Kişiselleştirme ve öneri sistemleri

Kanca

Perşembe sabahı, yağmur yağıyor. Elif metroya binerken telefonuna bir bildirim düşüyor: "Günaydın Elif! Yağmurlu sabahlarda hep Kor içiyorsun. Ofisine 400 metre kala hazır olsun mu?" Elif bir an duraksıyor. Bildirim doğru: yağmurlu sabahlarda gerçekten Kor içiyor. Ama uygulamanın bunu bildiğini, havayı takip ettiğini ve ofisine olan uzaklığını hesapladığını hiç düşünmemişti.

Kahvesini almak yerine telefonun ayarlarını açıyor ve uygulamanın konum iznini kapatıyor. Sonra Ayşegül'e bir mesaj yazıyor: "Bu sabahki bildirim biraz ürkütücüydü. Nereden biliyorsunuz bunları?"

Aynı hafta Ayşe Hanım kafeye telefon ediyor. Ayşegül sesini tanıyor ve "Her zamanki Esinti mi, Ayşe Hanım?" diye soruyor. Ayşe Hanım çok memnun: "Beni hatırladınız!" İki müşteri, iki kişiselleştirme. Biri ürkütüyor, öbürü sevindiriyor. Aynı "seni tanıyorum" mesajı, birinde içini ısıtırken öbüründe neden tüylerini diken diken eder?

Vaka

Catherine Tucker, 2014'te yayımladığı çalışmada, internet kullanıcılarının kişisel bilgileri üzerinde kontrol sahibi olduklarını algılamalarının, bir sosyal ağ sitesindeki reklamlara tıklama olasılıklarını nasıl etkilediğini inceledi. Çalışma, rastgele atamalı bir saha deneyinin verilerine dayanıyordu. Deneyde, reklam metnini kullanıcının kendi paylaştığı kişisel bilgilerle kişiselleştirmenin, genel bir metne göre ne kadar etkili olduğu sınanıyordu.

Saha deneyinin ortasında beklenmedik bir şey oldu: site, kullanıcılara kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri üzerinde daha fazla kontrol veren bir politika değişikliğine gitti. Ama bu değişiklik, reklam verenlerin reklamları hedeflemek ve kişiselleştirmek için verileri nasıl kullandığını değiştirmedi. Yani değişen, verilerin kullanımı değil, kullanıcıların bu veriler üzerindeki kontrol algısıydı.

Sonuçlar çarpıcıydı. Politika değişikliğinden önce, kişiselleştirilmiş reklamlar pek iyi bir performans göstermiyordu. Ama mahremiyet üzerindeki kontrol algısı güçlendikten sonra, kullanıcıların kişiselleştirilmiş reklamlara tıklama olasılığı neredeyse iki katına çıktı. Hedefleme yapan ama metninde kişisel bilgi kullanmayan reklamların etkisi ise değişmedi.

Artış, mesajı kişiselleştirmek için daha özgün ve daha özel bilgiler kullanan reklamlarda daha büyüktü. Ayrıca, mahremiyet ayarlarını kullanarak kapatma yoluna gitmeye daha yatkın olan hedef gruplarda da daha büyüktü. Yani kişiselleştirmeye en çok, kendilerini bu konuda kontrol sahibi hisseden kullanıcılar olumlu tepki veriyordu.

Bu bulgu, Elif'in sabahki tepkisine yeni bir ışık tutuyordu. Bildirimdeki bilgi doğruydu; ama Elif, uygulamanın onun hakkında ne bildiği ve bu bilgiyi nasıl kullandığı üzerinde hiçbir kontrolü olmadığını hissetmişti. Ayşe Hanım ise Ayşegül'ün onu hatırlamasının nereden geldiğini biliyordu: kafede yıllardır aynı kahveyi alıyordu ve Ayşegül onu tanıyordu. Kişiselleştirme aynıydı; kontrol duygusu farklıydı.

Mekanizma

Kişiselleştirmenin iki yüzü

Kişiselleştirme, bir tüketiciye kendi geçmişine, tercihlerine ve durumuna göre uyarlanmış öneriler sunmaktır. İyi işlediğinde zaman kazandırır ve tüketiciye anlaşıldığı hissini verir: D1'de menünün ilk satırına müşterinin kendi son siparişini koymak, bir tür kişiselleştirmeydi ve Elif onu sevmişti.

Ama kişiselleştirmenin bir öbür yüzü de vardır: tüketici, kendisi hakkında ne kadar çok şey bilindiğini fark ettiğinde rahatsız olabilir. Bu gerilim, pazarlama araştırmalarında kişiselleştirme paradoksu olarak da adlandırılır. Aguirre ve arkadaşlarının bu adı başlığına taşıyan çalışması, bilginin nasıl toplandığının ve güven oluşturan adımların bu gerilimdeki rolünü inceler. Aynı öneri, bir tüketiciye yardım gibi, bir başkasına gözetlenmek gibi gelebilir.

Kontrol duygusu belirleyicidir

Tucker'ın bulgusunun en önemli dersi, kişiselleştirmeye verilen tepkinin, verilerin nasıl kullanıldığından çok, tüketicinin bu veriler üzerinde kontrol sahibi olduğunu hissetmesine bağlı olabileceğidir. Politika değişikliği verilerin kullanımını değiştirmemişti; yalnızca kullanıcıların kontrol algısını değiştirmişti. Ve bu algı, kişiselleştirilmiş reklamlara verilen tepkiyi neredeyse iki katına çıkarmıştı.

Bu, planlı davranış teorisini işlediğimiz S2-M9-D3'teki algılanan davranışsal denetim kavramıyla da örtüşür: insanlar kontrolü ellerinde hissettikleri durumlarda daha rahat davranır. Kişiselleştirmede kontrol, tüketicinin hangi bilgisinin kullanıldığını bilmesi, bunu değiştirebilmesi ve istediğinde kapatabilmesi demektir.

Neden bu öneri?

Kontrol duygusunu güçlendirmenin en basit yollarından biri, bir önerinin neden yapıldığını açıklamaktır. "Size bunu öneriyoruz, çünkü son üç siparişiniz bu kahveydi" diyen bir öneri, kullanıcıya hangi bilginin kullanıldığını gösterir. Elif'in sabahki bildirimi ise hava durumunu, konumunu ve alışkanlıklarını birleştiriyordu; ama bunların nereden geldiğini söylemiyordu. Açıklanmayan bir öneri, kullanıcının gözünde bilinmeyen bir gözetlemenin işareti olabilir.

Özgün bilgi, keskin kılıç

Tucker'ın bulgusunda artışın, daha özgün ve özel bilgiler kullanan reklamlarda daha büyük olması, iki yönlü okunabilir. Kontrol duygusu güçlüyken, kişiye özel ayrıntı bir yarar olabilir; kullanıcı kendisinin anlaşıldığını hisseder. Ama kontrol duygusu zayıfken, aynı ayrıntı daha da ürkütücü gelebilir. Elif'in bildirimindeki "ofisine 400 metre kala" ayrıntısı, tam da böyle bir özgünlüktü: kontrol duygusu olmadan, yardım değil gözetim gibi algılandı.

Tüketicinin vermediği bilgi

Bir başka ayrım da, tüketicinin kendisinin verdiği bilgi ile sistemin onun hakkında tahmin ettiği bilgi arasındadır. Bir müşterinin kafede verdiği siparişlerin kaydı, onun bildiği ve beklediği bir bilgidir. Ama hava durumuyla sipariş alışkanlıkları arasında kurulan bir bağ ya da konumundan çıkarılan bir iş yeri, müşterinin hiç vermediği, sistemin tahmin ettiği bilgilerdir. Bu tür tahminler, ne kadar doğru olursa olsun, müşteriye kendisi hakkında bilmediği bir dosya tutulduğu hissini verebilir.

