Müşteri Segmentasyonu - Müşterileri Nasıl Segmente Edersiniz Büyüme İçin Adım Adım Rehber

Müşteri segmentasyonu nedir?

Segmentasyon, etkileşimi, satışları ve sadakati geliştirmek için müşterilerinizi her biri benzer özellikleri paylaşan farklı gruplara ayırma sürecidir.

Ancak, müşterileri segmentlere ayırmanın en iyi yolunu bulmak çoğu zaman kolay olmayabilir. Büyümenizi hızlandırabilmeniz için müşterilerinizi nasıl segmentlere ayıracağınıza dair farklı bilgileri ele alacağım.

Verilerin işletmeler için önemini bağlam içine koyarak başlayalım. 2018'de ABD şirketleri, üçüncü taraf verilerini satın almak için yaklaşık 19 milyar dolar ve bu verileri desteklemek için üçüncü taraf çözümlerine yaklaşık aynı miktarda harcadı. Buna rağmen, bu bilgi komisyoncularının tüketiciler hakkında sahip olduğu verilerin çoğu doğru bile değil. Örnek olarak, genellikle güncelliğini yitirmiştir.

İşletmeler neden verilere bu kadar çok para harcıyor ve segmentasyonun faydası nedir?

Braze (önceden Appboy), iki yıl boyunca yürüttükleri 30.000'den fazla kampanyadan elde ettiği pazarlama verilerini analiz etti. İyi düşünülmüş müşteri segmentlerine gönderilen kampanyaların, geniş kitlelere gönderilen kampanyalardan %200 daha fazla dönüşüm sağladığını buldular.

Başka bir deyişle, segmentasyon yapmak ve ardından satışları ve kârları iyileştirmek arasında açık bir bağlantı vardır.

Pazarlamaya ne kadar harcıyorsunuz? Çoğu şirket, işletmenizin toplam gelirinin yaklaşık %11-13'ünü harcar. Ancak Rakuten Marketing tarafından hazırlanan bir rapora göre, pazarlamacılar pazarlama bütçelerinin %26'sını yanlış kanallara veya stratejilere harcamayı umuyorlar - bunun nedeni genellikle zayıf segmentasyon.

Sonuç olarak, segmentasyon yoluyla satışları ve kârları artırma fırsatına rağmen, birçok pazarlamacı bunu doğru yapmıyor ve para harcıyor.

Bu arada, müşteriler kişiselleştirmeyi ister ve bekler:

• Tüketicilerin %91'i, alakalı teklifler ve tavsiyeler sunan markalardan alışveriş yapma olasılığı daha yüksek.
• Müşterilerin %80'inin kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir markadan ürün veya hizmet satın alma olasılığı daha yüksektir.
• 2019'da tüketicilerin %72'si yalnızca kendi ilgi alanlarına göre özelleştirilmiş pazarlama mesajlarıyla meşgul.
• Kendilerini sık alışveriş yapanlar olarak sınıflandıranların %80'i, yalnızca deneyimlerini kişiselleştiren markalardan alışveriş yaptıklarını söylüyor.
• Tüketicilerin yüzde 63'ü kişiselleştirmeyi bir hizmet standardı olarak bekliyor.
• Ankete katılan tüketicilerin yüzde 88'i “uyarlanmış yardım” almadıklarını bildirdi.

— ve segmentasyon, bu beklentiyi karşılamanın en hızlı, en basit (ve çoğu zaman en uygun maliyetli) yoludur .

Gelişmiş müşteri segmentasyon tekniklerinin sadece büyük markalar veya büyük şirketler için olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak durum böyle değil. Bu kılavuzda, dönüşümleri, satışları ve müşteri sadakatini artırmanın güçlü yollarını keşfetmenize yardımcı olacağım.

Müşteri Segmentasyonunun Faydaları Nelerdir?

Müşteri segmentasyonu neden önemlidir? Pazarlamada önemli bir odak noktası, karlı müşterilerle ilişkiler kurmaktır. Pazarlama, yalnızca tek bir satın alma, tek bir dönüşümden ibaret değildir; amaç, müşteri tabanınızı büyütmek ve uzun vadeli değer oluşturmaktır.

Müşterileri anlamak, segmentlere ayırmak ve pazarlama kampanyalarını, teklifleri ve iletişimleri kişiselleştirmek, genel olarak Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) olarak bilinen şeyin bir parçasıdır.

