2025’te Müşteri Kişilikleri: Sizinki Neden Başarısız Oluyor (Ve Nasıl Düzeltilir)

Eski Tarz CUstomer Persona Neden Yetersiz Kalıyor?

Şirketinizin ideal müşteri profili, üçüncü taraf çerezlerin serbestçe dolaştığı günlerden bu yana gelişmediyse, yalnız değilsiniz. Birçok işletme hala modası geçmiş müşteri kişiliği oluşturma yöntemlerini kullanıyor – iç içgüdüsel duyguları, anekdot niteliğindeki satış geri bildirimlerini, belki de geçen yılki web analitiğinin bir tutam karışımını düşünün. Sonuç, genellikle güven verici hissettiren ancak nadiren doğru olan bir müşterinin tek boyutlu bir karikatürüdür. Aslında, müşteri personaları “yıllar içinde pek değişmedi” ve şirketler genellikle iç önyargıları davet ederek ve onları alakasız ayrıntılarla doldurarak kötüye kullanıyor (forrester.com). Çoğu zaman, bu kişiler herkesin başını salladığı ve sonra görmezden geldiği (veya daha kötüsü, yanlış yönlendirilmiş kararlar verdiği) bir PowerPoint veya posterde yaşar.

İç Varsayımlarla İlgili Sorun

Bu geleneksel kişiliklerin şimdi daha az etkili olmasına neden olan şey ne olabilir? Birincisi, genellikle yalnızca dahili verilere ve varsayımlara dayanırlar. Yeni bir araştırma veya doğrulama olmaması , kişiliğin müşterilerin ne yaptığını değil , ekibinizin ne düşündüğünü yansıttığı anlamına gelir. Forrester analistlerinin belirttiği gibi, bir kişilik ancak arkasındaki objektif araştırma kadar iyidir; Test edilmemiş varsayımlara güvenmek önyargılı bir şekilde pişer. Ne yazık ki, birçok işletme tam olarak bunu yapıyor, bir boşlukta personalar yaratıyor ve pazarlar değiştikçe bunları asla güncellemiyor.

Değişen Veri Ortamı

Veri ortamı da ayaklarımızın altından kaymış durumda . Yeni gizlilik kuralları ve üçüncü taraf çerezlerin ortadan kalkmasıyla, pazarlamacılar tüketici davranışına ilişkin kolay görünürlüğün büyük bir kısmını kaybetti. Google’ın Analytics 4’e (GA4) geçişi en iyi örnektir: gizliliğe öncelik veren bir dünya için yeniden tasarlanmıştır, üçüncü taraf çerez izlemesinden uzaklaşır ve bunun yerine birinci taraf verilerine ve makine öğrenimine dayanır.

Bunun tersi, daha iyi gizlilik uyumluluğudur; Dezavantajı, pazarlamacıların kutudan çıkar çıkmaz daha az ayrıntılı kullanıcı verisi elde etmesidir. Universal Analytics’teki zengin ayrıntılar veya çerez tabanlı reklam verileri üzerine inşa edilen eski kişilikler artık dinozorlar gibi görünüyor. Kısacası, kullanıcıları eskiden olduğu gibi web’de takip edemiyoruz, bu nedenle bu yöntemler üzerine inşa edilen herhangi bir kişilik hızla alaka düzeyini kaybediyor.

Son olarak, kişiliklerin ne kadar statik, modası geçmiş olduğunu düşünün. Günümüzde dünya hızla hareket ediyor – algoritmalar değişiyor, trendler TikTok’ta bir gecede patlıyor, tedarik zincirleri çöküyor ve her küresel haber döngüsünde tüketici öncelikleri değişiyor. “İdeal müşteri” profiliniz buna ayak uyduramıyorsa, muhtemelen yanlıştır. Pazarlamacıların yalnızca %44’ünün stratejilerinde alıcı kişiliklerini bile kullandığını (salesgenie.com), (yani çoğunluğun ya onları atladığını ya da onlardan vazgeçtiğini) ve kişilikleri olanlar arasında birçoğunun bunları yakın zamanda güncellemediğini söylüyor. Bu, özellikle kişiselleştirilmiş pazarlamanın her zamankinden daha önemli olduğu durumlarda (buna birazdan değineceğiz) kaçırılmış büyük bir fırsattır.

