Dünyanın en büyük pazarlamacılarından birinin, bugüne kadar esas aldığı yöntemlerden vazgeçip niyeti tahmin etmeyi nasıl öğrendiğinin hikayesi

Shyam Venugopal / Aralık 2019

Perakende sektörü, yıllardır üretim, dağıtım ve iletişim gibi eylemlerin geniş kapsamda yapılması anlamına geliyordu. Medya ve pazarlama kampanyaları, markanın büyümesine en çok katkıda bulunacak kullanıcılardan ziyade en fazla sayıda kullanıcıya ulaşmaya odaklıydı.

Ancak mobil ortam ve teknoloji, sektörümüzü her açıdan değiştiriyor. Çağımızın müşterilerinin mobil dünyayla bağlantısı daha güçlü, dikkat aralığı daha kısa ve markalardan daha çok talebi var. Üstelik kullanıcılar, sayısız seçenekle karşı karşıya geliyor ve her gün mesaj yağmuruna tutuluyor. Bunun sonucunda ise kullanıcıların karar verme süreci doğrusallıktan uzaklaştı. Dijital dünyadan güç alan kullanıcılar da artık yiyecek ve içeceğin bile dahil olduğu her türlü ürünü araştırıp inceleyerek seçimlerini çok daha kişisel hale getirebiliyor. Dikkat çekmek için yaklaşımımızı geliştirip müşterinin markamızla etkileşim kurduğu her an kişisel ve değerli bir deneyim sunabilmemiz gerekiyordu.

Dikkat çekmek için yaklaşımımızı geliştirip kişisel ve değerli bir deneyim sunabilmemiz gerekiyordu.

Tüketici ihtiyaçlarını tahmin etmek, doğrusal olmayan tüketici yolculuğunu şekillendirerek daha değerli ve kişisel deneyimler sunmaya yardımcı olabilir. Bu da, bugüne kadar esas alınan geleneksel pazarlama yöntemlerinden vazgeçip bireysel niyeti geniş ölçekte tahmin etmek gerektiği anlamına gelir.

Değişim, her marka için zordur. Ancak bunu denememek söz konusu bile olamazdı. Markamızın önümüzdeki 120 yıl boyunca, geçtiğimiz 120 yıldaki kadar sevilmesini amaçlıyorduk. Bunun içinse tahmin etmesi gün geçtikçe daha da zorlaşan tüketici deneyimine ayak uydurmamız gerekiyordu. Biz de kuruluş çapında kollarımızı sıvayıp işe koyulduk.

İlk adım: Müşteriye odaklanan bir yaklaşım için doğru araçları bulma

Bireysel tüketici ihtiyaçlarını geniş ölçekte manuel olarak tahmin edip bunları karşılamanın etkili bir yöntemi yok. İnsanların bu kadar fazla veriyi işleyip anlamlı hale getirmesi fiziksel olarak mümkün değil. Birinci taraf verilerinin yanı sıra satıcı iş ortaklarından, birleştirilmiş kaynaklardan ve dijital iş ortaklarından gelen veriler mevcut. Bu da anlamlı hale getirilmesi gereken veri miktarını çok yükseltiyor. Üstelik veri kümeleri çoğunlukla eksik veya farklı konumlarda yer alıyor. Çözüm, tüketici odaklı bir yaklaşım oluşturabilecek makine öğrenimi teknolojilerinden yararlanmak.

PepsiCo'nun temel altyapısı geleneksel pazarlama hedeflerimize göre tasarlanmıştı. Bu nedenle tüketici analizlerini ve niyete dair fikir veren sinyalleri daha iyi anlamamıza yardımcı olacak doğru dijital araçlara, çalışanlara veya süreçlere sahip değildik. Dijital olgunluğa erişmek için bu detayların her biri üzerinde yeniden düşünmemiz gerekti.

Bunun üzerine analiz yapacak çalışanları işe aldık ve tüketici ihtiyaçlarına öncelik vermek için tasarlanmış bir altyapı üzerinde farklı işlevler sunacak iş akışları geliştirdik. Ardından, veri ve teknolojinin kullanım alanlarına göre kritik kararları alabilmek için doğru süreçleri oluşturduk. Son olarak, verilerin bulut tabanlı bir merkeze akmasını sağlayacak doğru teknoloji yığını ve platformlarına yatırım yaptık. Bu adım çok önemliydi. Veriler bir araya geldiğinde, tüketiciyi ve yolculuğunu bir bütün olarak gördüğümüz bir anlayış geliştirebildik.

Veriler bir araya geldiğinde, tüketiciyi ve yolculuğunu bir bütün olarak gördüğümüz bir anlayış geliştirebildik.