CRM araçları ve yöntemleri, bir müşteri segmentasyon stratejisini nasıl geliştirip ardından uyguladığınızın bel kemiğini sağlar.

Harvard Business Review'a göre, her yıl 30.000'den fazla yeni tüketici ürünü piyasaya sürülmektedir.

Ve bunların %95'i şu yedi nedenden biri yüzünden başarısız oluyor:

• Tüketici ihtiyaç ve isteklerini anlamada başarısızlık .
• Olmayan bir sorunu düzeltmek.
• Yanlış pazarı hedeflemek .
• Yanlış fiyatlandırma.
• Zayıf ekip ve dahili yetenekler.
• Uzun süreli geliştirme veya gecikmeli pazara giriş.
• Kötü yürütme.

Müşteri Segmentasyonu Avantajları

• yeni pazar fırsatlarını tespit etmeye ve kullanmaya yardımcı olur.
• müşteri davranışının nasıl tahmin edileceğini geliştirir.
• Artan müşteri tutma ve sadakat.
• kişiselleştirme yoluyla bir markanın algısını geliştirir.
• iş akışını düzenler ve iyileştirir.
• müşteri yaşam boyu değerini iyileştirmeye yardımcı olur.
• E-posta pazarlamacıları, e-posta kampanyalarını bölümlere ayırarak gelirlerinde %760'lık bir artışa tanık oldular.

Şu istatistikleri göz önünde bulundurun:

• Tüketicilerin %71'i kişiselleştirilmiş deneyimlerin e-postalarla etkileşime girme kararlarını etkileyeceğine inanıyor.
• Ankete katılanların %80'i, kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir şirketle iş yapma olasılıklarının daha yüksek olduğunu belirtiyor.
• ABD'li pazarlamacıların %88'i, kişiselleştirme nedeniyle ölçülebilir gelişmeler gördüğünü bildirdi ve yarısından fazlası %10'dan fazla bir artış bildirdi.
• Yakın zamanda yapılan bir McKinsey anketi, müşteri analitiğini yoğun olarak kullanan şirketlerin %115 daha yüksek yatırım getirisi ve %93 daha yüksek kar bildirdiğini ortaya koydu.

Müşteri Segmentasyonuyla İlgili Sorunlar Nelerdir?

7 Yaygın Segmentasyon Hatası

1. Segmentler, işletmenizin hedefleriyle uyumlu değil.
2. Somut verilere değil, içgüdülere göre bölümlere ayırıyorsunuz.
3. Sınırlı verilere dayalı segmentler oluşturdunuz.
4. 'Kirli veri' kullanıyorsunuz.
5. Segmentleri geliştirirken kanalları görmezden geliyorsunuz.
6. Etkileşim zamanını ve bağlamı düşünmüyorsunuz.
7. Zaman içindeki segment performansını izlemiyorsunuz.

6 Müşteri Segmentasyon Yöntemleri

Müşterileri segmentlere ayırmanın birçok yolu vardır, ancak en iyi yöntemin seçilmesi iş türüne ve pazara/sektöre bağlı olacaktır. Örneğin, B2B segmentasyonu genellikle B2C pazarlamaya çok farklı bir yaklaşım gerektirir.

Yine de herhangi bir segmentasyon yöntemi için bir başlangıç ​​noktası veridir. Müşteri verilerine dayalı kararlar vermek, herhangi bir pazarlama faaliyetinin ve büyüme sağlayan segmentasyonları nasıl etkili bir şekilde geliştirdiğinizin temelidir.

1. Coğrafi Bölümleme

Coğrafi Bölümleme Nedir?

Coğrafi segmentasyon , müşterileri coğrafyalarına göre gruplara ayırır. Bunu yapmanın en yaygın yolu Ülkeler, Bölgeler, Eyaletler ve Şehirler gibi mevcut sınırları kullanmaktır.

Bir pazarı bölmenin daha mikro düzeydeki yolları, kırsal, banliyö ve kentsel pazar segmentleri gibi yaşam alanlarının türüne dayanmaktadır.

Coğrafi bölümleme örnekleri

• Turizm ve seyahat endüstrisi, iklim gibi daha nüanslı faktörleri içeren coğrafi bölümlemeyi kullanır.
• IP adresleri, çevrimiçi işletmelere yardımcı olmak, insanları yerelleştirilmiş diller, ürünler ve fiyatlandırma ile yerel sitelerine yönlendirmek için kullanılır.
• Otomobil üreticileri, üstü açık otomobiller için bir segmentasyon faktörü olarak iklimi kullanır.