Sonuç olarak: Geçen yıl (veya beş yıl önce) bir konferans odasında hazırlanan bir kişiliğe bağlı kalmak, pazarlamanıza aktif olarak zarar verebilir. Sizi müşteri davranışındaki gerçek değişikliklere karşı kör eder ve sağır tonlu kampanyalara yol açabilir. Bugün ideal müşteri kişiliğinizi oluşturmak için tamamen kurgusal profilleri bir kenara bırakmamız ve verilerle zenginleştirilmiş, sürekli güncellenen bir yaklaşımı benimsememiz gerekiyor.

Modern Dijital Tüketiciyle Tanışın

Dünün kişiliklerinin neden yetersiz kaldığını anlamak için, bugünün dijital tüketicilerinin gerçekte kim olduğuna bakalım. Spoiler: Kanal atlıyorlar, aşırı bilgili ve lazer işaretçi fabrikasındaki bir kediden daha fazla dikkatleri dağılıyor. Kişiliklerinizi bu realitede temellendirmek çok önemlidir. İşte birkaç ufuk açıcı istatistik.

Her Zaman Açık Dijital Gerçeklik

2023’te ortalama bir internet kullanıcısı, datareportal.com her gün yaklaşık 6 saat 37 dakika çevrimiçi harcıyor – uyanık oldukları saatlerin yaklaşık üçte biri. Bu sürenin dışında günde 21/2 saatten fazla zaman sosyal medya platformlarında geçiyor. Tüketiciler sadece kısa bir süre için çevrimiçi değil; Pratik olarak orada yaşıyorlar, iş, alışveriş, eğlence ve sosyal bağlantı arasında hokkabazlık yapıyorlar.

Ayrıca, tipik bir insan yalnızca bir platforma veya cihaza sadık değildir. Ortalama olarak, bugün bir internet kullanıcısı ayda yaklaşık 7 farklı sosyal medya ağında aktiftir. Güne Instagram’ı kontrol ederek başlayabilir, öğle yemeğinde TikTok’ta ürünleri keşfedebilir, öğleden sonra Google’da fiyatları karşılaştırabilir ve akşama kadar Twitter’da rant yapabilirler. Dikkatin bu şekilde çeşitlenmesi, müşterilerinizin web sitenizin çok ötesinde, her yerde dijital ekmek kırıntıları bıraktığı anlamına gelir.

Ayrıca çoklu cihaz kullanımında rekor seviyelere ulaştık. Alışveriş yapanlar telefonlarında bir ürünü araştırmaya başlayabilir, daha sonra bir dizüstü bilgisayarda satın alabilir ve akıllı hoparlör veya sohbet uygulaması aracılığıyla destek ekibiyle iletişime geçebilir. Her temas noktası yapbozun bir parçasıdır. Tek bir veri kaynağına (yalnızca web analizleriniz veya mağaza içi anketleriniz gibi) güvenmenin, kişisel anlayışınızı eksik bırakması şaşırtıcı değildir. Yalnızca bir dilime bakarsanız – örneğin, insanların sitenizde ne yaptığını – aynı müşterilerin başka bir kanalda çok farklı olabileceğini gözden kaçırırsınız.

💡 Örneğin, bir müşteri pazarlama e-postalarınızı nadiren açabilir, ancak markanızın Instagram’ı ile günlük olarak etkileşime girebilir; bir diğeri, indirimli bir yeniden hedefleme reklamı görene kadar satın almadan sitenizde gizlenebilir.

Modern Müşteri Kişiliklerinin Hesaba Katması Gerekenler

Modern tüketici iyi bilgilendirilmiş ve kolaylık bekliyor. Araştırmalar, tüketicilerin %50’sinden fazlasının artık şirketlerin ihtiyaçlarını tahmin etmelerini ve daha onlara ulaşmadan ilgili öneriler sunmalarını beklediğini gösteriyor. Ve sabırsızlık yüksektir – onları uymayan genel tekliflerle patlatırsanız, çoğunluk sizi dışlayacak ve hatta rahatsız hissedecektir.

Persona oluşturma için çıkarım: ideal müşteriniz, tek bir kanalı ve tek bir ihtiyacı olan statik bir taslak değildir. Çok boyutludurlar. Günümüzde herhangi bir yararlı kişilik, dijital davranışın karmaşıklığını – birçok platform, sürekli bağlantı ve artan beklentiler – hesaba katmalıdır. Aynı zamanda, tek başına dahili verilerin (yalnızca satın alma geçmişi veya yalnızca Google Analytics gibi) yetersiz bir resim çizdiği anlamına gelir. Gerçekten “ideal müşterinizi oluşturmak” için, elbette gizlilik ve rızaya saygı duyarak dijital yaşamlarından verileri bir araya getirmeliyiz.

