Hayatımızın her anında farkında olmadan A/B test yapıyoruz. Ticaretle uğraşan çoğu kişi bilinçli veya bilinçsiz olarak bunu gerçekleştiriyor. Mesela ,bir bakkalda kasanın yanında konumlandırılan bir çikolata ve sakız bir A/B testi sayılabilir.
Ya da siz instagram’da atacağınız bir post için saat konusunda eski deneyimlerinizden yola çıkıyor olabilirsiniz. Bir keresinde öğlen 14.00’te attığım post şu kadar etkileşim almıştı, 16.00’da attığım post ise bu kadar etkileşim almıştı. O halde ben 16.00’yı seçmeliyim.
Ya da sınava hazırlanırken hangi method ile ders çalıştığınız. Yıllardır farklı şekillerde ders çalışarak sınavlara giriyorsunuz. Hangi methodun başarılı olduğunu yorumlayıp bir sonraki sınava da o şekilde çalışıyor olabilirsiniz.
Test Dönüşüm Oranı
Tabii ki yukarıda verdiğim bakkal, instagram, sınav örneklerinin farklı sonuç ve başarıları olabilmekte. Fakat bu sonuçların istatistiki olarak bir anlamlılığı var mı bu araştırılmalıdır.Yoksa şans eseri bir başarı uzun sürmeyecektir. Verilen örnekler basit olabilir fakat istatistiki olarak anlamlılığını ölçmemize yarayacak şekilde veri toplanabilirse bu örnekler üzerinden de A/B test gerçekleştirilir.
A / B Test Nedir ve Tarihçesi ?
En basit haliyle iki veya daha fazla grubun test edilmesidir.Bu test sayesinde kontrol ve test grupları oluşturarak müşterilerin/kullanıcıların davranışları izlenir. Test sonucunda daha iyi performans veren grup belirlenir.
A/B Test hayatımızın her anında kullanıldığı için de tarihçesi çok önceye dayanmaktadır. Fakat bilimsel olarak bu çalışmaları yapıp bize kaynak oluşturan birkaç kişi var. Bunlardan biri 1900’lerin başında yaşamış bir biyolog, Ronald Fisher. Yaptığı çalışmaların bazılarını test etmek amacıyla kullanmış.
Fakat bizi biraz daha ilgilendiren isim ise Claude Hopkins. A/B Test çalışmaların dijital ortamda yaygınlaşması, internet çalışmaları ile özdeşleşmesinin birazcık da nedeni reklam öncüsü Claude’dir. Yaptığı çalışmalar ile A/B testi reklam, pazarlama , satış alanlarında yoğunlaşmıştır. ( Bu konu hakkında detaylı bilgi edinmek isteyenler için yazının sonuna kaynak bırakacağım )
A/B Test Amacı
A/B Test yapmamızın nedeni oluşturduğumuz bir hipotezin doğruluğunu ölçmektir. Örneğin, bir butonun kırmızı olması mı yoksa mavi olması mı kullanıcıların tıklamasını arttırıyor? A/B test sonunda bu sorunun cevabına ulaşabiliriz
Python ile A/B Test Analizi
Vahit Keskin’in Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi adlı eğitiminde öğrendiğimiz bilgiler ile bir test sonrasında çıkan sonucun istatistiki olarak anlamlılığını analiz ettik.
Bu çalışma bir reklam panelinin oluşturduğu yeni teklif modeli üzerineydi. Bu teklif modeli için bir test bir kontrol grubu oluşturulmuş ve bir süre izlenmiş. Veriler değerlendirmeye, analiz etmeye uygun hale geldiğinde sağlıklı bir çalışma yapabiliriz. Biz de elimizdeki verilerle en iyi sonucu çıkarmaya çalıştık.
Google Trends, internet kullanıcılarının gündemini kendi aramaları üzerinden keşfetmenizi sağlayan Google’ın ücretsiz arama keşif aracıdır. Bu araç sayesinde çevrimiçi dünyaya daha yakından hakim olabilirsiniz. Aynı zamanda kullanıcılara popüler aramaları da gösteren Google Trends, bu aramaları anahtar kelimeler ile verir. 11 Mayıs 2006 tarihinde Google tarafından ortaya çıkarılmıştır.
Arama motorunda yapılan arama işlemleri üzerinden oluşturulan verilere ulaşmamızı sağlayan kaynaktır diyebiliriz bir nevi. Böylece Google Trends ile anahtar kelimelerin popülerliğini ölçebilir, anahtar kelimelerin hangi zaman aralıklarında daha çok aratıldığını bulabiliriz. İstersek Google arama motorunda en çok aranan konu başlıklarına göre de yeni içerikler oluşturabiliriz.
Google Trends ile ilgili şu önemli kriteri de söylemekte fayda var : Bu araç, verilerini yalnızca Google arama motorundan alır, diğer arama motorlarından herhangi bir veri almaz. Google’ın kullanıcı potansiyelini düşünürsek dünya trendlerini yakalamak için oldukça önemli bir kaynak olduğunu ifade edebiliriz.
Google Trends ile ilgili bir diğer önemli nokta ise ; sadece günümüz trendlerini değil geçmiş tarihlerdeki trendleri ve metrikleri de bizlere sunuyor olmasıdır. Dijital pazarlama veya SEO gibi alanlarda çalıştığımızı düşünürsek Google’ın bu ücretsiz hizmeti biz çalışanlar için velinimet değerindedir.
Gelin şimdi hep beraber Google Trends ile neler yapılabildiğine bakalım;
Özellikle yoğun veri araştırmaları yaparken filtreleme özelliği sayesinde karışıklıkları giderebilirsiniz.
Bir reklam çalışması yapmanız gerekiyorsa çalışmanız ile ilgili anahtar kelimeleri aratarak neler yapabileceğinizi bulabilirsiniz. Böylece fikir edinebilirsiniz.
Eğer bir blog siteniz varsa blog yazılarınız için popüler anahtar kelimeleri de buradan yararlanarak bulabilirsiniz.
E-Ticaret açısından bölgesel alışverişlerin nerelerde yoğunlaştığını bulabilirsiniz. Bu sayede ürünlerinizin de satışını arttırabilirsiniz.
Görüldüğü gibi, Google Trends sunduğu hizmetler ile internet ortamında yapacağınız birçok çalışmada sizlere öngörü sağlar ve doğru seçimler yapmanız için yardım eder. Böylelikle popüler aramaları takip ederek içeriklerinizi aramalara paralel şekilde oluşturduğunuzda sitenizin trafiğini ve ziyaretçi sayınızı arttırabilirsiniz.
Peki, Google Trends Nasıl Kullanılır?
