İzmir Markaları İçin Real-Time Personalization, Next Best Action ve Customer Journey Orchestration Rehberi
Her Müşteriye Aynı Mesajı Göstermek Hâlâ Mantıklı mı?
Bir kullanıcı markanızı ilk kez ziyaret ediyor olabilir.
Başka bir kullanıcı son üç gün içerisinde aynı ürünü dört kez incelemiş olabilir.
Bir diğer müşteri ise geçen yıl sizden beş kez alışveriş yapmış ancak son altı aydır hiçbir satın alma gerçekleştirmemiş olabilir.
Bu üç kullanıcıya aynı banner'ı, aynı e-postayı ve aynı indirimi göstermek teknik olarak kolaydır.
Ancak ticari olarak en doğru karar olmayabilir.
İzmir real time personalization yaklaşımında amaç müşterileri yalnızca geniş segmentlere ayırmak değil; kullanıcının o anki davranışı, geçmişi ve işletme açısından değeri doğrultusunda hangi deneyimin sunulacağına daha dinamik şekilde karar vermektir.
Bu noktada pazarlamanın yeni sorusu:
"Bu müşteri hangi segmente ait?"
sorusundan:
"Bu müşteri için şu anda yapılabilecek en doğru aksiyon nedir?"
sorusuna dönüşür.
1. Real-Time Personalization Nedir?
Real-Time Personalization, müşterinin mevcut bağlamını kullanarak deneyimin mümkün olduğunca etkileşim anında uyarlanmasıdır.
Sistem şu tür sinyalleri değerlendirebilir:
daha önce satın aldığı ürünler,
son ziyaret ettiği sayfalar,
mevcut müşteri segmenti,
CRM durumu,
cihaz,
lokasyon bağlamı,
arama davranışı,
sepetteki ürünler,
kampanya kaynağı,
müşteri yaşam boyu değeri.
Bu bilgiler sonucunda kullanıcıya gösterilecek içerik veya aksiyon değişebilir.
2. Personalization Sadece İsmi E-Postaya Yazmak Değildir
Kişiselleştirme denildiğinde hâlâ sık kullanılan örnek:
"Merhaba Ahmet"
gibi isim bazlı mesajlardır.
Bu temel seviyede personalization sayılabilir ancak gelişmiş kişiselleştirme müşterinin gerçek ihtiyacını dikkate alır.
Örneğin:
Yeni kullanıcı → Ürünü açıklayan içerik
Ürünü tekrar inceleyen kullanıcı → Karşılaştırma veya sosyal kanıt
Sepeti terk eden kullanıcı → Sepete dönüş aksiyonu
VIP müşteri → Premium teklif
Pasif müşteri → Win-back kampanyası
gibi farklı deneyimler oluşturulabilir.
3. Next Best Action Nedir?
Next Best Action, müşteri için yapılabilecek olası aksiyonlardan en anlamlı olanını seçmeye çalışan decisioning yaklaşımıdır.
Örneğin sistem şu seçenekleri değerlendirebilir:
ürün öner,
indirim göster,
case study göster,
demo teklif et,
randevu öner,
e-posta gönder,
satış temsilcisine görev oluştur,
win-back kampanyasına al,
hiçbir şey yapma.
Son seçenek özellikle önemlidir.
İyi personalization sistemi her fırsatta müşteriye mesaj göndermek zorunda değildir.
4. Next Best Offer ile Next Best Action Arasındaki Fark
Next Best Offer daha dar kapsamlıdır.
Sistem:
"Bu kullanıcıya hangi teklifi göstermeliyiz?"
sorusuna cevap verir.
Next Best Action ise:
"Bu kullanıcı için şu anda yapılabilecek en doğru şey nedir?"
sorusuna cevap verir.
Sonuç her zaman indirim veya ürün önerisi olmayabilir.
Bazen satış temsilcisinin araması en iyi aksiyondur.