Coğrafi Segmentasyonu Kullanmanın Avantajları

Peki coğrafi segmentasyonun avantajları nelerdir? Bazılarına bakalım.

• Büyük ulusal veya uluslararası pazarlara sahip şirketler için etkili bir yaklaşımdır çünkü farklı bölgelerdeki farklı tüketicilerin farklı ihtiyaçları, istekleri ve özel olarak hedeflenebilecek kültürel özellikleri vardır.
• Kısıtlı bütçeli küçük işletmeler için de etkili bir yaklaşım olabilir. Belirlenen alanlara odaklanabilirler ve hedef coğrafi segmentleri için uygun olmayan yaklaşımlara gereksiz pazarlama harcamaları yapamazlar.
• Nüfus yoğunluğunun farklı alanlarında iyi çalışır. Kentsel bir çevredeki müşterilerin, banliyö ve kırsal çevrelerdeki insanlara kıyasla genellikle farklı ihtiyaçları, satın alma kalıpları ve gelirleri vardır. Çoğu zaman, bu üç alan arasında kültürel farklılıklar da vardır.

Coğrafi Bölümlemenin Dezavantajları

• Aynı menşe ülkesinden gelen çok heterojen turistleri karıştırma ve onlara yapay olarak tek bir segment gibi davranma tehlikesi, örneğin İtalyanların hepsi aynı değildir.
• bazen coğrafi veriler kullanılır, ancak satın alma kalıpları veya davranışlarında çok az fark vardır veya hiç fark yoktur, bu da hedeflemeyi geçersiz kılar.

2. Demografik Segmentasyon

Demografik Segmentasyon Nedir?

Nüfus sayımı verileri, genellikle her 10 yılda bir güncellendiği, Google Analytics gibi veri analizleri, SurveyMonkey gibi sorular ve formlar aracılığıyla tüketiciler ve Facebook Insights gibi diğer veri kaynakları aracılığıyla elde edilmesi kolay olduğu için demografik veriler en yaygın kullanılanlardan biridir. . Diğer bir neden de, hedef pazarı bölmenin en ucuz ve en kolay yolu olarak görülmesidir.

Bununla birlikte, kendi başına demografik veriler, müşterilere ilişkin çok az içgörü sağlar. Müşterilerim kimlerdir , Neden sorularını yanıtlamaz – örneğin müşteriler neden satın alıyor…

Demografik Segmentasyon Örnekleri

• Yaş.
• Cinsiyet.
• Yarış.
• Medeni hal.
• Çocuk sayısı (varsa)
• Meslek.
• Yıllık gelir.
• Eğitim Seviyesi.

Demografik Segmentasyonu Kullanmanın Avantajları

• Demografik verilerin toplanması ve ölçülmesi, diğer segmentasyon tekniklerine kıyasla genellikle daha kolaydır.
• Hedefleme, bir metrik olarak demografi kullanıldığında genellikle daha basittir; örneğin, 35 ila 45 yaş arasındaki erkekler gibi bir tüketici grubunu hedefleyebilirsiniz.
• Demografik veriler, diğer veri kümeleriyle harmanlandığında müşteriler arasındaki farklılıkları analiz etmenin kolay bir yolunu sunar.
• Trendleri ve sosyal değişimleri izlemek için idealdir.

Demografik Segmentasyonun Dezavantajları

• Demografik veriler hızla değişir; her yıl yaş değişiyor (tabii ki), insanların gelirleri, medeni durumları, eğitim durumları, meslekleri, liste uzayıp gidiyor.
• Yalnızca açıklayıcı – tüketicinin kendilerini çok az anlıyor.
• Aynı demografik gruptaki tüketicilerin benzer ihtiyaçlara ve yaşam tarzına sahip olduğunu varsayar – ki bu pek olası değildir, örneğin 30 yaşındakilerin hepsinin aynı ihtiyaçları taşıması olası değildir.
• İnsanlar veri toplarken genellikle yaşları veya gelir gibi diğer veri unsurları hakkında yalan söylerler.
• Bazı ürün ve hizmetler için demografi çok az kullanışlıdır. Örneğin Spotify'ı ele alalım, müzik çok öznel bir konudur Spotify, demografiden ziyade davranışı ve dinleme tercihlerini izler. Spotify için demografik veriler, herhangi bir anlamlı pazarlama içeriği veya etkili iletişim oluşturamayacak kadar belirsizdir.

