Günümüzün iş ortamında, herhangi bir markanın nihai hedefi, kendilerinden satın alan müşteriler ve onların çekmek istedikleri potansiyel müşteriler hakkında eksiksiz ve kapsayıcı bir görüş elde etmektir. Bu basit hedefe ulaşmadaki başarısızlık veya başarı, genellikle bir şirketin görünürlüğü ve büyüme potansiyeli açısından tüm farkı yaratır. Dolayısıyla şirketlerin demografik ve coğrafi veriler gibi kişisel bilgileri toplaması artık yeterli değil. Şirketlerin, müşterilerin tam bir resmini elde etmek ve her bireyin satın alma kararlarını neyin etkilediğini görmek için kullanıcı davranış verilerini kullanan bir süreç olan davranışsal izleme ile başlaması gerekir.
DAVRANIŞ İZLEME NEDİR VE NEDEN ÖNEMLİDİR?
Davranış izleme, müşterilerin tarama alışkanlıkları ve web siteleri, uygulamalar, e-postalar ve sosyal medya sayfalarıyla etkileşimleri hakkında veri toplama, işleme ve analiz etme sürecidir. Bu, görüntülenen sayfalar, sayfa veya tarayıcı oturumu başına harcanan süre, satın alınan öğeler, tıklanan e-posta bağlantıları vb. verileri içerir. Bu nedenle, bu teknik, bir müşterinin yaşını ve net gelirini bilmenin ötesine geçerek alışveriş sepetlerini neden terk ettiğini veya çok fazla harcama yaptığını anlamak için kullanılır. Belirli ürün sayfalarında geçen süre. Çerezler, izleme pikselleri ve günlük dosyaları gibi yöntemlerle kullanıcı davranışı izlenebilir. Ardından, bu yöntemlerden herhangi biri kullanılarak toplanan veriler, işletmeyi ileriye taşımak için içgörüler sağlamak üzere analiz edilir.
Davranış izleme tarafından üretilen içgörüler, şirkete ve müşterilere karşılıklı olarak fayda sağlamak için birçok şekilde kullanılabilir. Tüm bu avantajlar, kullanıcı davranışını izlemeyi izleyen gelişmiş müşteri anlayışından gelir. Bu, şirketlerin tüm müşterilerle iletişimlerini daha iyi uyarlamasına ve kişiselleştirmesine olanak tanır. Bu, bir markanın müşterilerini uzun vadede elde tutma yeteneğini güçlendirerek daha yüksek yaşam boyu değere ve hasılat. Kullanıcı davranışını izlemek, şirketlere ürün ve hizmetleri iyileştirmek için değerli bilgiler de sağlar. Örneğin, tarayıcıların web sitenizden ayrılmasına neden olan sorunlu noktaları ortaya çıkarabilir. Bu tür bilgilere göre hareket etmek, dönüşümleri ve satışları artırmak için itici güç görevi görecektir. Faydaları neredeyse sınırsızdır ve bu tekniğin herhangi bir şirketin pazarlama ve reklam stratejisinin bir parçası olması gerektiğini kanıtlar.
AI DAVRANIŞ İZLEMEYİ NASIL İYİLEŞTİREBİLİR?
Bu günlerde bunu yapmak neredeyse imkansız AI atlatmak. Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) güçlü yetenekleri davranışsal izlemeye kadar uzanıyor ve şirketler, izlemenin verimliliğini artırmak için bu teknolojilerin gücünden yararlanabilir.
Yapay zekanın, işletmenizin kullanıcı davranışını daha iyi izlemesine ve süreçten daha fazla değer elde etmesine yardımcı olabileceği kanıtlanmış dört yolu burada bulabilirsiniz:
OTOMATİK ANALİZ
Yapay zekanın davranış izlemeyi büyük ölçüde iyileştirme yeteneğinin bir nedeni, otomatikleştirilmiş analitik özelliğinin varlığıdır. Otomatik analitik araçları, çeşitli kaynaklardan veri çekerek veri toplamayı otomatikleştirebilir, manuel veri girişi ihtiyacını ve riskini azaltabilir. Ayrıca, büyük miktarda veriyi geleneksel sistemlerin yeteneklerinden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleyebilir. Ayrıca yapay zeka, müşterileri davranış kalıplarına göre otomatik olarak segmentlere ayırarak mesajların ve hizmetlerin kişiselleştirilmesini kolaylaştırabilir. Örneğin, yapay zeka, ödemeye geçmeden belirli bir ürün sayfasında birkaç dakika geçiren tüm müşterileri segmentlere ayırabilir. Şirketler daha sonra bu segmentteki müşterileri ürünü satın almaya ikna etmek için damla pazarlama kampanyaları oluşturarak yanıt verebilir.
