Müşteri segmentasyonu, müşterilerinizi özelliklerine, davranışlarına, ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre gruplara ayırma sürecidir. Bunu yaparak ürünlerinizi, hizmetlerinizi, pazarlama ve iletişim stratejilerinizi her segmente göre uyarlayabilir ve müşterilerinize daha fazla değer sunabilirsiniz.
Müşteri segmentasyonu yeni bir kavram değil, ancak dijital dönüşüm ve müşteri odaklılık çağında her zamankinden daha önemli hale geldi. Günümüzde müşteriler her zamankinden daha fazla seçeneğe, daha yüksek beklentilere ve daha büyük bir güce sahip. İhtiyaç ve tercihlerine uygun kişiselleştirilmiş deneyimler istiyorlar ve bu deneyimi elde edemedikleri takdirde rakiplerine geçmeye hazırlar.
Bu nedenle, güçlü müşteri ilişkileri kurmak, marka sadakatini artırmak ve işletmenizi büyütmek istiyorsanız, müşterilerinizi en kolay şekilde segmentlere ayırmanız ve onları daha iyi anlamanız gerekir. Bu blog yazısında, müşteri segmentasyonunun faydalarını, müşteri segmentasyonu türlerini, müşteri segmentasyonu ile pazar segmentasyonu arasındaki farkları ve müşterilerinizi etkili bir şekilde segmentlere ayırmak için analitik araçları ve makine öğrenimini (ML) nasıl kullanacağınızı açıklayacağız.
Müşteri Segmentasyonunun Faydaları
Büyüme pazarlama stratejilerinden yararlanarak müşteri segmentasyonu, işletmenizin performansını birçok yönden iyileştirmenize yardımcı olabilir, örneğin:
- Müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırın: Müşterilerinizi segmentlere ayırarak ihtiyaçlarını, tercihlerini, sorunlu noktalarını ve beklentilerini daha doğru bir şekilde belirleyebilirsiniz. Daha sonra onlara özel ihtiyaçlarını karşılayan ve sorunlarını çözen ürün, hizmet ve çözümler sunabilirsiniz. Ayrıca, onlarla daha alakalı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde, onlara hitap eden kanallar ve mesajlar kullanarak iletişim kurabilirsiniz. Bu, müşterilerinizin değerli ve anlaşılmış hissetmelerini sağlayacak ve memnuniyetlerini ve sadakatlerini artıracaktır.
- Müşteri yaşam boyu değerini (CLV) artırın: Müşteri yaşam boyu değeri (CLV), bir müşterinin işletmenizle olan ilişkisi boyunca elde ettiği toplam geliri veya kârı ölçen bir ölçümdür. Müşterilerinizi segmentlere ayırarak en değerli segmentleri belirleyebilir ve çabalarınızı onları elde tutmaya ve harcamalarını artırmaya odaklayabilirsiniz. Ayrıca, ihtiyaç ve tercihlerine uygun tamamlayıcı veya premium ürün veya hizmetler sunarak onlara daha etkili bir şekilde çapraz satış ve ek satış yapabilirsiniz. Bu, müşteri yaşam boyu değerinizi (CLV) ve yatırım getirinizi (YG) artıracaktır.
- Pazarlama kampanyalarınızı ve bütçenizi optimize edin: Müşterilerinizi segmentlere ayırarak, daha hedef odaklı ve etkili pazarlama kampanyaları tasarlayıp başlatabilirsiniz. Her segmente hitap eden ve onları harekete geçmeye motive eden kişiselleştirilmiş teklifler, promosyonlar, reklamlar ve içerikler oluşturabilirsiniz. Ayrıca, her segmente ulaşmak ve pazarlama karışımınızı optimize etmek için en uygun kanalları ve platformları kullanabilirsiniz. Bu, dönüşüm oranlarınızı artıracak, edinim maliyetlerinizi düşürecek ve pazarlama verimliliğinizi artıracaktır.
- Rekabet avantajı elde edin: Müşterilerinizi segmentlere ayırarak davranışları, tercihleri, geri bildirimleri ve beklentileri hakkında daha derinlemesine bilgi edinebilirsiniz. Bu verileri ürünlerinizi, hizmetlerinizi, süreçlerinizi ve stratejilerinizi geliştirmek için kullanabilirsiniz. Ayrıca inovasyon, farklılaşma ve büyüme için yeni fırsatlar da belirleyebilirsiniz. Bu, müşterileriniz için benzersiz bir değer önerisi oluşturmanıza ve rakiplerinizden sıyrılmanıza yardımcı olacaktır.