360° Müşteri Görünümü Boşluğu (ve Verilerin Neden Bu Kadar Parçalı)

Modern tüketiciler verilerini düzinelerce temas noktasına dağıtırsa, tam bir resim elde etmek nasıl mümkün olabilir? Bu, klasik 360 derecelik müşteri görünümü zorluğudur ve çoğu e-ticaret işletmesinin mücadele ettiği yerdir. İroni şu ki, birçok işletme müşterileri hakkında veri yığınları üzerinde oturuyor , ancak hepsi farklı sistemlerde parçalanmış durumda. E-mağazanızda web analizi verileri var, CRM’nizde e-posta etkileşimi ve satın alma geçmişi var, sosyal medya ekibiniz Facebook veya TikTok’tan kitle demografisine sahip, ödeme işlemciniz veya POS’unuz işlem ayrıntılarına sahip… Ve bu parçalar nadiren birbirleriyle konuşur. Bu, tüm parçalar farklı kutulara sıkıştığında bir yapbozu çözmeye çalışmak gibidir.

Bu parçalanma yalnızca bir BT baş ağrısı değildir; pazarlama içgörülerini öldürüyor. Veriler platformlar arasında silo haline getirildiğinde, anlamlı segmentasyon ve kişiselleştirme neredeyse imkansız hale gelir.

Bir çalışma, şirketlerin kötü veri yönetiminin neden olduğu verimsizlikler nedeniyle yıllık gelirlerinin %20-30’unu kaybettiğini ve satıcıların %84’ünün parçalanmış verilerin sorunsuz bir müşteri deneyimi sunmalarını engellediğini söylediğini (linkedin.com) buldu.

Bir düşünün – e-posta sisteminiz ve web sitesi analizleriniz veri paylaşmıyorsa, bir müşteriye dün satın aldıkları bir ürün için bir promosyon e-postası gönderebilirsiniz (çünkü e-posta aracınız satın alma işlemini bilmiyordu). Ya da yüksek LTV’li bir tekrar alıcıya, davranışları ayrı silolarda yaşadığı için tek seferlik bir lastik tekmeleyici ile aynı şekilde davranabilirsiniz. Bu yanlış adımlar, satış kaybına ve sadakatin zayıflamasına neden olur.

Müşteri Verileri Neden Parçalanır?

• Farklı işlevler için çoklu platformlar: Bir e-ticaret işletmesi, çevrimiçi mağaza için bir platform, e-posta pazarlaması için başka bir platform, müşteri desteği için ayrı bir CRM ve belki bir veya iki analiz aracı kullanabilir. Her biri kendi veri kümesini oluşturur. Proaktif olarak entegre edilmedikçe, izole kalırlar.
• Kanallara Göre Farklı Tüketici Davranışları: Müşteriler sitenizde sosyal medyaya karşı mağazaya göre farklı davranır (gerçek mekanda faaliyet gösterenizse). Her temas noktası, kişinin farklı bir yönünü yakalar (tarama geçmişi, sosyal ilgi alanları, kredi veya ödeme bilgileri, sadakat durumu vb.). Entegrasyon olmadan, parçalanmış bir kişilik elde edersiniz – bir fili farklı açılardan tanımlayan kör adamlar gibi.
• Eski Sistemler ve BT Kaynaklarının Eksikliği: Küçük işletmeler genellikle tamamen birleşik bir teknoloji yığınını karşılayamaz. Parça parça çözümler zamanla birikir. Bunları entegre etmek teknik uzmanlık (API’ler, veri ambarları) ve sürekli bakım gerektirir. Her şirketin bu ağır işi yapmak için özel bir geliştirme ekibi veya veri mühendisi yoktur.
• Gizlilik ve Veri Kısıtlamaları: İronik olarak, daha sıkı gizlilik kuralları parçalanmayı artırabilir. Çerez kısıtlamaları ve devre dışı bırakmalarla, eskiden serbestçe akan üçüncü taraf verileri artık kısıtlanıyor. Bazı birinci taraf verileriniz olabilir, ancak üçüncü taraf izlemeye güvendiğiniz yerlerde boşluklar olabilir. Bunları yeni stratejilerle değiştirmediğiniz sürece (kullanıcılara doğrudan sormak veya oturum açmış verilerden yararlanmak gibi), kısmi görünümlerle kalırsınız.

Müşteri Verileri Neden Parçalanır?

Tüm bunlar rahatsız edici bir gerçeğe yol açıyor: Çoğu e-ticaret markası, inansalar bile, müşterileri hakkında gerçekten 360° bir görüşe sahip değil. 36 farklı yerde 36 farklı görünümünüz olabilir. Gerçekten doğru bir kişilik oluşturmanın göz korkutucu hissetmesine şaşmamalı!

Örnek vermek gerekirse, bir müşteri personası örneği hayal edelim – müşteri Jane Doe. Shopify mağazanız, Jane’i geçen ay iki ürün satın alan alıcı #1234 olarak tanıyor. E-posta sisteminiz onu haber bültenlerinizin %10’una tıklayan jane.doe@gmail.com olarak tanır. Facebook onu son gönderinizi beğenen kullanıcı @JaneDoe olarak tanıyor. Müşteri hizmetleri yazılımınız onu, iade hakkında arayan kişi olarak telefon numarasıyla tanır. Her sistem Jane’in yapbozunun bir parçasını barındırır. Bunları asla bir araya getirmezseniz, Jane’in “kişiliği” en iyi ihtimalle eksik ya da en kötü ihtimalle tamamen yanıltıcı olacaktır.

Bu birbirinden kopuk veriler aynı zamanda eski kişilik oluşturma egzersizlerini (genellikle kağıt üzerinde yapılır) neredeyse gülünç hale getirir – ekipler, hikayenin tamamını kolayca göremedikleri için müşterilerin ne yaptığını tahmin eder. Ya da konsolide etmek çok zor olduğu için veri yığınlarını görmezden geliyorlar. Sonuç, bir dilimi (örneğin, web sitesi davranışı) yansıtabilen ancak tüm müşteri yolculuğunu yansıtmayan bir kişiliktir.

Peki, bu boşluğu nasıl kapatacağız? Büyük işletmeler soruna para harcıyor – devasa veri gölleri, süslü Müşteri Veri Platformları (CDP’ler), veri bilimcileri orduları – ancak bu herkes için mümkün değil. Aslında, küçük işletmeler genellikle çeşitli satış ve pazarlama araçlarına kullanıcı başına ayda binlerce dolar harcar ve yine de parçalanmış, verimsiz veri silolarıyla sonuçlanır. Ah. Açıkçası, farklı verileri birbirine bağlamak için daha akıllı ve erişilebilir yöntemlere ihtiyacımız var.

Cesaret verici haber şu ki, veri parçalanmasının üstesinden gelmek ve anketler gibi gösterişsiz taktiklerden yüksek teknoloji platformlarına kadar daha zengin kişilikler oluşturmak için çözümler mevcut . Sonraki bölümler, ister yalın bir e-ticaret girişimi olun, ister daha büyük bir çevrimiçi perakendeci olun, bu kişilik oluşturma çözümlerini ve bunlardan nasıl yararlanabileceğinizi keşfedecektir. Amaç, bankayı (veya akıl sağlığınızı) tamamen bozmadan bu zor birleşik müşteri anlayışını elde etmektir.

Çözümler: Persona Oluşturmanın Modern Yöntemleri

Veriye dayalı bir pazarlama kişiliği oluşturmak kulağa yüksek teknoloji gibi gelebilir, ancak bu, sağduyulu müşteri araştırmasını teknolojinin akıllı kullanımıyla birleştirmekten geçer. Burada bir dizi yaklaşımın ana hatlarını çiziyoruz – birini veya birkaçının karışımını kullanabilirsiniz. Her birinin artıları, eksileri ve maliyetleri vardır. Önemli olan, tahminlerin ötesine geçmek ve müşterilerinizle ilgili gerçek, güncel verilerden yararlanmaktır. Hadi içeri girelim.

1. Düzenli Anketler ve Müşteri Araştırması (Müşterinin Sesi)

Bir kişiliği taze tutmanın en basit yollarından biri, müşterilerinize kendileri hakkında soru sormaktır. Anketler, röportajlar, geri bildirim formları – bu geleneksel araştırma yöntemleri hala değerlidir. Bir müşterinin neden belirli bir şekilde davrandığı veya ürününüzü kullanarak hangi sorunları çözmeye çalıştıkları gibi, ham verilerin sağlayamayacağı niteliksel içgörüler sağlarlar.