Google Trends internet sitesini açtığınızda ilk olarak ülke seçimi yaparak Google arama verilerini keşfedin. Öncelikli olarak ülke seçimini yapmanızın sebebi Google Trends üzerinden internet erişimi olan tüm ülkelerin verilerini keşfedebiliyor olmak. Örneğin Türkiye’yi seçersek Türkiye’deki kullanıcıların Google üzerinden yaptıkları aramaların genel bir tablosunu görebilirsiniz. Aynı zamanda tablo üzerinden yıllara göre ve o günün son trendlerine de ulaşabilirsiniz. Ekranda göreceğiniz bağlantılara tıklayarak istatistik ayrıntılarına da ulaşabilirsiniz.
Daha detaylı bilgilere, verilere ulaşmak istiyorsanız arama çubuğu üzerinde bu bilgilere ulaşabilirsiniz. Arama çubuğuna bulunduğunuz sektörle ilgili bir anahtar kelime yazdığınızda ve arattığınızda karşınıza bu kelimenin trend olma dönemleri, en çok arama yapılan şehirler, tarihe veya saate göre arama istatistikleri çıkmış olacak. Yazdığınız ve arattığınız tek bir kelime üzerinden son derece detaylı istatistiklere ulaşabilirsiniz. Kelime araması yaparken noktalama işaretlerinden faydalanarak arama hacminizi de belirleyebilirsiniz.
Google Trends ile yapabileceğiniz bir başka şey ise ; farklı sözcüklerin arama istatistiklerini karşılaştırmak. Örneğin üç farklı ilgili sorgunun yıllara ya da aylara göre mevcut arama istatistiklerini karşılaştırabilirsiniz.
Google Trends’in Kullanıcılarına Sunduğu Faydalar
Dünyada yapılan aramaların genel itibariyle hangi konular hakkında olduğunu anlamamızı sağlar.
Sunulan veriler ile şahıs ve işletmeler özel günlerde yapılan dönemsel aramalar hakkında bilgi sahibi olur.
Veriler yılda bir kez grafik ile paylaşıldığı için mevsimsel değişimlere dikkat edilerek hangi dönemde hangi aramaların yapıldığını görebilirsiniz.
Hedef kitlenizin nerede yoğunlaştığını illere göre öğrenebilirsiniz.
Arattığınız bir kelimenin günlük, haftalık, aylık ve yıllık aranma zamanını takip ederek bu verileri rapor halinde de görebilirsiniz.
Kısaca diyebiliriz ki Google Trends’in anahtar kelime planlaması ve hedef kitle analizi yaparken işletmelere sağladığı faydalar çok önemlidir. Google Trends ile elde ettiğiniz tüm verileri bilgisayarınıza indirebilir ve kendiniz için arşiv de oluşturabilirsiniz.
Google Trends ile ilgili son olarak şu noktalara değinebiliriz :
Trendler’de günün trend listesindeki aramalar saatlik olarak değişebilir.
Uzun çalışmalar için arattığınız kelimenin aylık hatta yıllık istatistiklerini de incelemenizde fayda var.
Google Trends istatistikleri ile sosyal medya gündemi çoğunlukla ilgisizdir. Bu sebeple Google Trends üzerinden elde ettiğiniz istatistiklere göre sosyal medya tanıtımları, kampanyaları oluşturmak her zaman için başarılı sonuç vermez.
· Hitap ettiğiniz kitle farklı arama motoru kullanıcıları ise edindiğiniz veriler yanıltıcı olabilir.
Arka planda olmasına rağmen işinin hakkını her zaman veren, mütevazı kelimesinin vücut bulmuş hali, reklam kampanyalarının vazgeçilmez ölçütü… Evet! onun adı ROAS.
Hadi hep beraber bu arkadaşımızı yakından tanıyalım. 🙂 ROAS nedir, nasıl hesaplanır ve nasıl iyileştirilir? gibi soruların cevaplarına geniş çerçeveden bakalım.
ROAS, bir işletmenin reklam giderlerine harcadığı paraya karşı, bu reklamların işletmeye getirisini gösteren bir pazarlama ölçütüdür. Kısaca, reklam harcamasının getirisi diyebiliriz. Bundan dolayı bu ölçüt işletmelerin reklam planlamasının yapılmasında önemli bir rol oynamaktadır.
ROAS Nasıl Hesaplanır?
ROAS= (KAZANÇ / REKLAM MALİYETİ) şeklinde hesaplanmaktadır.
Örneğin, E- Ticaret sektöründe var olan bir şirket sahibisiniz ve elinizdeki ürünleri satmak için sosyal medyaya 50.000 TL değerinde bir reklam veriyorsunuz. Reklam karşılığında şirketinizin kasasına 200.000 TL değerinde bir para giriyor.
Kazanç: 200.000
Reklam maliyeti: 50.000
ROAS: 4
Görüldüğü üzere ROAS değeri 4 olarak karşımıza çıkmaktadır.
Yüzdelik değere göre ise yukarıda verilen formülü %100 ile çarptığımızda karşımıza çıkan sonuç bize ROAS değerini gösterir. Yani %400 sonucuna varmış oluruz. Kısaca bu 1 TL’lik reklam harcamanıza karşı 4 TL’lik bir kazanç sağlayacağınızı göstermektedir. Ancak bu yüzde, %100 değerinin aşağısında çıksaydı bu sizin zarar yaptığınızı gösterirdi. Sonuç olarak farklı varyasyonları olsa da hepsi aynı sonuca götürmektedir.
Ayrıca bu formül dünya genelinde kabul gören bir formül olmasına rağmen reklam maliyetine bağlı olarak bazı hususları göz ardı etmemenin faydası vardır. Bunlar, reklam maliyetinin içerisindeki personel harcaması ve komisyon olarak karşımıza çıkar.
ROAS değerini ölçtüğünüzde şirket hedefleriyle örtüşmeyen bir değerle karşılaşmanız durumunda reklam bütçenizi arttırma kararı almanız muhtemeldir. Diyelim ki reklam bütçesini arttırma kararı aldınız ve bu karar doğrultusunda reklamlar aracılığıyla daha çok para kazanmak istediniz ama ne yaparsanız yapın istediğiniz o kazançlara bir türlü ulaşamadınız hatta ve hatta zarara uğradınız (bkz: Dimyat’a pirince giderken evdeki bulgurdan olmak). İşte tam bu noktada ROAS değerini iyileştirmek için hemen hamleler yapmak zorundasınız. O zaman ROAS’ ı iyileştirmenin yöntemlerine madde madde hep birlikte bakalım.
