B2B tahmine dayalı pazarlama, hangi hesapların etkileşim kurma ve dönüşüm sağlama olasılığının en yüksek olduğunu öngörmek için verileri ve analizleri kullanır; böylece zamanınızı ve kaynaklarınızı en önemli oldukları yerlere odaklayabilirsiniz.
Bu makalede, gürültüyü nasıl ortadan kaldıracağınızı, veri ve entegrasyon zorluklarının üstesinden nasıl geleceğinizi ve gerçek iş sonuçları sağlayan, pazarlamanızı daha akıllı, hızlı ve etkili hâle getiren ölçeklenebilir tahmine dayalı pazarlama programlarını nasıl oluşturacağınızı göstereceğim.
B2B Tahmine Dayalı Pazarlama Nedir?
Tahmine dayalı pazarlama, geçmiş verilerinizi gelecekteki müşteri davranışları hakkında eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Hangi pazarlama stratejilerinin başarılı olma olasılığının daha yüksek olduğunu değerlendirmek için tahmine dayalı pazarlamayı kullanabildiğinizden, daha uygun maliyetli kampanyalar ortaya çıkar.
Optimove'da eski Küresel Pazarlama Başkan Yardımcısı olan Amit Bivas, kuruluşta görev yaptığı dönemde tahmine dayalı pazarlamanın günlük kullanımını şöyle açıklıyor:
UZMAN İPUCU
“Farklı segmentasyonların tümüne ve tahmin sonuçlarına (gelecekteki değer tahminleri, dönem tahminleri, yeniden etkinleştirme tahminleri, dönüşüm tahminleri ve bunların tümüne) bakacaksınız; ardından hangi tür pazarlama faaliyetlerini başlatacağınız konusunda eylem maddeleri belirleyeceksiniz.”
Uygulamada bu, satın alma niyeti yüksek görünen kurumsal hesaplara kişiselleştirilmiş bir teklifin otomatik olarak sunulması veya reklam harcamalarınızın öngörülen dönüşüm oranlarına göre gerçek zamanlı olarak ayarlanması anlamına gelebilir.
Tahmine dayalı pazarlama şu soruları yanıtlamanıza da yardımcı olabilir:
- Önümüzdeki 30 gün içinde hangi hesapların dönüşüm sağlama olasılığı en yüksek?
- Her pazar segmenti için en uygun fiyat noktası nedir?
- Hangi müşteriler müşteri kaybına ilişkin erken uyarı işaretleri gösteriyor?
- Yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için pazarlama bütçemizi nereye ayırmalıyız?
Tahmine dayalı bir pazarlama yaklaşımı uygulandığında, nihai sonuç sezgilere değil verilere dayalı pazarlama kararları almak ve müşterilerin ihtiyaçlarına yalnızca yanıt vermek yerine bu ihtiyaçların önüne geçebilmektir.
B2B Tahmine Dayalı Pazarlamayla Neden Uğraşmalısınız?
Pazarlama kararlarını yönlendirmek için içgüdülerinize güveniyorsanız, muhtemelen masada para bırakıyorsunuz.
Veri bilimi şirketi Trust Insights'ın CEO'su Katie Robbert şöyle diyor: "Her şeyden önce, tahminde bulunmak kötüdür. Karar vermek için kendi verilerinizi kullanmıyorsanız, muhtemelen bir tür bilinçsiz önyargı ortaya çıkarıyorsunuz."
Katie Robbert'a göre geleneksel pazarlamayla ilgili bir diğer yaygın sorun da kaynakların boşa harcanmasıdır:
“Tahmine dayalı öngörüler paranızı nereye harcamanız gerektiğini söyler: ne zaman artıracağınızı, ne zaman azaltacağınızı, reklamlara ne zaman para harcayacağınızı ve ne zaman harcamayacağınızı. Yapabileceğiniz en kötü şey her şeye para saçmaya başlayıp bunun işe yaramasını ummaktır; çünkü bu yaklaşım neredeyse hiçbir zaman başarılı olmaz.”
Rakamlar da bunu destekliyor. Tahmine dayalı pazarlamayı kullanan şirketler, doğru müşterileri doğru tekliflerle doğru zamanda hedefleyerek %500'e varan daha yüksek kârlılık elde ediyor; bu, geleneksel pazarlama yaklaşımlarıyla mümkün değil.