Kaynak: https://www.techslang.com/definition/what-is-customer-segmentation/
Müşteri Segmentasyonu Türleri
Müşterilerinizi işletmenizin türüne veya hedeflerinize özgü farklı kriterlere göre segmentlere ayırmanın farklı yolları vardır. En yaygın müşteri segmentasyonu türleri şunlardır:
- Coğrafi segmentasyon: Bu segmentasyon türü, müşterileri ülke, eyalet, şehir, posta kodu vb. gibi coğrafi konumlarına göre ayırır. Coğrafi segmentasyon, farklı bölgelerde veya pazarlarda faaliyet gösteren veya konuma özgü ürün veya hizmetlere sahip işletmeler için faydalıdır. Coğrafi segmentasyon ayrıca işletmelerin bölgeler arasındaki kültürel, yasal, politik ve çevresel farklılıklara uyum sağlamasına da yardımcı olabilir.
- Demografik segmentasyon: Bu segmentasyon türü, müşterileri yaş, cinsiyet, gelir, eğitim, meslek, medeni durum, aile büyüklüğü vb. gibi demografik özelliklerine göre ayırır. Demografik segmentasyon, demografik verilere kolayca ulaşılabilmesi ve genellikle müşteri davranışları ve tercihleriyle ilişkilendirilebilmesi nedeniyle uygulanması kolaydır ve yaygın olarak kullanılır.
- Psikografik segmentasyon: Bu segmentasyon türü, müşterileri kişilik, yaşam tarzı, değerler, tutumlar, ilgi alanları, motivasyonlar vb. gibi psikolojik özelliklerine göre ayırır. Psikografik segmentasyon, demografik veya coğrafi segmentasyona göre daha karmaşık ve uygulaması daha zordur çünkü psikolojik veriler kolayca gözlemlenebilir veya ölçülebilir değildir. Ancak psikografik segmentasyon, müşteri davranışları ve tercihleri hakkında daha derin bilgiler sağlayabilir ve işletmelerin müşterileriyle daha duygusal bağlar kurmasına yardımcı olabilir.
- Davranışsal segmentasyon: Bu segmentasyon türü, müşterileri satın alma geçmişi, kullanım sıklığı, sadakat durumu, harcama alışkanlıkları, web sitesi eylemleri, ürün tercihleri, müşteri yolculuğu aşaması vb. gibi işletmeyle ilgili eylem veya eylemsizliklerine göre ayırır. Davranışsal segmentasyon, müşterilerin potansiyel davranışlarından ziyade gerçek davranışlarını yansıttığı için en güçlü müşteri segmentasyon türlerinden biridir. Davranışsal segmentasyon, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini daha iyi anlamalarına ve ürün, hizmet ve pazarlama stratejilerini buna göre uyarlamalarına yardımcı olabilir.
Kaynak: https://theinvestorsbook.com/segmentation.html
Müşteri Segmentasyonu ve Pazar Segmentasyonu
Müşteri segmentasyonu ve pazar segmentasyonu pazarlamada birbiriyle ilişkili ancak farklı iki kavramdır.
Pazar segmentasyonu, geniş bir pazarı ortak özellikler, ihtiyaçlar ve tercihlere göre daha küçük segmentlere ayırma sürecidir. İşletmenin ürün veya hizmetleriyle ilgilenme olasılığı yüksek potansiyel müşterileri belirlemek ve hedeflemek için kullanılır.
Müşteri segmentasyonu, mevcut müşterileri özelliklerine, davranışlarına, ihtiyaçlarına ve/veya tercihlerine göre gruplara ayırma sürecidir. Mevcut müşterileri daha iyi anlamak ve onlara daha iyi hizmet vermek, değerlerini ve sadakatlerini artırmak için kullanılır.
Pazar segmentasyonu ve müşteri segmentasyonu işletmeler için önemlidir, ancak farklı amaçlara hizmet eder ve farklı yaklaşımlar gerektirir. Pazar segmentasyonu daha çok yeni müşteriler bulmaya ve çekmeye odaklanırken, müşteri segmentasyonu mevcut müşterileri elde tutmaya ve büyütmeye odaklanır. Pazar segmentasyonu daha çok pazar büyüklüğü, rekabet ve trendler gibi dış faktörlere dayanırken, müşteri segmentasyonu daha çok müşteri verisi geri bildirimleri ve davranışları gibi iç faktörlere dayanır.
Müşterilerinizi Etkili Şekilde Segmentlere Ayırmada Analitik Araçlar ve Makine Öğrenmesi Nasıl Kullanılır?