Tabii ki başlı başına bir konu olan CRO, ROAS iyileştirmesinde başlı başına rol oynar. Bu iki kavram birbirleriyle yakından ilişkilidir. CRO, müşteriyi internet sitesinde tutarak,onu pazarlama hunisine dahil ederek müşterinin ürününüzü satın almasıyla sonuçlanan bir süreci kapsar. Özellikle alışveriş sepetini terk etme oranını düşürerek değerinizi iyileştirebilirsiniz. Araştırmalar ülkelere göre farklılık gösterse de bu oranın 2020 yılının sonunda %80’e kadar çıktığını gösteriyor. Yani ortalama her dört insandan üçü alışveriş sepetinde ürünü almadan çıkıyor. Bir diğer durum ise daha önce sizden alışveriş yapan müşterilerinizdir. Reklama tıklayan yeni müşterilerin eski müşterilerinize göre satın alma oranı çok daha düşüktür. Eski müşterilerinizin önüne öyle reklamlar çıkarmalısınız ki kendilerini özel hissederek o ürünü satın almaları gerekir. Siz, bu anlatılanları göz önünde bulundurduktan ve CRO faaliyetlerini de güzel bir şekilde yürüttükten sonra, ROAS değerinde ciddi bir artış göreceksiniz.
Doğru anahtar kelimeleri bulduğunuzda artık reklamlarda rakiplerinizden öndesiniz demektir. Hatta nokta atışı bir anahtar kelime sizin reklam gelirinizi arttırmanız için mükemmel bir fırsattır. Yani, doğru anahtar kelime seçimi yaparak sitenizin trafiğini arttırabilir ve bu sayede daha fazla gelir elde etmiş olursunuz.Bu arada uzun kuyruklu anahtar kelime taraması yapmayı sakın ihmal etmeyin asıl alıcılar o kuyruğun altında saklı benden söylemesi…
3. Negatif Anahtar Kelime
Aslında anahtar kelime taramasıyla aynı mantıkta çalışır. Fakat buradaki asıl amaç negatif anahtar kelimeleri belirleyip reklamlarda tıklama başına maliyeti azaltarak ROAS değerini iyileştirmektir.
4. Dikkat Çekin
Reklam şablonunda kullanacağınız görselin ve yazının hedef kitleye ulaşmasına, açık ve anlaşılır olmasına, içeriğinizde sizi rakiplerinizden öne geçirecek özelliğinizin belirtilmesine ve özgün olmaya özen gösterin. Bu, sizin reklam gelirinizi arttırarak ROAS değerinizi iyileştirmenizi sağlayacaktır.
Hedef kitleniz içerisinde coğrafi konum, cinsiyet, yaş gibi faktörler bulunmaktadır. Sattığınız ürüne göre yukarıda saydığım faktörleri göz önünde bulundurarak bir strateji izlemeniz gerekmektedir. Reklamınızın hedef kitlesini doğru seçin ya da farklı kitlelere satış gerçekleştirme eğilimindeyseniz her farklı kitle için farklı reklam stratejileri izleyin. Örneğin, kadın ürünlerini satan bir firmaysanız hedef kitlenize kadınların ağırlıkta olduğu sosyal medya sitelerini ( Pinterest vb.) merkezinize alın.Eğer, erkeklerin ağırlıkta olduğu bir forum sitesine reklam verecek olursanız, karşınıza daha düşük ROAS değeri olarak çıkacaktır. Yani Müslüman mahallesinde salyangoz satmayın 🙂
6. Mobil Uyumluluk ve Site Hızı Optimizasyonu
E- Ticaret sektöründeyseniz zaten bu iki duruma aşinasınızdır.Fakat, tekrardan söylemekte fayda var. Müşteri web sayfanıza girdiğinde güzel bir deneyim ister.Eğer mobil uyumlu olmayan ve site açılış hızı yavaş olan internet siteleri öncelikle alıcı tarafında güven problemi oluşturabilir.Tüm bu problemler reklama tıklayıp sitenize gelen müşterinin ürünü satın almamasıyla sonuçlanabilir. Sonuç olarak reklam geliriniz düşer ve ROAS değeriniz istediğiniz seviyede olmaz. Bu problemleri hallederek bu sorunu ortadan kaldırabilirsiniz.
Sonuç
Özetle ROAS parametresi, bir şirketin reklam kampanyasının hedefine ulaşıp ulaşmadığı hakkında bilgi verir.Buradan alınan sonuçlara göre reklam verenler ,reklam giderlerini daha iyi optimize ederek karlılığını arttırma eğiliminde olacaklardır.Tüm bunlar göz önüne alındığında “ROAS nedir? “ ve “ROAS nasıl iyileştirilir?” soruları bu konu hakkında fikir sahibi olmanız neden olur. Ayrıca reklam kampanyalarınızı yönetmek için size her zaman kılavuz olacaklardır.
Bugün sizlerle aldığım E ticaret eğitimlerinde duyduğum kavramlardan olan iş modelleri hakkında konuşmak istiyorum. İlk duyduğumda ne diyorlar acaba dediğim bu kavramlar aslında konu satış olunca her zaman kullandığımız kavramlar. Gelin hep birlikte biraz göz atalım :).Şirketlerin kullandığı birçok iş modeli bulunur. Ancak bunların en yaygınları B2B ( business to business),B2C (business to consumer),C2C (consumer to consumer) olan bu modeller alıcıyı ve satıcıyı tanımlar.
B2B B2C C2C Şemaları
B2B ( Business to Business) Nedir?
İki şirketin ortak bir iş ilişkisi kurmasına denir. İngilizce de business to business olarak geçen bu kavram “Şirketten Şirkete” demektir. Şirketlerin kendi aralarında kurduğu satış ve pazarlama uygulamalarını tanımlamak için kullanılır. Şirketlerin birbirlerine sunduğu imkanlar arttıkça bu iş modeli de gelişir. Aslında tüm şirketler üretimlerine devam etmek için B2B iş modeline ayak uydurmak zorundadır.
Örnek vermek gerekirse; Bir beyaz eşya üretimini düşündüğümüzde içerisinde kullanılan bir çok parça aslında farklı firmalardan tedarik edilmiştir. Üretici firma farklı firmalara sipariş verir ve ürettiği parçaları satın alır. Parçalar birleştirilerek ortaya bir ürün çıkarır. B2B iş modeli ile iş birliği yapan firmalar bu şekilde üretimlerine devam ederler.
B2C (Business to Consumer) Nedir?
İnternetten alışverişte kullandığımız iş modelidir. İngilizcede business to consumer olarak geçen bu kavram “Firmadan Tüketiciye” demektir.Şirketlerin tüketicilerle kurdukları ticari ilişkiyi açıklayan kavramdır. Bireysel olarak yaptığımız tüm alışverişler B2C kapsamına girer. E ticaretin gelişmesiyle doğru orantılı olarak B2C iş modeli de gelişmektedir.
