Segment ve Kişiselleştirme

Açılış sahnesi

Muğla'da doğal cilt bakım ürünleri gönderen bir marka, yeni kurduğu kişiselleştirme akışlarından çok umutlu. Bir akış, müşterinin sitede baktığı ürünleri bir mektupta hatırlatıyor. Bir müşteriden kısa bir yanıt geliyor: gece yarısından sonra üç kez aynı göz altı kremine baktığını markanın bildiğini görmek hoşuna gitmemiş; mektubun ilk cümlesi tam olarak bunu söylüyormuş.

İkinci bir akış, belirli ürünlere bakan müşterileri bir cilt sorunu yaşayanlar segmentine koyuyor ve onlara o soruna özel bir mektup gönderiyor. Bir müşteri, bu ürüne bir arkadaşı için baktığını, kendisinde böyle bir sorun olmadığını ve markanın onun hakkında böyle bir tahmin yürütmesinden rahatsız olduğunu yazıyor. Bir başkası ise sorunun gerçekten kendisinde olduğunu, ama bunu bir pazarlama mektubunda okumak istemediğini söylüyor.

Aynı hafta markanın bir başka akışı hiç şikâyet almıyor, üstelik en yüksek dönüşümü veriyor: bir nemlendirici alan müşteriye, ürün bitmek üzereyken yeniden sipariş hatırlatması ve kullanım ipuçları. Üç akış da müşteri verisine dayanıyordu; biri yararlı bulundu, ikisi rahatsız etti. Farkı yaratan, verinin miktarı değil, hangi verinin, nasıl ve hangi amaçla kullanıldığıydı.

Bu derste ne olacak

Markanın sorunu kişiselleştirmenin kendisi değildi; müşteriye hizmet eden uyarlamayı onu izleyen uyarlamadan ayıran çizgi hiç konuşulmamıştı. Müşterinin bilmediği ya da beklemediği veriler kullanılıyor, hassas durumlar tahmin ediliyor ve kişiselleştirme, müşteriye neden o mesajı aldığını söylemeden yapılıyordu. Muğlalı marka bir kurgu; vakalardaki işletmeler de gerçek değil.

Bir önceki ders bir akışın parçalarını tarif etti. Bu ders akışların müşteriye göre nasıl uyarlanacağını ele alıyor: kişiselleştirmenin segment düzeyinden bireysel düzeye uzanan derinliklerini, bir veri kullanımının müşteri tarafından beklenip beklenmediğini sınamayı, hassas durumların tahmin edilmesinin tehlikesini ve kişiselleştirmenin müşteriye açıklanabilir ve kontrol edilebilir olmasını.

Sıfır noktası

Müşterileri gruplara ayırmayı bu akademi segmentasyon biriminde kurdu: karar verilebilir segment ve segment kararı. Müşteri ilişkileri birimi davranış olayını, tercih merkezini ve temas bütçesini, araştırma birimi hassas veriyi, yani açığa çıktığında kişiye zarar verebilecek bilgiyi tanımladı. Gerekmeyen veriyi toplamama kuralı ile ölçüm izni veri toplama kursundan, verinin bir kanalda kullanıma sokulması bir önceki kurstan geliyor; insanın yargısına bırakılan pay ile koşulların ne zaman kontrol edileceği de bu kursun ilk iki dersinde konuşuldu.

Segmentasyon birimi segmentleri bir hedefleme kararı için kuruyordu. Bu ders segmentleri ve bireysel uyarlamaları, müşterinin kendisine giden bir mesajın ya da gördüğü bir sayfanın içinde ele alıyor: müşteri bu uyarlamayı gördüğünde ne düşünür?

Mekanizma — ne kadar derin

Kişiselleştirme tek bir şey değildir; farklı derinliklerde yapılır. En yüzeyde, herkese aynı şekilde davranan ama bağlama göre değişen bir deneyim vardır: yağmurlu bir günde farklı bir ürün vitrini. Biraz daha derinde, bir müşteri grubuna, yani bir segmente göre uyarlama. Daha derinde, tek bir müşterinin kendi geçmişine göre uyarlama. En derinde ise müşteri hakkında yürütülen tahminlere göre uyarlama. Derinlik arttıkça hem olası değer hem de olası rahatsızlık artar.

Bağlam da bir uyarlama.

Derinlik, amaca göre seçiliyor.