Bazen eğitim içeriği sunmak daha doğrudur.
Bazen ise müşteriyi birkaç gün rahatsız etmemek en iyi aksiyondur.
5. Customer Journey Orchestration Nedir?
Customer Journey Orchestration, müşterinin farklı kanallardaki deneyimlerinin ortak veri ve karar sistemi üzerinden koordine edilmesidir.
Örneğin kullanıcı:
Instagram reklamını görür,
web sitesini ziyaret eder,
ürün inceler,
e-posta listesine kaydolur,
WhatsApp üzerinden soru sorar,
iki gün sonra tekrar siteye gelir.
Bu temasların her biri ayrı sistemlerde tutuluyorsa markanın müşteriyi bütünsel olarak anlaması zorlaşır.
Journey orchestration bu temasları ortak müşteri bağlamı içerisinde değerlendirmeyi amaçlar.
6. Marketing Automation ile Journey Orchestration Aynı Şey mi?
Tam olarak değil.
Klasik marketing automation çoğunlukla önceden tanımlanmış kurallara dayanır.
Örneğin:
Form doldurdu → E-posta 1 gönder.
3 gün bekle.
E-posta 2 gönder.
Linke tıklarsa satış ekibine aktar.
Journey Orchestration ise müşterinin davranışı değiştiğinde yolculuğun da değişebilmesini hedefler.
Kullanıcı arada satın alma yaptıysa artık nurture e-postasına devam etmek anlamsız olabilir.
7. Static Journey Problemi
Önceden çizilmiş müşteri yolculuklarının önemli problemi müşterinin davranışının aynı kalacağını varsaymalarıdır.
Örneğin kullanıcı 14 günlük nurturing journey'sine girmiş olabilir.
Ancak ikinci gün satış ekibiyle görüşmüş ve teklif almış olabilir.
Sistem bunu bilmiyorsa kullanıcıya hâlâ:
"Hizmetlerimizi keşfedin."
e-postası gönderebilir.
Bu müşteride markanın kendi içinde konuşmadığı izlenimi yaratır.
8. AI Decisioning Nedir?
AI Decisioning, hangi içerik, teklif veya aksiyonun seçileceğine karar verirken yapay zeka modellerinden yararlanılmasıdır.
Klasik sistem:
IF müşteri VIP ise → Teklif A
şeklinde çalışabilir.
AI Decisioning ise çok sayıda sinyali birlikte değerlendirerek hangi seçeneğin hedef KPI için daha güçlü olabileceğini tahmin etmeye çalışabilir.
Örneğin:
profil,
geçmiş etkileşim,
intent score,
journey durumu,
mevcut davranış,
önceki tekliflere tepki
gibi sinyaller birlikte değerlendirilebilir.
9. Rules-Based Personalization Hâlâ Gerekli mi?
Evet.
Her kararın yapay zekaya bırakılması doğru değildir.
Bazı kurallar nettir.
Örneğin:
Stokta olmayan ürün → Önerme.
Türkiye'de hizmet verilmeyen bölge → Teklif gösterme.
VIP teklifi → Yalnızca uygun segmente göster.
Son 24 saatte satın aldı → Aynı ürün için indirim gönderme.
Bu tarz eligibility kuralları AI modelinden önce uygulanabilir.
10. Eligibility Nedir?
Eligibility, müşterinin belirli bir teklif veya aksiyonu almaya uygun olup olmadığını belirler.
Örneğin 10 farklı offer bulunabilir ancak müşterinin yalnızca üç tanesine uygunluğu olabilir.
Sistem önce uygun olmayan teklifleri eler.
Daha sonra kalan seçenekler arasından en uygun aksiyon seçilir.
Böylece AI veya ranking sistemi işletme kurallarını ihlal etmez.
11. Offer Ranking Nedir?
Müşteri birden fazla teklife uygunsa hangi teklif öne çıkacak?
