Pazarlama için davranışsal ekonomi: Verileri iknaya dönüştürmek

Şirketlerin müşteri davranışlarını etkilemek için verileri kullanmaya çalışırken yaptığı en büyük hatalardan biri, insanların rasyonel seçimler yaptığını varsaymaktır.

Birçok işletme, bir müşterinin satın alma kararlarını etkilemek için verileri kullanmaya başladı, ancak bu bilgileri kullanmaya çalışırken insan unsurunu dışarıda bırakıyorlar.

Sonuç olarak, işletmelerin davranışsal tasarım dünyasına akınları genellikle hayal kırıklığıyla ve verilerin kendisinin kötü olduğu sonucuna varmayla sonuçlanır.

Ancak gerçekte, suçlanacak olan veriler değildir. Çoğu şirketin onu nasıl düzgün bir şekilde paketleyeceğini bilmediği gerçeğidir. Bir kişi bir şey satın almaya karar verdiğinde, bunun genellikle rasyonel ve irrasyonel faktörlerin bir kombinasyonunun dışında olduğunu düşünmekte başarısız olmak.

Ancak insanların her zaman rasyonel olmaması, tahmin edilemez oldukları anlamına gelmez. Dan Ariely'nin "Öngörülebilir Bir Şekilde Mantıksız" kitabından bilgelik sözlerini yorumlamak gerekirse, insanlar mantıklı hareket etmeyebilirler, ancak mantıksız bir şekilde tepki vereceklerine güvenilebilir.

Ve pazarlama, sonuçta davranışsal değişikliklerle ilgilidir. Veriler, ikna etmede son derece etkili olabilir, ancak yalnızca doğru alanlarda konuşlandırılırsa. Buradaki zorluk, bu alanların ne olduğunu bulmaktır.

Mantıksızlığı anlamak

İnsanlar karmaşıktır ve her eylem birkaç basit dürtüye indirgenemez. Bununla birlikte, insan davranışını tahmin etme söz konusu olduğunda bazı ortak temalar vardır. Sorun şu ki, mantıksal düşünceden çıkmadıkları için verilerde kolayca görünür değiller.

Dürtüsel satın alma, herkesin boyun eğdiği irrasyonel bir satın almanın harika bir örneğidir. Business Insider Intelligence tarafından yakın zamanda yapılan bir ankette, yanıt verenlerin yüzde 49'u son üç ay içinde anlık bir satın alma yaptıklarını söyledi. Dürtü kararı nadiren mantıklıdır, ancak her zaman çekicidir.

Bir müşterinin bir satın alma hakkında nasıl hissettiği, en az onun hakkında ne düşündüğü kadar önemlidir. “Dünyaya bir kola vermek istiyorum” gibi reklamların bu kadar etkili olmasının nedeni, iyi duygular uyandırmaktır. Veya neden sözcü olarak Colin Kaepernick'i seçmek iyi bir pazarlamadır: Satılan şeyi değiştirmediğini bilseler bile, tüketicilerin bir şirketin ürünleri hakkında belirli bir şekilde hissetmelerini sağlar.

Örneğin kuponlar son derece etkilidir çünkü insanları kelimenin tam anlamıyla mutlu ederler. Daha büyük bir satın alma ile birlikte ücretsiz kargo veya ücretsiz bir hediye eklemek, bir kişinin aslında normalde olduğundan daha fazlasını harcamasına neden olabilir. Ama o kişi için iyi bir anlaşma gibi geliyor ve önemli olan da bu.

ikna gücü

İnsanlar sadece görmek istediklerini görme eğilimindedir. Bu, hangi haberleri tüketmeyi seçtikleri (ve inandıkları) gibi büyük şeyler söz konusu olduğunda doğrudur. Ve belirli bir satın alma hakkında ne hissettikleri gibi daha küçük şeyler için de geçerlidir. İnsanlar belirli bir sonuç bekliyorlarsa, gerçekler ne olursa olsun bu sonucu elde ettiklerine inanmaları daha olasıdır.

Bu, doğrulama yanlılığı olarak bilinir ve perakendede psikoloji ve politikada olduğu kadar önemlidir. İnsanların markalı ürünlerin, neredeyse aynı olsalar bile, mağaza markası alternatifinden daha iyi çalıştığını düşünmelerinin nedeni budur.

Onay yanlılığı, müşteri sadakati yaratma aracı gibi çeşitli şekillerde kullanılabilir. Halihazırda bir hizmet satın almış veya ilk satın alma sürecinde yeterince ilerlemiş bir müşteri, zamanının ve parasının nasıl iyi harcandığını duymaya hazır ve bekliyor ve dolayısıyla tekrar müşteri olmaya daha istekli.

Rasyonel değil, rasyonalizasyondur, ancak güçlü bir araç olabilir.

Müşteri davranışını etkilemek için verileri uygulamaya çalışırken hatırlanması gereken en önemli şey, müşterinin davranışının verileri yönlendirmesi gerektiğidir, tersi değil. Gerçek güç, bir müşterinin önceki satın alımlarını ve kalıplarını bilmekten gelir. Oradan, gelecekteki satın almalar, onay yanlılığı gibi irrasyonel yöntemler kullanılarak etkilenebilir.

Emlak ve kiralama pazarı Zillow, müşteri davranışını ikna amacıyla kullanma konusunda başı çekiyor. Şirket kısa süre önce, acentelere ev satın alanların yolculuklarını izleme ve hangi davranışlarının başarıya yol açtığını öğrenme yeteneği vermek için tasarlanan "Best of Zillow" programını duyurdu.