Örnek vermek gerekirse; Ürünlerin tedarikçiden alınarak üzerine kar payı da eklenerek tüketiciye satışının yapılması veya üreticinin kendi ürünlerini mağazasında veya sanal alışveriş mağazasında satışının yapılması bir B2C örneğidir. Trendyol,N11,Hepsi Burada gibi firmaların kullandığı iş modelidir.
B2B-B2C Şemaları
C2C (Consumer to Consumer) Nedir?
Tüketicinin tüketiciye satış yaptığı iş modelidir. İngilizcesi consumer to consumer olarak geçen bu kavram”Tüketiciden Tüketiciye” demektir. C2C ,E ticaret kavramının gelişmesiyle ortaya çıkmıştır. Tüketiciler sahip oldukları ürünleri belli pazar yeri uygulamaları ile satışa çıkartarak kazanç sağlamaktadır.Tüketiciler ürünlerin fiyatlarını kendileri belirler ve yapılan satışı faturalandırma zorunluluğu yoktur.Bu durumda C2C iş modelini bizlere tanımlamaktadır.
C2C Şeması
En başta da dediğim gibi bu iş modellerini hayatımızın her noktasında kullanıyoruz. Marketten bir şeyler alırken, internetten sipariş verirken veya çalıştığınız firmada kullanacağınız parçayı farklı firmalara ürettirirken bu iş modellerine başvuruyoruz. Ancak unutmamalıyız ki hepsinde tüketicide üreticide insan yani tüm iş modelleri için genel bir tanım yaparsak H2H (human to human) diyebiliriz. Bakalım yıllar içinde bu kavramlara yenileri eklenecek mi? Ne dersiniz? Bekleyip göreceğiz….
Ayrıca E-Ticaret nedir, E-Ticaret’te veri nasıl kullanılır, sitelerde ürün pazarlaması nasıl yapılır, E-Ticaret alanında kim hangi alanda çalışıyor öğrenmek istiyorsan seni de başlangıç seviyesindeki eğitimimize bekliyoruz !
Başlangıcı klişe cümlelerle yapalım. Veri bilimi, yapay zeka, yapay öğrenme ve derin öğrenme gibi kavramlarla sıkça karşılaşıyoruz. Özellikle bu konulara ilgi duyup kendimizi bu alanlarda geliştirmeye başlıyoruz. Çeşitli eğitimler alıyor, kitaplar okuyoruz. Fakat sıra gerçek veriyle uğraşıp, analiz etmeye ve model kurmaya geldiğinde kimi zaman duraksayabiliyoruz. En önemlisi de “Veriyi nereden bulacağım ?” sorusunu soruyoruz ?
Bu yazıda aktaracağım siteleri zaten halihazırda veri bilimi üzerine çalışan ve kendini geliştirmek adına projeler gerçekleştiren arkadaşlarımız biliyordur. Yine de bilgileri tazelemek ve belki de farklı bir açık kaynak veri platformu öğrenmek iyidir 🙂
“Veriyi nereden bulacağım?” sorusuna cevap olarak aşağıda listelediğim web sitelerini ziyaret edebilir ve projeleriniz için uygun veri setlerine göz atabilirsiniz. O zaman başlayalım 🤟🏻
Veri Bilimi İçin Platformlar
IBB Açık Veri Portalı
İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından yayına alınan İBB Açık Veri Portalı’nda İBB’ye ait veri setlerine ulaşabilirsiniz. Temel analizler ve belli başlı modeller kurabileceğiniz veri setleri Ekonomi, Afet Yönetimi, Yönetişim ve Çevre gibi farklı kategorilerden oluşmakta. Aynı zamanda basit grafiklerle de sizlerin analiz yapmasına gerek kalmadan istatistikleri platform üzerinde görebilirsiniz.
Kaggle, dünyada belki de en çok kullanılan veri kaynağı platformudur. Yalnızca veri setlerini bulacağınız bir platform olmakla kalmıyor. Bunun yanı sıra Kaggle üzerinde düzenlenen yarışmalara katılıp, ödül kazanma şansınız da var. Farklı kişilerin, seçtiğiniz veri setinde üzerinde gerçekleştirdikleri analizleri ve kurdukları modelleri inceleyebilir, problemi nasıl çözdüklerine göz atabilirsiniz. Aynı zamanda içeride bulunan Kaggle Community’sinde sorularınız var ise dünyanın her yerinden veri bilimi ile uğraşan kişilerle etkileşime geçebilir, veri bilimi ve yapay öğrenme gibi konularda eğitimler alabilirsiniz.
UCI(University of California,Irvine) Machine Learning Repository
UCI ML Repository sayfasında farklı veri setlerini inceleyebilirsiniz. Filtreleme modülüyle birlikte kolayca uygulamak istediğiniz algoritmaları vs. seçerek size ve geliştirmek istediğiniz yeteneğinize/projenize en uygun veri setine kolaylıkla erişebilirsiniz.Hatta dünya üzerinde çok popüler olan Iris ve Breast Cancer Wisconsin gibi veri setlerinin çıkış noktası UCI ML Repository 🙂
Amerikan Hükümetinin açık kaynak veri platformu olan Data.gov sitesinde 300 bine yakın veri setine erişebilirsiniz. Özellikle son dönemde veri analistleri ve veri bilimcileri tarafından sevilen COVID-19 hakkında da büyük veri setleri bulunmakta.
Data.gov
FiveThirtyEight
FiveThirtyEight benim özellikle spor alanındaki gelişmeleri takip etmek için gezindiğim bir web sitesi.Sadece makale yazmıyorlar, bunu istatistik ve veriye dayandırarak yazıyorlar. Özellikle spor alanında istatistik ve veri biliminin önemi çok büyük ve başarıyla kullanıldığında güzel sonuçlar elde edilmekte.
Eğer sizlerde FiveThirtyEight’in makalelerin arkasında yatan verileri ve analizleri merak ediyorsanız inceleyebilisiniz. Ayrıca kendi görsellerinizi ve analizlerinizi yaratmak isterseniz bir göz atın derim.
İlk yazımızda veri bilimine başlayanlar için kaynak ve eğitim önerilerinde bulunmuştuk. Veriyi nereden bulabileceğinizi de aktarmış olduk. Bir sonraki yazımızda da bu veriler ile hangi projeleri gerçekleştirebiliriz ? Neler yapabiliriz ? Onları tartışacağız. 🙂 Stay tuned 🦾
Online mecralardaki reklam yöntemleri ve pazarlama stratejileri günden güne gelişmekle beraber kullanımı da yaygınlaşmaktadır. Özellikle E-ticaret sitelerinin satış yapabilme ve kar elde etme arzusu yeni müşterilere ulaşma çabasını beraberinde getiriyor. Markalar, web sitesini ziyaret eden, ilgi gösteren veya sepete ürün ekleyip satış işlemini tamamlamayan kullanıcıları satın almaya yöneltmek için bazı yöntemlere başvuruyor. Remarketing ve retargeting gibi!