Ranking sistemi bunu belirler.
Basit yapı:
Offer A → Priority 100
Offer B → Priority 80
Offer C → Priority 50
olabilir.
Daha gelişmiş yapılarda ranking:
conversion probability,
revenue,
margin,
LTV,
müşterinin geçmiş davranışı
gibi verilere göre dinamik hesaplanabilir.
12. Personalized Optimization Nedir?
Global optimizasyon bütün müşteriler için en iyi çalışan teklifin öne çıkarılmasına dayanabilir.
Örneğin Offer A ortalamada en yüksek conversion rate'i üretiyorsa herkese daha sık gösterilebilir.
Personalized Optimization ise farklı kullanıcıların farklı tekliflere daha iyi tepki verebileceğini kabul eder.
Kullanıcı A için Offer A en iyi olabilir.
Kullanıcı B için Offer C daha yüksek satın alma ihtimali yaratabilir.
Böylece "en iyi teklif" kavramı kullanıcıya göre değişir.
13. Hangi KPI Optimize Edilmeli?
Personalization sistemine yalnızca click hedefi verirseniz sistem en çok tıklanan içeriği seçmeye başlayabilir.
Ancak tıklama işletmenin gerçek amacı olmayabilir.
Optimize edilebilecek KPI'lar:
Conversion
Revenue
Gross Profit
Qualified Lead
Appointment
Customer Lifetime Value
Retention
olabilir.
Hedef yanlış seçilirse personalization sistemi yanlış davranışı optimize eder.
14. Next Best Action Revenue Odaklı mı Olmalı?
Her zaman kısa vadeli gelire odaklanmak doğru değildir.
Örneğin müşteriye sürekli indirim göstermek kısa vadeli dönüşümü artırabilir.
Ancak uzun vadede müşterinin yalnızca indirim olduğunda satın almasına neden olabilir.
Bu nedenle sistem:
conversion,
margin,
customer experience,
retention,
LTV
arasındaki dengeyi gözetmelidir.
15. Real-Time Context Nedir?
Kullanıcının geçmiş profili kadar o anki bağlamı da önemlidir.
Örneğin:
hangi cihazı kullanıyor,
hangi sayfada,
hangi kampanyadan geldi,
hangi ürünü inceliyor,
hangi saatte ziyaret ediyor,
hangi kategoriye ilgi gösteriyor
gibi anlık veriler decisioning sistemine aktarılabilir.
Bu bilgiler teklif veya içeriğin seçimini değiştirebilir.
16. Contextual Personalization Örneği
Bir kullanıcı Google Ads üzerinden:
"İzmir sosyal medya ajansı"
aramasıyla siteye geldi.
Genel ana sayfada:
"360° Dijital Çözümler"
mesajını göstermek yerine:
"İzmir'de Satış Odaklı Sosyal Medya Yönetimi"
mesajı öne çıkarılabilir.
Böylece landing experience kullanıcının giriş bağlamına göre uyarlanır.
17. Web Personalization
Web sitesinde kişiselleştirilebilecek alanlar arasında:
Hero başlığı
CTA
Case study
Referanslar
Ürün önerileri
Banner
Fiyat paketi
İçerik önerileri
bulunabilir.
Ancak her elementi aynı anda değiştirmek test ve measurement sürecini zorlaştırabilir.
18. B2B Web Personalization
B2B web sitesinde ziyaretçinin şirket veya hesap segmentine göre deneyim değiştirilebilir.
Örneğin:
Sanayi şirketi → Üretim sektörü case study
Sağlık şirketi → Klinik CRM örneği
E-Ticaret → ROAS ve Merchant Center içeriği
Yurt dışı ziyaretçi → International marketing çözümü
Böylece ziyaretçi kendisine daha yakın kullanım senaryosu görür.
19. Buyer Intent + Personalization
Buyer Intent verisi personalization için güçlü sinyal olabilir.
