Pazarlama, yalnızca ürün ve hizmetin faydalarını anlatmaktan ibaret değildir. Başarılı bir pazarlama çalışması yapabilmek için hedef kitlenin davranış ve eğilimlerini anlamak gerekir. Bu anlayış sayesinde tüketici grubunun tam olarak neye ihtiyaç duyduğunu kavrayarak bunun için en iyi çözümleri üretmek mümkün olur. Veri analitiği bu konuda büyük bir kolaylık sağlar. Söz konusu analitik yöntemi sayesinde tüketicilerden gelen verileri kısa süre içinde ve yüksek maliyetlere gerek olmadan toplayarak analiz edebilirsiniz. Detaylı bir analiz yaparak hedef kitlenizin davranışlarını ve neye nasıl karar verdiğini görebilirsiniz.
Veri (Data) Nedir?
Oxford Sözlüğü’nde veri; “Bilgi ögelerinin toplanması” olarak tanımlanır. Paul Bojic ve Andrew Greasley tarafından 2003 yılında yazılan “Business Information Systems: Technology, Development and Management for the E-Business” kitabında ise bu bilgiyle uyuşan daha detaylı bir tanım bulunur. Söz konusu kitapta data kavramı; “Ham ve gerçek enformasyon parçacığı” olarak açıklanır. Nicel ve nitel olarak toplanan bütün bilgi parçacıkları bu kapsamda değerlendirilebilir.
Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiği, data olarak adlandırılan bilgi parçacıklarını analiz ederek bunlardan anlamlı ve faydalı sonuçlar çıkarmaya odaklanan bir disiplindir. Bu disiplin, ham verilerin mekanik süreçler ve algoritmalarla işlenmesine dayanır. Söz konusu analitik faaliyet, datanın belli modeller üzerinde işlenip yorumlanmasına dayanır. Yapılan yorumlamalar; mevcut durumu araştırmak, yeni gelişmeleri öngörmek veya aksayan süreçleri iyileştirmek için kullanılabilir. Bu disiplin dâhilinde görsel analitik, formülleştirme, veri madenciliği gibi yöntemler kullanılır.
Pazarlamada Veri Analitiği Nedir?
Bilgi, pazarlamanın temel faktörlerinden biridir. Ürünleri tüketicilerle doğru zamanda ve doğru koşullarda buluşturmanın yolu bilgiyi etkin bir biçimde kullanmaktan geçer. Veri analitiği disiplini bu süreçlerde tüketicilerden elde edilen bilgilerin belirli modeller üzerinde işlenerek yorumlanması için kullanılır. Örnek vermek gerekirse; hedef kitlenin online satın alma faaliyetlerinden elde edilen veriler belli bir sistematikle işlenerek belli sonuçlar elde edilebilir. Bu sonuçlar, tüketici grubunun satın alma paternini çıkararak onlara gereken zamanlarda gereken çözümleri sunmak için kullanılabilir.
Pazarlamada Veri Analitiği Neden Önemlidir?
Veri analitiğini etkin bir biçimde kullanarak müşteri kitlesi hakkında en doğru ve geçerli bilgileri elde etmek mümkündür. Bu bilgiler, tüketicilerin davranış kalıplarını, ihtiyaçlarını ve alışkanlıklarını öğrenmenizi sağlar. Söz konusu faaliyetten elde ettiğiniz bilgiler sayesinde onlara etkin bir biçimde hitap edebilirsiniz. Datayı doğru bir biçimde yorumlayarak tüketicilerinize tam olarak ihtiyaç duydukları biçimde hizmet verebilir ve onların markanıza sadık olmasını sağlayabilirsiniz.
Veri Analitiği Modelleri Nelerdir?
Pazarlama kampanyalarını yönetmek için kullanılabilecek analitik modeller şunlardır;
Açıklayıcı Model
Bu model, önceki kampanyalardan elde edilen verilerin toplanmasına dayanır. Söz konusu data, gelecekteki kampanyalara ilişkin stratejilerin planlanması için kullanılır. Geçmiş davranışlar ve faaliyetlerle ilgili veriler gelecek için öngörüler oluşturulmasına yardımcı olur.
Tahmine Dayalı Model
Tahmine dayalı model, bilimsel verilere dayanan öngörülerin oluşturulmasını sağlar. Veri analitiği kapsamında oluşturulan modeller, şirketin öncekilere göre daha etkili bir kampanya yaratması için kullanılır. Örneğin; tüketicilerin markaya olan ilgisi yılın belirli dönemlerinde azalıyorsa bu döneme özel bir kampanya veya ürün geliştirilebilir.
Pazarlama Kampanyaları İçin Nereden Veri Elde Edilir?
Her internet kullanıcısı, dijital dünyada belli davranış örüntülerine sahiptir. Dijital veri analitiği bu örüntülerle ilgilenir. Söz konusu datayı elde etmek için kullanılabilecek başlıca kaynaklar şunlardır:
- Çerezlere dayalı web sitesi verileri
- Beğenme, satın alma, kaydetme gibi aktivitelere dayalı ürün verileri
- Arama motorlarından elde edilen veriler
- Sosyal medya etkileşimleri
- Dahili müşteri verileri
Bu tür verileri müşterilerin çerez ve data politikalarını onaylaması hâlinde, herhangi bir temas olmadan gerçek zamanlı olarak toplamak mümkündür. Örnek vermek gerekirse; web sitenizi ziyaret eden bir kullanıcı çerezleri onaylaması hâlinde davranışlarına ilişkin datanın tarafınızca toplanmasına da onay vermiş olur.
