DAVRANIŞSAL PAZARLAMA
Davranışsal pazarlama, şirketlerin kitleleri davranışlarına, ilgi alanlarına, niyetlerine, coğrafi konumlarına ve web analitiği, çerezler, arama geçmişi ve diğer öngörüleri kullanarak diğer ölçümlere göre hedefleme yöntemidir. Belirli davranışlara veya kesin kullanıcı profillerine göre izleyicileri hassas biçimde bölümlere ayırarak, kuruluşlar tüm izleyicilere genel bir mesaj göndermek yerine gerçekten alakalı içerik ve teklifler sunabilir.
Pazarlama Otomasyonu
Veriler pazarlamacılar için inanılmaz derecede değerlidir ve şirketler çok büyük bilgi önbellekleri oluşturmaya devam ettikçe, tüketicilere alakalı içerik üretme ve sunma konusunda daha iyi hale gelebilirler.
Pazarlama otomasyonu ve makine öğrenmesi teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, işletmeler tüketici davranışlarını aylar öncesinden tahmin bile etmek için inanılmaz veri tabanlarını kullanabilirler. Bununla birlikte, veri toplama karmaşık ve farklı bir konudur ve izleyici dinleme araçları daha da gelişmiş hale geldikçe çevrimiçi gizlilik giderek önem kazanmaktadır.
Tüketici verileri, hedef kitle tercihlerini belirlemek ve ilgili hizmetleri sunmak için stratejik olarak kullanılabilir. İşletmeler, beklentileri ve potansiyel müşterileri için daha tedirgin edici olmaktan ziyade daha zevkli bir deneyim yaratmak için tüketici verilerini toplayabilir.
Mesajlaşmayı ve içeriği kanal veya ürün odaklı olmak yerine bireysel merkezli tutmak, afiş körlüğüyle mücadelede en etkili pazarlama otomasyon stratejisidir. Veriler uygun şekilde toplanır ve sorumlu bir şekilde kullanılırsa, ihtiyaçlar için bireysel olarak çözülebilir.
Davranışsal Pazarlama Bölümlendirme
Davranışsal pazarlama yönteminin önemli bir yönü, izleyicileri ince biçimde bölümlere ayırmaktır. Tüketici segmentleri, kuruluşunuzun pazarlama hedeflerine ve ideal pazara bağlı olarak farklı belirlenebilir. Ancak, şirketlerin pazarları ayırmasının birkaç yaygın yolu vardır:
1. Coğrafi Konum
Bu önlem genellikle izlemenin hassasiyeti nedeniyle çok doğrudur. Kuruluşlar hangi kıtanın, ülkenin, bölgenin ve bazen bir kullanıcının hangi binada bulunduğunu bile söyleyebilir. Bu, bölgesel hedefleme için yardımcı olabilir. Bölge iklimi için doğru kıyafet türünü satmak gibi. Ayrıca, izleyicilerin sizinle nasıl buluştuğunu ve ilgisini çektiğini daha iyi anlamak için cihaz verilerine de erişebilirsiniz.
2. Verileri ziyaret edin
Bu tür bilgiler analisti bir kullanıcının yeni olup olmadığını veya sizi daha önce ziyaret etmiş olup olmadığını bildirir. Ziyaretçilerin ziyaret sayısına göre bölünmesiyle şirketler, ziyaretçileri tekrar etmek için daha iyi avantajlar veya indirimleri satın alma işlemine daha da yakınlaştırabilecek indirimler gibi yüksek değerli seçenekler sunabilir.
3. Aranan Faydalar
Tüketiciler ürün veya hizmetleri araştırırken motivasyon ve amaç verileri toplanır. İki benzersiz kullanıcı demografik veya konumlarına göre aynı segmentte düşebilir, ancak teklifin çeşitli yönlerine ne kadar değer verdikleri konusunda büyük farklılıklar gösterebilir.
