Dijital cihazların kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte popülerleşen büyük veri kavramı, işlenebilir ve anlamsal birliktelik sağlayabilen, her an üretilen her türlü veriyi kapsamaktadır. Verinin büyüklüğünden ziyade, verinin firmalar tarafından nasıl kullanıldığı daha önemlidir. Yapay zekâ ve kognitif bilişim teknolojileri ile veriyi analiz edip iç görü üretebilen ve bunu stratejik iş aksiyonları için kullanan firmaların iş hacimlerini büyütme ihtimali çok yüksektir. Müşteri verilerini, öngörüye dayalı analizleri ve içerik tavsiyelerini ekleyerek her müşterinin yaşam boyu değerini belirlemekle kalmayacak, hangi ürünlerin ve içeriğin o müşteriye uygun olduğunu da otomatik olarak belirleyebilecek sistemler geliştirmektedir.
Böylelikle oluşturulan mesajlarınızın alıcıyla ilgili olma düzeyini ve uygunluğunu artırırken daha az zaman ve çaba harcanabilecektir. Bu durumda marka iletişiminde; daha yüksek müşteri memnuniyeti, daha fazla alışveriş ve müşteriyi elde tutma gibi sonuçlar alınacaktır ve dolayısıyla ölçülebilir oranda, daha yüksek etkileşimi sağlanabilecektir. Web.3.0 ‘ın bize sunduğu ‘kişiselleştirme’ teknolojileri, basit demografi k bilgilere göre pazarlama yapmanın çok ötesine geçerek ‘Büyük Veri/Big Data’yı da Web.4.0 ile artık ‘micro data’ya dönüştürüleceği ön görülmektedir.
Veri tabanı pazarlaması
Veri tabanı pazarlaması, müşterilerle etkileşimi arttırma ve müşteri sadakatini geliştirme amacıyla müşteriye ait veri toplama ve değerlendirmeyi içerir. Başarılı bir veri tabanı pazarlaması müşterileri tanımlama ve onlarla iletişim kurma üzerinde durur. Bu farklı müşterilerin yaşam boyu değerlerini anlamayı ve müşteriyi elde tutma çalışmalarını geliştirmeyi içerir. Bu bağlamda oluşturulan ‘Pazarlama Otomasyonu (Yapay Zeka)’ kavramı [1] da bütünleşik pazarlama iletişiminde önemli bir disiplin haline gelmiştir. En gelişmiş, sezgisel ve görsel içerik yönetim sistemlerinden biriyle tek içerik merkezinden mesaj yaratılabilir.
Esnek ve önceden tasarlanmış, aynı zamanda mobil cihazlar için optimize edilmiş şablonları kullanarak özelleştirilebilen tutarlı e-posta görünümü ve hissi verilebilmektedir. Çok kanallı kullanılabilen bu platformda her mecranın teknik özelliklerine göre özel içerikler oluşturulabilir. Mecranın teknik özelliği ile müşteri yaşam değerinin birleştirilerek kişiselleştirilmiş veriye dönüştürülmesi yapay zekadan makro bilgiye geçişi sağlayacaktır. ,
Müşteri ya da pazar segmenti için yaşam boyu değeri sayısı, bireyin ya da segmentin marka ya da firma ile hayat boyu oluşturacağı ilişkinin, gelecek faydalarının şimdiki değerini tahmin eder.
Bir tüketici ya da tüketici grubunun yaşam boyu değerini hesaplamak için gerekli olan bu sayılar gelirler, giderler ve elde tutma oranlarıdır. Gelir ve giderler genellikle kolay elde edilir, çünkü birçok şirket bu rakamları muhasebesel amaçlarla kaydeder. Elde tutma oranları doğru bir pazarlama veri tabanı sistemi gerektirir. Büyük veri için ilk önce cevaplamamız gereken dört soruyu sormamız gereklidir: Müşteri Kimdir? Ne tür ürünler ister? Ne zaman? Nasıl ve hangi kanallarla iletişime geçilmelidir?