Örneğin yüksek intent gösteren bir B2B account siteye geldiğinde:
"Bloglarımızı okuyun."
yerine:
"Sektörünüze özel analiz talep edin."
CTA'sı gösterilebilir.
Bu şekilde intent yalnızca satış ekibinin dashboard'unda kalmaz, müşteri deneyimine dönüşür.
20. Lead Score + Next Best Action
Düşük lead score'a sahip kullanıcı için:
rehber veya eğitim içeriği
daha uygun olabilir.
Yüksek lead score'a sahip kullanıcı için:
randevu,
demo,
satış temsilcisi görüşmesi
gibi daha aşağı funnel aksiyonlar öne çıkarılabilir.
Böylece CTA bütün kullanıcılarda aynı olmaz.
21. E-Ticarette Next Best Product
Next Best Action yalnızca hizmet işletmelerinde kullanılmaz.
E-ticarette müşteriye hangi ürünün önerileceği de decisioning problemidir.
Sistem:
ürün görüntüleme,
geçmiş satın alma,
arama sorguları,
kategori ilgisi,
benzer müşteri davranışları
gibi sinyaller üzerinden ürün önerileri oluşturabilir.
22. Recommendation ile Offer Decisioning Arasındaki Fark
Recommendation sistemleri büyük ürün kataloglarından ilgili ürünleri seçmeye odaklanır.
Offer Decisioning ise daha sınırlı teklif veya promosyon havuzundan işletme kuralları ve ranking'e göre en uygun seçeneği belirler.
Örneğin:
Recommendation → Hangi ayakkabıyı önerelim?
Offer Decisioning → Ücretsiz kargo mı, %10 indirim mi, sadakat puanı mı gösterelim?
Bu iki sistem birlikte çalışabilir.
23. Cross-Sell Personalization
Müşterinin satın aldığı ürünlere göre tamamlayıcı ürün önerileri yapılabilir.
Örneğin:
Kahve makinesi aldı → Kahve öner.
Koşu ayakkabısı aldı → Koşu çorabı öner.
Kamera aldı → Lens veya hafıza kartı öner.
Burada recommendation ürün ilişkisi ve müşteri davranışına göre oluşturulabilir.
24. Upsell Personalization
Müşterinin ihtiyacına uygun daha üst ürün veya paket önerilebilir.
Ancak yalnızca daha pahalı ürün göstermek upsell değildir.
Önerilen ürün gerçekten müşterinin kullanım senaryosuna daha uygun olmalıdır.
Aksi halde personalization satış baskısına dönüşebilir.
25. Personalization ve Churn Prevention
Churn riski yükselen müşteriye yeni müşteriyle aynı kampanyayı göstermek doğru olmayabilir.
Örneğin:
aktif müşteri → Yeni ürün önerisi
churn riski → Retention teklifi
lapsed customer → Win-back mesajı
gibi farklı aksiyonlar oluşturulabilir.
Predictive churn modeli Next Best Action sisteminin girdilerinden biri haline gelebilir.
26. Customer Lifecycle + Next Best Action
Müşteri yaşam döngüsü içerisinde farklı aksiyonlar daha anlamlıdır.
Prospect: Eğitim ve güven.
New Customer: Onboarding.
Active Customer: Cross-sell.
VIP: Premium deneyim.
At Risk: Retention.
Lapsed: Win-back.
Next Best Action sistemi lifecycle stage'i decisioning sinyali olarak kullanabilir.
27. Channel Selection da Bir Next Best Action'dır
Sadece ne söyleneceği değil nereden söyleneceği de karar problemidir.
Örneğin:
E-posta mı?
SMS mi?
WhatsApp mı?
Push notification mı?
Web banner mı?
Satış temsilcisi mi?
Müşterinin geçmiş kanal davranışına göre iletişim kanalı da optimize edilebilir.