Bugün sizlere bu yöntemlerden olan remarketing (yeniden pazarlama) ve retargeting (yeniden hedefleme) hakkında bilgi vermek istiyorum. Bu yazıyı okurken içinizden “Ee zaten ikisi de aynı şey değil mi?” diyeceksiniz belki. Benzer amaç ve özellikler gösterseler de kelime anlamlarının da farklı olmasından anlayacağımız gibi aynı şeyi ifade etmemekteler. Pek çok kişi bu kavramları birbirinin yerine ve aynı anlama gelecek şekilde kullanıyor. Aslında ben de aynı anlamda kullanan kişilerden birisiydim. Ancak yaptığım bir araştırma sonucu düşüncelerim tamamen değişti. Yazıyı okuduktan sonra bu konu hakkındaki geri bildirimlerinizi heyecanla bekliyor olacağım. 🙃
Remarketing (Yeniden Pazarlama) Nedir?
Remarketing, web sitesini ziyaret eden bir kullanıcı istenen aksiyonu göstermediğinde ( sitede bir ürün inceleyip satın almama, sepete atılan ürünü satın almama vb.) yeniden etkileşim kurma sürecinde kullanılan bir pazarlama stratejisidir. Kullanıcıya e-posta, SMS, anlık bildirim gibi farklı iletişim kanallarından ulaşarak pazarlama çalışması yapılır. Potansiyel olan bu kitlenin dikkatini çekmek için genellikle araç olarak e-posta kullanılmaktadır. Bu nedenle mutlaka e-posta listesine sahip olmak gerekir. Yapılan araştırmalar ve istatistikler bu stratejinin sıcak kitlelerden dönüşüm elde etmekte etkili olduğunu gösteriyor.
Remarketing’de kullanılabilecek yöntemler:
– Eğer kullanıcı sepete bir ürün attıysa sepette ürün olduğunu hatırlatmak,
– Daha önce satın aldığı bir ürünü tamamlayabilecek ürün ve hizmetleri sunmak,
– İncelediği bir ürüne yönelik hatırlatma,
– Daha önce alışveriş yaptıysa kişiye özel avantaj sunmak.
Retargeting (Yeniden Hedefleme) Nedir?
Bir websitesini ziyaret edip ardından da farklı bir siteye yöneldiğiniz hiç oldu mu? Cevabı evet ise bulunduğunuz sitede, ayrıldığınız siteye ait görüntülü reklamın karşınıza çıkması için mutlaka hedeflenmişsinizdir. İşte bu dijital reklamlar ile hedefleme süreci retargeting kavramı ile tanımlanıyor. Herhangi bir e-posta listesine ihtiyaç duymadan, müşteriye atanan cookie’ler sayesinde kullanıcının karşısına reklam çıkabiliyor. Daha önce bir ürün görüntüleyen, site ziyaretinde bulunan kullanıcılar ilgilendikleri ürünlerle ilgili reklamlarla sadece websitelerinde değil sosyal medyada da sıklıkla karşılaşmaktadır.
Örneğin, X markanın “spor ayakkabı” sayfasını ziyaret ettiniz fakat herhangi bir işlem yapmadan sayfadan ayrıldınız. Bu marka spor ayakkabıya ihtiyacınız veya ilginiz olduğunu algıladı. Böylece sizi potansiyel alıcı olarak görüp hemen harekete geçti. Sürecin sonunda, siz diğer sitelere ya da sosyal medyaya göz atarken, ziyaret ettiğiniz markaya ait spor ayakkabılarını içeren retargeting reklamları ile karşılaşabilirsiniz.
Remarketing ve Retargeting Arasındaki Benzerlikler/Farklılıklar
İki kavram da sıcak kitleleri hedefleyerek potansiyel müşterilerin karşısına çıkar. Yani hedefleri arasında ürün satın alma ihtimali yüksek olan, markanın farkında olan ilgili kullanıcılar vardır. Aynı zamanda kalıcı marka bilinirliği ve sadık müşteriyi hedeflerler. İkisinin de özellikleri fazlasıyla örtüşse de odak noktaları farklıdır.
Remarketing ,öncelikli olarak markayla etkileşimde bulunmuş müşterilerle tekrar iletişim kurmak için e-posta kullanmaktadır. Bu yol ile daha spesifik mesajlar kullanılarak kullanıcı ile etkileşime geçilir. Hali hazırda e-posta listesine sahip işletmelerin gerçekten satın alma eğilimi olan müşterilere yönelik kullandığı oldukça etkili bir yöntemdir. Aynı zamanda reklamlar için ayıracak fazla bütçesi bulunmayan işletmelerin de göz bebeğidir.
Retargeting ise markanın web sitesini ya da sosyal mecralardaki profilini ziyaret eden kullanıcılarla etkileşim kurmak için ücretli reklamları kullanır. Bu nedenle e-posta listesine ihtiyacı yoktur. Yani retargetingte odak nokta ücretli reklamlardır.
Son günlerde eminim her yerde veri bilimi, veri analizi, büyük veri kavramlarına rastlıyorsunuzdur. Bunun yanı sıra Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka kavramları artık hayatımızın vazgeçilmez bir parçası oldu. Konferanslar, etkinlikler, eğitimler ve sosyal medya platformlarında paylaşılan gönderiler sayesinde neredeyse her dakika bu kavramlara rastlıyoruz. Peki, bu kavramları nasıl kullanacağımızı biliyor muyuz?
Belki sizlerde bu kavramlara takılıp hepsinin hakkında uzun uzun yazılar okudunuz, büyük veri denildi mi üzerine 3–4 saat konuşacak bilgiye de sahip olabilirsiniz. Buna rağmen üzerine konuştuğunuz işlemleri, algoritmaları, kodlamaları nasıl yapacağınızı bilmiyor olabilirsiniz. Aşağıda paylaşacağım kaynaklar Amerika’yı keşfetme gibi bir durum değil, belki hepsini biliyorsunuz ve kullandığınız kaynaklar. Bilmeyenler ise bir başlangıç noktası olabilir.
Veri Bilimi İçin Kaynaklar
Datacamp
Datacamp
Bu platform veri bilimine sıfırdan başlayacak kişiler için yararlı platformların başına geliyor. İçinde online kodlama alanı olması ile birlikte bilgisayarınıza herhangi bir program yüklemeden Python, R, SQL dillerini kolaylıkla öğrenebilirsiniz. Bu sayede veri bilimi maceranıza başlangıç yapabilirsiniz. Ayrıca içinde yer alan projelerle birlikte öğrendiklerinizi deneme fırsatınız bulunuyor.