Müşteri segmentasyonu, özellikle geniş ve çeşitli bir müşteri tabanınız varsa, zorlu ve zaman alıcı bir iş olabilir. Neyse ki, müşterilerinizi daha verimli ve doğru bir şekilde segmentlere ayırmanıza yardımcı olabilecek birçok analitik araç ve makine öğrenimi tekniği mevcut.
Analitik Araçları Anlamak
Analitik araçlar, tüm müşteri verilerini toplamanıza, düzenlemenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize yardımcı olan yazılım uygulamalarıdır. Müşteri segmentasyonuyla ilgili çeşitli görevleri gerçekleştirmenize yardımcı olabilirler:
Veri Temizliği: Bunu veri odanızı düzenlemek olarak düşünün. Analitik araçlar, müşteri verilerinizdeki hataları, aykırı değerleri, eksik değerleri ve yinelenenleri ortadan kaldırmanıza yardımcı olur.
Veri Entegrasyonu: CRM sistemleri, web analitiği, sosyal medya, anketler, araştırmalar gibi farklı kaynaklardan gelen bulmaca parçalarını tek bir veritabanınızda tutarlı bir resim halinde birleştirdiğinizi hayal edin.
Veri Araştırması: Müşteri verilerini tarayarak gizli kalıpları, eğilimleri, ilişkileri ve hatta tuhaflıkları ortaya çıkaran bir dedektiflik çalışmasıdır.
Veri Görselleştirme: Veri görselleştirmenin sihirli değneğiyle müşteri verilerinizi grafikler, tablolar, haritalar ve daha fazlasıyla sunarsınız. Ham verileri ilgi çekici bir hikayeye dönüştürür.
Kaynak: https://www.educba.com/data-analysis-tools/
Segmentasyon Müttefiklerinizle Tanışın
Müşterilerinizi etkili bir şekilde segmentlere ayırmak, işi kolaylaştıran güvenilir bir araç ekibi oluşturmaya benzer. Bu araçlar süreci kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda veri çalışmalarınıza yaratıcı bir yetenek de kazandırır. Bu yardımcı araçlardan bazılarını sizinle tanıştıralım:
Microsoft Excel: Verilerinizi yönetmek için kullanışlı bir çok amaçlı araç olarak düşünün. Excel, temel veri görevlerinde size yardımcı olma konusundaki çok yönlülüğüyle bilinen tanıdık bir araçtır. İster tablo oluşturun, ister verileri temizleyin, ister basit grafikler oluşturun, Excel sizin vazgeçilmez yardımcınızdır.
Google Analytics: Dijital dedektifiniz! Google Analytics, web sitenizin trafiğini izleme ve ölçme, kullanıcı davranışlarını anlama ve kullanıcıların web sitenizde izlediği yolları ortaya çıkarma konusunda uzmandır. Tıklamaların, kaydırmaların ve dönüşümlerin ardındaki gizemleri ortaya çıkaran gizli ajanınız gibi, size paha biçilmez bilgiler sunar.
Tableau: Verileri bir sanat galerisine dönüştürdüğünüzü hayal edin. Tableau, ham verileri etkileşimli ekranlara ve ilgi çekici hikayeler anlatan raporlara dönüştüren bir küratördür. Tableau ile karmaşık verileri kolayca anlaşılır hale getirebilir, herkesin genel resmi kolayca kavramasını sağlayabilirsiniz.
Power BI: Power BI, buluta bağlı bir süper kahraman gibidir. Bulut bilişim dünyasında, veri kaynaklarınıza zahmetsizce bağlanarak en değerli bilgilerinize bir ağ geçidi sağlar. Kullanıcı dostu tasarımı ve güçlü özellikleriyle Power BI, verilerinizi göz alıcı görsellere ve eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Sanki yanınızda, önemli kararları daha kolay almanızı sağlayacak etkileyici raporlar oluşturan bir veri uzmanı varmış gibi.
SAS: SAS, veri dünyasının ağır sıklet şampiyonudur. Gelişmiş analitik yetenekleriyle tanınan SAS, karmaşık görevleri ustalıkla yerine getirebilir. Verileri incelemekten istatistiksel analizler yürütmeye, öngörücü modellemeye ve hatta makine öğrenimine kadar SAS, etkili müşteri segmentasyonu için kapsamlı bir araç seti sunar. Büyük veri kümelerini yönetme ve hassas sonuçlar üretme becerisi, onu veri uzmanları arasında favori haline getirir.