28. Channel Conflict Problemi
Orchestration olmadığında müşteri aynı gün içerisinde:
e-posta,
SMS,
WhatsApp,
remarketing reklamı
üzerinden aynı teklif ile karşılaşabilir.
Bu durum personalization değil mesaj bombardımanıdır.
Merkezi decisioning sistemi kanal önceliği ve iletişim sıklığını yönetebilir.
29. Frequency Cap Sadece Reklamlarda Kullanılmaz
Müşteri iletişiminin tamamında frequency policy oluşturulabilir.
Örneğin:
24 saatte maksimum 1 promosyon mesajı
7 günde maksimum 3 ticari iletişim
satın alma sonrası 48 saat promosyon gönderme
gibi kurallar belirlenebilir.
Bu yapı müşteri deneyimini korumaya yardımcı olur.
30. Contact Fatigue Nedir?
Müşteriye sürekli farklı kampanyalar gönderildiğinde iletişim yorgunluğu oluşabilir.
Sonuç:
unsubscribe,
mesajları görmezden gelme,
notification kapatma,
marka algısında düşüş
olabilir.
Next Best Action yaklaşımında "no action" geçerli bir karar olarak bulunmalıdır.
31. Suppression Rules Nedir?
Bazı müşterilerin belirli kampanyalardan otomatik olarak çıkarılması gerekebilir.
Örneğin:
ürünü zaten satın aldı → Aynı ürün acquisition kampanyasından çıkar.
açık support ticket var → Upsell mesajını durdur.
satış görüşmesi devam ediyor → Otomatik promosyon gönderme.
Bu kurallar müşteri deneyimindeki çelişkileri azaltır.
32. CRM Verisi Neden Kritik?
Web sitesi yalnızca dijital davranışı bilir.
CRM ise satış tarafında gerçekleşenleri bilir.
Örneğin kullanıcı web sitesinde tekrar tekrar fiyat sayfasını görüntülüyor olabilir.
Web personalization sistemi bu kullanıcıya demo teklif etmek isteyebilir.
Ancak CRM'de kullanıcıyla zaten teklif görüşmesi devam ediyorsa daha doğru aksiyon account manager'a yönlendirmek olabilir.
Bu nedenle personalization CRM'den bağımsız düşünülmemelidir.
33. CDP Next Best Action Sisteminde Nerede Durur?
Customer Data Platform farklı veri kaynaklarından müşteri profilini bir araya getirir.
Örneğin:
Web
App
CRM
E-Commerce
E-Mail
Offline Store
verileri tekil müşteri profiline bağlanabilir.
Decisioning motoru bu birleşik profili kullanarak aksiyon seçebilir.
Bu nedenle CDP veriyi birleştirirken Next Best Action bu veriyle ne yapılacağını belirler.
34. Identity Resolution Yanlışsa Personalization da Yanlış Olur
Aynı müşteri sistemde üç farklı kişi gibi görünüyorsa deneyim tutarsız hale gelebilir.
Örneğin:
mobil cihaz → anonim user
web login → customer 123
CRM → contact 845
aynı kişiye ait olabilir.
Identity Resolution bu kayıtların uygun şekilde ilişkilendirilmesine yardımcı olur.
Yanlış identity eşleştirmesi yanlış kişiselleştirme yaratabilir.
35. Anonymous Personalization Mümkün mü?
Her personalization için kullanıcının kim olduğunu bilmek gerekmez.
Anonim ziyaretçi için:
trafik kaynağı,
ziyaret edilen sayfa,
cihaz,
mevcut session davranışı
gibi contextual sinyaller kullanılabilir.
Örneğin Google Ads'te web tasarım sorgusundan gelen anonim kullanıcıya web tasarım case study'si gösterilebilir.
36. Personalization ve Consent
Kullanıcı verisinin kişiselleştirme amacıyla kullanılması privacy ve consent politikalarından bağımsız değildir.