İnsan hatırlayınca, makine hatırlayınca

Ayşegül'ün Ayşe Hanım'ı sesinden tanıması ile uygulamanın Elif'i yağmurlu sabahlarda tanıması arasında bir başka fark daha vardır: görünürlük. Ayşe Hanım, Ayşegül'ün onu nasıl hatırladığını görebilir; yıllardır aynı tezgâhın iki yanında durmuşlardır. Ama bir uygulamanın hatırlama biçimi görünmezdir: hangi bilgileri sakladığını, nasıl birleştirdiğini ve kimlerle paylaştığını kullanıcı bilemez. Bu görünmezlik, aynı "seni tanıyorum" mesajını bir insandan gelince sıcak, bir makineden gelince soğuk kılabilir.

Bu yüzden dijital bir kişiselleştirme, insan hatırlamasının görünürlüğünü taklit etmeye çalışmalıdır: neyi hatırladığını söylemek, hatırladığını unutabilmek ve hatırlamayı müşterinin seçimine bırakmak.

Kişiselleştirme ve adalet

S3-M15-D7'de, kişiye özel fiyatların aynı anda başka bir müşteriden daha fazla ödendiği öğrenildiğinde en güçlü haksızlık hissini yarattığını görmüştük. Kişiselleştirme, öneriden fiyata uzandığında, bu haksızlık riski de büyür. Bir müşterinin verilerini ona daha iyi bir kahve önermek için kullanmak bir yardım olabilir; ama aynı verileri ondan daha yüksek bir fiyat almak için kullanmak, ona yardım eden eli cebine uzatmak gibidir.

Bilimsel dayanak

Kişiselleştirme ve mahremiyet üzerine araştırmalar, dijital pazarlamanın veri toplama kapasitesi arttıkça önem kazandı. Tucker'ın çalışması, bir saha deneyinin ortasında gerçekleşen bir politika değişikliğini doğal bir karşılaştırma fırsatı olarak kullanarak, kontrol algısının kişiselleştirmeye verilen tepkiyi nasıl değiştirdiğini gösterdiği için, veri kullanımını sabit tutup yalnızca kontrol algısını değiştiren nadir kanıtlardan biridir. Aguirre ve arkadaşlarının kişiselleştirme paradoksu üzerine çalışması ise bilgi toplama biçiminin ve güven oluşturmanın rolünü ele alır.

Bu bulgu, kişiselleştirmenin bir yardım mı yoksa bir rahatsızlık mı olarak algılanacağının, büyük ölçüde tüketicinin kendi bilgileri üzerinde kontrol sahibi olduğunu hissetmesine bağlı olabileceğini gösteriyor.

Hayatınızda

Bir uygulamanın size yaptığı bir önerinin sizi sevindirdiği bir anı hatırlayın: tam aradığınız bir şarkı, tam ihtiyacınız olan bir ürün. Bu önerinin neden yapıldığını biliyor muydunuz? Bilmeniz, öneriye bakışınızı değiştirdi mi?

Bir de bir önerinin sizi ürküttüğü bir anı düşünün. Belki yalnızca bir arkadaşınızla konuştuğunuz bir ürünün reklamını gördünüz, belki bir uygulama nerede olduğunuzu bildi. O an ne hissettiniz ve ne yaptınız? Uygulamanın izinlerini mi kapattınız, yoksa yalnızca bir an tedirgin olup devam mı ettiniz?

Sık kullandığınız bir uygulamanın ayarlarını açın ve sizin hakkınızda hangi bilgileri topladığını, hangi izinlere sahip olduğunu görmeye çalışın. Bu bilgileri bulmak kolay mıydı? Bulduğunuzda, kendinizi daha fazla kontrol sahibi hissettiniz mi?

