home2 bnn1
24 Şub

Yelp, TripAdvisor, Trivago ve Netflix gibi tüketici değerlendirme ve tavsiyeleri sunan çeşitli çevrimiçi web siteleri, son yıllarda popüler platformlar olarak ortaya çıkmıştır. Bu web sitelerinde kullanıcı tarafından oluşturulan veriler aracılığıyla marka yöneticileri, müşterilerin deneyimlerini ve ürün ve/veya hizmet değerlendirmelerini anlayabilir ve müşteri ilişkileri yönetimi için ilgili stratejiler tasarlayabilir hale gelmiştir. Araştırmalara göre ürün ve hizmetlerin çevrimiçi değerlendirme bilgisi, kullanıcı tavsiye skorları tüketici satın alma kararlarının %20-50’sini etkileyen bir faktördür. Bu nedenle bu tip web sitelerinde işletmeler,  tavsiye ya da deneyim bilgisi arayışı içinde olan müşterilerin tercihleri ve çevrimiçi katılımı hakkındaki verileri analiz ederek etkili pazar bölümlendirmesi yapma fırsatlarına sahiptir. Pazar segmentasyonu, bir pazarı farklı özelliklere ve davranışlara sahip müşteriler arasında bölümlere ayıran bir pazarlama stratejisidir. İşletmelere hedeflenen segmentlerde tüketici ihtiyaçlarının ve beklentilerinin ne olduğu anlayabilmek için araştırma şirketlerinden pazar araştırması sürecinde etkili bir segmentasyon stratejisi talep etmektedirler. Geleneksel piyasa araştırmalarında tüketiciler demografik ve davranışsal değişkenlere göre segmentlere ayrılmaktadırlar. Bununla birlikte, yeni nesil araştırma şirketleri bu geleneksel yöntemlerin büyük miktarda veriye sahip olan çevrimiçi değerlendirme verilerini analiz etmede etkisiz olduğunu vurgulamaktadırlar.  Bu nedenle çevrimiçi inceleme ve değerlendirme konusunda yapay zekâ temelli teknikler öne çıkmaktır. Bu alanda pazar bölümlemesini keşfetmek için makine öğrenimi yaklaşımı giderek daha fazla ilgi çekmektedir.

Araştırma şirketleri

Çevrimiçi deneyim aktarma web siteleri, tüketicilerin çevrimiçi değerlendirmeleri ve arkadaş ekleme yoluyla markalar ve diğer tüketicilerle etkileşime girebilecekleri sanal topluluklardır. Bu etkileşim sürecinde oluşan sosyal etki üyelerin özelliklerine ve üyelerin ağda nerede bulunduklarına göre farklılaşmaktadır. Yorum bırakan ya da ürüne, hizmete not veren tüketici ile onun yarattığı bilgiyi kullanarak satın alma kararı veren diğer bir tüketici markanın sosyal ağı içinde sürekli bir etkileşim içinde olacaktır. Dolaysıyla bu sosyal ağ içinde bilgi bırakan ile çevrimiçi değerlendirme bilgilerini karar verme sürecinde kullanan arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları analiz etmek kritik hale gelecektir. Bu ilişkiyi analiz eden ana teknik ise network analizi olmaktadır. Network analizi bir sosyal ağdaki bireylerin benzerliklerini ve farklılıklarını araştıran araştırmacıların odaklandığı bir tekniktir. Network analizi çizelge teorisinden (graph theory) kaynaklanan nicel bir tekniktir. Matematikte çizelge teorisi, nesneler arasındaki ikili ilişkileri modellemek için kullanılan matematiksel yapılar olan grafiklerin incelenmesi olarak tanımlanmaktadır. Bu teknik pazarlama araştırmalarında marka konumlandırması, marka çağrışımları, marka uyumu, pazar segmentasyonu ve tüketici etkisi gibi farklı konuları analiz etmek için kullanılmaktadır.

Sosyal medya çağında daha da karmaşıklaşan müşteri ilişkileri yönetimi pazar araştırma şirketlerinden beklentileri de artırmaktadır. Yeni nesil araştırma şirketleri geleneksel pazar bölümlendirme yönetmelerinin ötesine geçerek kullanıcıların marka ile sürekli iletişim içinde bulunduğu sosyal ağları incelemek ve modellemek zorundadır. Bu modellemelerin sağlayacağı iç görüler markaların tüketicileri ile daha etkin ve etkili bir etkileşim kurmasına olanak sağlayacaktır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir