Perakende uygulamaları, tatil alışveriş sezonunda ayak uydurmak için daha fazla etkileşimde bulunmalıdır

Tatil alışveriş sezonu tüm hızıyla devam ediyor!

Kara Cuma'da alışveriş yapanlar, giysi, teknoloji ve seyahatle ilgili en iyi fırsatları yakalamak için fiziksel ve çevrimiçi mağazalara akın etti.

Ancak tatil alışveriş sezonu, Şükran Günü'nün Kasım ayında çok geç gelmesiyle bu yıl çok daha kısa.

Aslında geçen yıldan bir hafta daha kısa.

Ancak bu kesinlikle tatil harcamalarını yavaşlatmadı. Amerikalılar, ailelerine ve arkadaşlarına hediyeler yoluyla tatil neşesini yayarak bu sezon tahminen bir trilyon dolar harcayacak.

Daha fazla para söz konusu olduğunda ve fark edilmek için daha az zaman olduğundan, para kazanmak istiyorsanız markanızın bu tatil sezonunda daha da fazla rekabet etmesi gerekecek.

Ancak sorun, perakende markalarının dijital pazarlama girişimleri söz konusu olduğunda geride kalmasıdır.

Perakende şirketlerine maliyet getiren profil verilerine tekil odaklanma

Perakende markaları, onlara pazarlama yapmak için kullanıcı bilgilerinden yararlanma konusunda profil verilerine çok fazla güveniyor.

Profil verileri, bir kullanıcı profili oluştururken gireceğiniz, yaşınızı, ikametgahınızı, cinsiyetinizi ve benzerlerini düşündüğünüz tüm verilerden oluşur.

Ancak gerçek kişiselleştirme için markaların aynı zamanda davranışsal verilere de odaklanması gerekir; en sık kullanılan kategoriler veya alışveriş sepetini terk etme gibi bir uygulama içindeki davranışlar gibi verileri düşünün.

Dijital olarak yerli perakende şirketleri, yıllardır profil ve davranış verilerinin kişiselleştirilmesini birlikte kullanıyor.

Amazon gibi şirketleri düşünün. Yalnızca memleket, yaş veya cinsiyet gibi profil verilerini kullanmakla kalmaz, aynı zamanda her müşterinin web sitelerinin hangi bölümlerini sık sık ziyaret ettiğini de kullanırlar.

Müşteri deneyimini iyileştirmek ve katılımı en üst düzeye çıkarmak için insanların ilgi alanlarını, davranışlarını ve hemen hemen her şeyi bilirler.

Amazon ve diğer dijital yerel şirketler medya endüstrisinde lider olsalar da, verilerimiz perakende markalarının trendi tam olarak benimsemediğini gösteriyor.

Geçen yılın ikinci yarısında perakende mobil uygulamalardan kaynaklanan veri kitaplığımızdaki tüm kampanyaları topladık - toplamda 37.000'den fazla uygulama.

Perakende uygulamalarının, hedeflenen kampanyaları diğer sektörlerden daha yüksek sıklıkta kullandığını, ancak hedef kampanyaların çoğunluğunun yalnızca diğerlerine göre ortalamadan çok daha yüksek olan profil verilerini kullandığını tespit ettik.

Sektörlerdeki markaların %94'ü hedefli kampanyalar gönderirken, perakende markalardan gelen kampanyaların %97'si hedefleniyor.

Yüzey düzeyinde, perakende markalarının kişiselleştirme çabalarını optimize ettiğini gösteriyor.

Ancak biraz daha derine inin ve perakende uygulamalarından gelen kampanyaların %58'inin yalnızca profil verilerini kullandığını göreceksiniz. Tüm sektörlerde, yalnızca profil verilerini kullanan kampanyalar %45'tir.

Bu, perakende markalarının mevcut seviyelerde tüm veri yelpazesini parmaklarının ucunda optimize etmediğini gösterir. Fakat bunun sonuçları ne olabilir?