Tahmine dayalı pazarlamanın faydaları şunlardır:
- Stratejik karar alma: Daha akıllı, hızlı ve stratejik seçimler yapmak için veri analizlerinden yararlanın.
- Daha iyi müşteri adayı kalitesi: Gelişmiş segmentasyonla ideal müşteri profilinizi belirleyin.
- Anlamlı kişiselleştirme: Davranışlarına göre her kullanıcı personasında eyleme geçme isteği uyandırma olasılığı yüksek, hedeflenmiş mesajlar (ve hedeflenmiş teklifler) gönderin.
- Verimli kaynak tahsisi: Pazarlama çalışmalarınızı öngörülen yatırım getirisine göre tahsis edin.
- Geliştirilmiş gelir tahmini: Satın alma sinyallerini belirleyip müşteri yaşam boyu değerini öngörerek daha doğru tahminler oluşturun.
B2B Tahmine Dayalı Pazarlamanın 4 Yaygın Uygulaması
Tahmine dayalı pazarlamayı uygulamanın sayısız yolu vardır, ancak bunların tümü zaman ayırmaya değmez. İşte kanıtlanmış dört yaklaşım.
Have an account? Log In
1. Müşteri Kaybını Önleme
Hiçbir SaaS şirketi müşteri kaybına karşı bağışık değildir, ancak en başarılı şirketler bunun gerçekleşmeden önce geleceğini görür. Örneğin Hydrant, risk altındaki hesapları erkenden tespit etmek için tahmine dayalı yapay zekâ kullanarak %260 daha yüksek dönüşüm oranı elde etti ve müşteri başına gelirini %310 artırdı.
Buradaki temel nokta, tepkisel elde tutma stratejilerinden proaktif stratejilere geçmektir. Pazarlama danışmanı Dr. Cristina Tran’ın açıkladığı gibi, tahmine dayalı analiz şunları yapabilir:
UZMAN İPUCU
“…şirketlerin müşteri kaybının altında yatan nedenleri belirlemesine ve bunları sistemik düzeyde ele almasına yardımcı olur. Şirketler; müşteri etkileşimleri, satın alma geçmişi, demografik bilgiler ve hatta sosyal dinleme verileri gibi müşteri verilerini analiz ederek müşteri kaybıyla en yakından ilişkili faktörler hakkında içgörüler elde edebilir. Bu, müşteri hizmetleri, ürün kalitesi, fiyatlandırma ve satış etkileşimleri gibi iyileştirmeleri gereken belirli alanları belirlemelerine yardımcı olabilir.”
"…şirketlerin müşteri kaybının altında yatan nedenleri belirlemesine ve bunları sistemik düzeyde ele almasına yardımcı olur. Şirketler; müşteri etkileşimleri, satın alma geçmişi, demografik bilgiler ve hatta sosyal dinleme verileri gibi müşteri verilerini analiz ederek müşteri kaybıyla en yakından ilişkili faktörler hakkında içgörüler elde edebilir. Bu, müşteri hizmetleri, ürün kalitesi, fiyatlandırma ve satış etkileşimleri gibi iyileştirmeleri gereken belirli alanları belirlemelerine yardımcı olabilir."
Örneğin, bir SaaS uygulaması yönettiğinizi ve müşteri kaybını erkenden tespit etmek istediğinizi varsayalım. Müşteri verilerini CRM sistemleri, kullanım ölçümleri ve destek etkileşimleri gibi çeşitli veri kaynaklarından analiz etmek için uygulama içi pazarlamada yapay zekâ ve tahmine dayalı pazarlamayı kullanabilirsiniz.