Marketler, müşterilerini hedeflemek için genellikle demografik verileri kullanır. Ailelerin yılda bekar insanlardan veya çiftlerden daha fazla mal aldığını biliyorlar.

3. Psikografik Bölümleme

Psikografik segmentasyon, müşterileri oluşturmak ve hedeflemek için genellikle tipik demografik verilerle birlikte incelenen insanların tutum ve ilgi alanlarının kullanılmasıdır.

Demografik, işlemsel veya davranışsal verilerin aksine, psikografik bize belirli bir müşterinin neden bir ürünü satın almayı seçtiği hakkında bir fikir verir.

Bu pazar araştırması ile birlikte müşterilerinizin beğendiği, görüntülediği veya çevrimiçi paylaştığı her şeyi takip etmek için Facebook Pixel gibi yöntemler kullanabilirsiniz.

Psikografik Bölümleme Örnekleri

• ilgi alanları
• Kişilik
• Yaşam tarzı
• Sosyal durum
• Faaliyetler, İlgi Alanları, Görüşler (AIO)
• tutumlar

Brandwatch gibi araçlar, hedef kitlenizle ilgili ayrıntıları toplamanıza ve ardından pazarınızı tutumlara, ilgi alanlarına, etkinliklere ve kişilik özelliklerine göre bölmek için kullanmanıza yardımcı olur.

Psikografik Segmentasyonun Avantajları

• Müşterilerin yaşam tarzları ve ihtiyaçları hakkında bilgi sağlar.
• Ürün ve marka satın alma motivasyonlarını ve nedenlerini ortaya çıkarmak için yararlıdır.
• Promosyon kampanyaları geliştirmek için genellikle daha iyi yardımcı olur.

Psikografik Segmentasyonun Dezavantajları

• Pahalı olabilen, genellikle niteliksel ve niceliksel bir karışım olan pazar araştırması gerektirir.
• Araştırma maliyetinin bir sonucu olarak, muhtemelen daha büyük firmalar/markalar için daha uygundur.
• Bazen nitel pazar araştırması hala bulguların farklı yorumlarına açıktır.
• Psikografik segmentlere promosyon yöntemleriyle ulaşmak veya mağazada tanımlamak o kadar kolay olmayabilir.

4. Davranışsal Segmentasyon

Davranışsal segmentasyon, müşterilerinizin yaptıklarına ve dolayısıyla tekrar yapma olasılıklarına dayanır. Davranışsal segmentasyon, temel olarak müşterilerin satın alma sürecine odaklanır ve daha sonra benzer satın alma davranışlarına sahip müşterileri tek bir "segment" altında gruplandırır. İşletmeler daha sonra satın alma davranışlarına göre şirketleri, müşterileri ve potansiyel müşterileri hedefleyebilir.

Bir tüketicinin yalnızca bir veya iki davranışına dayalı olarak alıcı yolculuğu aşamasını belirlemeye çalışmak, kolayca yanlış bir varsayıma yol açabilir.

Çeşitli aşamalardaki müşteriler, çeşitli kanallarda, farklı zamanlarda ve belirli bir sırayla diğer aşamalardaki içerikle etkileşime girmeye ve bunlarla etkileşime girmeye devam eder. Bu nedenle, tek bir müşteri davranışı veya etkileşimi, hangi yolculuk aşamasının var olduğunu belirlemek için yeterli değildir.

Doğruluğu artırmak için, zaman içindeki davranış kalıplarına dayalı ağırlıklı algoritmalar oluşturabilmeniz için çeşitli temas noktalarında ve kanallarda tüm davranış verilerinden yararlanmalısınız.

Gartner, 2025 yılına kadar pazarlama departmanlarının %25'inin tam zamanlı personelinin bir parçası olarak özel bir davranış bilimci veya etnografya sahip olacağını tahmin ediyor. Bu nedenle, insan önyargılarını anlamak, davranışı anlamanın anahtarıdır.

