Moda E-Ticaret Pazarlamacılarından Tüketici İçgörüleri, Ürün Tasarımı ve Pazarlama Stratejisi Hakkında Ne Öğrendik?

Veri konusunda daha bilgili müşterilerimizle (moda e-ticaret sektöründe) yaptığımız son UX röportajlarımızda (Aralık 2021) sürekli olarak bir şey ortaya çıktı: Birinci taraf müşteri verilerinden elde edilen ayrıntılı tüketici görüşleri, yeni ürün tasarımı için giderek daha değerli hale geliyor ve sürdürülebilir pazarlama stratejisi. Bu yüzden müşterilerimizi daha iyi anlamak için bu ortak konuyu çözmemiz gerekti. Yeni başlayanlar için, neden şimdi? Ve platformumuz nasıl katkıda bulunur? E-ticaret perakendesinde bir pazarlama ekibindeyseniz ve bunun zaten tanıdık geldiğini düşünüyorsanız, okumaya devam edin, yalnız değilsiniz.

Birinci Taraf Verileri Artık Daha Önemli. Neden? Niye?

Pazar araştırması ve rakip analizi hala önemlidir ancak gerçek müşterilerden gelen benzersiz birinci taraf verileri gelecekte iki nedenden dolayı daha önemli olacaktır:

1. Üçüncü Şahıs Verileri Üzerinden Reklam Yapılır

Uzun zamandır tahmin edilen çerezsiz gelecek geldi. Üçüncü taraf verileri ve hatta ikinci taraf verileri değerlerini kaybetti ve e-ticaret pazarlama ekipleri, kişiselleştirilmiş öneriler aracılığıyla daha fazla çapraz satış yaparak daha iyi ROAS için zaten sahip oldukları trafikten yararlanmak için daha çok çalışıyor.

2. Kişiselleştirilmiş Deneyimler Beklenir

Dijital yerli gençler, kişiselleştirilmiş çevrimiçi alışverişten başka bir şey bilmiyorlar. Amazon ve Netflix, bireysel alışveriş yapanların neyi sevdiğini anlamak için makine öğrenimini kullanıyor ve şimdi sosyal alışveriş, kullanıcı tarafından oluşturulan düzenli bir içerik akışında akranları tarafından kullanılan hoş tanıdık ürünler sunuyor.

Konuyla ilgili 2020 tarihli bu başlık durumu ve Z kuşağının tutumunu özetliyor:

Tüketici İçgörüleri ve Ürün Tasarımı

Yeni bir ürünün ilk günlerinde bir ürün geliştirme ekibi hayal edin: fikir üretme ve tasarım aşaması. Nihai hedef, elbette, belirli bir kitleye damgasını vuran belirli bir ürünü tanımlamaktır. Ancak, ürünü gerçekten tasarlamaya gelince, fikirler nereden geliyor?

Moda Endüstrisinde Kullanıcı Merkezli Tasarım

Moda endüstrisindeki müşterilerimiz bize tasarım dünyasından çok iyi bilinen bir terim hakkında ipucu verdi: UCD (kullanıcı merkezli tasarım).

UCD yöntemi:

“Son derece kullanışlı ve erişilebilir ürünler yaratmak için çeşitli araştırma ve tasarım teknikleri aracılığıyla kullanıcıları tasarım süreci boyunca dahil etmeye çağırıyor.” Kaynak: Uluslararası Tasarım Vakfı

İyi bir plana benziyor!

Kullanıcı gereksinimlerini tanımlamayla ilgili röportajlarımızdan bir başka bilgi dikkat çekti:

Moda tasarımındaki tüm faktörler özellikleri, fiyatı, mevsimi vb. bazında bir ürünün nasıl görüldüğü, değer verildiği ve diğer ürünlerle karşılaştırıldığında.

Bu içgörüler, ürün geliştirme sürecine katkıda bulunur ve ürün tasarımcılarına, ürün yöneticisine ve aslında ürün ekibindeki herkese "kullanım bağlamını" belirlerken düşünecek çok şey verir.

aracılığıyla: https://www.interaction-design.org/literature/topics/user-centered-design

Müşterilerimizin Ürün Tasarımı İçin İhtiyaç Duydukları

Veri konusunda en bilgili e-ticaret ekiplerimizin en çok istediği şey, markanın müşteri yolculuğuna göz atmak için sıklıkla geri gelen alışveriş yapanlarla ilgili tüketici içgörüleridir.

Bunlar, kârınızın çoğunun markanızı seven VIP'lerinizden ve onun sağladığı çevrimiçi deneyimden geldiğini söyleyen satışlardaki eski 80/20 kuralının yüzde 20'si olan VIP müşterilerdir. Görünüşe göre, e-ticaret ekiplerinin gerçekten bilmek istediği şey, bireysel VIP müşterilerinin gerçek zamanlı olarak göz atarken nelerden hoşlandığıdır, böylece tasarımları ve teklifleri en son teknolojiye sahip olabilir.

