E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları

E-ticarette
Kişiselleştirilmiş Öneri
Sunma Yolları
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
Yazarlar Hakkında
Efe Aras
2000 yılından beri Visilabs’in kurucu ortağı olarak görev yapmaktadır. İTÜ Jeofizik Mühendisliği’ni bitirdi.
Sayısal Yöntemlerde Tavsiye Sistemleri üzerine yüksek
lisans tezini tamamladı. İki Tübitak projesi ve yüzden
fazla büyük ölçekli Web Analizi projesini yönetti.
Devrim Ekmekçi
1974 İstanbul doğumlu Devrim Ekmekçi, Bilgi Üniversitesi Eng. MBA ve İTÜ Elektronik ve Haberleşme
Müh. mezunu. Ülkemizdeki ilk web analiz sertifikasını Almanya’da alan Ekmekçi, bu alanda bir çok projede
danışmanlık ya da proje yöneticisi görevini yürüttü. 10
yıldan fazla zamandır dijital pazarlama ve web analizi
konusunda ürün seçimi ve danışmanlık hizmetleri sağlayarak firmaların dijital ortamı daha verimli ve etkin
kullanmalarını sağlamayı amaçlıyor.
Tuğçe Esenkar
Lisans eğitimini Uluslararası Ticaret ve İşletme alanında
tamamlamıştır. Hali hazırda İstanbul Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü Pazarlama Anabilim Dalı’nda yüksek
lisans eğitimine devam etmektedir. 2011 yılında Visilabs ekibine katılmış olup Dijital Pazarlama Uzmanı
olarak görevini sürdürmektedir.
2
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
Önsöz
Rekabetin her geçen gün arttığı e-ticaret sektöründe rakipler arasında
farklılaşabilmek için müşterilere yaratıcı, farklı ve en önemlisi kişiselleştirilmiş bir platform sunmak gerekmektedir. Türkiye’de geçtiğimiz
yıl(2012) %35’lik büyüme gösteren e-ticarette müşteriler daha bilinçli
hareket etmektedir. İnternetten alışveriş yapmanın kolaylığına alışan bu
kitle satın alacağı ürün hakkında araştırmalar yapıp kendisi için en cazip
olanını satın almaya karar vermektedir.
E-ticaret sitelerinde kişiselleştirme sistemlerini kısaca; her müşterinin bireysel bilgi ve tercihlerine göre (yaş, cinsiyet, iş, coğrafya, satın alma davranışı, satın alma tercihi vb.) ürün veya hizmet önerisi sunmaktır şeklinde
tanımlayabiliriz. Kişiselleştirilmiş öneriler ziyaretçinin ulaşması beklenen
hedefe en kısa yoldan ulaşmasını sağlayarak, ziyaretçinin satın alma işlemini gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Ziyaretçilerin web sitesi üzerinde yapmış olduğu davranışlar yapay zeka
teknikleri ile modellenir. Bu noktada kullanıcı hakkındaki bilgilere ulaşabilmek için kullanıcının site üzerindeki hareketleri online pazar verisi,
e-mail listesi veya kullanıcı üyelik bilgilerinde yer alan veriler kullanılır.
Visilabs Target for E-commerce modülü arka planda çeşitli tavsiye algoritmaları çalıştırarak iki farklı mecrada ziyaretçiye öneriler sunar. Ziyaretçinin geçmişteki davranışına göre veya içinde bulunduğu grubun
özelliklerine göre hem web sitesi üzerinde hem de gönderilen e-mail ile
3
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
kişiselleştirmeler yapılır. Satışları artırmada büyük rol oynayan bu tavsiyeler ziyaretçilerin pozitif deneyimler yaşamasına da yardımcı olur.
Aşağıda e-ticaret özelinde hem e-mail hem de web sitesi üzerinde uygulanabilecek kişiselleştirilmiş öneri sunma senaryolarından bazılarını
örneklerle açıkladık.
