Kullanıcıları Dönüştürmek için Tahmine Dayalı Müşteri Analitiği Nasıl Kullanılır?

Tahmine dayalı müşteri analitiği, geçmiş verileri analiz etmek ve bir algoritma oluşturmak için makine öğrenimini kullanır. Bu algoritma daha sonra ne olacağını tahmin etmek için mevcut verilere uygulanır.

Bu tahminler geleceği yüzde 100 doğrulukla öngöremese de, dönüşümler de dahil olmak üzere hedeflerinizi gerçekleştirmenin en iyi yolu hakkında size veri destekli ipuçları sunan eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir.

Müşterilerin davranışlarını anlamak ve dönüşümleri artırmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilirsiniz. Nasıl olduğunu öğrenmek için okumaya devam edin.

Tahmine dayalı müşteri analitiği ne kadar doğrudur?

Tahmine dayalı müşteri analitiği kusursuz değildir. Müşteri analitiği üreten algoritmalar, güvenilir tahminler yapmak için büyük miktarda yüksek kaliteli verilere dayanır.

Aylık 100.000'den fazla aktif kullanıcısı olan şirketlerin, doğru tahminler sağlamak için yeterince büyük veri hacmine sahip olduklarından, tahmine dayalı müşteri analitiğinin tüm avantajlarından yararlanma olasılıkları daha yüksektir. Şirketler ayrıca, kullanıcıların müşteri yolculukları boyunca tetiklemesi için müşteri etkileşimlerini planlamalıdır. Bu tetikleyiciler; tıklamalar, kayıtlar, video görüntülemeleri veya belirli dönüm noktalarına ulaşma gibi temas noktaları olabilir. Bu, tahmine dayalı analitik algoritmanızın kıracağı davranışsal verilerdir.

Amplitude Audiences gibi bir tahmine dayalı analiz aracı, modelin doğruluğunu ölçer ve size veri kalitesi ve miktarı gibi şeylere dayalı olarak bir Sağlık Puanı verir. %70'in üzerindeki herhangi bir şey, kullanılabilir bir model olarak kabul edilir.

Kesin rakamlar ve yüzdeler yerine, tahmine dayalı müşteri analitiğini eğilimler ve oranlarla oynamak açısından düşünmek faydalıdır. Örneğin, tahmine dayalı analizlerin, iki gün sonra müzik akışı uygulamanızda şarkı çalmayan müşterilerinizin yüzde 45'inin vazgeçeceğini gösterdiğini varsayalım. Ancak, bu rakam üç günlük hareketsizlikten sonra yüzde 65'e çıkıyor.

İkinci ve üçüncü günler arasındaki yüzdelerin kesinliği konusunda endişelenmek yerine, genel eğilime odaklanın. Bu içgörü, ihtiyaçlarını karşıladığınızdan emin olmak için müşterilerle yeniden etkileşim kurmanın önemli olduğu önemli bir dönüm noktası olduğunu söyler. Örneğin, onları en sevdikleri sanatçı tarafından yayınlanan yeni bir single'ı dinlemeye davet eden bir uygulama içi bildirim gönderebilirsiniz.

Tahmine dayalı analitik ve müşteri davranışı arasındaki ilişki

Tahmine dayalı müşteri analitiği, kullanıcı davranışını ve müşterilerin belirli eylemleri gerçekleştirmeleri için onları dürtme girişimlerinize nasıl tepki vereceğini anlamanıza yardımcı olur. Tahmine dayalı bir analitik aracı, farklı olasılıkları test etmenize yardımcı olur, böylece daha yüksek bir başarı olasılığı ile uygun maliyetli bir karar verebilirsiniz.

Amplitude's Predictions gibi bir tahmine dayalı analitik algoritmasıyla, tahminler sekmesini seçebilir, bir grup veya kullanıcı grubu oluşturabilir ve bu grubun gelecekte yapmasını istediğiniz veya istemediğiniz eylemi seçebilirsiniz. Model çalışmayı bitirdiğinde, dönüşümü tahmin etmede hangi faktörlerin en önemli olduğunu görebileceksiniz. Bu faktörler arasında yaş, cihaz türü, şirket büyüklüğü gibi nitelikler ve şarkı çalma, çalma listesi paylaşma, favori özelliği kullanma davranışları yer alır.