💡 Örneğin, müşterinin sizi nasıl bulduğunu, satın almalarını neredeyse neyin engellediğini ve neye önem verdiklerini (fiyat, kalite, sürdürülebilirlik vb.) soran bir satın alma sonrası anket gönderebilirsiniz. Zamanla, kişiliğinizin motivasyonlarını ve acı noktalarını bilgilendiren kalıplar ortaya çıkar. Gerçek müşterilerin siteniz veya ürününüzle etkileşimini izlemek için bire bir görüşmeler veya kullanılabilirlik testleri de yapabilirsiniz.

Güçlü: Anketler ve röportajlar size doğrudan atın ağzından içgörüler sağlar. Varsayımlarınızı doğrulayabilir (veya geçersiz kılabilirler). Bu, özellikle iç önyargılarla mücadele etmek için kullanışlıdır. Aynı zamanda nispeten düşük maliyetlidir – Google Formlar veya SurveyMonkey gibi araçlar ucuzdur ve küçük bir kupon gibi teşvikler yanıt oranlarını artırabilir. Gizlilik merkezli bir dünyada, anketler “sıfır taraf verileridir” (müşteri isteyerek bilgi sağlar) – çerez veya casusluk gerekmez.

Zayıf: Dezavantajları, anketlerin kendi kendine bildirilmesi (insanlar davranışları hakkında her zaman hatırlamaz veya tam gerçeği söylemez) ve yalnızca küçük, sesli bir alt kümeden haber alabilirsiniz. Aynı zamanda zamanda bir anlık görüntüdür; Tüketici duyguları değişebilir, bu nedenle düzenli olarak anket yapmanız gerekir. Ve dürüst olmak gerekirse, yanıt oranları zor olabilir – birçok kişi yüksek motivasyona sahip olmadıkça anketleri görmezden gelir. Dolayısıyla, bu yöntem niteliksel derinlik için mükemmel olsa da, size tam nicel resmi vermez. Ayrıca verileri otomatik olarak birleştirmez, analitikte gördüklerinizle entegre etmeniz gereken içgörüler elde edersiniz.

En İyi Uygulama İpucu: Müşteri araştırmasını sürekli bir alışkanlık haline getirin. Üç ayda bir yapılan kısa bir anket veya ayda birkaç müşteri araması bile yeni trendleri ortaya çıkarabilir. Öğrendiklerinize göre hareket etmeyi unutmayın – bunları kişisel profillerinize geri besleyin ve ekibinizle paylaşın. Dosyalanan başka bir rapor haline gelmesine izin vermeyin.

2. Şirket İçi Geliştirme ve Veri Bilimi Ekipleri

Kendin Yap anketlerinden elde edilen yelpazenin diğer ucunda, ağır hizmet yaklaşımı yer alır: müşteri verilerini birleştirmek ve analiz etmek için kendi teknik ekibinizi kullanmak. Bu, geliştiricileri veya veri bilimcilerini tüm farklı sistemlerinizi birbirine bağlamaları ve içgörüler için sayıları hesaplamaları için görevlendirmek anlamına gelir. Örneğin, ekibiniz e-ticaret platformunuzdan, e-posta aracınızdan, reklam kampanyalarınızdan, müşteri destek günlüklerinizden vb. veri çeken bir veri ambarı oluşturabilir ve ardından bu birleşik verilerden farklı müşteri segmentlerini (kişilikler) tanımlamak için analitik veya makine öğrenimi kullanabilir.

Güçlü: Doğru yapıldığında, bu yaklaşım en zengin, en özel zekayı sağlayabilir. Esasen, işletmenize özgü kendi mini Google-Analytics-on-steroids’inizi yaratırsınız. Şirket içi ekipler tam olarak ihtiyacınız olan sorguları ve analizleri oluşturabilir (örneğin, “gece 2’de mobil cihazlarda göz atan ve push bildirimlerine yanıt veren yüksek değerli müşterileri göster”). Çözüme ve verilere sahip olacaksınız, bu da gizlilik uyumluluğu ve esneklik için harika. Veri bilimi yetenekleriniz varsa, müşteri yaşam boyu değerini veya kayıp riskini tahmin ederek ve bu öznitelikleri personalara dahil ederek tahminde bulunabilirsiniz.