4
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
E-Mail Yolu ile Kişiselleştirilmiş Öneri
Sunumu
1. Favori Kategori
Ziyaretçinin gün içerisinde en son ziyaret ettiği kategoriden baktığı ürünle beraber yine o kategoride ilgilenebileceği diğer ürünlerin önerildiği
e-mail gönderimidir. İçerik olarak bu şekilde hazırlanan e-mailler mail
açma ve link tıklama sayıları ile orantılı olarak dönüşüm oranılarını
artıracak bir öneri şeklidir. Örneğin; ziyaretçinin ayakkabı sitesinde spor
ayakkabılara baktığını ve satın almadığını varsayalım. Bu ziyaretçiye
gönderilecek e-mailin içeriği son baktığı ürün ile beraber o kategorideki
benzer ürünler olacaktır. Böylelikle ziyaretçi ile ilgili olan bu kişiselleştirilmiş e-maili satışa çevirmek çok daha kolay olacaktır.
2. Satış Sonrası Tamamlayıcı Ürün Önerisi
Ziyaretçinin satın aldığı ürüne göre e-mail yolu ile tamamlayıcı önerilerin
sunulmasıdır. Satış sonrası bu sistemle başka satışların yapılması da beklenir. Ziyaretçinin satın aldığı ürünle ilgili ihtiyacı olan diğer ürünleri ziyaretçi aramadan tavsiye etmek marka sadakatini de artıracaktır. Kablosuz mouse satın alan bir ziyaretçinin pil ve mouse pad ihtiyacı olabilir.
Bu ziyaretçiye gönderilecek e-mailin içeriğinde pil ve mouse pad gibi
tamamlayıcı ürünler yer alması bir satışın daha yapılmasını sağlayacaktır.
5
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
3. Satış Sonrası Anket
Ziyaretçinize satış sonrası ürün ve hizmetiniz ile alakalı anket sunarak
memnuniyetini veya şikayetini size bildirmesini sağlamaya yardımcı
olur. Bu işlemi manuel olarak yapmak elbette ki zor olacaktır. Anketler,
ziyaretçinin ürünü satın alıp ürünün eline ulaşmasından hemen sonra
otomatik olarak gönderilir.
4. Sepette Bırakma
Ziyaretçi herhangi bir nedenden kaynaklı ürünü sepetinde unutabilir.
Evde yemek vakti geldiğinden, internet/elektrik kesintilerinden, rakiplerde aynı ürünü araştırmak için siteden ayrılmasından kaynaklı ürün
sepetinde kalabilir. Bu nedenle ziyaretçilere sepetinde ürünün kaldığına
dair hatırlatma yapmak işleme kaldığı yerden devam etmesini sağlayacak, böylelikle işlem satışla sonuçlanacaktır.
5. Kaçan Ziyaretçiler
Siteye bir süredir girmeyen ziyaretçiler tespit edilerek, onları yeniden siteye çekecek şekilde, ziyaretçiye özel bir iletişim kurmak gereklidir. Sitelerin faaliyet alanına göre ziyaretçilerin kaçan ziyaretçi statüsüne girme
durumu farklılık gösterir. Sitelerce belirlenen kaçan ziyaretçi statüsüne
girenlere bu ziyaretçilerin daha önceki davranışları baz alınarak ilgi çeken
e-mailler gönderilir. E-maillerde yer alan ürünler ziyaretçinin favori kategorisinden herhangi bir üründen veya en son gezdiği üründen oluşur.
6
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
6. Stokta Olmayan Ürünler
Ziyaretçinin ürünü görüntülediği anda ürünün stokta olmaması durumunda ziyaretçiye herhangi bir butona tıklattırmaksızın ürün stoğa girdiğinde hatırlatma e-maili gönderilir. Böylelikle
ziyaretçi ürünü başka bir mecradan satın almadıysa ilgilendiği ürünün stoğa girdiğini görmesi
ile bu ürünü satın alacaktır.
7. İncelenen Ürünün İndirime Girmesi
Ziyaretçi herhangi bir ürün ile ilgilenip satın almadan çıkış yapabilir. Bu
ürünü ziyaretçi daha sonraki periyodlarda da satın almadıysa ürünün fiyatının düşmesi durumunda ziyaretçiye fiyatın düştüğünü haber veren
e-mail gönderilir. Ürünle en çok ilgilenen kişiye ürün fiyatının düştüğü
haberinin gönderilmesi halinde bu işlem satış ile sonuçlanacaktır.