Bir de bir uygulamanın size "bunu sevebilirsiniz" diyerek gerçekten sevdiğiniz bir şeyi önerdiği anı, size hiç uymayan bir şeyi önerdiği anla karşılaştırın. Yanlış bir öneri, doğru bir öneriden daha çok mu dikkatinizi çekti? Yanlış öneriler bazen, sistemin sizi ne kadar tanıdığına değil, ne kadar az tanıdığına dair bir pencere açar.

Son olarak, bir insanın sizi hatırlamasıyla bir uygulamanın sizi hatırlaması arasındaki farkı düşünün. Bir esnafın "her zamankinden mi?" demesi ile bir uygulamanın aynı soruyu sorması size aynı şeyi mi hissettiriyor?

Mavi Fincan'da

Selin, Tucker'ın bulgusunu ve Elif'in mesajını ekiple paylaştı. Emre'nin bildirimi teknik olarak başarılıydı; ama Elif'e bir yardım değil, bir gözetlenme gibi gelmişti. Ayşe Hanım'ın telefondaki sevinciyle karşılaştırıldığında fark açıktı: Ayşe Hanım, Ayşegül'ün onu nereden hatırladığını biliyordu; Elif ise uygulamanın onun hakkında ne bildiğini bilmiyordu.

Ekip, öneri sistemine bir dizi kural koydu. Birincisi, öneriler yalnızca müşterinin uygulamada ve kafede verdiği siparişlerin kaydına dayanacaktı; hava durumu, konum ya da başka uygulamalardan gelen bilgilerle birleştirilmeyecekti. Müşterinin vermediği bilgiyi tahmin etmek, ekibin kararıyla yasaklandı. Konum bilgisi yalnızca, müşteri isterse, kafeden teslim alma sırasında siparişin hazırlanma zamanını ayarlamak için ve müşterinin açık izniyle kullanılacaktı.

İkincisi, her önerinin yanında küçük bir "neden bu öneri?" bağlantısı olacaktı. Bağlantıya dokunan müşteri, önerinin hangi bilgiye dayandığını görecekti: "Son üç siparişiniz Kor'du." Bu, müşteriye hangi bilginin kullanıldığını gösteren basit bir pencereydi.

Üçüncüsü, uygulamaya bir "verilerim" sayfası eklendi. Müşteri burada sipariş geçmişini görebilecek, istediği kayıtları silebilecek ve kişiselleştirilmiş önerileri tek dokunuşla kapatabilecekti. Ekip, Tucker'ın bulgusunu hatırlayarak, bu sayfanın kişiselleştirmeyi zayıflatmak yerine, müşterinin ona daha rahat yaklaşmasını sağlayabileceğini düşündü.

Dördüncüsü, kişisel veriler hiçbir zaman fiyat için kullanılmayacaktı. M15'te kararlaştırılan kural burada da geçerliydi: aynı ürün için aynı anda farklı müşterilere farklı gizli fiyat uygulanmayacaktı. Öneriler kişiselleştirilebilirdi; fiyatlar değil.

Ekip bir de iç kural koydu: yeni bir kişiselleştirme fikri, örneğin bir bildirim ya da bir öneri türü, devreye girmeden önce ekipten birinin kendi telefonunda bir hafta denenecek ve "bu beni rahatsız eder mi?" sorusuna dürüstçe cevap verilecekti. Emre'nin yağmur bildirimi bu sınamadan geçemezdi; ekip bunu gülerek kabul etti. Emre de itiraz etmedi; bildirimin teknik olarak ne kadar akıllıca olduğu, müşterinin onu nasıl hissettiğini değiştirmiyordu.

Elif, birkaç gün sonra uygulamayı yeniden açtığında yeni "verilerim" sayfasını gördü. Sipariş geçmişine baktı, iki eski kaydı sildi ve önerileri açık bıraktı. Ana ekranda Kor önerisinin yanındaki "neden bu öneri?" bağlantısına dokundu ve "son üç siparişiniz" açıklamasını okudu. "Böyle olunca rahatsız etmiyor," dedi Ayşegül'e, "çünkü ne bildiğinizi biliyorum."