Hangi verinin hangi hukuki dayanak ve kullanıcı tercihiyle işlendiği belirlenmelidir.
Consent Mode, CMP ve şirketin privacy politikaları veri kullanım kararlarının önemli parçalarıdır.
Teknik olarak personalization yapılabiliyor olması her verinin sınırsız biçimde kullanılabileceği anlamına gelmez.
37. Personalization Creepiness Problemi
Kişiselleştirme fazla açık hale geldiğinde kullanıcı rahatsız olabilir.
Örneğin:
"Dün gece saat 23:42'de üç kez baktığınız ayakkabı hâlâ stokta."
teknik olarak mümkün olsa bile gereğinden fazla izleniyor hissi yaratabilir.
Daha doğal yaklaşım:
"İlgilendiğiniz ürünlere geri dönün."
şeklinde olabilir.
İyi personalization görünmez çalışmalıdır.
38. Personalization Bubble Riski
Sistem yalnızca kullanıcının geçmiş davranışına bakarsa aynı ürün ve içerikleri sürekli göstermeye başlayabilir.
Bu durumda yeni ürünlerin keşfi azalabilir.
Recommendation modellerinde:
relevance,
diversity,
novelty
arasında denge kurulmalıdır.
Kullanıcıya yalnızca geçmişinin kopyası gösterilmemelidir.
39. Fallback Offer Nedir?
Müşteri hiçbir özel teklife uygun değilse sistem boş sonuç döndürmemelidir.
Fallback Offer varsayılan deneyimi belirler.
Örneğin:
kişiselleştirilmiş kampanya yok → genel marka mesajı
uygun ürün önerisi yok → en popüler kategori
yeterli veri yok → standart CTA
Böylece personalization sistemi eksik veri durumunda da düzgün çalışır.
40. Personalization Nasıl Test Edilmeli?
Her kişiselleştirme kuralının performans ürettiği varsayılmamalıdır.
Kontrol grubu kullanılabilir.
Örneğin:
Grup A → Personalized Experience
Grup B → Standard Experience
Sonuçlarda:
conversion,
revenue,
lead quality,
retention
karşılaştırılabilir.
Böylece personalization'ın incremental etkisi anlaşılabilir.
41. Personalization Lift Nedir?
Personalized deneyimin standart deneyime göre oluşturduğu performans farkı personalization lift olarak değerlendirilebilir.
Örneğin:
Control Conversion Rate → %4
Personalized Conversion Rate → %5
Absolute Lift → +1 puan
Relative Lift → %25
Ancak karar verirken istatistiksel belirsizlik ve yeterli örneklem hacmi de dikkate alınmalıdır.
42. Personalization KPI'ları
Takip edilebilecek temel metrikler:
Personalized Conversion Rate
Incremental Revenue
Average Order Value
Qualified Lead Rate
Offer Acceptance Rate
Cross-Sell Rate
Retention Rate
Customer Lifetime Value
Unsubscribe Rate
Suppression Rate
olabilir.
Sadece CTR artışı personalization başarısı olarak değerlendirilmemelidir.
43. Personalization Dashboard Nasıl Görünmeli?
Dashboard yalnızca hangi teklifin en fazla tıklama aldığını göstermemelidir.
Örneğin:
Audience Segment
Decision
Channel
Offer
Impressions
Conversions
Revenue
Margin
Incremental Lift
LTV Impact
gibi metrikler aynı yapı içerisinde değerlendirilebilir.
44. Next Best Action ve RevOps
B2B işletmelerde personalization yalnızca marketing automation değildir.
Next Best Action CRM içerisinde satış temsilcisine de görev üretebilir.
Örneğin:
Target Account
↓
Intent yükseldi
↓
Fiyat sayfasını ziyaret etti
↓
Lead Score > 80
↓
Next Best Action: Satış temsilcisi arasın
Böylece AI decisioning doğrudan revenue operasyonlarına bağlanabilir.