Zayıf: Bariz dezavantajı maliyet ve karmaşıklıktır. Birden çok veri kaynağını entegre etmek herkesin bildiği gibi zordur – API’leri veya veritabanlarını entegre etmek için sayısız saat bekleyin. Bu tür projelerin geliştirici süresinde on binlerce dolara ulaşması veya işe alım uzmanları gerektirmesi alışılmadık bir durum değildir. Bu işlem hatlarının bakımı da önemsiz değildir (sistem güncellemeleri veya API değişiklikleri veri akışınızı bozabilir). Esasen, bu yaklaşım genellikle yalnızca büyük şirketler veya yoğun yatırım yapabilen teknoloji meraklısı işletmeler için uygundur. Küçük ve orta ölçekli bir e-ticaret yapıyorsanız, bunu dahili olarak yapacak bütçeniz veya çalışanlarınız olmayabilir. Bunu yapsanız bile, sonuç almanız aylar alabilir.

Bir değiş tokuş var: kendiniz oluşturun ve tam olarak ihtiyacınız olanı alın (ancak bedelini ödeyin) veya tam olarak uymayabilecek (ancak hazır olan) üçüncü taraf araçları kullanın. Büyüyen birçok e-ticaret firması, şirket içi veri birleştirmeyi denemeye başlar, ancak bunun büyük bir girişim olduğunu fark eder. Tam “Kendin Yap veri bilimi” yapamıyorsanız sorun değil. Olumlu haber şu ki, yardımcı olacak araçlar var – bu da bizi bir sonraki yönteme getiriyor.

3. Müşteri Veri Platformları (CDP’ler) ve Hepsi Bir Arada Çözümler

Son birkaç yılda, Müşteri Veri Platformları , müşteri bilgilerini birleştirmek için kutsal kâse olarak ortaya çıktı. CDP, temel olarak tüm kaynaklarınızdan (web sitesi, mobil uygulama, e-posta, reklamlar, CRM vb.) verileri emen, birleşik müşteri profillerini bir araya getiren (sitenizdeki Jane Doe’nun e-posta listenizdeki Jane D. ile aynı olduğunu çözen) ve genellikle segmentasyon ve aktivasyon için araçlar sağlayan (Facebook Reklamlarına veya e-postaya gönderebileceğiniz kişiye dayalı kitleler oluşturmak gibi) bir yazılımdır. Örnekler arasında Segment (Twilio Segmenti), Adobe Gerçek Zamanlı CDP, Socialscore Light CDP, Hazine Verileri, mP ve diğerleri sayılabilir.

Bir e-ticaret işletmesi için, bir CDP teorik olarak merkezi beyin olarak hizmet ederek size o imrenilen 360° görünümü verebilir. X Kullanıcısının cihazlar arasında aynı olduğunu, 5 e-posta açtığını, A ürününü üç kez ziyaret ettiğini, iki kez satın aldığını ve bir müşteri hizmetleri biletinin açık olduğunu izleyebilir – hepsi tek bir profilde. Daha sonra CDP içinde personalar veya segmentler tanımlayabilir (örneğin, davranış kalıplarına göre “Pazarlık Avcıları” ve “Yüksek Harcama Yapanlar”) ve buna göre kişiselleştirilmiş kampanyalar oluşturabilirsiniz.

Güçlü: Bariz güç, birleşme ve eyleme geçirilebilirliktir. İyi bir CDP, veri parçalanması sorununu tasarım gereği çözecektir – veri kaynaklarını entegre etmek ve profilleri gerçek zamanlı olarak güncel tutmak için oluşturulmuştur. Birçok CDP, müşteri kümelerini keşfetmek veya özellikleri (satın alma olasılığı gibi) tahmin etmek için makine öğrenimi özelliklerine de sahiptir. Bir kez kurulduktan sonra, pazarlamacılar genellikle minimum BT yardımı ile bir CDP kullanabilir, segmentleri artırabilir veya birkaç tıklamayla kitleleri dışa aktarabilir. Bu, çeviklik için büyük bir kazançtır. Kısacası, CDP’ler parçalanmış verileri tutarlı, kullanılabilir kişiliklere ve segmentlere dönüştürmek için tek durak noktası olmayı vaat ediyor.

Zayıf: İki büyük olan: maliyet ve uygulama çabası. CDP’ler, özellikle de kurumsal düzeyde olanlar, ucuz değildir. Bir CDP çözümü için minimum yatırım genellikle ayda 4.000-12.500 ABD Doları aralığındadır ve bu da onu birçok küçük işletme için erişilemez hale getirir. Ve bu sadece lisanslamadır – bunu uygulamak için bir çözüm mühendisine veya iş ortağına da ihtiyacınız olabilir. Bir CDP’yi tam olarak uygulamak ve tüm veri kaynaklarınızı entegre etmek aylar alabilir. Verileriniz temiz veya tutarlı değilse, bir CDP bunu sihirli bir şekilde düzeltmez; çöp içeri, çöp dışarı. KOBİ’ler için, bazı CDP özelliklerini daha düşük maliyetle içeren daha hafif CDP benzeri araçlar ve hatta CRM sistemleri (daha sonra tartışacağımız HubSpot gibi) vardır, ancak yine de bir taahhüt gerektirirler.