Davranışsal Veri Örnekleri

• Çevrimiçi alışveriş alışkanlıkları: Bir kullanıcının tüm sitelerdeki çevrimiçi alışveriş alışkanlıklarını göz önünde bulundurabilirsiniz, çünkü bu, web sitenizden çevrimiçi alışveriş yapma olasılıkları ile ilişkili olabilir.
• Zamana dayalı davranış: Müşterileri ne zaman satın aldıklarına göre segmentlere ayırmayı düşünün - fırsat segmentasyonu, yılın zamanı, mevsimsel, tek seferlik satın almalar, üç aylık modeller vb.
• Bir web sitesinde gerçekleştirilen işlemler: Kullanıcıların, kendileriyle nasıl etkileşime girdiklerini daha iyi anlamak için çevrimiçi mülkleriniz üzerinde gerçekleştirdikleri işlemleri izleyebilirsiniz. Birisinin sitenizde ne kadar kaldığına, makaleleri sonuna kadar okuyup okumadığına, tıkladığı içerik türlerine ve daha fazlasına bakabilirsiniz.
• Aranan faydalar: Bu, bir müşterinin bir ürünü satın alarak karşılamaya çalıştığı ihtiyacı ifade eder.
• Kullanım: Kullanıcıları kullanım oranlarına göre kategorize edebilirsiniz. Mesajınız, birisinin ürününüzü yoğun, orta kullanıcı, hafif kullanıcı veya kullanmayan olmasına bağlı olarak farklı olacaktır.
• Sadakat: Bir ürünü bir süre kullandıktan sonra müşteriler genellikle marka sadakati geliştirir. Müşterileri markanıza ne kadar sadık olduklarına göre kategorize edebilir ve mesajlarınızı buna göre uyarlayabilirsiniz.
• Ürün İncelemeleri/Geri Bildirim – İnsanların bir ürünü gerçekte nasıl deneyimlediklerini, karşılaştıkları zorlukları veya en çok keyif aldıkları şeyleri görmek faydalı bir fikirdir. Bunu ürününüzle sınırlamanız gerekmez; rakipleri, tamamlayıcıları ve karşılaştırılabilirleri görebilirsiniz

Davranışsal Segmentasyonun Avantajları

• Her ikisi de satışa odaklandığından, pazarlama ve satış ekiplerinin hizalanmasına yardımcı olur.
• Satın alma sürecindeki aşamalara odaklanır ve bu nedenle daha bağlamsal iletişimler yaratır.
• Benzer davranış ve ihtiyaçlara sahip müşterileri belirleyin.
• Marka sadakati, bir markaya yakınlık gösteren müşteriler üzerine daha da inşa edilebilir. Böylece davranışsal segmentasyon, müşteri sadakatini artırmaya yardımcı olur.

Davranışsal Segmentasyonun Dezavantajları

• Müşteri davranışı zamana, konuma, duruma, gereksinime vb. göre değişir ve her zaman doğru tahmin edilemez. Davranışsal bölümleme, yalnızca kişilik özellikleri ve davranışları hakkında bir çerçeve verebilir.
• Çoğunlukla, davranışsal bölümlendirme, tamamen nicel verilere değil, nitel verilere dayalı olarak yapılır. Bu nedenle, tahminler yapmak, bütçeler, giderler vb. belirli varsayımlara bağlı olacaktır.

5. Kişi Segmentasyonu

İyi tanımlanmış bir kişilik, daha iyi bir pazarlama planı oluşturmanıza ve pazarlama kampanyalarınızı ve tekliflerinizi doğru potansiyel tüketici gruplarına hedeflemenize yardımcı olacaktır. Pazarlama personeli, müşterinize bir yüz verir ve onların ihtiyaçlarını ve isteklerini belirlemenize yardımcı olur.

İnsanların bir pazarlama kişiliğinin nasıl geliştirileceğini anlamalarına yardımcı olmak için bir kişisel tuval oluşturdum.

Persona Segmentasyonu Örnekleri

Pazarlama personeli, son derece güçlü müşteri segmentasyon yöntemidir. Özellikle, müşteri hedeflerine yönelik araştırmalarla kullanıldığında.

Ayrıca araştırmalar, müşteri kişiliklerini kullanmanın pazarlama sonuçlarını iyileştirdiğini gösteriyor.

Ancak, etkili kişiler oluşturulmaz. Hangi verilerin toplanacağını, bunun iş hedeflerinizle nasıl ilişkili olduğunu ve karar vermek için verilerin nasıl etkin bir şekilde kullanılacağını çok daha derinden anlamayı gerektiren daha büyük bir veriye dayalı stratejinin parçasıdırlar.