Gerçek Zamanlı Tercih Analizi

Veri Bilimi ekibimiz, müşterilerimizin ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak Tercih Analizi özelliğinde ince ayar yaptı, böylece her müşteri için tercih edilen ürün etiketleri, alışveriş yapanın bu etiket tarafından tanımlanan bir özelliğe sahip bir öğeyi tıklama olasılığını gösteren bir yüzdeyle ağırlıklandırılır.

Müşterilerin göz attıkları resimlerde hangi ürün özelliklerini beğendiklerini anlamak için birinci taraf verilerinden anonim, GDPR uyumlu müşteri profilleri oluşturur.

Birinci taraf verilerinden gerçek zamanlı öznitelik tercihlerini analiz etmek için ihtiyaç duydukları uzunluk tasarımı, renk, desen, malzeme veya diğer özelleştirilmiş öznitelikler olabilir.

Sürekli değişen moda endüstrisinde, bu tür ayrıntılı, nitelik düzeyindeki tüketici içgörüleri, tasarımcılara müşteri verilerine dayalı olarak yön verir ve onlara her zaman doğru ürünleri geliştirdiklerine dair güvence verir.

Tüketici İçgörüleri ve Pazarlama Stratejisi

L'Oreal'in eski CDO'su Lubomira Rochet, şirkette geçirdiği süre boyunca birçok pazarlama kampanyasına öncülük etti ve müşteri odaklılığın ve 1'e 1 ilişkiler kurmanın önemini vurguladı.

Benzersiz tüketici içgörüleri anahtardır. Alışveriş yapanlara teker teker ulaşan bir pazarlama stratejisi geliştirmek için gereklidirler.

aracılığıyla: https://twitter.com/LOrealGroupe/status/1118423858338500609

Commonwealth ile 2018 yılında yapılan bir röportajda Rochet şunları söyledi:

“Dijital teknoloji, pazarlama şeklimizi değiştirdi. Önemli bir hedef, zengin, kişiselleştirilmiş tüketici ilişkileri kurma ve tüketicilerin ilgisini çeken ve onları paylaşmaktan mutlu eden içerikler oluşturma becerisine sahip olmaktır.” Kaynak: İngiliz Milletler Topluluğu

Peki bu kadar ilgi çekici kişiselleştirilmiş içerik nedir?

Tüketici Görüşleri ve Keyifli Sürprizler

İyi yapılırsa, tüketici içgörüleri son derece akılda kalıcı kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilir. Hubspot Pazarlama Blogger'ı Amanda Zantal-Wiener tarafından açıklandığı gibi, hoş bir şekilde planlanmamış satın alma kararı buna bir örnektir:

"Beni tanıyanlar, aynı zamanda birçok online alışveriş davranışımın motivasyonu olan hip hop'a olan sınırda saplantımın farkındalar. Açıkçası, Amazon bunu fark etti… Amazon'a yaptığım en son ziyaretin amacı, bu makale için kişiselleştirme özelliklerine göz atmaktı. Ama sonra, Rapper's Delight: The Hip Hop Yemek Kitabı'nın önerilen kitaplarımda olduğunu keşfettim. İhtiyacım olmayan bir şey mi aldım? Emin. Ama aynı zamanda çok az çabayla dikkatimi çekmesi beni çok sevindirdi… kullanıcı için bunun en iyi yanı, sonuçta sevdiğimiz yeni şeylerin keşfedilmesi - ister bir kitap, ister bir araç, ya da bir makale.” Kaynak: Hubspot, Bu 9 Marka Kişiselleştirilmiş Pazarlamayı Yeni Bir Düzeye Taşıyor

aracılığıyla:Amazon

Bir alışveriş deneyimini tüketici içgörüleriyle kişiselleştirmek ve tanıdık önerilerle alışveriş yapanları memnun etmek, Amazon'un müşterilerin daha fazlası için geri gelmesini sağlamak için yıllardır kullandığı kanıtlanmış bir pazarlama stratejisidir. Ve yukarıdaki Hip Hop yemek kitabının örneklediği gibi, zevki başkalarıyla paylaşmak.

Pazarlama Stratejisinden Taktiklere Geçiş

İşlemler ve hangi ürünlerin satıldığı hakkındaki verileri izlemek hâlâ oyunun bir parçası ve Platform bir bakışta çok sayıda kullanışlı ölçüm sunuyor.

Ancak Platform'un sağladığı gerçekten değerli katkı - müşteri odaklı pazarlama stratejisini besleyen şey - Tercih Analizidir. Daha fazla çapraz satış ve artan satış sağlayan araç ise kişiselleştirilmiş tavsiye aracıdır.