8. Tekrar Eden Alımlar
Bir takım ürünlerin belirli periyodlarla satın alma işlemi tekrarlanır. Şampuan, sıvı yağ, kalem pil vb. bu ürünlere örnektir. Bu tip ürünlerin satın
alım zamanına göre ortalama tüketim süreleri hesaplanarak bu süre zarfında e-mail gönderimi yapılır. Örneğin; 100ml bir diş macunun ortalama tüketim süresi bir buçuk aydır. Bu sürenin bitişine yakın ziyaretçiye
e-mail gönderilerek diş macununun bitmek üzere olduğunu hatırlatılıp,
ürünün satışı gerçekleştirilir.
7
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
Web Site Üzerinde Kişiselleştirilmiş Öneri
Sunumu
1. Rotator
Bu alan e-ticaretçiler için en önemli bölgelerden birisidir. Ziyaretçi siteye
ilk geldiği anda bu alan ile karşılaşır. Rotator alanının her ziyaretçiye göre
kişiselleştirilmesi bu alanın verimli kullanılmasını sağlayacaktır. Küçük ev
aletletleri ile ilgilenen bir kadının siteye geldiğinde karşılaşması gereken
banner küçük ev aletleri ile ilgili olmalıdır. Erkek ayakkabısı ilgilenen bir
ziyaretçiye bu alanda kadın ayakkabısı göstermek ziyaretçinin kaçan ziyaretçi segmentine girmesine neden olur. Site içerisinde yapmış olduğu davranışa göre kişiselleştirilebilen bu alan aynı zamanda ziyaretçinin
arama motorunda aradığı kelimeye göre de kişiselleştirilebilir. Örneğin,
arama motorunda “Samsung 32” Led tv” kelime grubunu aratarak gelenler için ilk banner alanında Samsung 32’’ Led tv ile ilgili bir kampanya
gösterilir. Böylelikle ziyaretçinin bir kaç adımda ulaşabileceği ürüne tek
adımda ulaşmasını sağlayarak ziyaret satışa dönüştürülecektir.
2. Gerçek Zamanlı Olarak En Çok Ziyaret Edilen Ürünler
Şu ana kadar anlattığımız senaryolarda ziyaretçilerinizi tanıyabildiğiniz
durumlarda yapabileceğiniz önerilerden bahsettik. Gerçek zamanlı ürün
önerisi ile ise ziyaretçi hakkında herhangi bir bilgiye sahip olunmadığı
durumlarda o anda diğer ziyaretçiler tarafından en çok gezilen ürünler önerilir. Böylelikle sitedeki genel ziyaretçi kitlesinin yapmış olduğu
davranışlara göre öneriler sunulur.
8
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
3. En Çok Satılan Ürünlerin Sunulması
Siteyi ilk kez ziyaret eden ve hakkında herhangi bir bilgi sahibi olunmayan ziyaretçilere en çok satılan ürünler gösterilir. Bu gibi durumlarda
ziyaretçinin hangi kategori ile ilgili olduğu bilinmediğinden ilgili süre
zarfında en çok satılan ürünler gösterilerek ziyaretçilerin ilgi alanları belirlenirken ziyaretçi satışa yönlendirilir.
4. Yeni Gelen Ürünlerin Sunulması
Kategorilerden herhangi birine yeni ürün eklenmesi halinde site üzerinde belirlenen alanlarda ziyaretçilere ürün sunumu yapılır. Yeni ürünlerin
ziyaretçilerin ilgilendiği kategorilerle alakalı olması
ziyaretin satışla sonuçlanmasını sağlayacaktır.
5. İndirimdeki Ürünlerin Sunulması
İndirime giren ürünlerin ana sayfada veya sitede belirlenen farklı alanlarda gösterilmesi ziyaretçileri çekebilecek bir diğer yoldur. Satın alma niyetinde olan
ancak yeterli bütçesi olmayan ziyaretçiler bu kısımda yakalanacaktır.