Mekanizma — müşteri bunu bekliyor mu

Bir veri kullanımının yararlı mı rahatsız edici mi bulunacağı, çoğu zaman müşterinin o veriyi bizim bilmemizi ve o amaçla kullanmamızı bekleyip beklemediğine bağlıdır. Sepetine koyduğu ürünün hatırlatılmasını birçok müşteri bekler; sitede hangi saatte, kaç kez gezindiğinin mektupta söylenmesini beklemez. Aynı veri, müşterinin beklediği bir biçimde kullanıldığında hizmet, beklemediği bir biçimde kullanıldığında gözetim gibi hissedilir.

Bağlam değişince beklenti değişiyor.

Açıkça verilen veri, rahatça kullanılıyor.

Mekanizma — tahmin edilmemesi gerekenler

Davranış verisinden pek çok şey tahmin edilebilir: bir müşterinin hamile olup olmadığı, bir hastalığı olup olmadığı, maddi bir zorluk yaşayıp yaşamadığı, bir yakınını kaybedip kaybetmediği. Bu tahminler bazen doğru, bazen yanlış çıkar; ama doğru olduklarında bile, müşterinin kendisinin söylemediği hassas bir durumu bir pazarlama mesajında onun yüzüne söylemek, hem kişiye zarar verebilir hem de güveni onarılmaz biçimde sarsabilir.

Ürüne odaklan, kişiye değil.

Yakın ilişkili ürün, yakın ilişkili risk.

Usta katmanı — neden bunu görüyorum

Kişiselleştirme, müşteri neden o mesajı ya da o öneriyi gördüğünü anlayabildiğinde ve bunu değiştirebildiğinde güven üretir. Nedenini bilmediği bir uyarlama, doğru olsa bile gizemli ve biraz ürkütücü görünür; nedenini bildiği ve kontrol edebildiği bir uyarlama ise bir hizmet gibi görünür.

Söylenemeyen gerekçe, yapılmayan uyarlama.

Kapatma seçeneği, gerçek bir seçenek.

Açıklama, dilin sade olmasını istiyor.

Segment de açıklanabilir.

Küçük işletmede tek kural.

Yaygın hatalar

Aklında kalsın

Kişiselleştirmeyi yararlı ya da rahatsız edici yapan şey verinin miktarı değil, hangi verinin, hangi derinlikte, hangi amaçla ve müşterinin beklediği biçimde kullanılıp kullanılmadığıdır.

Kişiselleştirme derinliği, uyarlamanın bağlamsal, segment, bireysel ya da çıkarımsal düzeyde yapılmasıdır. Amacın izin verdiği en yüzeydeki düzey çoğu zaman en güvenlisidir.

Beklenti sınaması, müşterinin bu veriyi bizim bilmemizi ve bu amaçla kullanmamızı bekleyip beklemediğini sorar. Uyarlama yapılsa bile veri mesajda gösterilmek zorunda değildir.

Hassas çıkarım, müşterinin bildirmediği hassas bir durumun tahmin edilmesidir. Pazarlama kişiselleştirmesinde yapılmaz; yerine müşterinin kendi seçtiği tercihler kullanılır.

Açıklanabilir kişiselleştirme, uyarlamanın gerekçesini sade bir dille söyler ve müşteriye kontrol verir. Gerekçesi söylenemeyen uyarlama yapılmaz; varsayılan deneyim de iyi olmalıdır.

Sonraki derse köprü

Bu derste kişiselleştirmenin sınırlarını çizdik: kişiselleştirme derinliği, beklenti sınaması, hassas çıkarım ve açıklanabilir kişiselleştirme. Muğlalı cilt bakım markasının hatırlatma mektupları artık ziyaret saatlerini anmıyor, cilt sorunu segmenti kaldırıldı ve her önerinin altında kısa bir gerekçe var.

Ama en iyi tasarlanmış bir akış bile bazen yanlış çalışır. Bir müşterinin adı boş gelir ve mektup merhaba, virgül diye başlar; iki akış aynı müşteriye aynı saatte çelişen iki mesaj gönderir; bir segment yanlış hesaplanır ve kampanya mektubu bütün listeye gider; bir sistem kesintisinde akışlar durur ve sonra birikmiş bütün mesajları bir anda gönderir.

Sıradaki ders istisnaları ve hata yönetimini ele alıyor: eksik veri, çakışan akışlar, yanlış alıcı ve sistem kesintisi karşısında akışların güvenli biçimde nasıl davranacağını orada tasarlayacağız.