45. AI Sales Agent + Next Best Action
AI Sales Agent müşterinin konuşma içerisindeki niyetini anlayabilir.
Next Best Action sistemi ise bu konuşmadan sonra hangi aksiyonun alınacağını belirleyebilir.
Örneğin:
Düşük intent → İçerik gönder.
Orta intent → Case study paylaş.
Yüksek intent → Randevu oluştur.
VIP müşteri → Account manager'a aktar.
Böylece conversational commerce ile personalization birleşir.
46. AI Decisioning'de Human Override
Yapay zeka önerisi her zaman son karar olmak zorunda değildir.
Özellikle B2B ve yüksek değerli müşteri süreçlerinde sistem:
Next Best Action → Teklif A
önerirken satış temsilcisi müşterinin özel durumunu bildiği için farklı aksiyon seçebilir.
Bu nedenle gelişmiş sistemlerde human review ve override mekanizması önemlidir.
47. Personalization İçin Minimum Veri Seti
Başlangıç için dev CDP projesi kurmak zorunlu değildir.
Basit sistem:
Traffic Source
Page Category
Customer Type
Last Purchase
Product Interest
CRM Stage
gibi birkaç güvenilir sinyalle başlayabilir.
Veri kalitesi yükseldikçe decisioning sistemi geliştirilebilir.
48. En Büyük Hata: Binlerce Personalization Kuralı Yazmak
Kurallı personalization hızla yönetilemez hale gelebilir.
Örneğin:
Segment A + Mobil + İzmir + Ürün 1 → Banner 37
Segment A + Desktop + İzmir + Ürün 1 → Banner 38
gibi yüzlerce kombinasyon oluşturulduğunda sistem operasyonel olarak sürdürülemez hale gelir.
Decisioning sistemlerinin avantajı bu karmaşık seçimi merkezi kurallar ve ranking modelleriyle yönetebilmektir.
49. Personalization Maturity Model
Şirketler personalization seviyelerini aşamalı geliştirebilir.
Seviye 1 — Generic:
Herkese aynı deneyim.
Seviye 2 — Segment-Based:
Kitle bazlı içerik.
Seviye 3 — Behavioral:
Davranış bazlı kişiselleştirme.
Seviye 4 — Real-Time:
Anlık context ile karar.
Seviye 5 — AI Decisioning:
Next Best Action ve outcome optimization.
Doğrudan en ileri seviyeye geçmek yerine veri ve measurement altyapısıyla birlikte gelişmek daha sağlıklıdır.
50. Geleceğin Marketing Funnel'ı Sabit Olmayabilir
Klasik pazarlama:
Awareness
↓
Consideration
↓
Conversion
↓
Retention
şeklinde lineer funnel kullanır.
Gerçek müşteri davranışı ise çok daha karmaşıktır.
Kullanıcı araştırır, çıkar, tekrar gelir, satış temsilcisiyle konuşur, rakibe bakar ve daha sonra yeniden döner.
Customer Journey Orchestration bu nedenle herkesi aynı funnel içerisinde zorlamak yerine müşterinin değişen durumuna göre yolu yeniden belirlemeye çalışır.
Ideio Creative İle Her Müşteriye Aynı Kampanyayı Göstermekten Çıkın
Ideio Creative; İzmir'deki e-ticaret markaları, B2B şirketleri ve büyüyen işletmeler için first-party data, CRM, CDP, Customer Journey Orchestration, behavioral segmentation, AI decisioning, Next Best Action, marketing automation ve müşteri yaşam döngüsü stratejilerini bütünsel şekilde kurgular.
Amacımız yalnızca müşterileri daha fazla segmente ayırmak değil; doğru müşteri için doğru zamanda hangi mesajın, teklifin, içeriğin veya satış aksiyonunun en anlamlı olduğunu belirleyebilen ölçülebilir bir personalization sistemi oluşturmaktır.