Deniz ise önerileri hiç açmadı; "verilerim" sayfasında kişiselleştirmeyi kapattı. Ekip bunu bir kayıp olarak görmedi; Deniz'in tercihini kolayca yapabilmesi, sistemin dürüst çalıştığının bir göstergesiydi. Telefon hattındaki düzen ise olduğu gibi kaldı: Ayşe Hanım aramaya devam etti ve Ayşegül onu her seferinde sesinden tanıdı.

Mehmet Bey, Bursa'daki müşterilerinin yıllardır ona ne aldıklarını hatırlamasından memnun olduklarını anlattı. "Ama ben hatırladığımı söylerim," dedi, "bir de ne zaman unutmamı isterlerse unuturum." Emre bu cümleyi "verilerim" sayfasının üst kısmına, sayfanın ne işe yaradığını anlatan tek satır olarak yazdı.

Modülün beşinci notu panoya yazıldı: Kişiselleştirme ancak müşteri kontrolü elinde tuttuğunda bir yardımdır: hangi bilgiyi neden kullandığını göster, kapatmayı kolay kıl, müşterinin vermediği bilgiyi tahmin etme ve kişisel bilgiyi asla fiyat için kullanma.

Dikkat

Kişiselleştirmenin etik ve yasal sınırları da vardır. Tüketicinin açık izni olmadan konum, sağlık ya da başka hassas bilgiler toplamak, bu bilgileri başka kaynaklarla birleştirerek onun bilmediği bir profil oluşturmak ya da kişisel verileri fiyat ayrımcılığı için kullanmak, tüketicinin güvenini zedeler ve Türkiye'de de kişisel verilerin korunmasına ilişkin mevzuatın konusudur. Dürüst bir kişiselleştirme, tüketicinin kendi bilgileri üzerindeki kontrolünü güçlendirir.

Akılda kalanlar

Tucker'ın rastgele atamalı saha deneyinde, kullanıcılara kişisel bilgileri üzerinde daha fazla kontrol veren bir politika değişikliğinden sonra, veri kullanımı değişmediği hâlde kişiselleştirilmiş reklamlara tıklama olasılığı neredeyse iki katına çıktı. Artış, daha özgün bilgi kullanan reklamlarda daha büyüktü.

Kişiselleştirmenin bir yardım mı, bir rahatsızlık mı olarak algılanacağı, büyük ölçüde tüketicinin kontrol duygusuna bağlıdır. Bir önerinin neden yapıldığını açıklamak, tüketicinin kendi verdiği bilgilerle yetinmek ve onun vermediği bilgileri tahmin etmekten kaçınmak, bu kontrol duygusunu güçlendirir.

Kişisel veriler öneriler için kullanılabilir, ama fiyatlar için kullanılmamalıdır. Müşteriye verilerini görme, silme ve kişiselleştirmeyi kapatma imkânı tanımak, ona duyulan güveni artırır ve kişiselleştirmeyi bir gözetlemeden bir hizmete dönüştürür.

Sonraki derse köprü

Kişiye özel öneriler artık kontrollü; ama Deniz'in kulübündeki arkadaşları başka bir şey keşfetti. Bir sosyal medya uygulamasında, bir içerik üreticisinin canlı yayında tanıttığı bir kahve makinesini, yayın sürerken birkaç dakika içinde tükenen bir indirimle almışlardı. Sıradaki ders, Sosyal ticaret, canlı yayın alışverişi ve FOMO, kaçırma korkusunun dijital alışverişteki yerini ele alıyor.

Mini quiz

Soru 1 · Kavram

Tucker'ın saha deneyinde politika değişikliğinden sonra ne değişti?

• A) Reklam verenlerin verileri kullanma biçimi
• B) Kullanıcıların kişisel bilgileri üzerindeki kontrol algısı
• C) Reklamların fiyatı
• D) Sitenin tasarımı

Cevap: B. Verilerin kullanımı değişmedi; yalnızca kontrol algısı güçlendi.