Davranışsal pazarlama, şirketlerin kitleleri davranışlarına, ilgi alanlarına, niyetlerine, coğrafi konumlarına ve web analitiği, çerezler, arama geçmişi ve diğer öngörüleri kullanarak diğer ölçümlere göre hedefleme yöntemidir. Belirli davranışlara veya kesin kullanıcı profillerine göre izleyicileri hassas biçimde bölümlere ayırarak, kuruluşlar tüm izleyicilere genel bir mesaj göndermek yerine gerçekten alakalı içerik ve teklifler sunabilir.
Pazarlama Otomasyonu
Veriler pazarlamacılar için inanılmaz derecede değerlidir ve şirketler çok büyük bilgi önbellekleri oluşturmaya devam ettikçe, tüketicilere alakalı içerik üretme ve sunma konusunda daha iyi hale gelebilirler.
Pazarlama otomasyonu ve makine öğrenmesi teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, işletmeler tüketici davranışlarını aylar öncesinden tahmin bile etmek için inanılmaz veri tabanlarını kullanabilirler. Bununla birlikte, veri toplama karmaşık ve farklı bir konudur ve izleyici dinleme araçları daha da gelişmiş hale geldikçe çevrimiçi gizlilik giderek önem kazanmaktadır.
Tüketici verileri, hedef kitle tercihlerini belirlemek ve ilgili hizmetleri sunmak için stratejik olarak kullanılabilir. İşletmeler, beklentileri ve potansiyel müşterileri için daha tedirgin edici olmaktan ziyade daha zevkli bir deneyim yaratmak için tüketici verilerini toplayabilir.
Mesajlaşmayı ve içeriği kanal veya ürün odaklı olmak yerine bireysel merkezli tutmak, afiş körlüğüyle mücadelede en etkili pazarlama otomasyon stratejisidir. Veriler uygun şekilde toplanır ve sorumlu bir şekilde kullanılırsa, ihtiyaçlar için bireysel olarak çözülebilir.
Davranışsal Pazarlama Bölümlendirme
Davranışsal pazarlama yönteminin önemli bir yönü, izleyicileri ince biçimde bölümlere ayırmaktır. Tüketici segmentleri, kuruluşunuzun pazarlama hedeflerine ve ideal pazara bağlı olarak farklı belirlenebilir. Ancak, şirketlerin pazarları ayırmasının birkaç yaygın yolu vardır:
1. Coğrafi Konum
Bu önlem genellikle izlemenin hassasiyeti nedeniyle çok doğrudur. Kuruluşlar hangi kıtanın, ülkenin, bölgenin ve bazen bir kullanıcının hangi binada bulunduğunu bile söyleyebilir. Bu, bölgesel hedefleme için yardımcı olabilir. Bölge iklimi için doğru kıyafet türünü satmak gibi. Ayrıca, izleyicilerin sizinle nasıl buluştuğunu ve ilgisini çektiğini daha iyi anlamak için cihaz verilerine de erişebilirsiniz.
2. Verileri ziyaret edin
Bu tür bilgiler analisti bir kullanıcının yeni olup olmadığını veya sizi daha önce ziyaret etmiş olup olmadığını bildirir. Ziyaretçilerin ziyaret sayısına göre bölünmesiyle şirketler, ziyaretçileri tekrar etmek için daha iyi avantajlar veya indirimleri satın alma işlemine daha da yakınlaştırabilecek indirimler gibi yüksek değerli seçenekler sunabilir.
3. Aranan Faydalar
Tüketiciler ürün veya hizmetleri araştırırken motivasyon ve amaç verileri toplanır. İki benzersiz kullanıcı demografik veya konumlarına göre aynı segmentte düşebilir, ancak teklifin çeşitli yönlerine ne kadar değer verdikleri konusunda büyük farklılıklar gösterebilir.
Şirketinizi Planports’la Yönetin, Rakiplerinizin Önüne Geçin…
Fiyat teklifi hazırlama, CRM, iş takibi, sipariş ve temel finans (ön muhasebe) yazılımı
SİZİ ARAYALIM