Datacamp Screen
Datacamp’in fiyatlandırması Euro ve Dolar üzerinden olduğu için tutar yüksek gelebilir. Fakat “Introduction to R” gibi bazı programlama eğitimlerinin tamamı bedava olarak kullanıcılara sunuluyor. Bunun yanında tüm kursların ise 1.bölümü tüm kullanıcılara bedava.
Buraya tıklayarak Datacamp sitesine ulaşabilir ve veri bilimi yolculuğunuza başlayabilirsiniz.
Udemy
Udemy platformunu zaten çoğunuz biliyorsunuz ve aktif olarak kullanıyorsunuz. O yüzden platformun çalışma prensibini ve öğrenme sürecini sizlere aktarmayacağım. Direkt olarak veri bilimi odaklı ve bana göre başlangıç adına en uygun eğitimleri aşağıda paylaşıyorum. Özellikle şuanda tüm kurslarda indirimler varken bence bir göz atın!
Yukarıdaki eğitimler benimde severek aldığım eğitimlerden. 3 eğitmende alanında yetkin ve süreçleri özellikle başlangıç seviyesindekiler için detaylı ve açıklayıcı olarak anlatıyorlar. Puanları ve yorumları okuyabilir, bu eğitimlere yolculuğunuza başlayabilirsiniz !
Coursera
Coursera’da Udemy gibi bir online eğitim platformu. Coursera’nın Udemy’den farkı ise ücretlendirilmesinin biraz yüksek olması ve neredeyse tüm eğitimlerin üniversiteler tarafından verilmesi. MIT, Stanford, Harvard, Johns Hopkins Universitesi gibi üniversitelerden eğitim alabilirsiniz. Ayrıca pandemi döneminde çoğu üniversite Coursera ile anlaşma gerçekleştirdi. Eğer üniversitede eğitim görüyorsanız kendi üniversitenize bu durumdan bahsedip, işbirliği yapmalarını başlatabilirsiniz.
Kimi belediyelerde Coursera ile işbirliği yapmaktalar. Beylikdüzü Belediyesi’nin sponsorluğunda 1000’lerce eğitime erişebilirsiniz. Bunun için Beylikdüzü Belediyesi’nin web sitesini incelemenizi tavsiye ederim.
Veri bilimi konularında ise Coursera’da Johns Hopkins University tarafından verilen “Data Science Specialization” isimli 9 kurstan oluşan uzmanlık eğitimini almanızı kesinlikle öneririm. R programlama dilini öğreneceğiniz eğitimde, kurs ve dökümanların yanı sıra hand-on egzersizler, ödevler, quizler ve projelerle birlikte tam bir eğitim alabilirsiniz.
Our World in Data
Veri bilimi yapmak ve önünüze gelen veriden anlamlı bir şey çıkarmak kulağa çok hoş geliyor. Hele bir de o veri ile bir makine öğrenmesi uygulaması gerçekleştirip, başarı oranınızı ve hata oranınızı istediğiniz gibi çıkarırsanız değmeyin keyfinize. Fakat önünüze veri geldiğinde yüksek ihtimalle tıkanacaksınız. Şimdi bu veriyle ne yapmalıyım? Ne bulmalıyım? Amacım ne? Gibi soruları kendinize sorup duracaksınız. Soru sormak ve o soru üzerine işlem gerçekleştirmek önemlidir.Bu yüzden soruyu bulmak içinde çevreyi ve çalıştığınız ortamı/verinin yaratıldığı çevreyi iyi gözlemlemeniz ve anlamanız gerekiyor.
Our World in Data web sitesine göz atın derim. Dünyada neler oluyor, neler dönüyor? Hangi veriler çıkıyor ? Verilerden anlamlı hangi bilgiler çıkarılıyor ? Sorularının cevaplarını almış olursunuz. Ayrıca veri bilimi hayatınızda karşınıza çıkan verileri daha iyi yorumlama ve sorgulama yetkinliğine başlangıç yapmış olursunuz 🙂
BTK Akademi
Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı tarafından başlatılan 1 Milyon İstihdam projesi kapsamında başlatılan BTK Akademi projesinde, Python, R ile veri bilimi ve makine öğrenmesi konularını öğrenebileceğiniz ücretsiz eğitimler yer alıyor.
Buraya tıklayarak BTK Akademi web sitesine gidebilir ve kaydınızı yaptırarak eğitimlere hızlıca başlayabilirsiniz !
Kaggle
Çoğu veri bilimcinin sosyal medyası olan Kaggle’da eğitimlerde öğrendiklerinizi kullanabileceğiniz veri setleri, eğitimler ve yarışmalar bulabilirsiniz. Özellikle Kaggle yarışmaları yüksek tutarlarda ödülleriyle veri bilimcilerin uğrak noktası diyebilirim.
Buraya tıklayarak Kaggle’a erişebilir ve “Courses” bölümünden eğitimlerinizi almaya başlayarak, sınırsız veri seti dünyasına dalıp yeteneklerinizi konuşturabilirsiniz ! 🙂
Towards Data Science — Medium
Medium platformunda takip etmekten keyif aldığım yayınlardan birisi de “Towards Data Science”. Veri bilimi hakkında Türkçe/İngilizce ve farklı dillerde dilemediğiniz kadar farklı yazıya ulaşabileceğiniz yayında, yayıncıların step-by-step anlattığı analizler, genel konseptler ve çözümler bulunuyor. Bu da veri bilimi yolculuğumuza başlarken aklımıza takılan sorulara yanıt bulabileceğimiz bir sayfa haline getiriyor Towards Data Science’ı.
Takip edilmesi gereken hesaplardan. Buraya tıklayarak sayfaya ulaşabilirsiniz.
Yazının burada sonuna geldik. Stackoverflow, GitHub, R Documentation gibi daha yüzlerce kaynak var fakat hepsini sıralamak mümkün değil tabiiki de 🙂 Nereden başlamalıyım sorusuna yukarıdaki yanıtların yeterli olduğunu düşünüyorum. Eğitimlere başlayıp, programlama ve veri biliminin genel mantığı kafalara oturduktan sonrasında zaten her an araştırma içinde olup yepyeni siteler, kaynaklar buluyor olacaksınız.
İnsan beyninin benzerinin bir makine içerisinde tasarlanarak, bu makinelerin deneyimden öğrenmesi ve insan benzeri görevleri yerine getirebilmesi yapay zeka sayesinde süreçlerimizde yer alıyor. Böylece bu teknolojiler günümüzde verinin işlenmesi ve anlamlı hale getirilerek belirleyici aksiyonlar alınmasına yardımcı oluyor. Bu sayede firmalar kullanıcı deneyimi ve süreç optimizasyonu gibi birçok noktada harekete geçebiliyor. Yapay zekanın E-Ticaret sürecindeki teknolojileri ve bu yapıdaki dinamikliğini görmeye ne dersin?