Buradan hareketle müşterileri kayıp yaşama eğilimlerine göre segmentlere ayıran bir elde tutma kampanyası tasarlayabilirsiniz. Aşağıdaki örnekte olduğu gibi, her tahmine dayalı segmente farklı mesajlar sunmanız gerekir:
Kaynak: moengage
Uzman ipuçları:
- Ürün kullanımını ve müşteri sağlığını izleyen birleşik bir gösterge paneli oluşturun
- Risk göstergeleri tarafından tetiklenen otomatik müdahaleler oluşturun
- Elde tutma kaynaklarını en yüksek risk taşıyan hesaplara odaklayın
2. Talep Tahmini
Tahmine dayalı pazarlama bir kristal küre olmasa da talep tahminine dayalı kritik kaynak tahsisi kararları almanıza yardımcı olabilir. Trust Insights’tan Katie Robbert’ın açıkladığı gibi, "Tahmine dayalı analiz, geçmiş verilere dayanarak gelecekte ne olacağını anlamakla ilgilidir. İşletmelerin talebi öngörmesine, envanteri optimize etmesine ve kaynaklarını buna göre düzenlemesine olanak tanır."
Geleneksel verileri gerçek zamanlı pazar sinyalleri ve alıcı niyeti verileriyle birleştirerek gelecekteki sonuçları dikkat çekici bir kesinlikle tahmin edebilirsiniz. Örneğin bir veri bilimi danışmanlık şirketi olan Statworx, binlerce ürünün talebini 24 aya kadar geleceğe dönük olarak tahmin edebilen bir tahmin motoru geliştirdi. Model ayrıca talep tahminlerinin doğruluğunu %10 artırdı.
Uzman ipuçları:
- Daha kapsamlı bir bağlam elde etmek için birinci taraf verilerini pazar istihbaratıyla birleştirin (bu konuda rakip istihbaratında yapay zekâ yardımcı olabilir)
- Birden fazla tahmin senaryosu geliştirin (ihtiyatlı, beklenen, agresif)
- Tahminleri doğrulamak için satış ve ürün ekipleriyle düzenli tahmin değerlendirmeleri gerçekleştirin
3. Potansiyel Müşteri Puanlama
Geleneksel potansiyel müşteri puanlama, fırsatların kaçırılmasına neden olur. Temel demografik ve firmaografik veriler potansiyel müşterilerinizin kim olduğunu söyleyebilirken, tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlama, hangilerinin gerçekten satın almaya hazır olduğunu ortaya çıkarır.
Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlama modelleri, binlerce veri noktasını analiz ederek potansiyel müşteri kalitesini artırabilir ve pazarlama ekibinizin anlaşmayı tamamlama olasılığı en yüksek hesaplara odaklanmasına yardımcı olabilir. Örneğin bir e-posta pazarlama sağlayıcısı olan ActiveTrail, tahmine dayalı bir potansiyel müşteri puanlama sistemi kullandıktan sonra fırsatlarda %25 artış ve anlaşma kapatma oranlarında %20 artış gördü.
Güvenilir bir potansiyel müşteri puanlama sistemi oluşturduktan sonra bir adım daha ileri giderek her potansiyel müşteri grubuna özel dönüşüm stratejileri tasarlayabilirsiniz. Örneğin, herkese aynı teşvikleri sunmak yerine, her potansiyel müşteri grubunun dönüşüm eğilimine göre farklı indirimler sunabilirsiniz.
Uygulamada bunun nasıl göründüğüne bakalım:
Kaynak: moengage
Uzman ipuçları:
- Puanlama modellerini yalnızca etkinlikle değil, gelir etkisiyle de uyumlu hâle getirin
- Temel demografik verilerin üzerine davranışsal ve niyet sinyallerini ekleyin
- Doğrudan satış ekibinizden aldığınız geri bildirimleri kullanarak puanlama sistemlerini kalibre edin
4. İçerik Kişiselleştirme
B2B'de genel içerikler artık yeterli değil. İçerik kişiselleştirme sayesinde, her hesabın satın alma yolculuğunda tam olarak hangi aşamada olduğunu, hangi zorluklarla karşılaştığını ve sırada hangi bilgilere ihtiyaç duyduğunu anlamak için öngörücü analizleri kullanabilirsiniz. Ardından doğru içeriği doğru kanal üzerinden doğru zamanda otomatik olarak sunabilirsiniz.
