İyi bir çevrimiçi alışveriş deneyimi sunmak için 5 temel uygulama

Online tüketicilerin, sorunsuz ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaşamaları için işletmelerin ihtiyaç duyduğu beş temel uygulama olduğu söyleniyor. Bu beş uygulamanın uyum içinde uygulandığında, müşterilerin memnun olduklarını hissettikleri ve çalışanların da deneyimi optimize etmek için veriye dayalı kararlar alma yetkisine sahip oldukları aktarılıyor.

Gerçek zamanlı olarak kişiselleştirme

Gerçek zamanlı kişiselleştirmenin, sürtüşmeleri ortadan kaldırdığı, uygunluğu artırdığı ve dijital deneyime değer kattığı ifade edilerek, bir müşterinin ziyaretinin, bağlamını veya amacının ne olduğunu anlamanın, kişiselleştirmenin temeli olduğu söyleniyor.

Markaların, deneyimi optimize edebilmek için her temas noktasında sinyaller toplaması gerektiği ve bunları yapay zeka destekli kişiselleştirme modellerine, müşteri hizmetleri temsilcilerine ve çalışanlara iletmeleri gerektiği belirtiliyor.

Çalışanların bilgilendirildiğinden ve müşterilerin kendilerinin tanındıklarını hissettiklerinden emin olmak için verileri bir kanaldan diğerine hızlı bir şekilde aktarmanın gerekli olduğu söylenerek, bu uygulamanın daha güçlü sadakat oluşturacağı belirtiliyor.

Ayrıca bu uygulamanın, satın almayı hızlandıracağı ve aramaları iletişim merkezinize yönlendireceği söyleniyor.

Müşteri işaretlerinden yararlanma

Müşteri işaretlerinin işletmelere bir kullanıcı hakkında çok şey anlattığı belirtilerek, örneğin; müşterinin nereden geldiği, alışveriş yolculuğundaki aşamaları, hangi rengi tercih ettikleri, hangi iş kolunda oldukları vb. işaretlerin işletmelere dönüşüm sağlayacak ürün ve içeriğin en iyi şekilde nasıl sunulacağını gösterdiği aktarılıyor.

Araştırmada, bu stratejinin uygulanmadığı durumlarda, alışveriş yapanların aradıklarını bulamama veya ihtiyaç duymadıkları şeyleri bulmalarına yol açan tıklama ve aramanın hayal kırıklığı yaratarak, işletmenin puanını azaltabileceği hatırlatılıyor.

Ayrıca birinci taraf verileri ve oturum içi sinyalleri kullanma yeteneğinin, işletmelere tüketicileri için harika bir deneyim sunma fırsatı verdiği belirtiliyor.  Markaların, bir müşterinin hedefini anlamak ve araştırmadan satın almaya, destek ve geri dönüşe kadar en alakalı alışveriş deneyimi sunmak için gerçekleştirdiği tüm eylemler arasında bağlantı kurması öneriliyor.

Tüm kanallarda sunma

Araştırmaya göre, birçok firma bu kanallar arası kişiselleştirmeye öncelik verirken, yanıt verenlerin yarısından azı (yüzde 44) kanallar arasında kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanın önemine katılıyor. Yalnızca yüzde 33’ünün bu deneyimlerin alakalı ve bağlantılı olduğunu söylediği belirtiliyor. Çok kanallı kişiselleştirme sağlayan markaların, büyük bir rekabet avantajına sahip olduğu hatırlatılıyor.

Araştırmada, tüketicilerin çok kanallı çözümlere ihtiyaç duyduğu ve bu çözümlere ulaşabiliyor olmayı önemsediği vurgulanıyor. Tüketicinin, bir kanaldan bir şey satın alıp başka bir kanalda iade edebilmesi ve ardından müşteri hizmetlerini çevrimiçi gördüğünde bir ürünle ilgili sorular sormak için kullanması gibi çözümlerin önemli olduğu belirtiliyor.

Tüm bu çok kanallı çözümlerde tüketicilere ait işaret ve sinyallerin paylaşılması gerektiği ve alışveriş yapan kişinin davranışına ve en son ilgi alanlarına göre alışveriş deneyimini uyarlamak için kullanılması öneriliyor. İşletmelerin, müşteriyle tanışmak istedikleri yerde buluşması ve onlarla az önce etkileşim kuran aynı şirketmiş gibi davranılmasının fayda sağlayacağı aktarılıyor.

Amacı anlama

Bir tüketicinin amacını anlamanın, kişiselleştirmenin en zor ama en değerli yöntemi olduğu söyleniyor. Araştırmada, yanıt verenlerin yüzde 97’sinin müşterinin amacını anlamakta güçlük çektiği sonucu yer alıyor. Amacı anlamanın, işletmelerin, yalnızca bir arama kutusuna yazılan sonuçları döndürmekle kalmayıp, tüketicilerin gerçekte ne aradıklarını proaktif bir şekilde ortaya çıkarmalarına olanak tanıyacağı ifade ediliyor.

Araştırmada, alışveriş yapanların bir markaya sadık kalmasının en önemli üç nedeninden birinin, markanın tüketicilerin kim olduklarını ve neleri sevdiklerini anlayan harika ürün önerileri sunabiliyor olması olarak belirtiliyor.

Makine öğrenimini devreye alma

Bahsedilen tüm temel uygulamaların güçlü makine öğrenimine dayandığı ifade edilerek, makine öğreniminin, müşterileri daha hızlı ve daha akıllı bir şekilde anlamak için güçlü bir yöntem olarak tanımlanıyor.

Makine öğreniminin sürekli olarak uyum sağlama ve mümkün olan en iyi benzersiz alışveriş deneyimi sağlama becerisine olanak tanıdığı aktarılıyor.

Ayrıca, müşteri hedefleri ile dijital deneyimi birbirine bağlamak için semantik vektör arama gibi teknolojileri kullanma fırsatları da olduğu hatırlatılıyor.

Semantik vektör aramasının, ürünleri paylaşılan bir anlamsal vektör alanındaki sorgularla ilişkilendirmek için derin öğrenmeyi kullanma olarak tanımlanıyor. Bu yöntemin, mağaza genelinde bir kategoriye özgü ürünlerin düzenlenme şekline benzediği ifade edilerek, semantik vektör arama modelinin, ürün çeşitleri ve müşteri davranışı değiştikçe zaman içinde öğrenmeye devam ettiği söyleniyor.

Araştırmada, semantik vektör araması kullanan perakendecilerin boş arama sonuçlarını bir önceki yıla göre yüzde 91 oranında azalttığı belirtilerek, bu oranın da şirket için yüz milyonlarca satış anlamına geldiği ifade ediliyor.

Alışveriş deneyiminde uygulamalar arasında bağlantı kurarak tüketici verilerini paylaşmanın önemli olduğunun altı çizilerek, tüketiciye sunulan iyi alışveriş deneyimlerinin faydalarının görüleceği belirtiliyor.