Persona Segmentasyonunun Avantajları

• Müşteri hedefleri, ihtiyaçları ve yapılması gereken işler hakkında daha derin bir anlayış kazanın.
• Müşterilerin nasıl ve neden satın aldığına dair daha zengin bir bilgi profili oluşturur.
• Ekiplerin müşteri segmentlerini tutarlı bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.
• Ekiplerin yaratıcı ve yenilikçi çözümler üretme şeklini geliştirir.

Persona Segmentasyonunun Dezavantajları

• Üretmek zaman alır.
• Güçlü bir profil oluşturmak için birden fazla veri kümesi gerektirir.

6. Öngörülü Segmentasyon

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Öngörülü modeller, birçok işte ve günlük yaşamda kullanılmaktadır. Örnekler arasında politika, dolandırıcılık tespiti ve finansal modelleme sayılabilir. Pazarlamada, bireysel müşteri davranışlarını tahmin etmek ve müşterileri en eyleme dönüştürülebilir ve anlamlı yollarla gruplandırmak için kullanılır. Örneğin, tahmine dayalı analitiği kullanarak, bir müşterinin bir sonraki satın almayı planlayıp planlamayacağını ve ne zaman planlayacağını tahmin edebilirsiniz.

Tahmine dayalı analitiği kullanarak, bir müşterinin daha sonra hangi ürünü satın alabileceğini tahmin edebilir ve bu ürünleri müşterilerinize proaktif olarak önerebilirsiniz.

Tahmine dayalı segmentasyon örnekleri

• Denetimsiz öğrenme : Denetimsiz öğrenme, bir sonucu açıkça tahmin etmeye veya tahmin etmeye çalışmadan verilerdeki gizli kalıpları bulur.
• Denetimli öğrenme : Denetimli öğrenme, bir girdi verilen bir çıktıyı, örnek girdiler ve hedefle eğiterek tahmin etmek için kullanılır.
• Takviyeli öğrenme : Denetimli öğrenme, bir girdi verilen bir çıktıyı, örnek girdiler ve hedefle eğiterek tahmin etmek için kullanılır.

Pazarlamacılar artık marka tercihi, indirim tercihi, sitede geçirilen süre, göz atma davranışı, arama süresi, satın alma geçmişi, görüntülenen ürünler gibi yüzlerce farklı türde veriye erişebiliyor. Her değişken arasındaki ilişkileri bulmak için veri türleri, ancak günümüzün güçlü bilgisayarları ve algoritmaları için analiz edilmesi kolaydır.

Müşteri segmentasyonu, manuel bir süreçten yapay zeka ile otomatikleştirilmiş bir sürece geçiyor.

Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme ve segmentasyon arasındaki fark

Segmentasyon, müşterileri benzerliklere göre manuel olarak gruplara ayırma sürecidir. Kümeleme farklı olsa da, gruplanabilmeleri için müşterilerde benzerlikler bulmaya yönelik otomatik/istatistiksel olarak titiz bir süreçtir.

Kümeleme, müşterileriniz hakkında zaten bilinen faktörleri kullanarak müşteri tabanınızdaki segmentleri otomatik olarak keşfetme yöntemidir. K-means ve apriori algoritmaları gibi kümeleme algoritmaları, müşteri davranışlarına ve bu davranışları yönlendiren güçlere ilişkin içgörüleri ortaya çıkarmak için yüzlerce müşteri özelliğini ve önceki müşteri etkileşimlerini analiz edebilir.

Bu, çoğu segmentasyonun, müşterileri bir arada gruplandırmak için istatistiksel olmayan yollarla yaş veya gelir gibi bir veya iki faktörü kullanması anlamında müşteri segmentasyonundan farklıdır.

Denetimli Öğrenme: Eğilim Modelleri

eğilim modelleri, geçmişteki örneklerden öğrenerek müşterinin gelecekteki davranışı hakkında doğru tahminlerde bulunur. Örnekler, bir müşterinin bir ürün satın alma olasılığını veya bir web sitesiyle etkileşim kurma olasılığını içerir.

Örnek olarak, bir müşterinin tahmini bir yaşam boyu değer modeli oluşturmak için ömrü boyunca ne kadar para harcayacağını tahmin etmek için eğilim modelleri kullanılır. Bu tür bir model, gelecekteki potansiyel müşteri veya müşteri davranışını tahmin etmek için kullanılabilir.