Örneğin bir e-ticaret markası olan Gemini Sound, gerçek zamanlı davranışlara (ve mevcut müşterilerle benzerliklere) dayanarak alıcı niyetini öngörmek için kişiselleştirilmiş pazarlamayı kullanıyor. Ardından içerik kişiselleştirme motoru, her ziyaretçinin büyük olasılıkla ilgi duyacağı ürünleri sunuyor. Bunun sonucunda Gemini'nin ziyaretçi dönüşüm oranı %73 arttı ve ziyaretçi başına gelir %128 yükseldi.
Uzman ipuçları:
- Etkileşim sinyallerine göre mesajları gerçek zamanlı olarak ayarlayın
- Akıllı içerik önerilerini desteklemek için makine öğreniminden yararlanın
- Kişiselleştirme stratejilerini optimize etmek için sürekli deneyler yürütün
Önerilen Okuma: Bir Sonraki Hamlenize İlham Verecek 7 Öngörücü Analiz Örneği
B2B Öngörücü Pazarlama İçin En İyi Uygulamalar
Öngörücü pazarlamada başarı dört temel unsura bağlıdır: güçlü veri toplama, mevzuata uygun sistemler, sürekli test ve etkili analiz araçları. Her birine nasıl yaklaşmanız gerektiğini aşağıda bulabilirsiniz.
1. Kaliteli Veriler Toplayın
Öngörücü modelleriniz, onları besleyen veriler kadar iyidir. Bu nedenle öngörücü bir pazarlama programı oluştururken ilk hedefiniz, veri kalitesine son derece sıkı bir şekilde odaklanmak olmalıdır. Toplayabileceğiniz inanılmaz miktarda veri vardır; bu nedenle en önemli olumlu ve olumsuz sinyallere odaklanmanız gerekir.
Olumlu tarafta, pazarlama kampanyalarıyla düzenli etkileşimi, uygulama veya web sitesi ziyaretlerinin sıklığını ve ürüne özel aramaları izlemek isteyeceksiniz. Yüksek değerli davranışlar arasında düzenli aylık etkinlik, bildirimlere verilen ilgili yanıtlar, sepete ürün ekleme ve kişinin kendi yönlendirdiği fiyat araştırması da yer alır.
En az bunlar kadar önemli olan risk göstergeleri, ileride sorun yaşanabileceğine işaret edebilir. Uzun süreli hareketsizlik, düzensiz kullanım kalıpları ve bildirimlerin sistematik olarak kapatılması gibi durumlara dikkat edin. Diğer uyarı işaretleri arasında e-posta ve SMS etkileşiminin azalması, iletişimden çıkma talepleri, sorunlu destek etkileşimleri ve olumsuz geri bildirim gönderimleri bulunur.
Uzman ipuçları:
- Tüm kanallarda veri toplamak için sistematik süreçler oluşturun
- CRM, sosyal medya ve niyet sinyalleri dâhil olmak üzere birden fazla kaynaktan veri toplayın
- Geçmiş kalıpları gerçek zamanlı sinyallerle dengeleyin
2. Veri Düzenlemelerine Uygun Veri Toplama Sistemleri Oluşturun
GDPR ve CCPA gibi düzenlemeler veri toplama konusunda çıtayı yükseltti. İyi haber şu ki mevzuata uyan şirketler çifte fayda elde ediyor: maliyetli uyumluluk sorunlarından kaçınırken şeffaf veri uygulamaları aracılığıyla müşterilerinin güvenini kazanıyorlar. (Bu güven, müşterilerin bilgi paylaşmaya daha istekli hâle gelmesi sayesinde daha iyi veri kalitesine de dönüşebilir.)
veri gizliliği düzenlemelerine uymanın anahtarı, genellikle onay yönetimi platformları aracılığıyla yönetilen ve müşteri verilerinin tam olarak nasıl kullanılacağını açıklayan net onay mekanizmaları oluşturmaktır. Ayrıca hassas bilgileri izleyen ve koruyan veri yönetişimi çerçeveleri tasarlamanız ve düzenli denetimler gerçekleştirmeniz gerekir.