Hangi özelliklerin ve ürün içi davranışların dönüşümü etkilediğini bilmek, dönüşüm oranlarını iyileştirmek için nelerde ince ayar yapmanız gerektiğini anlamanıza yardımcı olur.

Tahmine dayalı müşteri analitiği için kullanım senaryoları

Müşteri tahmini analitiğini aşağıdakiler için kullanabilirsiniz:

• Fiyatlandırma : Tahmine dayalı analitik, ürününüz için doğru fiyatı belirlemenize yardımcı olur. Birkaç farklı fiyatla deneme yapabilirsiniz. Bazı kişilerin alışveriş sepetlerini daha yüksek bir fiyata terk ettiğini fark ederseniz, indirim teklifi içeren bir takip e-postası göndermeyi tercih edebilirsiniz.
• Çapraz satış ve yukarı satış : Çapraz satış ve yukarı satış yoluyla müşteri yaşam boyu değerini (CLV) artırmak, tahmine dayalı müşteri analitiği ile daha kolaydır. Algoritma, geçmiş verilere dayanarak, seviye atlamak için oyun içinde değerli taşlar satın alan oyuncuların aynı zamanda yeni öğeler satın almayı sevdikleri konusunda sizi uyarabilir. Bu fırsatı, müşteriler belirli sayıda mücevher satın aldığında oyun içi güçlendirmeler için bir paket oluşturmak için kullanabilirsiniz.
• Pazarlama kampanyaları : Tahmine dayalı müşteri analitiğiyle, TikTok'tan bir açılış sayfasına gelen kişilerin uygulamanızı indirme olasılığının Facebook'tan tıklayanlara göre daha yüksek olduğunu görebilirsiniz. Bu bilgiyi alabilir ve sosyal medya bütçenizin daha fazlasını TikTok'a yatırmaya karar verebilirsiniz. Veya daha nitelikli ve ilgili ziyaretçiler sunmak için Facebook reklamındaki mesajları düzenleyebilirsiniz.
• Ters fiyatlandırma : Tahmine dayalı müşteri analitiği, bir eylemi gerçekleştirme olasılıklarına göre doğru müşteriye doğru mesajı hedeflemenize yardımcı olur. Örneğin, abonelikleri alın. Algoritma, kullanıcıların aylık aboneliğe kaydolma olasılığının yüksek, orta veya düşük olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir. Bu bilgileri, kullanıcıları üç gruba ayırmak ve takibinizi buna göre uyarlamak için kullanabilirsiniz. Örneğin, kaydolma olasılığı en yüksek olanlar için basit bir e-posta hatırlatıcısı veya uygulama içi bildirim yeterli olabilir. Düşük bir ihtimale sahip olanlar için, onlara ilk aylarını ücretsiz vermeyi ve ikinci aylarında yüzde on indirim hediye etmeyi düşünebilirsiniz.

Tahmine dayalı analitik ile müşteri kaybını azaltma

Edinme motorunuzun ne kadar iyi olduğu önemli değil; Mevcut müşterileri elinizde tutamazsanız, işinizi büyütmeniz zordur.

Tahmine dayalı müşteri analitiği, işletmelerin yüksek müşteri kaybı riski taşıyan müşterileri belirlemesine yardımcı olur. Müşteri yıpranmasını gerçekleşmeden önce belirlemek için, kayıp oranı kohort analizini kullanarak geçmişte kayıp yaşayan müşterilerin özelliklerine bakın. Kimin vazgeçeceği konusunda ipuçları için bir müşterinin yaşam döngüsüne de bakabilirsiniz. Kişinin ne kadar süredir müşteri olduğuna, ürünü kullanmaya başlamadan önce ürününüzle en son ne kadar süreyle etkileşime girdiğine ve veda etmeden önce hangi özellikleri kullanıp kullanmadığına dayalı göstergeler bulabilirsiniz.

Ardından, gelecekte bu müşterileri elde tutma olasılığının en yüksek olduğunu öğrenmek için farklı mesajları ve teşvikleri test edebilirsiniz.