Takviyeli Öğrenme ve İşbirliğine Dayalı Filtreleme

İşbirlikçi filtreleme modelleri için ortak pazarlama uygulaması önerilerdir.

İşbirlikçi filtreleme modelleri ürünleri, içeriği veya hemen hemen her şeyi önerebilir. Bu öneri modelleri Amazon tarafından “bu ürünü beğenen müşteri de beğendi…” önerileriyle ünlendi.

Diğer Müşteri Segmentasyon Yöntemleri

• Değer segmentasyonu: Bazı işletmeler, müşterilerinin "işlemsel değerine", ürünlerine ne kadar harcama yapabileceklerine bağlı olarak bir pazarı böler. Bir müşterinin işlem değerini belirlemek için kaç tane satın alma yaptıkları, ne sıklıkla alışveriş yaptıkları ve satın aldıkları ürünlerin değeri gibi önceki satın alma verilerine bakabilirsiniz.
• Firmografik bölümleme: İşletmeler arası (B2B) şirketler, bir pazardaki işletmeleri bölmek için firma grafiği bölümlemeyi kullanabilir. Bu, bireysel tüketicilerle demografik segmentasyona benzer, ancak bunun yerine müşteri olabilecek şirketlerin özelliklerine bakar. Bakılacak veri örnekleri arasında endüstri, gelir, çalışan sayısı ve konum yer alır.
• Nesil segmentasyon: İşletmeler, tüketicileri nesillere göre segmentlere ayırabilir ve onları Gen Z, Millenials, Generation X, Baby Boomers ve Silent Generation gibi kategorilere ayırabilir. Bu kuşakların belirli tercihleri, davranışları, kişilik özelliklerini ve inançları paylaştığına inanılmaktadır. Tabii ki, bir neslin her üyesi aynı değildir, ancak nesiller arası segmentasyon, kitleniz hakkında size bazı ek bilgiler verebilir.
• Yaşam aşaması segmentasyonu: Pazarınızı , yaşamlarında bulundukları yere göre gruplara da ayırabilirsiniz. Üniversiteye gitmek, evlenmek ve çocuk sahibi olmak, dikkate alınması gereken önemli yaşam olaylarının örnekleridir. Hayatın farklı aşamalarındaki insanlar farklı şeylere ihtiyaç duyarlar. Örneğin, yakında üniversite öğrencilerinin apartman mobilyalarına ihtiyacı olabilir. Yeni ebeveynler bebek maması satın almak isteyeceklerdir.
• Mevsimsel segmentasyon: İnsanların hayatlarının farklı dönemlerinde farklı ürünleri nasıl satın aldıklarına benzer şekilde, insanlar yılın farklı zamanlarında da farklı ürünler satın alırlar. Noel ve Hanuka gibi büyük tatiller de satın alma davranışlarını önemli ölçüde etkiler.

Yeni Başlayanlar İçin Müşteri Segmentasyonu Nasıl Yapılır?

Adım 1: Doğru ölçümleri seçin

Müşteri segmentasyonuna nasıl başlayacağınız konusunda size temel bir fikir vermek için burada dört adımlı bir kılavuz bulunmaktadır.

Adım 2: Doğru araçları seçin.Müşteri Segmentasyonu İçin

Google Analytics

• Google Analytics, ayrıntılı müşteri segmentleri oluşturmanıza olanak tanır . Kitle sekmesi altında çok sayıda demografik istatistik ve ziyaretçilerinizin (diğer) ilgi alanları hakkında bazı bilgiler bulabilirsiniz. İstediğiniz segmenti eklemek ve takip etmek için "segment ekle"yi tıklayın...
• Google Analytics, trafiğinizi ve web sitesi akışınızı analiz etmenize olanak tanır . Sekme davranışı ve edinme , ziyaretçilerinizin web sitenizde tam olarak nerede, ne zaman ve ne kadar zaman geçirdiğini öğrenmek için harika bir yerdir. Kitlenizi neyin cezbettiğini ve onların ilgisini çekmesini sağlamak için onunla biraz zaman geçirebilir ve gelişebilecek alanları belirleyebilirsiniz.
• Google Analytics, belirli hedefler belirlemenize ve çözümleri test etmenize olanak tanır. Web sitenizin iyileştirilmesi gereken bölümleri hakkında temel bir fikriniz olduğunda, dönüşüm sekmesine gidebilir ve kendiniz için yeni hedefler oluşturabilirsiniz. Dört kategori vardır: hedef (tek bir sayfaya yapılan ziyaretler), süre (sayfada geçirilen süre), oturum başına sayfa/ekran sayısı (tıklama oranı) ve olaylar (bir sayfadaki belirli eylemler). En iyi uygulama için mikro dönüşüm hedeflerini makro dönüşüm hedefleriyle eşleştirmeyi deneyin.
• Daha derinlemesine analize yatırım yapmak istiyorsanız Mixpanel, Kissmetrics veya Amplitude gibi bazı alternatifleri deneyebilirsiniz.