Başarılı bir veri tabanı pazarlaması, tüm müşteri verisini tutan kaliteli bir veri deposu gerektirir. Bir veri deposu oluştururken BT ve pazarlama ekibi, veri tabanını operasyonel ve pazarlama olarak ayrıştırır. Veri örneklerinin ve analizlerinin bulunduğu standart bir pazarlama veri deposu oluşumu için günümüzde temel olarak üç tip veri söz konusudur:
a) Birinci parti veri: Direkt olarak şirketimize ait olan verilerin toplamıdır:
• E-posta adresleri, şirket web sitesine yapılan ziyaretlerin dijital kayıtları
• Satın alma işlemlerinin tarihçesi
• Anketler şikayetler ve iadeler gibi müşterileri etkileşimleri tarihçesi
• Her türlü müşteri anketi sonuçları
• Müşteriler tarafından verilen tercihler ve profiller
• Pazarlama kampanyalarından elde edilen pazarlama faaliyetleri
b) İkinci parti veri: Veri konusunda iş birliği yaptığımız şirkete ait olan birinci parti verileridir. Bu sayede iki (veya daha fazla) şirket istediği zaman birbiriyle veri paylaşabilir.
c) Üçüncü parti veri: Ticari ve satın alınan, aracılı, maddi değer ile satın alınan herkesin ulaşabileceği veridir. Bunlar, hedef kitlemize özel analiz ile ortaya çıkan segment verileridir. CRM, mağaza verileri, meslek odaları& sektörel dernek üye veri tabanı, sadakat& perakende kartı verileri, online işe alım portalları örneklerden sayılabilir. Veri toplama ve kullanıcıyla ilişkilendirmede yaygın olarak ‘çerez’lerden (cookie) faydalanılır.
Müşteri verilerini topladıktan sonraki adımlar analiz edilmesidir. Müşterilerinize ayrı bireyler olarak düşünmek gerekmektedir. Depolanan tüm veriler kategori edilmeli ve hedef kitlenizi davranış ve yaşam şekillerine göre ihtiyaç duyabileceği ürün ya da hizmeti ona çok kanallı araçlarla sunulabilir hale getirilebilir. Yapay zekâ teknolojisiyle tüm bu analizler koordine edilebilir. ‘Pazarlama Otomasyonu’ ile filtreleme, zamanlayıcı temel fonksiyonlara sahip tekrarlayan, çok aşamalı iş akışlarınızı otomatiğe bağlanabilir. Bu hizmetleri sağlayıcı firmalarla çalışılabilir.
Sonraki adımlar sırasıyla; müşteri verilerinden yararlanarak hedefleme, koşullu dinamik içerik (seçilmiş hedef kitleye birebir uygun içerik oluşturulmalıdır), öngörü verilerine göre kişiye özel tavsiyeler, siberyemler (finansal, Temel, Değer dürtüleri), fırsatlar, kolaylıklar sunulmalıdır. Çoğu platformlardaki e-postalar ve web formları hakkındaki tıklama ve açılma oranları, sosyal medya istatistikleri, link ve kategori izleme gibi her türlü temel ölçütleri ve karşılaştırma raporlarını, mobil cihaz kullanıcılarının bilgilerini ve sosyal medya raporlama yapılabilir. Müşteri profillerini link tıklama davranışlarına göre kategorize edilebilir ve bu profillere uygun, son derece kişiselleştirilmiş içerikler geliştirilebilir. IBM’nin ‘Gelecek 5 yılda hayatımızı değiştirecek teknolojiler’ [2] araştırmasında yer alan bazı bilimsel çalışmalar ve inovasyonların gelecekte bizleri neler beklediğini göstermektedir. Özellikle ‘Yapay Zekâ’, ‘Veri Analizi’ ‘Nesnelerin İnterneti’ alanında kognitif bilgisayar teknolojisiyle tüm sektörlerde pazar ve toplum eğilimleri ile yeni teknolojilerin temelini yine ‘veri’ oluşturuyor.
Geleceğin stratejik pazarlama iletişimi, kişiselleştirilmiş veri kullanımı üzerine kurgulanacaktır. Pazarlama iletişimi artık ‘duygusal ve güvene dayalı’ uzun vadeli, sürekli, etkileşimli iletişim; günümüzde yeni teknolojilerle, duygusal bağ kurarak ‘insanı anlamak’ odaklı hale getirilmiştir.
Yrd. Doç. Dr. Saadet Uğurlu
İstanbul Kültür Üniversitesi Sanat ve Tasarım Fakültesi Yeni Medya ve İletişim Bölümü
[1] https://www.emarsys.com/tr/
[2] http://www.cnnturk.com/teknoloji/ibm-gelecek-5-yilda-hayatimizi-degistirecek-5-seyi-acikladi
Bu yazı HBT'nin 67. sayısında yayınlanmıştır.