6. Bakılan Ürün İle İlgili Diğer Ürünler
Ana sayfada ziyaretçinin ilgilendiği ürünle ilgili diğer ürünlerin gösterimi
yapılır. Burada senaryoda bir örnek üzerinden ilerleyelim. Ziyaretçinin
tablet ürünler ile ilgilendiğini ve bir kaç kere ziyaret etmesine rağmen
satın alımı henüz gerçekleştirmediğini varsayalım. Bu durumda ziyaretçi
siteye tekrar geldiğinde ana sayfada belirlenen alanda ziyaretçinin ilgilendiği ürün başta olacak şekilde benzer/ilgili ürünleri göstermek ziyaretçinin doğrudan aradığı ürüne ulaşmasını sağlayacak ve ziyareti satışla
sonuçlandıracaktır.
9
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
7. Çapraz Satış
Satışta başarıyı gösteren unsurlardan biri olan çapraz satış e-ticarette de
aynı şekilde karşımıza çıkmaktadır. Ziyaretçinin halihazırda ilgilendiği
kategori ile alakalı ürün satmak ilgilenmediği kategoriden satış yapmaktan daha kolaydır. Ancak ziyaretçinin ilgili olmadığı kategoriden de satın
alım yapması istenir. Bu durumda sitede belirlenen alanlarda ilgi dışındaki kategorilerden ürün önerisi yapılır. Ziyaretçinin ilgililik durumuna göre
farklı kategorilerden de öneriler sunulur.
8. X Ürününe Bakanların İncelediği Diğer Ürünler
Ürün detay sayfasında diğer ziyaretçilerin ilgilendiği ürünlerin önerilmesi
o anda ziyaretçinin karar vermesine yardımcı olacaktır. Bu senaryoda
ziyaretçilerin geçmiş davranışlarına göre anlamlı verilerin ve kuralların
oluşması beklenir. Verilerin analizi sonucu X ürününe bakanlar Y ürününe
de baktılar şeklinde bir istatistik oluşur. Böylelikle ürün detay sayfasında
o ürünle en çok ilişkili olan diğer ürünler sunulur.
9. X ürününü sepetine atanların satın aldığı diğer ürünler
Bir önceki senaryo ile benzer özellikler taşır. Daha önceki ziyaretçilerin
sepete attığı ürünle beraber satın aldığı ürünlerin analizi yapılır. Bu verilere göre sepete atılan ürünler arasında anlamlı ilişkiye sahip olan ürünler ziyaretçinin sepetinde sunulur. Örneğin, bir ziyaretçinin sepetine
çaydanlık attığını varsayalım. Daha önceki ziyaretçilerin geçmişte yaptığı
davranışlarının analizleri sonucu çaydanlık alanların çay bardağı da aldığı görülmektedir. Böylelikle ziyaretçi sepette iken çay bardağı önerisi
yapılarak satış gerçekleştirilir.
10
E-ticarette Kişiselleştirilmiş Öneri Sunma Yolları
10. Site içi arama ile ürün önerisi
Site içi aramalar ziyaretçilerin kullanığı en önemli alanlardan bir tanesidir. Arama
motorları ile ulaşmak istenilen bilgiye en kısa yoldan ulaşmaya alışmış bir kitle site içerisinde de aynı davranışı göstermeye
devam etmektedir. Hal böyleyken ziyaretçinin
site içinde aradığı ürün ile alakalı diğer ürünlerin sunulması bu kişiyi ulaşmak istediği noktaya
en kısa yoldan yönlendirecektir. Bu senaryoda
arama sonucu sayfasında daha önceki ziyaretçilerin davranışlarına göre en çok ziyaret edilen
veya en çok satın alınan ürünler önerilir. Örneğin “samsung cep telefonları” şeklinde arama
yapanların sonrasında baktıkları ürünler sırasıyla Galaxy S4, Galaxy S3 ve Galaxy S3 mini ise ilk sıralarda bu ürünlerin önerisi
yapılır. [Ayrıca aradığı kelime ile ile ilgili kampanya reklamı göstermek]
11. Light Box
Manuel olarak belirlenecek kurallarla ziyaretçilere öneriler yapılır. Örneğin; Canon dijital fotoğraf makinesine 3 defa bakan bir ziyaretçiye light box ile indirim
kuponu verilerek ziyaret satışa çevirilir.
11
Boğaziçi Üniversitesi Teknopark
t: 212-3567420
f: 212-3567422
e-mail: [email protected]