Pazarlamada Veri Analitiği Nasıl Kullanılır?
Veri analitiği, kapsamında yer alan çalışmalar, işletmelerin pazarlarını ve müşterilerini daha iyi anlamalarını sağlar. Bu anlayış üzerine etkili kampanyalar inşa etmek ve daha fazla müşteri memnuniyetine ulaşmak mümkündür. Söz konusu analitik yöntemi doğru bir biçimde uygulayarak müşteri memnuniyeti sağlayabilirsiniz. Bahsedilen disiplin kapsamında uygulanan yöntemler şunlardır:
Müşteri Profili Oluşturma
Çeşitli kaynaklardan derlenen verileri bir araya getirerek kullanıcıların davranış ve eğilimlerini ölçümlemek mümkündür. Örnek vermek gerekirse; sitenize eklediğiniz kodlarla ziyaretçilerinizin hangi kaynaklardan geldiğini veya hangi terimleri aratarak size ulaştığını öğrenebilirsiniz. Bu bilgileri sonraki kampanyalarınızı geliştirmek için kullanarak hedef kitlenizi sadık müşterilere dönüştürebilirsiniz.
Sosyal medya gibi veri kaynakları hedef kitleyi demografik verilerle analiz etme olanağı sağlar. Markanızla ilgilenme eğilimine sahip olan kişilerin yaş, cinsiyet, konum gibi verilerini öğrenerek onlara hitap etmek için doğru yöntemleri geliştirebilirsiniz. Diğer yandan, kullanım alışkanlıkları da veri analitiğinde önemli bir yere sahiptir. Ürünlerinizle ilgilenme potansiyeli olan kişilerin diğer ilgi alanlarını (hobiler, ziyaret edilen sayfalar, takip edilen ünlü kişiler) analiz ederek onlar için etkin çözümler yaratabilir ve sadık bir tüketici kitlesi oluşturabilirsiniz.
Ürün Geliştirme
Ürün performansını müşteri beklentileriyle uyumlu hâle getirmek, başarılı bir pazarlama çalışmasının temel koşuludur. Veri analitiği, bu beklentileri anlamanızı ve yorumlanızı sağlar. Bu durumu bir örnekle açıklamak mümkündür; X isimli cep telefonu üreticisi; sosyal medya ve e-ticaret yorumlarını derleyerek tüketicilerin “pil ömrü” konusunda şikayetçi olduğunu keşfetmiştir. Şirket, sonraki modellerinde daha uzun pil ömrüne sahip cihazlar tercih ederek mevcut müşterilerini elinde tutabilir ve hedef kitlesini geliştirebilir. Bu sayede, ürün özellikleri tüketicilerin beklentileriyle tam anlamıyla uyumlanmış olur.
Müşteri Davranışlarının Anlaşılması
Satın alma, temelde bir davranış biçimidir. Bütün davranışlar gibi alışveriş tercihlerinin de psikolojik, nörolojik, sosyal sebepleri ve bu sebepler doğrultusunda ortaya çıkan örüntüleri vardır. Veri analitiği, bu örüntülere ilişkin datanın analiz edilmesini ve davranış modellerinin ortaya çıkarılmasını sağlar. Örneğin; müşterilerinize gönderdiğiniz e-postaların açılma sıklığı, hangi tür başlıkların daha çok dikkat çektiği ve hangi hedef grubun linklere tıklamak konusunda daha istekli olduğu gibi sorular davranış örüntüleriyle ilgilidir. Bu patternleri keşfederek tüketicilerinizi tam olarak anlayabilirsiniz.
Kişiselleştirilmiş Kampanyalar Oluşturma
Google tarafından yapılan bir anket çalışmasına göre; profesyonel pazarlamacıların %90’ı kişiselleştirilmiş çalışmaların işletme kârını artırdığını ifade etmiştir. Geleneksel pazarlama yöntemlerinin aksine dijital reklamcılıkta tüketiciye birey olarak hitap etme imkânı bulunur. Kullanıcıların sosyal medya ve web aktivitelerini kaydererek onlara hitap etmek için gereken verileri edinmek mümkündür. Müşterilerinize doğrudan hitap eden, kişiselleştirilmiş reklamlar gösterebilirsiniz. Örnek vermek gerekirse; kahve makinesi satan bir markanız varsa ünlü kahve restoranlarını takip eden tüketicileri hedefinize alabilir ve bunlara özgü kampanyalar oluşturabilirsiniz.
Kampanya Performansını İzleme
Veri analitiği araçları kampanya performansınızı gerçek zamanlı olarak izlemenize olanak tanır. Bu performansa ilişkin bilgileri toplayarak şirketinizin sonraki kampanyalar için stratejilerini belirleyebilirsiniz. Müşterilerinizin kampanyalarınıza gösterdiği tepkileri ölçümleyerek iyileştirme yapmanız mümkündür. Örneğin, hangi görsel tasarımların daha çok tıklanma aldığını ölçerek sonraki çalışmalarınızda bunları kullanabilirsiniz.