Facebook İstatistikleri

Facebook hedef kitle bilgileri, size birçok yararlı demografik ve psikografik veri sağlar. Ayrıca, web sitenizde Facebook pikselini kullanırsanız, davranışsal verileri de takip edebilirsiniz. Müşteri segmentasyonu için kullanabileceğiniz bazı Facebook verisi türleri şunlardır:

• Demografi.
• Coğrafya.
• Cinsiyet.
• Zaman kullanıcısı aktif.
• Cihaz.
• İlgi alanları

3. Adım: Verilerinizden içgörüler elde edin

Bu beni bir sonraki noktaya ve belki de hepsinden en önemlisine getiriyor. Psikografik, popülerlik payına düşeni almış olsa da, psikografi ile çalışan çoğu insanın gözden kaçırmaya meyilli olduğu bir kısım var:

Psikolojik teoriyle bağlantı kurarak içgörülerinizi eyleme dönüştürülebilir hale getirin. Veri kümenize derinlemesine dalın.

• Herhangi bir davranış kalıbı tanıyor musunuz?
• Bunları belirli tüketici özellikleriyle ilişkilendirebilir misiniz?
• Bu özellikleri ve kalıpları ilgili herhangi bir psikolojik ilkeyle eşleştirebilir misiniz?

Bu ilkeleri kopyanıza nasıl dahil edebileceğinizi düşünün.

Deneyler kurarak varsayımlarınızın doğru olup olmadığını araştırın. Tabii ki, bir şeyin işe yarayıp yaramadığını ancak deneyerek anlayabileceğinizi söylemeye gerek yok. Yeni eylem planınıza göre web sitenizde ayarlamalar yapın ve neyin işe yaradığını görün (buluşlarınızı pazarlama psikolojisi ile nasıl destekleyebileceğinizi öğrenmek istiyorsanız bu kılavuzu okuyun).

Adım 4: Test edin, test edin, test edin

Böylece, temel çalışmanızı yaptınız, web sitenizde birkaç yeni strateji denediniz ve müşterileriniz hakkında biraz daha bilgi edindiniz.

Psikolojik eğilimlerimizin en azından bir kısmının kablolu olduğunu gösteren pek çok kanıt olsa da, insan davranışlarımızın çoğu dinamiktir. Düşünme, hareket etme veya hissetme şeklimiz zaman içinde ve farklı durumlarda değişebilir. Bu varyasyon, analiziniz sırasında dikkate alınması gereken bir diğer faktör olan farklı alışveriş durumları ile sonuçlanır.

İş Modeli Kanvası ve Müşteri Segmentleri

Şimdiye kadar müşteri segmentlerinin önemini ve müşterileri segmentlere ayırmanın farklı yollarını anlayacaksınız.

İş modeli tuvalinin ilk bloğunun müşteri segmentleri olması muhtemelen şaşırtıcı değil.

İkinci blok Değer Önerisidir.

Özetle, her büyük işletmenin temelinde, müşterilerin istediği bir şeyi üretme, diğer bir deyişle onlara değer sunma ilkesi vardır. Alexander Osterwalder ve Yves Pigneur, bu iki bloğun önemine o kadar ikna oldular ki, daha sonra Value Proposition Canvas adlı bir kitap daha yayınladılar.

Bu kılavuzda, Değer Önerisi Kanvasının nasıl doldurulacağından bahsedeceğim.

GDPR'de Son Nokta

Son not: Veri toplama ve analiz çabalarınızın uygun, değerli, eyleme geçirilebilir, müdahaleci olmayan ve GDPR uyumlu olduğundan emin olun - bu şekilde herkes kazanır!