonuçları çıkarmakla kalmadı, aynı zamanda bütün ihtiyaçlarımızı esnekliği, hızlı cevap verebilmesi ve detay odaklı çalışmasıyla tam olarak karşıladı” diyor…

Örneklerden de görüldüğü üzere, kişiselleştirme dijital dünya işleri için mutlaka kullanılması gereken bir özellik haline geldi. Amazon gibi büyük firmalar kendi bünyelerinde tavsiye ve öğrenen akıllı sistemlerini geliştirmeye devam edecekler. Ancak en küçüğünden en büyüğüne tüm işletmeler bu alanda birçok opsiyona sahip. Gravity R&D de kişiselleştirilebilme kapasitesi, yerleşik sistemlerle sorunsuz çalışabilme özelliği ve uzun yıllardır sahip olduğu endüstri deneyimi ve araştırmalarıyla bu alandaki tüm birikimini sektörün hizmetine sunuyor…

 

İLGİLİ HABERLER