Uzman ipuçları:
- Müşteri verilerinin toplandığı ve saklandığı her temas noktasını belgeleyin
- Düzenli uyumluluk incelemeleri gerçekleştirin ve düzenlemeler geliştikçe süreçleri güncelleyin
- Ayrıntılı veri erişim kontrolleri ve şifreleme uygulayın
More Articles
3. Test Et ve Öğren Yaklaşımı Benimseyin
Yazar Eric Siegel, Tahmine Dayalı Analiz adlı kitabında bunu açıkça ifade ediyor:
"Bir model geliştirdiğinizde henüz kendinizi tebrik etmeyin. Tahminler, onlar hakkında bir şey yapmadığınız sürece işe yaramaz. Onlar yalnızca düşünceler, yalnızca fikirlerdir... Önemli olan, modellerinizi gerçek dünyadaki sonuçlara göre sürekli olarak test etmek ve geliştirmektir."
En gelişmiş tahmine dayalı modeller bile piyasa koşulları değiştikçe ve müşteri davranışları geliştikçe zaman içinde sapma gösterebilir. Bu da tahmine dayalı pazarlama programlarınızın etkili kalması için bir “test etme ve öğrenme” felsefesinin gerekli olduğu anlamına gelir.
Tahmin modellerinizi doğruluklarının azalmadığından emin olmak için düzenli olarak güncel verilerle doğrulayarak başlayın. Ayrıca modellerinizin ne zaman ayarlanması gerektiğine işaret eden performans ölçümlerini de takip etmek isteyeceksiniz.
Uzman ipuçları:
- Algoritma doğrulama kontrollerini yakın tarihli dönüşüm verilerine göre aylık olarak planlayın
- Model sapmasına işaret edebilecek öncü göstergeleri takip edin
- Model güncellemeleri için düzenli bir sıklık belirleyin
4. En İyi Analiz Araçlarını Kullanın
Tahmine dayalı pazarlama stratejiniz, onu uygulamak için kullandığınız araçlar kadar güçlüdür. Seçenekleri değerlendirirken şu kritik faktörleri göz önünde bulundurun:
- Sorunsuz entegrasyon: Tahmine dayalı platformunuzun CRM'nizden, pazarlama otomasyonu araçlarınızdan ve web analiz araçlarınızdan sorunsuz bir şekilde veri çekmesi gerekir. Mevcut pazarlama teknolojileri yığınınızla kusursuz çalıştığından emin olun.
- Modelleme yetenekleri: Analiz platformunuzun geçmiş verileri analiz edebildiğinden, gelecekteki davranışları doğru bir şekilde öngörebildiğinden ve özel modeller ile iş akışları oluşturabildiğinden emin olun.
- Kurumsal düzeyde güvenlik ve uyumluluk: Güçlü güvenlik önlemlerine ve GDPR, CCPA ile diğer veri gizliliği düzenlemeleriyle yerleşik uyumluluğa sahip araçları seçin.
Ayrıntılı araç önerileri için en iyi pazarlama istihbaratı yazılımları listemize göz atın.
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
Tahmine Dayalı Pazarlamayla Daha İyi Sonuçların Önünü Açın
Tahmine dayalı pazarlama yalnızca daha iyi öngörülerle ilgili değildir; daha iyi sonuçlar elde etmekle ilgilidir. Katie Robbert'den bir kez daha alıntılamak gerekirse:
"Amaç tahmin etmek değil; sonuçları değiştirmek için davranışları değiştirmektir. Tahmine dayalı analiz, yalnızca tahminde bulunmaktan daha veri odaklı bir karar vermeniz için sizi doğru yöne yönlendirmeyi amaçlar."
Müşterilerle etkileşim kurma biçiminizi kökten dönüştürmek için tahmine dayalı pazarlamayı kullanabilirsiniz. “İçgüdüsel hislerin” ötesine geçip proaktif, veri odaklı stratejiler kullanarak daha yüksek dönüşüm oranlarını, daha derin müşteri ilişkilerini ve daha verimli büyümeyi teşvik edebilirsiniz.
Tahmine dayalı pazarlama hakkında daha fazla bilgi için pazarlama yazılımı trendleri ve kuralcı analiz ile tahmine dayalı analiz rehberlerimize göz atın. Ayrıca pazar trendlerinin önünde kalmak ve pazarlama liderleri için hazırlanmış daha fazla stratejik içgörü edinmek için The CMO Club bültenine abone olmayı unutmayın.