Perakende şirketleri kişiselleştirme stratejilerinde geride kalıyor

Verilerimiz ayrıca perakende sektöründeki uygulama etkileşim ortalamalarının, genel olarak marka ortalamalarından önemli ölçüde daha düşük seviyelerde olduğunu ortaya çıkardı.

Uygulama etkileşim düzeylerini belirlemek için sağlam bir ölçü, her ay kişi başına ortalama uygulama başlatmadır. Perakende sektörü, aylık ortalama 13,8 ile karşılaştırıldığında, ayda ortalama 8,76 lansman gerçekleştirdi.

Bir uygulama oturumu sırasında harcanan süre perakende sektöründe de daha azdır. Burada, bireyler seans başına ortalama 3 dakika 23 saniyedir.

Nispeten, uygulamalar oturum başına genel ortalama 4 dakika ve 20 saniyedir. Perakende uygulamaları, kullanıcı etkinliğini neredeyse bir dakika geciktirir.

Genel olarak uygulamalar, kullanıcı başına aylık toplam uygulamada 56 dakikadan fazla zaman harcarken, perakende uygulamalar 30 dakikanın altına düşer.

Etkileşim ve potansiyel gelir söz konusu olduğunda çok fazla zaman kaybedilir.

Kullanıcı etkileşimi söz konusu olduğunda, bir kullanıcının bir uygulamayı başlatıp başlatmaması ve ne kadar süreyle başlatılacağı konusunda birçok faktör rol oynar.

Ancak perakende uygulamaları diğer sektörlerin gerisinde kalıyor ve potansiyel olarak önde gelen bir faktör, kullanıcılara ulaşırken kişiselleştirme stratejilerinde geride kalmalarıdır.

Peki perakende markaları yılbaşı döneminde kişiselleştirme stratejilerini nasıl daha iyi hale getirebilir?

Daha iyi kişiselleştirme için düzeltme

Mobil pazarlama kampanyaları, bir dizi niteleyiciye göre kişiselleştirilebilir:

• Hangi kampanyalar her kullanıcıdan bir uygulama oturumu başlatmasını ister? Bir kullanıcı satış için sürekli olarak uygulama oturumları başlatıyor mu? Belki basketbol malzemeleri gibi belirli bir kategori?
• Bildirimleri ne sıklıkta tıklarlar? Kullanıcılar uygulamanızla daha fazla ilgileniyorsa, pasif kullanıcılardan daha yüksek hacimli mesajlarla daha fazla etkileşime gireceklerdir.
• Onlara saat kaçta bildirim göndermeli - öğle tatilinde alışveriş yapıyorlar mı? İşten sonra? Yatağa gitmeden hemen önce mi?
• Bu kampanyalardan bazıları bölgesel mi yoksa küresel mi?

Perakende markaları, yalnızca bu soruları sorarak, gönderilen içeriği kendi ilgi alanları ve ihtiyaçlarıyla ilgili olacak şekilde kişiselleştirerek mesajlarıyla daha fazla etkileşim ve daha az karmaşa bulacaklardır.

Alakasız içeriği atlayarak ve yalnızca ilgi alanlarını ve gereksinimlerini zorlayan markalar, yüksek etkileşim ve mesajlarınızı susturma riskini daha az görebilir.

Şirketler bu tatil sezonunda mobil kanallarından daha fazla gelir elde edebilecek ve harcanan rekor miktarda parayı nakite çevirebilecek.

Kişiselleştirme çabaları, perakende markaları için yalnızca bu tatil sezonunda değil, yıl boyunca oyunun kurallarını değiştirebilir.

Markalar, kişiselleştirme çabalarında sektör liderlerini takip ederek, daha iyi yatırım getirisi, azalan kayıp ve bildirimleri devre dışı bırakma ve daha yüksek katılım görebilirler.

Brian Johnson, 400'den fazla kurumsal müşteriyi destekleyen bir dijital istihbarat platformu olan Localytics'te İçerik Pazarlama Müdürüdür . Brian, veri analizi konusunda bilgilidir ve perakende, seyahat, finansal hizmetler ve teknoloji dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde tüketici içgörüleri ve pazar verileriyle çalışma konusunda bir yılı aşkın deneyime sahiptir.