Soru 2 · Kavram

Kontrol algısı güçlendikten sonra kişiselleştirilmiş reklamlara tıklama olasılığı nasıl değişti?

• A) Yarı yarıya düştü
• B) Neredeyse iki katına çıktı
• C) Hiç değişmedi
• D) Yalnızca gençlerde arttı

Cevap: B. Kişisel bilgi kullanmayan hedefli reklamların etkisi ise değişmedi.

Soru 3 · Uygulama

Elif'in kullandığı bir müzik uygulaması, ona dinlediği şarkılara göre öneriler sunuyor ama bu önerilerin neye dayandığını hiç açıklamıyor ve geçmişini silme imkânı vermiyor. Uygulama Elif'in güvenini nasıl kazanabilir?

• A) Önerilere daha fazla kişisel ayrıntı eklemek
• B) Her önerinin neye dayandığını göstermek, dinleme geçmişini görme ve silme imkânı tanımak ve kişiselleştirmeyi kapatmayı kolaylaştırmak
• C) Önerileri tamamen kaldırmak
• D) Kullanıcının konumunu da önerilere eklemek

Cevap: B. Kontrol duygusu, kişiselleştirmeye duyulan güveni artırabilir.

Soru 4 · Tuzak

Bir şirket yöneticisi, "Müşterilerimizin bütün verilerini toplayıp birleştirelim; ne kadar çok şey bilirsek o kadar iyi öneri yaparız. Veri ayarlarını göstermeye gerek yok, nasılsa kimse bakmıyor," diyor. Bu yaklaşım hangi bulguyla çelişir?

• A) Hiçbir bulguyla; plan sağlamdır
• B) Kişiselleştirmeye verilen tepki büyük ölçüde müşterinin kontrol algısına bağlıdır; kontrol olmadan ayrıntılı öneriler gözetlenme gibi algılanabilir ve müşterinin vermediği bilgileri birleştirmek güveni zedeler
• C) Müşteriler hiçbir zaman önerilere bakmaz
• D) Veriler hiçbir zaman öneri için kullanılamaz

Cevap: B. Kontrol vermek, kişiselleştirmeyi zayıflatmak yerine güçlendirebilir.

Görev

Size en çok öneri gösteren uygulamayı açın ve son gördüğünüz üç öneriyi günlüğünüze aktarın. Her biri için önerinin neye dayandığını tahmin edin ve uygulamanın bunu açıklayıp açıklamadığını kontrol edin. Sonra uygulamanın veri ve gizlilik ayarlarını bulun: hangi bilgilerinizin toplandığını görebiliyor ve değiştirebiliyor musunuz? Bu ayarları bulmak ne kadar zamanınızı aldı ve sonrasında uygulamaya bakışınız değişti mi, not edin.

Tekrar kartları

• Kontrol algısı: Tucker'a göre kullanıcılara kişisel bilgileri üzerinde daha fazla kontrol verildiğinde, veri kullanımı değişmese bile kişiselleştirilmiş reklamlara tıklama olasılığı neredeyse iki katına çıktı.
• Kişiselleştirme paradoksu: Aynı öneri bir tüketiciye yardım, bir başkasına gözetlenme gibi gelebilir; fark çoğu zaman kontrol duygusundan doğar.
• Dürüst kişiselleştirme: Önerinin nedenini göster, müşterinin vermediği bilgiyi tahmin etme, verilerini görme ve silme imkânı tanı ve kişisel bilgiyi asla fiyat için kullanma.

Kaynakça

• Tucker, C. E. (2014). Social networks, personalized advertising, and privacy controls. Journal of Marketing Research, 51(5), 546–562.
• Aguirre, E., Mahr, D., Grewal, D., de Ruyter, K. ve Wetzels, M. (2015). Unraveling the personalization paradox: The effect of information collection and trust-building strategies on online advertisement effectiveness. Journal of Retailing, 91(1), 34–49.