Günümüzün hızlı tempolu ve son derece rekabetçi e-ticaret ortamında, müşteriler için alışveriş deneyimini kişiselleştirmek yeterli değildir. Bunun yerine, gerçekten öne çıkmak ve müşteri beklentilerini karşılamak için alaka düzeyine odaklanmak çok önemlidir. Bağlam ve tahmine dayalı analitik ekleyerek kişiselleştirmenin ötesine geçen alaka seviyesi, gerçekten müşteri merkezli bir e-ticaret alışveriş deneyimi yaratmanın anahtarıdır.
Alaka düzeyinin net değerine rağmen, çoğu e-ticaret markası hedeflerine yaklaşamıyor. E-ticaret markaları, müşterinin izlediği yolu yeniden düşünerek ve her bir müşteriye özel ilgili deneyimler sunarak, ana işlerine zarar vermeden kârlarını iyileştiren yeni kar akışları yaratabilir. ABD e-ticaret satışlarının 2025 yılına kadar toplam perakende satışların yaklaşık %23,6'sına ulaşması beklenirken, müşteri beklentileri ve satın alma tutumuyla uyum sağlayamamak bir yanlış adımdan daha fazlası; markanın kârlılığı için bir tehdit olabilir.
Bugün müşterilerin tüm e-ticaret deneyimleri boyunca sürekli olarak alakasız reklamlar, teklifler ve mesajlarla bombardımana tutulduğunu ve bunun sonucunda içeriği seçmemeye alıştıklarını düşünün. Bir tüketicinin dikkatini yeniden çekmek ve onu görmezden gelmeye hazır olsa bile tüketicilerde yankı uyandıran bir mesaj vermek için markalar, müşteriler için bire bir temelde alaka düzeyine öncelik vermelidir.
Makine öğrenimi ile e-ticaret markaları, doğru müşteriye doğru zamanda doğru reklam mesajını veya teklifi belirleyip sunmak için birinci taraf verilerini kullanabilir ve sonuç olarak daha sorunsuz bir alışveriş deneyiminde her müşteriye daha fazla değer sunabilir.
Artımlı Kâr için Birinci Taraf Verilerinden Yararlanma
Üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin yakında geçmişte kalacağı bildirilmişti. E-ticaret markaları, en başından beri topladıkları birinci taraf verilerini daha fazla kullanmak için şimdiden stratejilerini değiştiriyor. Markalar, kendilerine sunulan verileri kullanarak alışveriş deneyimini doğru bir şekilde optimize edebilecek, müşterilerini memnun edebilecek ve daha iyi iş sonuçları yaratabilecek.
Müşteri deneyimini geliştirmenin yanı sıra, birinci taraf verilerinin gelişmiş makine öğrenimiyle birleştirilmesi, markaların özellikle işlem anında, alışveriş sepetinde, sipariş onay sayfasında, ödeme sayfasında dağıtılan ek satışlar, çapraz satışlar ve ödeme teklifleriyle mevcut site envanterinden para kazanmasına yardımcı olabilir.
Örneğin, geleneksel olarak finansal hizmetler için ödeme yapmak, çoğu e-ticaret işletmesi için her zaman gerekli bir masraf olarak görülmüştür. Rokt'un Payments Marketplace'i, e-ticaret markalarının ödemeler sayfasından gelir elde etmelerine ve sayfayı bir maliyet merkezinden kâr merkezine dönüştürmelerine olanak tanır. Statik, sabit teşhirli envanteri esnek bir deneyime dönüştürür ve ilgilenmeleri en muhtemel olan ödeme mesajına göre her bireye özel olarak hazırlanmış bire bir hedefleme kullanır. Bu durum herkes için kazançlıdır.
E-ticaret satın alma akışı, markalar için müşterilere katma değer sağlamak için sıklıkla kullanılmayan bir fırsattır, ancak işletmeler bu akışın potansiyelini ortaya çıkararak her işlemin karlılığını ikiye katlayabilir. Bu aşamada, markalar müşteri dikkati ve verileri konusunda belirgin bir avantaja sahiptir. Müşteriler, satın alma işlemlerini tamamlamaya büyük ölçüde odaklanır ve bu da işletmelerin müşteri davranışları ve tercihleri hakkında değerli bilgiler toplamasını sağlar.
Müşteriler için ödeme işlemi boyunca ek satış, ödeme ve çapraz satış tekliflerini uyarlamak yalnızca karlılığı olumlu etkilemekle kalmaz, aynı zamanda müşteri bağlılığını ve elde tutulmasını da önemli ölçüde artırır. E-ticaret markaları, satın alma işleminin kritik bir anında müşterilere alakalı teklifler sunmak için birinci taraf verilerinden yararlanarak değer yaratmak için yeni fırsatlardan yararlanabilir.
Seçim Paradoksu
Bir marka müşterilerini belirledikten sonra, onlara yalnızca en alakalı teklifleri sunmakla kalmaz, aynı zamanda özellikle e-ticaret alanında bazen daha fazlasının çok fazla olduğunu da anlar. Seçeneklerin bolluğu, seçim yapmak için daha fazla çaba gerektirir ve tüketicileri "analiz felci" durumunda bırakabilir. Müşteriyi mesajlar ve tekliflerle aşırı yükleyerek, e-ticaret siteleri kopuk ve kafa karıştırıcı müşteri deneyimleri yaratır. Bazen en güçlü şey hiçbir şey göstermemektir çünkü alakasız mesajlar müşterilerin dikkatini dağıtır ve alışveriş sepetinin terk edilmesine yol açar.
Müşterileri rastgele seçilmiş teklifler, ürünler ve hizmetlerle boğmak yerine, e-ticaret markaları alaka düzeyine odaklanarak seçim paradoksunun üstesinden gelebilir. Markalar, gelişmiş makine öğrenimi teknolojisinin akıllı bir şekilde veri toplamasına ve hedefleri yönetmesine izin vererek, müşterilerin yalnızca kendileriyle en alakalı mesajları dönüşüm gerçekleştirme olasılıklarının en yüksek olduğu zamanlarda görmelerini sağlayabilir.
Gerçekten müşteri deneyimine odaklanan e-ticaret markaları, müşterilerine standart reklam mesajları veya alakasız ürün ve hizmetler sunmayacak, bu mesajları bireysel bazda kişiselleştirerek daha yüksek katılım ve daha derin müşteri memnuniyeti ve sadakati sağlayacaktır.
Kaynak: adage.com
