Nostradamus pazarlamacı olsa, müşterilerin davranışlarını tahmin etmesi mümkün müydü?

Türkiye'nin en büyük perakende markalarından Koçtaş'ın Pazarlama Direktörü Efe Çapar, dipsiz bir kuyu olarak tanımladığı veri analizi ile müşteri tanıma konusuna açıklık getiriyor.

Günümüzde müşterilerin davranışlarını tahmin etmek geçmiş dönemlere göre daha kolay ancak bir o kadar da karmaşık. Marka, ürün ve hizmet alternatiflerinin artması, kanalların farklılaşması ve yoğun rekabet ile müşterileri elde tutmak ve bir sonraki alışveriş davranışını tahmin etmek çok efor gerektiriyor. Ancak günümüz teknolojisi ile müşteri davranışları hakkında veri toplamak ve bu veriyi analiz ederek içgörü elde etmek işleri kolaylaştıran unsurlar.

Müşteri davranışlarını tahmin etmek için işe “Veriyi nasıl elde ederiz?” sorusuyla başlamak gerekiyor. İlk bakışta sadece dijital kanallarda faaliyet gösteren firmalar için basit gelebilir ancak bu adım müşteriye birçok kanalda dokunan firmalar için oldukça kritik bir öneme sahip.

Müşteri tanıma konusunda şirketlerin kendilerine sormaları gereken soru şu: “Biz müşterilerimizi tanımak istiyoruz ancak müşterilerimiz bizim onları tanımamızı istiyor mu?” Buradaki kritik konu, müşterilerimizin kendilerini tanımamıza izin vermeleri için onlara geçerli bir neden sunmak.

Koçtaş olarak son iki yılda müşterilerimizi tanıma yolculuğunda çok önemli bir atılım gerçekleştirdik. 2017 Ocak ayında %7 olan Koçtaş Kartlı ciro oranımız şu anda %95’e ulaşmış durumda. Özetle, mağazalarda oluşan cironun %95’ini hangi müşterilerimizin yaptığını biliyoruz. Bu başarı tesadüf değil, arkasında ciddi bir çalışma var.


Müşteri tanıma konusunda şirketlerin kendilerine sormaları gereken soru şu: “Biz müşterilerimizi tanımak istiyoruz ancak müşterilerimiz bizim onları tanımamızı istiyor mu?”

Öncelikle müşterilerimize verdiğimiz tüm indirim ve kampanyaları sadece Koçtaş Kart’a tanımladık. Koçtaş Kart, müşterilerimizin cep telefonu ile kendilerini tanıttıkları, aslında fiziki olmayan bir kart. Daha sonra bu kartı kullanmaları için müşterilerimize ikna edici bir fayda seti sunduk. Koçtaş Kartlı alışverişlerde fişsiz/faturasız iade imkânı, çağrı merkezinde öncelikli hizmet, ücretsiz nakliye & montaj imkanı, marka işbirlikleri gibi özel faydalar ile sadece maddi olmayan, müşterilerimizin hayatını kolaylaştıran uygulamalar hayata geçirdik.

Üstüne üstlük, 2018 yılında sadece müşterilerimizi değil, mağazaya gelmiş ancak herhangi bir ürün almadan ayrılan ziyaretçilerimizi de ücretsiz Wi-Fi ağı sayesinde tanımaya başladık. Dijital kanallarda işlem yapan müşterilerimizi ise üyelik süreçleri ile zaten tanıyoruz.

Çok kanallı veriyi tek bir yerde toplayın

Farklı kanallarda yer alan bu verileri tek bir yerde toplayarak analiz etmek, müşteri davranışlarını tahmin edebilmemiz için önemli. Biz farklı kanallarda yer alan verileri Google Cloud Platform’a aktararak IT ile analitik ekipler arasında manuel yürüyen işleri ortadan kaldırdık ve veriye anlık ulaşılmasını sağladık. Bu şekilde veriyi depolamak ve işlemek diğer araçlara göre hem maliyet anlamında hem de zaman anlamında avantaj sağlıyor.

Öncelikle müşterilerimizi tanıyabildiğimiz ve tüm verileri toplayıp işleyebildiğimiz ortamda neler yaptığımıza bakacak olursak; verilerle müşterilerimizin davranışlarını analitik modellerle tahmin ediyoruz. Müşterilerin satın aldığı ürün, kategori, alışveriş sepetleri, son geliş zamanları gibi yüze yakın değişkeni inceleyerek müşterilerimizin tekrar bizi ziyaret etme olasılıklarını dikkate alarak kampanyalar sunuyoruz. Müşterilerden gelen geri dönüşlere göre kampanyalar üzerinde iyileştirmeler yapıyoruz. Bununla birlikte sezonsal ve kategori bazlı kampanyalarımızı da yine müşterilerin alışveriş alışkanlıkları ve profillerine göre duyuruyoruz. Bire bir kampanyaların yanında kitlelere yönelik kampanyalar da bu iletişimlere dahil.

Aksiyonlar hayata geçtikten sonra ölçümlemek, nelerin çalışıp çalışmadığını görmek, daha sonra alınacak aksiyonlara yön veriyor aynı zamanda mevcut aksiyonları da güncellemek ve durdurmak için fırsat tanıyor. Bunun için de Data Studio’daki bazı raporlardan yararlanıyoruz.

GCP üzerinde yer alan datayı, Data Studio üzerindeki raporlarla takip ederek tüm ilgili kişilerin erişimini sağlıyoruz. Daha önce yine manuel belirli kişilerin erişebildiği raporlar şu anda anlık olarak Data Studio üzerinden herkes tarafından takip edilebiliyor. İletişimlerin satışa etkisi de yine bu raporlar üzerinden takip edilerek iletişim stratejisi de değiştirilebiliyor. Müşteri, satış, stok gibi birçok farklı veri analiz edilerek tüm ilgili birimlerin erişimiyle iş sonuçlarına katkı sağlayacak şekilde kullanılıyor.


Veriyi merkeze alarak, tüm birimlerin iş sonuçlarına katkı sağlayacak şekilde veriyi kullanarak karar alması ile müşteri davranışlarını tahmin etmek çok da zor değil. Ancak burası dipsiz bir kuyu.

Veriyi merkeze alarak, tüm birimlerin iş sonuçlarına katkı sağlayacak şekilde veriyi kullanarak karar alması ile müşteri davranışlarını tahmin etmek çok da zor değil. Ancak burası dipsiz bir kuyu. Müşteri davranışlarının detayına inecek olursak tekrar ziyaret etmesi, geldiğinde hangi ürünler alacağı, nasıl bir deneyim yaşayacağı, hangi zaman diliminde geleceği, hizmet satın alıp almayacağı gibi tahmin edilecek çok fazla unsur var. Ancak her geçen gün veri setlerini artırarak, kullanılan analitik modelleri çeşitlendirerek farklı bir adımı tahminleyebiliriz.

Makine öğrenimi: Kurgu, gerçek ve pazarlamanın geleceği