Ek olarak, bir CDP’yi etkili bir şekilde kullanmak, ekibinizin onu öğrenmesi ve bu entegrasyonları aktif olarak sürdürmesi gerektiği anlamına gelir. Güçlüdür, ancak yeterince kullanılmazsa pahalı bir raf yazılımı haline gelebilir. Ayrıca, CDP’lerin birinci taraf verilerini (verileriniz) birleştirirken, doğal olarak onları beslediğinizin ötesinde yeni dış içgörüler getirmediklerini de not etmeliyiz. Bazı alanlarda veri eksikliğiniz varsa (örneğin, müşterilerin sosyal medya ilgi alanları hakkında hiçbir fikriniz yoksa), bir CDP tek başına bu boşluğu doldurmaz; sadece sahip olduklarınızı organize edecektir.

Özetle, CDP’ler veri açısından zengin ve bu verileri kullanmak için altyapıya yatırım yapmaya hazır kuruluşlar için harikadır. Daha küçükseniz, umutsuzluğa kapılmayın – birincil kanallarınızı kapsayan daha uygun fiyatlı bir platformu dikkatli bir şekilde seçerek veya bir sonraki yaklaşımı kullanarak yine de birçok avantaj elde edebilirsiniz: üçüncü taraf veri zenginleştirme.

4. Alternatif Veri Sağlayıcılar ve Zenginleştirme Hizmetleri

Daha zengin personalar oluşturmanın bir başka yolu da verilerinizi dış kaynaklarla artırmaktır. Bunu, dışarıdan bilgi getirerek müşteri bilginizdeki boşlukları doldurmak olarak düşünün. SocialScore gibi sağlayıcıların (diğerlerinin yanı sıra) devreye girdiği yer burasıdır. Bu hizmetler, tüketici verilerini çeşitli alternatif kaynaklardan (genellikle sosyal medyadan, çevrimiçi davranıştan, demografiden vb. kamuya açık veya toplu veriler) toplar ve sahip olduğunuz profilleri zenginleştirmek için kullanır.

Örneğin, SocialScore, müşteri listenizden bir e-posta adresi veya telefon numarası gibi bir şey alabilir ve bu kişinin herkese açık sosyal medya profillerini, ilgi alanlarını ve hatta yüzlerce web sitesindeki dijital ayak izini arayabilir. Birdenbire, müşteri Jane Doe’nun açık havada yürüyüşe çok düşkün olduğunu ve çevrimiçi olarak birkaç çevre dostu markayı takip ettiğini öğrenebilirsiniz – kendi site analizlerinizden asla elde edemeyeceğiniz bilgiler. SocialScore, misyonunu işletmelerin analiz, tahmin ve içgörü için alternatif müşteri verilerini kullanarak daha akıllı kararlar almasına yardımcı olmak olarak tanımlıyor. Pratikte bu, 300+ web sitesinden ve sosyal platformdan veri çekerek, ilgi alanları ve çevrimiçi davranış gibi konularda izleyicileri puanladıkları anlamına gelir.

Bu neye benziyor?

Diyelim ki sürdürülebilir ürün seriniz için “Çevre bilincine sahip Emma” kişiliğine sahipsiniz, ancak verilerinizden bildiğiniz tek şey Emma’nın bambu diş fırçalarınızı satın aldığı. Bir zenginleştirme hizmeti size “Emma” nın (bu profile uyan gerçek müşteriler) muhtemelen belirli eko-yaşam tarzı bloglarına abone olduğunu, Pinterest’te çok zaman geçirdiğini, yogaya ilgi duyduğunu ve iPhone kullanma eğiliminde olduğunu söyleyebilir. Artık kişiliğiniz çok boyutlu: sadece sizden ne satın aldığı değil, daha geniş anlamda yaşam tarzı ve tercihlerinin ne olduğu.

