“Hiper kişiselleştirme” terimi markaların veritabanında biriken veriler ışığında her müşterinin kendine özgü, eşsiz hareketinin müşteriye geri dönüştürülmesi anlamını taşıyor. Artık bir ürün, hizmet veya deneyimin, bireysel kullanıcıların farklılaşmış tercihleri, ihtiyaçları ve davranışları dikkate alınarak tüketiciye sunulması işin odağında. Müşteriye geri dönüşüyse önerilen kampanyaların, promosyonların ya da teklif içermeyen ürün, servis ve hizmetlerin alışveriş davranışlarına göre şekillendirilmesi oluyor. Bu kavram geleneksel kişiselleştirme yöntemlerinin ötesine geçiyor. Örneğin müşteriye mesaj gönderirken adını ve soyadını yazmak ya da her müşteriye aynı indirimi önermek yerine daha özelleştirilmiş teklifler sunmayı mümkün kılıyor.Örnekleri artırmak gerekirse kozmetik şirketi olarak müşterilerinizin tüketim davranışlarını analiz ediyor veya segmentlere göre özel indirim ve kampanyalar sunuyor olabilirsiniz. Ancak iyi bir ürün tablonuz da varsa siz bu müşterinin hangi sıklıkla ruj aldığını, hangi renkleri tercih ettiğini ya da ürün içeriklerinde hayvanlar üzerinde test edilmemiş olmasına verdiği öneme kadar birçok detaylı bilgiyi haiz olursunuz. Bu müşteriniz indirim değil, bir alana bir bedava kampanyalarını seviyor ya da küçük eşantiyonlarınızdan hoşlanıyor olabilir. Tüm bu yolculuğu veritabanınıza işlemenize izin verdiğinde aslında bir ürün hakkında birçok bilgiye erişebiliyorsunuz. Bu bilgiyi analizler ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla birleştirdiğinizde geriye artık hiper kişiselleştirilmiş tekliflerin sadece takibi kalıyor. Diğer yandan müşteriye sunulacak tekliflerin, hizmetlerin görsellerini de yapay zekâ araçlarından yararlanarak özelleştirirseniz uçtan uca alışveriş deneyimi ve yolculuğu sunmuş oluyorsunuz. Dikkat: Standart segmentasyonlarla, bir ürünü alan tüketicinin diğerini de alacağını varsayarak analizler yaparsanız kişiselleştirilmiş teklifler elde edersiniz. Fakat bunlar hiper kişiselleştirme kadar etkili olmaz. Analitik Yol HaritasıHer müşteri farklı hareket eder. Bu hareketler markalar tarafından kayda alındığında, yani kullanıcı verileri biriktirildiğinde derinlemesine analizi, makine öğrenmesi algoritmaları ve yapay zekâ teknolojilerini kullanarak öneriler verilmeye başlanır. Bu sayede, bir kullanıcının demografik bilgileri, yaşadığı yer, seyahatleri, tüketim tercihleri, alışveriş alışkanlıkları gibi bir dizi faktör dikkate alınarak kişiye özel bir deneyim sağlanabilir. Ayrıca hiper kişiselleştirme, markaların bünyesinde geliştirilmiş birçok ileri veri analitiği modelini kullanarak sunulacak tekliflere dair girdiler sağlar. Günümüzde şirketlerle yaptığımız görüşmelerde bunun gibi uygulamalar için yol haritaları olsa da adımların nasıl atılacağına dair geniş resmin çizilmediğini görüyoruz. Hiper kişiselleştirmeye dayalı pazarlama stratejilerini sağlıklı şekilde uygulamak için aşağıdaki altı başlıktan oluşan analitik yol haritası oluşturulmalı ve düzenli takip edilmeli: Hedef Belirleme Veri Toplama ve EntegrasyonuAnalitik Altyapı ve Araçlara YatırımYetenek GeliştirmeAnalitik Uygulamaların GeliştirilmesiPerformans İzleme ve GeribildirimBu yol haritasını belirlememiş ve sürekli güncellemeyen şirketler hiper kişiselleştirmeyi hayata geçirme konusunda başarılı olamazlar.Hiper kişiselleştirme mümkün mü?Bu süreçte Türkiye’de karşınıza çıkabilecek en önemli engel, markaların makine öğrenmesi ve bulut altyapı yatırımlarının kısıtlı kalması. Bu noktada üst yönetimle birlikte, analitik, BT ve pazarlama bölümlerinin hem birbirinden bağımsız hem de birlikte çalışması kritik. Bunun en büyük nedeni, analitiğin BT’nin sunduğu sistemlerin üzerinde koşan ve pazarlamaya hizmet veren bir iş birimi olması. Dolayısıyla oluşturduğu bütünleşik yapı, iki departman arasında bir köprü görevi de oluşturur. Potansiyel Çıktılar Doğru bir analitik yol haritası ve yatırımla işe koyulan şirketler, hiper kişiselleştirmeyle müşteri dönüşüm oranlarında yüzde 2 ila 7 artış elde ederken müşteri kaybındaysa yüzde 5 ila 10 civarında iyileşmeye ulaşır. Müşteri memnuniyet skorlarındaki yükselişse 7 ile 12 puan aralığında gerçekleşebilir. A/B testi yapmak bu bağlamda çok önemli. Ancak amacının uygun şekilde belirlenmiş olmasına, değişkenlerin özenle saptandığına, doğru örneklemin seçildiğine, hangi değişikliklerin nasıl yapılacağına dikkat edin. Testin veri analizini gerçekleştirip istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını da mutlaka kontrol edin. Genelde pazarlama ve analitik arasında çıkan tartışmalar kampanya içeriğine ya da hedef kitlenin doğruluğuna yöneliktir. Bu kararlar alınırken ilgili herkesin el sıkışmasını sağlayın. Uyarı: Hiper kişiselleştirme genellikle kullanıcı gizliliği ve veri güvenliği gibi önemli endişeleri de beraberinde getirir. Kullanıcıların kişisel bilgilerinin doğru bir şekilde korunması ve gizliliğin sağlanması kritiktir. Bu nedenle, bu teknolojilerin uygulanması, kullanıcı güvenliği ve gizliliğine azami dikkat edilerek titizlikle ele alınmalıdır.Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.