Müşteriler, satın alma süreci boyunca gerçek zamanlı, anonim geri bildirim sağlar ve bir puanlama sistemi, zaman içinde en iyi aracıları ayırt eder. Sonuç olarak, temsilciler en iyi uygulamaları takip etmeye ve yaklaşımlarını müşterilerin şu anda beklentilerine göre uyarlamaya teşvik ediliyor.

Verileri iknaya dönüştürmek

Tüm davranışsal tasarımlar eşit yaratılmamıştır. İşte şirketlerin müşterilere gerçekten etkili bir şekilde uygulanabilecek ilgili veri noktalarını seçtiklerinden emin olmak için atabilecekleri bazı adımlar.

1. İşlemin merkezindeki insanla başlayın

Veriler nihai hedef olmamalıdır; kullanıcınız olmalıdır. Hangi davranış değişikliğinin işiniz üzerinde en iyi etkiye sahip olacağını belirlemeye odaklanın. Bu, gereksiz çabalara saplanmanızı önlemeye yardımcı olacaktır.

Gallup, davranışsal ekonomiyi , insan doğasının ve ekonomik kararların örtüşmesini kullanan şirketlerin, tüketici harcamalarının duygusal unsuruna odaklanmayan rakiplere göre yüzde 85 daha fazla satış büyümesi ve yüzde 25 daha yüksek brüt kar marjı yaşadığını buldu.

Etkili pazarlama, gerçek insanlara gerçek zamanlı olarak gerçek değer sunar. Bunu başarmak, ölçekte uygulanan hem kesinlik hem de empatinin tamamlayıcı bileşenlerini gerektirir.

Veriye dayalı deneyimlerin tüketiciler için elektronik işlemleri geliştirerek satın alma engellerini azalttığı akıllı ticaret geliştiren bir şirketin en iyi örneği, Domino's ve onun “Eğer Buysa, Sonra Domino's” girişimidir.

Yeni kullanıma sunulan bir mikro sitede, Domino'nun müşterileri önceden ayarlanmış bir listeden bir dizi yaşam olayını seçebilir (veya kendi olaylarını oluşturabilir) bu sırada pizza keyfi yapabilirler (örneğin, favori kolej basketbol takımınız televizyonda oynarken). Bu olaylar gerçekleştiğinde, müşterilere sipariş başlatmak isteyip istemediklerini soran basit bir metin mesajı gönderilir.

Bu kampanya, Domino's'un pizza sipariş etmeyi daha kolay ve insanların hayatında daha anlamlı hale getirmeyi amaçlayan en yeni girişimidir; aynı zamanda çeşitli dijital sipariş kanallarını birbirine bağlamanın bir sonraki adımıdır.

2. Verilerinizin bağlam içinde nereye sığdığını belirleyin

Kullanıcı bağlamını ve davranışını daha iyi anlamak için kaynaklarınızı kullanın. Kendinize birkaç basit soru sorun:

• Doğal önyargı nedir?
• Çıkar çatışması nerede?
• Sürece en iyi nasıl müdahale edebilir ve kullanıcılarınızı nasıl etkileyebilirsiniz?

Bağlam, verilerinizi doğru yöne yönlendiren ve eylemlerinizin kullanıcı davranışını değiştirebileceği fırsatları belirlemenize yardımcı olan dümendir. Örneğin, tüketicilerin yüzde 65'i kişiselleştirilmiş promosyonları iyi bir alışveriş deneyiminin en önemli unsuru olarak belirtti. Bu, bağlamsallaştırılmış veriler için mükemmel bir fırsattır.

3. Uyarlayın, iyileştirin, optimize edin

Başarının ilk tadında durmayın. Yeni alışkanlıklar oluşturmak ve farklılaştırılmış bir müşteri deneyimi sağlamak için sürekli veri optimizasyonunun gücünü kullanın. Business Insider Intelligence'a göre, müşterilerin yüzde 41'i satış ortaklarının önceki satın almalarından haberdar olmasını bekliyor, ancak yalnızca yüzde 19'u bunu gerçekten deneyimledi. Kullanıcılarınızın ilerlemesini izleyin ve bildiklerinizi onlara doğru yolda olduklarını göstermek ve daha fazla etkileşimi teşvik etmek için kullanın. Davranışsal tasarım sadece doğru yönde bir itme değildir; her iki taraf için de faydalı olan devam eden bir ilişkidir.

Alexa ve Siri gibi sesli asistanlar söz konusu olduğunda olasılıkları değerlendirin; Tüketiciler bu programların yetenekleri konusunda daha rahat oldukça, birikmiş verilere, müşteri tercihlerine ve alışveriş alışkanlıklarına dayalı olarak belirli satın alımları ikna edebilecek ve teşvik edebileceklerdir.

İnsanlar asla bilgisayarlar kadar rasyonel olmayacaklar, ancak bilgisayarlar insanlar kadar irrasyonel olmayı öğrenebilirler. Şirketler, ham verilere güvenmeyerek ve bunun yerine insanları ikna etmek için bu verileri şekillendirmeye çalışarak, teknolojinin gerçek gücünden faydalanabilir ve müşterileriyle sağlıklı, uzun süreli bir ilişki kurabilir.

Shravya Kaparthi, RAPP'de Strateji ve Karar Bilimleri bölümünü yönetiyor .