Bir e-ticaret vaka çalışması, 60’tan fazla sosyal ağ ve siteden veri toplamak için SocialScore’u kullanan bir markayı, ayrıntılı müşteri profillerioluşturmak için kullanıcı biyografileri, ilgi alanları ve iletişim tercihleri gibi ayrıntıları socialscore.io çekti. Bu, pazarlamayı hobilere ve iletişim kanalı tercihlerine göre kişiselleştirmelerine olanak tanıdı – yalnızca dahili verilerden asla bilemeyecekleri şeyler.

Güçlü: Veri zenginleştirme, her şeyi kendiniz toplamak zorunda kalmadan size daha eksiksiz bir 360° görünüm sağlayabilir. Bu, kişiliklerinizi toplumsal ve davranışsal bağlamla turbo şarj etmek gibidir. Web’deki kullanıcıları izlemek için kaynakları olmayan küçük şirketler için özellikle değerlidir – bu sağlayıcılar ayak işlerini yapmıştır. Ayrıca, uygulanması genellikle tam bir CDP’den daha hızlıdır; Bazı müşteri tanımlayıcılarını gönderir ve zenginleştirilmiş profilleri geri alırsınız. Bunun gibi hizmetler, dev bir yığın oluşturmaktan daha uygun maliyetli olabilir – bazıları, boyutunuza göre ölçeklenen maç başına ödeme veya abonelik modellerinde çalışır. Ayrıca, müşterileri yeni yollarla segmentlere ayırmaya yardımcı olan puanlama modelleri (örneğin, bir “sosyal etki” puanı veya “satın alma gücü” tahmini) sağlayabilirler.

Zayıf: Önemli uyarılar var. İlk olarak, veri kalitesi ve gizliliği dikkate alınmalıdır. Veri kaynağının uyumlu olduğundan emin olmanız gerekir (GDPR’yi vb. kontrol edin ve bu verileri pazarlama için kullanmanıza izin verildiğinden emin olun). Müşteriler, size hiç vermedikleri bilgilere dayanarak onları aniden hedeflerseniz bunu ürkütücü bulabilir – bu nedenle zenginleştirilmiş verileri akıllıca ve etik bir şekilde kullanın (örneğin, stratejiye rehberlik etmek için, size hiç söylemedilerse doğrudan “yürüyüşü sevdiğinizi biliyoruz” demeyin). Ayrıca, harici veriler bazen belirli kişiler için güncelliğini yitirmiş veya yanlış olabilir – bunu olasılık olarak değerlendirin.

Diğer bir zayıflık, zenginleştirilmiş verilerin kullanılmasının ek maliyetlere neden olması ve üçüncü bir tarafa bağımlılık yaratmasıdır. Ve iç siloları kendi başına çözmez; yine de bu zenginleştirilmiş verileri sahip olduklarınızla birleştirmeniz gerekecektir (ancak birçok sağlayıcı verileri içe aktarılması kolay bir biçimde çıkarır ve bazıları doğrudan CRM’lere veya CDP’lere bağlanabilir).

Kullanım örneği: Alternatif veriler, personalarınızı görünenin ötesine taşımak istediğinizde parlar. Bu, birinci taraf verilerinizi değiştirmekle ilgili değil, resmi tamamlamakla ilgilidir. Örneğin, iç kişiliğiniz satın alma değerine göre “Yüksek Harcama Yapan Hannah” ise, zenginleştirme iki tür Hannah olduğunu ortaya çıkarabilir: biri kariyer odaklı ve LinkedIn’de aktif, diğeri ise Instagram’da aktif olan bir sosyetik – ve bu alt kişiliklere farklı şekilde yaklaşırsınız. Dış veriler olmadan, onlara aynı şekilde pazarlama yapar ve nüansı kaçırırsınız.

Anketler, CDP’ler ve veri zenginleştirme gibi bu çözümlerin her biri, kişiliğin belirli bir yönünü ele alır. Sadece birini seçmek zorunda değilsiniz. Aslında, en iyi yaklaşım genellikle bir kombinasyondur: nitel duygular elde etmek için anketleri kullanın, nicel davranış için analitiğinizi/CRM’nizi kullanın ve belki de ekstra içgörüler elde etmek için bir veri zenginleştirme hizmeti ekleyin. Amaç, kişiliğinizi statik bir eskizden yaşayan, nefes alan verilere dayalı bir profile dönüştürmektir.

Daha sonra, bu yöntemlerden bazılarını uyguladığınızda bir kişiliğin pratikte nasıl gelişebileceğini görelim.

Sıkça Sorulan Sorular