GERÇEK ZAMANLI BİLGİLER VE EYLEMLER
İçgörüler, anında harekete geçtiklerinde daha değerlidir. Yapay zekanın davranış izlemeye önemli bir katkısı, müşterilerin belirli eylemleri veya eylemsizlikleri gerçekleştirdiklerinde gerçek zamanlı içgörüler sağlaması ve şirketlerin istenen sonuca ulaşma olasılığını artıran anlık yanıtları tetiklemesine olanak sağlamasıdır. Örneğin yapay zeka, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak bir müşterinin göz atma davranışının gerçek zamanlı analizini yapabilir ve üretilen içgörülere dayalı olarak ürün önerilerinde bulunabilir. Benzer şekilde, yapay zeka destekli sohbet robotları, alışveriş sepetlerini terk eden müşteriler için çevrimiçi veya e-posta hatırlatıcıları başlatmak üzere programlanabilir. Yapay zeka, gerçek zamanlı analiz ve hızlı eylemler kullanarak davranışsal hedeflemeyi optimize etmeyi ve müşterilere tatmin edici hizmet sunmayı kolaylaştırabilir.
ÖNGÖRÜ ANALİZİ
McKinsey'e göre tahmine dayalı analitik şunları yapabilir: pazarlama maliyetleri 30%'ye kadar azaltırken, pazarlama kampanyalarının etkinliğini de yaklaşık 20% artırıyor. Tahmine dayalı analitik, işletmeler için davranışsal izlemeyi geliştirebilecek değerli bir yapay zeka yeteneğidir. Yapay zeka, müşteri verilerini analiz ederek ve istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve sinir ağları gibi teknikleri kullanarak müşteriler hakkında doğru tahminler yapabilir. Böylece şirketler, davranışsal hedefleme ile tahmine dayalı analitiği birleştirerek mevcut sorunları çözen ve ardından gelecekteki müşteri ihtiyaçlarını öngören eylemler gerçekleştirebilir.
Bu, özellikle müşterilerin ilgisini çekebilecek ürün ve içeriklerin doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi için öneriler için kullanışlıdır. Önümüzdeki haftalarda yüksek talep görmesi muhtemel ürünleri tahmin etmek için davranışsal verileri kullanarak envanter yönetimi için de yararlı olabilir. Örneğin, birden fazla müşteri katalog sayfanızda belirli bir giysiyi aramaya devam ederse, AI bunu envanter yöneticilerinizi o ürünü stoklamaları konusunda uyarmak ve hatta ilgilenen müşterilere indirim teklifleri içeren e-postalar göndermek için bir gösterge olarak kullanabilir.
DESEN TANIMA
Yapay zeka, insanların fark etmesi zor olan müşteri davranışlarındaki kalıpları belirleme gücüne sahiptir. Verilerdeki kalıpları tanımak için yapay zekayı eğitmek, davranışsal verilerden zengin içgörüler sağlayabilir. Örüntü tanıma, kişiselleştirilmiş öneriler sağlamanın yanı sıra müşteri davranışındaki düzensizlikleri tespit etmede de yardımcı olur. Örneğin, bir şirket web sitesi trafiğinde ani bir artış fark edebilir. Bu durumda, en çok dikkat çeken belirli sayfaları belirlemek için web sitesi ısı haritalarını analiz etmek için görüntü tanıma kullanılabilir. Benzer şekilde, örüntü tanıma, müşteri kaybının veya terk edilmesinin nedenleri olabilir. alışveriş kartı tanımlamak. Bu AI yeteneği, işletmeleri sorunları hızlı bir şekilde belirleme ve bunları çözmek için harekete geçme konusunda harika bir konuma getirir.
Kısacası davranış takibi, konuya doğru yaklaşan şirketler için oldukça faydalı olabilecek bir stratejidir. AI, kullanıcı davranışı izlemeyi kolay ve rahat hale getirmek için kullanılabilecek birkaç yenilikçi tekniğe sahiptir. Aşağı yönlü bir etki olarak, gelir artacak ve müşteri bağlılığı tüm zamanların en yüksek seviyesine ulaşacak ve bu da onu bugün yatırım yapmaya değer bir strateji haline getirecektir.
KURMAK
Google, Facebook, Amazon ve Microsoft'un yıllardır yaptığı gibi 360 derece müşteri profili oluşturmak da önemli. Bir kişiye bağlanabilecek tüm mevcut veriler, (potansiyel) müşterilerinizin daha iyi bir resmini elde etmek için önemlidir. Davranış takibinden elde edilen tüm veriler, bu tür müşteri profilleri için önemlidir. A CDP sistemi tüm verileri yakalamak ve 360 derece bahçe müşteri profilleri oluşturmak için en iyi yerdir. Bazı CDP sistemlerinde kapsamlı analiz işlevselliği de mevcuttur. Bu, talepkar pazarlamacılar için onu "hepsi bir arada" bir çözüm haline getiriyor.