Sonraki adım: Tüketicinin DNA'sını deşifre etme

Dijital araçlarınızı edinmenin ve verilerinizi merkezi bir depoya bağlamanın ardından ihtiyaçları tahmin etmeye, alışveriş yolculuğunu tanımlamaya ve daha değerli, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaya başlayabilirsiniz. Buna, tüketicinin DNA'sını deşifre etmek diyoruz.

Artık tüketicilerimizin ihtiyaçlarını, bağlamını ve alışveriş yolculuğundaki yerini detaylı olarak anlayabiliyoruz. Bu noktada analizleri hikaye anlatmayla birleştirerek geniş ölçekte kişiselleştirilmiş deneyimler sunabiliyoruz. Tüketiciyle bağlantı kurup kurmayacağımızı, bağlantıyı ne zaman kuracağımızı ve neler söyleyeceğimizi biliyoruz.

Bubly'nin 2019 lansmanında doğru kullanıcılara doğru mesajları iletmek istedik. Bu amaçla reklam öğelerini bireysel tercihlere göre dinamik olarak geliştirmek için YouTube'un Director Mix aracını kullandık. Bu araçla videonun içeriğini, kullanıcının ruh haline göre özelleştirebiliyoruz. Örneğin müzikle ilgilenen kullanıcılara, "Beni oynatma listene ekle" yazılı bir reklam metni gösterilebilir.

Sağlığa önem veren kullanıcılara ise "Kalorisiz. Tatlandırıcısız." yazan bir reklam gösterilebilir.

Bu kişiselleştirilmiş reklamlar, ürün-avantaj mesajının tek başına ulaştığı bilinirliğini %30 oranında aşarak sınıfındaki en iyi marka bilinirliğini sundu. Son iki yılda, tüketicilere bireysel niyetlerine göre erişebilmek için kişiselleştirme konusunda esas aldığımız yöntemleri daha hassas hâle getirdik.

Son adım: Analizleri yalnızca pazarlama amacıyla değil, iş stratejisini geliştirmek için kullanma

İş stratejisini geliştirmek için gereken bilgileri artık eski yöntem ve araçlardan elde edemiyoruz. Kuruluşumuzu baştan sona yenileyerek en iyi içerik ve yenilik stratejilerini tahmin edebilmemizi sağlayacak daha sağlam bir zemin kuruyoruz.

Google'ın, odak grupları gibi geleneksel araştırmaların yerini alan ve gerçek zamanlı veriler sayesinde yenilenebilecek alanları tespit eden Reklam Verileri Merkezi'nin yardımıyla şirket içi tüketici analiz motoru geliştirdik. Örneğin, tüketici beklentileri doğrultusunda Crystal Pepsi'yi yeniden piyasaya sürdük. Maker Overnight Oats ile aromalı su ürünlerimiz de arama ve sosyal medya analizlerinden hareketle geliştirildi. Ayrıca Ojas Studio gibi yalnızca e-ticaret yapan markalarımızın lansmanı, online alışveriş yapan kullanıcılarımızın taleplerine göre tasarlandı.

Tüketici ihtiyaçlarını tahmin etmemize yardımcı olan bir kontrol paneli de geliştirdik. Alakalı arama sorguları ve satışlara göre şekillenen bu coğrafi "ısı haritası", kullanıcıların istediği ürün türlerini ve bu ürünleri nerede aradıklarını bize gerçek zamanlı olarak gösteriyor. Dağıtımdaki değişiklikleri etkileyebilecek yukarı akış tedarik zinciri fırsatlarını tahmin eden analizlerden yararlanmanın yollarını bile buluyoruz. Kullanıcıların reklamımıza daha duyarlı olduğu ve belirli bir ürünü tercih ettiği alanlarda doğru ürünleri kullanabiliyoruz.

Geleceğe hazırlığın sonu yok

Bizim için bu yolculuk devamlı gelişiyor. Dijital dünyanın, verilerin ve ortamların devamlı değiştiğinin farkındayız. İşletmemizi geleceğe hazırlayabilmek için hem öğrenmeye hem de bildiklerimizi unutmaya hazırız. Bu da kullanıcılarla iletişim kurma yöntemimizi devamlı yenilememiz, yeni iş fırsatlarının peşinde koşmamız ve başarıyı durmadan ölçmemiz gerektiği anlamına geliyor. Ne kadar göz korkutucu olsa da her yolculuğun birkaç adımla başladığını unutmamak gerek. Bizim açımızdan bu adımlar, müşterilerimizin gerçekten ne istediğini öğrenmek ve bunu kendilerine sunabilmek için gereken kişi, süreç ve platformları belirleyebilmekti.

Alışveriş sezonunda müşterilerinize yardımcı olmaya hazır mısınız?