Yapay Zeka(Artifical Intelligence) Nedir?
Çeşitli insan faaliyetlerinin bir bilgisayar ya da bir robot tarafından gerçekleştirilme yeteneğidir. Yapay zekanın kullanımlarını insan faaliyetlerinin taklidi şeklinde düşünebiliriz. Fakat yeni yönelimle birlikte öğrenebilen ve bağımsız hareket edebilen bir yapıya dönüşüyor.
Yapay Zeka;
Algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, sorun çözme, iletişim kurma, karar verme, çıkarımlar yapma gibi insan zekasına özgü yüksek bilişsel fonksiyonlar,
Otonom davranışları sergileme,
Oluşturulan düşüncelerden tepkiler üreterek bu tepkileri karşıya aktarabilme
gibi yeteneklere sahip yapay işletim sistemidir.
E-Ticaret- Yapay Zeka Teknolojileri İşbirliği
Yapay zeka devrimi ile birlikte E-Ticaret sektöründe sürekli artarak ilerleyen büyük verinin daha etkili kullanımı söz konusu hale geldi. Bununla birlikte, veri odaklı e-ticaret ve kişiselleştirilmiş kullanıcı hedefleri ile bu dönüşüm derin öğrenme ile bir araya geldiğinde e-ticaret bambaşka bir konuma geliyor. Yani, yapay zeka teknolojilerinin bu süreçteki dönüşümleri ve etkileri adından söz ettirecek nitelikte.
Yapay Sinir Ağları: Yapay zeka uygulamalarında kullanılmak üzere hayvan beyninin bilgiyi işleme şeklinden esinlenilmiştir. Yapay sinir ağları, insan beynindeki sinapslar gibi birbirine bağlanmış yapay nöronlardan oluşuyor.
Derin Öğrenme- Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın teknoloji alanının bir uygulaması olan makine öğrenmesi ve böylece bilgisayar yazılımlarının insan gibi öğrenebilmesini sağlanmasıdır. Makine öğrenmesi, oldukça çok veriyi kullanarak tahminler yapar ve bu bağlamda aksiyonları gerçekleştirir.
Envanter yönetiminden müşteri deneyimine kadar E-Ticaret süreçlerinde makine öğrenmesi mevcut ve diğer kullanımları;
Artan tıklanmalar
Daha uygun pazarlama kampanyaları, yeniden kişiselleştirilmiş hedefleme
Operasyonel verimliliğin artması
Arz ve talebi yönetmek
İyileştirilmiş müşteri hizmetleri
Dolandırıcılık tespiti
Site araması
ve daha birçok alanda etkilidir.
Yapay Zekanın E-Ticarette Kullanımları ve Etkileri
Kişiselleştirme: Yapay zeka uygulamaları ile kullanıcıya özel faaliyetlerle alışveriş sürecinin kişiselleştiriliyor. Böylece kullanıcı deneyimi artmış oluyor. Bunun yanında kişiselleştirilmiş reklamlar ile doğru hedefleme yapılarak reklam bütçesi verimli kullanılmış oluyor.
E –ticaret sektörü müşteri deneyimlerini yapay zeka ile zirveye taşıyor!
Yapay Zeka
Daha etkili Satış:
CRM entegrasyonuyla müşterilere ilgilendikleri alanlarla ilgili mesaj verecek şekilde(chatbot, sesli asistanlar ile) yönlendirilmesi ile satışları arttırıcı etki yapacaktır. AI(Artifical Intelligence) ile müşteri hakkında verilerin analizi oluşur. Buna bağlı olarak da yeniden hedefleme sağlanırken müşteriye uygun mesajlarla sepetinden vazgeçme oranının düşürülmesi gerçekleşir.
Akıllı Arama:
AI web sitesi aramalarına entegre edildiğinde e-ticaret siteniz müşterilerinizin ilgi alanları ve ihtiyaçları doğrultusunda ne şekilde arama yaptıklarını bilecektir. Akıllı aramalar sayesinde her ziyaretin spesifik olarak müşteri ihtiyaçları tahmin edilir. Bununla birlikte ilgili site içerisinde müşteri tatmini sağlayacak sonuçlara yönlendirilir. Bu sayede akıllı ve spesifik yönlendirmelerle web sitesine gelen ziyaretçilerin hemen çıkış oranı (Bounce Rate ) azalacaktır.
Sanal Asistan:
Kişisel asistanlar, sözlü ve yazılı komutlarla görevleri gerçekleştirir. Bunun yanında aynı anda birden fazla müşteri ile 7/24 ilgilenerek süreci dinamik tutacaktır.
Otomasyon:
Tekrarlayan rutin görevleri gerçekleştirerek iş akışını basitleştirilmesi E- Ticarette de kullanılan bir robotik sistemdir. Bu sayede rutin sorguların iş yükünü otomasyona devrederek çalışanların daha katma değerli, getirisi yüksek olacak süreçlere yönlendirilmesi sağlanacaktır.
E-Ticareti Büyük Bir ivmeyle Değiştiren Diğer Uygulamalar
Ürün Arama- Görselleri Algılayan Algoritmalar:
Kullanıcıların bir videoda ya da görüp satın almak istediği ürünleri bulması bu teknoloji ile oldukça kolay hale geliyor. Çünkü, yapay zeka ile görsel algılama teknolojisi entegrasyonu ile çekilen fotoğraflar, alınan ekran görüntüleri ile ürün bilgilerini, nerede satıldığını bulmak artık çok kolay olacak!
Satın Alma Kararı:
Derin öğrenme algoritmalarıyla kullanıcının tutum, niyet ve potansiyelini algılayacak hale gelindi. Bununla birlikte öğrenebilen ve davranışsal yönleriyle, yapay zeka ile derin öğrenme algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilen reklamlarda %50 daha verimli sonuçlar alınıyor.
3B Fotoğraflar:
Müşterilerin sepetlerine attıkları ürünlerin en ince ayrıntısına kadar incelenmesini sağlayan Cappasity hizmeti, yapay zeka ve makine öğrenmesinin bir ürünü! Ayrıca bu hizmet, müşterilerin sepetlerindeki ürünleri satın alma kararları da etkiliyor. Buradan hareketle dönüşüm oranlarının(Conversion Rate-CR) artış gösterdiği ve iadelerin de azaldığı görülüyor. Aynı zamanda E-Ticaret sitesine olan güven düzeyi de artmış oluyor.