IBM SPSS: IBM'in SPSS'i, gelişmiş veri analizleri için güvenilir müttefikinizdir. Derinlemesine analizler yapmak ve müşteri davranışlarını modellemek için vazgeçilmez bir araçtır. Kullanımı kolay arayüzü ve geniş istatistiksel teknik yelpazesiyle SPSS, müşteri verilerinizdeki gizli içgörüleri ve kalıpları ortaya çıkarmanıza olanak tanır.
Alteryx: Veri hazırlama uzmanınızdır. Verilerinizi entegre ederek, temizleyerek ve dönüştürerek eyleme hazır hale getirmede mükemmeldir. Sürükle-bırak arayüzü, hem analistlerin hem de teknik olmayan ekip üyelerinin erişimine olanak tanır ve segmentasyona başlamadan önce verilerinizin en iyi durumda olmasını sağlar.
Bu araçlarla, müşteri segmentasyonunu güvenle ve yaratıcılıkla yönetmeye hazırsınız. Her araç, kendine özgü güçlü yönleriyle öne çıkarak, özel ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçmenize olanak tanır. İster veri meraklısı ister deneyimli bir analist olun, bu araçlar müşteri içgörülerini ortaya çıkarma yolculuğunuzda güvenilir ortaklarınız olacaktır.
Kaynak: https://www.fsm.ac.in/blog/an-introduction-to-machine-learning-its-importance-types-and-applications/
Makine Öğrenmesinin Büyüsünü Kucaklayın
Makine öğrenimi, verilerden öğrenebilen ve tahminlerde bulunabilen veya kararlar alabilen algoritmalar oluşturmayı içeren yapay zekanın bir dalıdır. Makine öğrenimi, aşağıdaki gibi gelişmiş teknikleri kullanarak müşterilerinizi daha etkili bir şekilde segmentlere ayırmanıza yardımcı olabilir:
Kümeleme: Bu, benzer müşterileri özelliklerine veya davranışlarına göre kümelere ayırmayı içeren bir tür gözetimsiz öğrenmedir. Kümeleme, müşteri tabanınızda geleneksel yöntemlerle fark edilemeyen gizli segmentleri keşfetmenize yardımcı olabilir. Kümeleme algoritmalarına örnek olarak k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme, DBSCAN vb. verilebilir.
Sınıflandırma: Bu, müşterileri özelliklerine veya davranışlarına göre önceden tanımlanmış kategorilere veya etiketlere atamayı içeren bir tür gözetimli öğrenmedir. Sınıflandırma, yeni veya mevcut bir müşterinin segmentini, verilerine dayanarak tahmin etmenize yardımcı olabilir. Sınıflandırma algoritmalarına örnek olarak lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri vb. verilebilir.
Öneri: Bu, müşterilere tercihlerine veya davranışlarına göre ürün, hizmet veya içerik önermeyi içeren bir makine öğrenmesi türüdür. Öneri, tekliflerinizi ve pazarlama mesajlarınızı her müşteri segmentine göre kişiselleştirmenize ve memnuniyetlerini ve marka sadakatlerini artırmanıza yardımcı olabilir. Öneri tekniklerine örnek olarak iş birlikçi filtreleme, içerik tabanlı filtreleme, hibrit filtreleme vb. verilebilir.
Müşteri segmentasyonunda size yardımcı olabilecek makine öğrenimi araçlarına bazı örnekler şunlardır:
Python: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi makine öğrenimi için birçok kütüphane ve çerçeveye sahip popüler bir programlama dilidir.
C: Bu da makine öğrenimi için caret, mlr, h2o gibi birçok paket ve araç içeren popüler bir programlama dilidir.
Azure Machine Learning: Çeşitli araçlar ve çerçeveler kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza, eğitmenize, dağıtmanıza ve yönetmenize olanak tanıyan bulut tabanlı bir platformdur.
Google Cloud AI Platform: Bu, AutoML, BigQuery ML, TensorFlow vb. gibi makine öğrenimi için çeşitli hizmetler ve çözümler sunan başka bir bulut tabanlı platformdur.
Müşteri segmentasyonu, müşterilerinizi daha iyi anlamanıza, onlara daha fazla değer sunmanıza ve işletmenizi büyütmenize yardımcı olabilecek güçlü bir pazarlama stratejisidir. Analitik araçlar ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak müşterilerinizi daha verimli ve doğru bir şekilde segmentlere ayırabilir ve her segment için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturabilirsiniz. Müşteri segmentasyonu, müşteri memnuniyetini, elde tutma oranını, yaşam boyu değeri, pazarlama verimliliğini ve rekabet avantajını artırmanıza yardımcı olabilir.
Segmentasyonunuz harici bir güncellemeye yol açarsa, bunu bu kapsamlı kılavuzla birlikte bir basın bülteni .