Kişiselleştirilmiş Öneriler

Pazar yerlerinin dışında, büyük markalı web siteleri aynı pazarlama stratejisini kullanır, ancak genellikle veri bilimi ve makine öğrenimi konusunda uzmanlaşmış küçük arka uç mühendisleri ordularını kullanarak kendi şirket içi öneri sistemlerini oluşturur.

Ancak son zamanlarda, bazı markalar kodsuz SaaS yaklaşımını benimsiyor ve arka uç çalışmalarını mevcut web sitelerine kolayca eklenti olarak eklenebilecek otomatik sistemlere dış kaynak sağlıyor. Kodlama deneyimi olmayan bir pazarlama ekibi, site ziyaretçilerinden tüketici içgörüleri hakkında daha derin bir anlayış elde etmek için bu pazarlama araçlarını kullanabilir.

Kore Modası Çok Markalı Web Sitesi, Codibook

Codibook, Rosetta AI Kişiselleştirme Deneyimi Platformu abonelikleriyle tüketici içgörülerini otomatik olarak derler.

Sayfa içi dönen öneri eklentisi, alışveriş yapan kişi ürün resimlerine göz atarken daha önce görüntülenen özelliklerle eşleşen öğeleri çapraz satar. Bu araç, Codibook için ortalama sipariş değerini %38 artırdı.

Tayvan'daki Shu Uemura Web Sitesi

Shu Uemura ayrıca pazarlama stratejilerini Kişiselleştirilmiş Ürün Tavsiyeleri ile çalışmaya koydu. Tavsiye edenin görünümünü Shu Uemura'nın görünümüne uyacak şekilde özelleştirdiler, Sepete Ekle sayfalarında mobil cihazlar için optimize ettiler. 2021'de gelir %149 arttı.

Ayrıca, alışveriş yapanların kişisel tercihlerine göre kişiselleştirilmiş indirim pop-up'ları ile doğru zamanda (hemen çıkmayı düşünmeden önce) etkileşimde bulunmak için Tereddütlü Müşteri Promosyonları eklentisini kullandılar.

Ve bir satın alma yapmadan kaçan müşterileri elde tutmak için kendi birinci taraf verilerinden tüketici içgörülerini çıkarırlar ve ardından Kişiselleştirilmiş Çok Kanallı Pazarlama eklentisini kullanarak e-posta veya SMS yoluyla kişiselleştirilmiş mesajlar gönderirler.

Shu Uemura'nın kişiselleştirme girişiminin tam sonuç dökümü için vaka çalışmasına göz atın.

Son düşünceler

Dolayısıyla müşterilerimize göre, günümüzde ürün geliştirme ve pazarlama stratejisi için e-ticaret başarısının merkezinde tüketici içgörüleri yer almaktadır.

• Birinci taraf verileri, ROAS'ı en üst düzeye çıkarmanın anahtarıdır ve kişiselleştirme çevrimiçi olarak yaygın hale geldi ve alışveriş yapanlar bunu görmeyi bekliyor.
• Bu, özellikle bireyler olarak kendilerine ulaşan çevrimiçi deneyimler için daha fazla para ödemeye istekli ve buna muktedir olan dijital yerli Z Kuşağı ve Y Kuşağı için geçerlidir.
• Daha fazla veriye dayalı e-ticaret ekipleri, işlem ölçümlerini hevesle takip ediyor, ancak asıl değer, birinci taraf verilerinden elde edilen ürün özelliklerine ilişkin tüketici içgörülerinde yatıyor.

Pazar araştırmalarını gerçek zamanlı tüketici içgörüleriyle ve müşteri odaklı bir pazarlama stratejisini eyleme geçirecek dönüştürme araçlarıyla tamamlamak isteyen moda e-ticaret ekipleri için şimdi tam zamanı.

Rosetta AI Hakkında

Rosetta AI Kişiselleştirme Deneyimi Platformu, birinci taraf verilerinizden alışveriş yapanların tercihlerini keşfeder ve 1'e 1 ürün önerileri, tereddütlü müşteri promosyonları ve çok kanallı pazarlama sağlar.

AI algoritmalarımız özellikle giyim, güzellik ve aksesuar e-ticaret tüccarları için yazılmıştır ve başarıları bizim başarımız olduğu için onlara tutkuyla hizmet ediyoruz.

Ortalama olarak, müşterilerimiz platformumuzun sağladığı deneyimlerle daha samimi bir şekilde etkileşime girdiğinden, müşterilerimiz sipariş değerlerini iki katına ve dönüşüm oranlarını üçe katlıyor.

Rosetta.ai, Forbes Top 25 ML startup'larında ve Analytics Insights Top 10 şirketlerinde yer aldı.