Günümüzde değişim gösteren rekabet koşulları, ikame ürünlerin/hizmetlerin fazlalığı ve tüketicilerin sıradanlıktan uzak duruyor olması gibi etkenler markaları, rakiplerinden farklılaşmak için başka arayışlar bulmaya yönlendirmektedir. Özellikle pandemi ile daha fazla işletme dijitalde var olmaya başlarken, kullanıcıların hızlı tüketim alışkanlığı da ivme kazanmıştır. Neticede kullanıcının dikkatini çekmek fazlasıyla zorlaşmıştır. Belki bu noktada akla gelen ilk şeylerden biri marka konumlandırmasının doğru bir şekilde yapılması olacaktır. Ancak durum sadece bundan ibaret değildir. Bazı durumlarda marka, nokta atışı konumlamaya sahip olsa dahi kendini ifade etmez. Dolayısıyla kullanıcıyı etkilemedikten sonra istediği başarıya ulaşamama ihtimali yüksektir. Dijital pazarlama dünyasında bu olumsuz senaryonun önüne geçmek için ise “storytelling (hikâyeleştirme)” yönteminin vurgusuyla sıkça karşılaşmaktayız.
Storytelling (Hikâyeleştirme) Yöntemi Nedir?
Karşınızdaki kişiye bir konudan bahsederken tekdüze anlatımdan kaçınarak hikâyeleştirmeye yer verdiniz mi ? Ya da bir olguyu savunurken verilerle ve savunan başka kişilerin örnekleriyle desteklediğiniz hiç oldu mu? Cevabınız evet ise bu yöntem ile o kişiye bazı hisleri geçirebildiğinizi ve ikna ettiğinizi gözlemlemişsinizdir. Ya da ilkokul yıllarınızı düşünün. Matematik problemlerinin karmaşık geldiği noktalar mutlaka olmuştur. Öğretmeniniz ise konuyu daha iyi anlamanız için soruyu basite indirgemiştir. Çünkü hikayeleştirerek konuyu daha net anlamanızı amaçlamıştır. İşte buna benzer örnekler, insan zihninde bazı olguların yer edinmesini kolaylaştırmaktadır.
Dijital pazarlamada sıkça duyulan “storytelling” terimi de tıpkı günlük hayattaki örneklere benzemektedir. Tabii ki daha farklı şekillerde karşımıza çıkmaktadır. Storytelling, iletmek istenen bilgileri duygu yüklü hale getirerek anlatma sanatıdır. Bu yöntem ile amaçlanan şey, kullanıcıların hislerini harekete geçirmek. Böylece markayla ve ürün/hizmet ile kendilerini bağdaştırmalarını sağlamaktır. Geleneksel pazarlamada da sıkça kullanılan bu yöntem aslında uzun yıllardır pek çok noktada varlığını sürdürmektedir. Çağın dijitale evirilmesi ile dijital pazarlamanın da göz bebeği olmuştur.
Storytelling (Hikâyeleştirme) Dijital Pazarlamada Nasıl Fayda Sağlar?
Geçmiş yıllardan beri hikayeleştirmeyi iyi kullanan markaların oldukça başarılı olduğunu görmekteyiz. Uzun yıllardır hayatımızda varlığını sürdüren markalardan kısaca örnek vererek başlamak istiyorum.
Koç Holding’in reklamlarında kuruluş hikayesinden başlayarak duygu dolu mesajların verilmesi, Coca-Cola reklamlarında ürünün ev halkıyla bağdaştırılıp sıcak aile sofralarının vazgeçilmezi olduğu hissini uyandırmaya çalışması, Pepsi’nin ise gençlere yönelik olarak “canlandırıcı içecek” vurgusunu yapması vb. çalışmalar başarılı örnekler arasında gösterilebilir. Bu markaların hitap ettikleri kitleler ve yaklaşım tarzları farklı olsa da ortak bir noktaları vardır: Ürünü satmaya değil, kitlelerin duygularını harekete geçirerek etkilemeye odaklanırlar.
Dijital pazarlama dünyasında da durum bundan farklı değildir. Sadece kitlelerle iletişime geçme yöntemleri gelişerek değişiklik göstermiştir. Etkileyici blog yazıları, YouTube videoları, sosyal medya paylaşımları ve influencer deneyimlerinin aktarılması bu yöntemlere örnektir. Peki, hikayeleştirme dijital pazarlamada ne fayda sağlıyor? Bu sorunun cevabı aslında çok basit. Sıfırdan oluşan, dijitalde yeni yer edinen bir marka bile kitlesiyle kuvvetli bir bağ kurduğu taktirde, uzun süredir sektörde olan rakibinin önüne geçebilir. Var olan markalar daha fazla kullanıcıya ulaşabilir. Veya piyasaya yeni sürülen ürün çok iyi ve etkileyici aktarıldığı zaman kısa sürede büyük rağbet görebilir. Özet olarak, soyut kavramların somutlaştırılarak aktarılmasında büyük rol oynar. Buna benzer örnekleri çoğaltmak mümkün ancak biraz da hikayeleştirme çalışmalarının nasıl uygulanabileceğine kısaca değinmek istiyorum.
Markalar Hikayeleştirmeyi Nasıl Kullanabilir?
Hikayeleştirmenin keskin kalıplara sokulmaması geriyor olsa da göz ardı edilmemesi gereken standartlarının olduğu düşüncesindeyim. Öncelikle hedef kitlenin çok iyi tanınması gerekmektedir. Çünkü hangi mecradan, hangi dili kullanarak iletişime geçilebileceğine dair doğru tespit oldukça önemlidir. Aynı zamanda verilmek istenen mesaj da doğru bir şekilde belirlenmelidir. Hikayeleştirmede kullanılabilecek bazı yöntemler;
Aktarılmak istenen şeyin tekdüze ve genel değil, kullanıcının kendinden bir şeyler bulabileceği şekilde anlatılarak kullanıcıların duygularını harekete geçirmek,
Anlatılan hikayede marka değerini vurgulamak,
Markanın/ürünün güçlü ve olumlu yönlerini hikaye içerisinde vurgulamak,
Bir ürünün neden tercih edilmesi gerektiğini kullanıcı deneyimiyle veya mizahi, ilgi çekici yöntemlerle aktarmak,
Marka ile farklı bir öge birleştirmek. ( Örneğin, LC Waikiki maymunu. Şu an kullanılmamasına ve yıllar geçmesine rağmen bu öge hala akıllarda.)
Buna benzer çalışmalar ile marka/ürün sadakati yaratmak ve kullanıcılarla derin bağ kurmak hayati önem taşımaktadır. Çünkü yapılan araştırmalar insan ile bağ kurulmayan içeriklerin ve sadece satış odaklı hareket etmenin kullanıcı üzerinde olumlu hiçbir etkisinin bulunmadığını vurguluyor. Yani dijital pazarlama yaparken odaklanılması gereken şey arama motorlarında görünür olmaktan ve SEO çalışması yapmaktan çok daha fazlası.