Son olarak, bu dersleri benzer dalgalanma belirtileri gösteren mevcut müşterilere uygularsınız. Erken müdahale ederek, güveni ve müşteri sadakatini yeniden kazanma şansınız daha yüksektir.

Tahmine dayalı analitiği kullanan dört şirket (doğru yol)

Tahmine dayalı analitik pazarının 2028 yılına kadar 41,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bu tahmin araçlarını kullanmaya başlamayan şirketler artık rekabetin gerisinde kalma riskiyle karşı karşıya. İşte endüstri liderlerinin işlerini büyütmek için tahmine dayalı müşteri analitiğini nasıl kullandığını gösteren birkaç kullanım örneği.

1. Jumbo, Kitlelerin yardımıyla işini kârlı bir üst satış ve çapraz satış makinesine dönüştürdü. Amplitude'ün algoritması, geçmiş satın alma davranışından öğrenir ve müşterilerin bir sonraki satın almak istediği ürünleri tanımlar. Ürün tahminleri için ne kadar çok veri içerirlerse, müşteriler ödemeye gittiğinde o kadar çok satış yaparlar.
2. Amazon, müşterilerin yaptığı her satın almanın değerini en üst düzeye çıkarmak için devasa veri kümelerini kullanır. Ürünlerin fiyatını on dakikada bir sıklıkta değiştirir. Müşteriler, rakiplerin ürünlerini ne için sattıklarına, mevcut envantere, ürünün ne kadar popüler olduğuna ve müşterinin ve benzer tercihlere sahip kişilerin geçmişteki davranışlarına bağlı olarak farklı fiyatlar görür.
3. Stitch Fix, stilleri müşterilerle eşleştirmek için tahmine dayalı analitiği kullanır. Müşteri tarafından sağlanan açık bilgilerin bir karışımını, ayrıca benzer müşteri gruplarının davranışlarını ve bu tarzlara nasıl tepki verdiklerini kullanırlar.
4. Chick-fil-A, farklı menü düzenleri sunduğu için favori öğenizi hızlı bir şekilde seçmenizi kolaylaştırır. Her düzeni bilinen müşteri tercihlerine ve benzer müşterilerin tercihlerine dayandırırlar. Tahmine dayalı analitik, Chick-fil-A'nın uygulamalarında teslimat düğmesini ilk sipariş ekranına taşımak gibi UX kararları vermesine de yardımcı olur. Bu hareket, teslimat siparişlerinde yüzde 23'lük bir artışa yol açtı.

Tahmine dayalı müşteri analitiğini uygulamaya koyun

2019 Harvard Business Review anketi, yöneticilerin %77'sinin büyük veriyi uygulamanın bir angarya olduğunu düşündüğünü gösterdi. Ancak korktukları şey teknoloji değil - %93'ü çalışanlarını ve süreçlerini uyarlamanın asıl engel olacağını düşündü.

Tahmine dayalı müşteri analitiğinin altında yatan matematik karmaşık olsa da, bir tahmin oluşturma süreci böyle olmak zorunda değildir. Amplitude gibi dijital analitik araçları self servistir ve veri bilimini, veri bilimi ekibinizi dahil etmeden, günlük karar verme için ona ihtiyaç duyan ürün yöneticilerinin ve pazarlamacıların eline verir. Şirketinizdeki daha fazla kişiyi, müşteri davranışları hakkında hızlı ve kendi başlarına tahminler oluşturabilen ve veriye dayalı eylem gerçekleştirebilen veri analistlerine dönüştürün.

Bugün Amplitude Audiences demosu talep edin ve fiyatlandırmanızı, ürün kişiselleştirmelerinizi, pazarlama kampanyalarınızı ve daha fazlasını bilgilendiren tahminler yapmanın ne kadar kolay olabileceğini öğrenin.

Referanslar

• Küresel Tahmine Dayalı Analitik Pazarı 2028, Statista
• Amazon, Büyük Veri İçinde E-Ticaret'i Yönetmek için Büyük Veriyi Nasıl Kullandı, 2019
• Algoritmalar Turu, Dikiş Düzeltme
• Şirketler veri odaklı olma çabalarında başarısız oluyor, Harvard Business Review, 2019