E-ticarette veri madenciliği: Online mağazanızı nasıl optimize edebilirsiniz?

Veri madenciliği, yürütülmesi oldukça zaman alan bir analiz stratejisidir. Özellikle mağaza operatörleri için bu, birçok avantajı barındırır, bu nedenle Veri Madenciliği e-ticarette en iyi optimizasyon stratejilerinden biridir.

Veri madenciliği ne hakkında? Küçük bir şirket işletiyor olsanız bile, kendi çevrimiçi mağazanızdan en iyi şekilde nasıl yararlanabilirsiniz? DATA madenciliği yaparken nelere dikkat etmelisiniz? Tüm bu soruları bu blog makalesinde ele alıyoruz.

Veri madenciliği nedir?

Veri madenciliği, belirli bir odak veya belirli bir hedef göz önünde bulundurulmadan veri ve bilgilerin arandığı yararlı bir stratejidir.

Amaç, yeni bilgiler sağlayan ve kendi iş stratejinizi geliştirmeye yardımcı olan şeyleri keşfetmektir.

Örneğin Veri Madenciliği ile müşterilerinizi satın alan farklı ürünler arasındaki bağlantıları arayabilirsiniz. Bu bilgiyle, örneğin, etkili çapraz satış kullanabilirsiniz.

Veri madenciliği çevrimiçi mağazanıza nasıl yardımcı olabilir?

Veri Madenciliği yaparken, belirli bir problem veya hedef tanımlamadan analize başlarsınız. Ne bulacağınızı ya da yararlı bir şey keşfedip keşfedemeyeceğinizi bilmiyorsunuz.

Verilerinizin bir değerlendirmesini yaptıysanız, normalde belirli bilgileri veya belirli bir veri kaydını ararsınız (örneğin, müşterilerinizin çevrimiçi mağazanızdan en sık ne zaman alışveriş yaptığını öğrenmek için).

Öte yandan, veri madenciliği uygularsanız, temelde hiç bilmediğiniz sorulara cevap bulmakla ilgilidir.

Veri madenciliği, belirli bir sorunun cevabını bulmaktan çok, müşterilerinizin satın alma davranışlarının türetilebileceği verilerinizdeki faydalı korelasyonları ve kalıpları keşfetmekle ilgilidir.

Veri Madenciliğinde karşılaştığınız bilgilere bağlı olarak, onu şirketiniz için kullanmanın çeşitli yolları vardır.

Önemli bir avantaj, edinilen bilgilerin, ürünlerinizin daha iyi ve daha hedefli bir uygulamasını planlamanıza yardımcı olmasıdır.

Süpermarket zinciri örneğini ve çocuk bezi ile bira arasındaki ilişkiyi ele alalım: Eğer çevrimiçi mağazanızda her iki ürünü de satarsanız, bilgileri ince ama akıllı bir şekilde kullanabilir ve bira için bir teklif veya açılır pencere sunabilirsiniz. çocuk bezi ürün sayfası (ve tam tersi).

Başka bir örnek: Gerçek şu ki, birçok müşteri hafta sonları çevrimiçi alışveriş yapmayı tercih ediyor. Bu nedenle, siparişlerinizin çoğu şu anda bu süre içinde yapılıyor, bu da birçok paketin aynı anda gönderilmesi gerektiği anlamına geliyor.

Bu lojistik fırtınayı telafi etmek isterseniz, hafta içi hafta sonu en popüler olan ürünler için özel kampanyalar sunabilirsiniz.

Ancak bunu yaparsanız, satış kampanyasını önceden duyurduğunuzdan ve uyguladığınızdan emin olmalısınız (örneğin çeşitli sosyal medya platformlarında ve bülteninizde).

İlgilenen müşteriler indirim kampanyasını öğrenirlerse, hafta sonları ilgilendiğiniz ürünü sipariş etmek yerine satın almak için birkaç gün beklemenizde fayda var.

Analizden elde ettiğiniz bilgileri etkili bir şekilde nasıl kullanabileceğiniz, büyük ölçüde bulabileceğiniz bilgilere bağlıdır.

Çoğu durumda, reklam stratejinizi geliştirme bilginiz işe yarar. Çocuk bezi ve bira örneğini ele alalım: Her iki makaleyi de çevrimiçi mağazanızda sattığınızı varsayalım, o zaman bu bulguları hedefli reklam önlemleri için kullanmak akıllıca olacaktır.

Veri madenciliği örneği

Örneğimizle, “Büyük veri analizi ile Değer Yaratma” kitabında (Verhoef, Koogle ve Walk tarafından) tartışılan bir deneyimle ilgiliyiz.

Bir örnek, büyük bir İngiliz süpermarket zinciri Tesco'dur. Tesco kendi verileriyle ilgilendi ve Tesco Club Card ile yapılan alışverişleri araştırdı.

Ancak analiz sırasında Tucos analistleri, bebek bezi satın alan müşterilerin bebek bezlerine ek olarak bira da satın alma eğiliminde olduğunu buldu.

Analizle ilgili bir başka bilgi: Bira ve cips ağırlıklı olarak Cuma akşamı satıldı.

Süpermarket zincirinin elde ettiği bulgular, diğer şeylerin yanı sıra daha hedefli pazarlama yapılmasına yardımcı oldu.

Not: Bu örnek, Veri Madenciliği ile neler öğrenebileceğiniz konusunda size kabaca bir fikir vermelidir. Örneğimizdeki şirketin aslında Tesco olup olmadığı açık değildir, çünkü bu örnek başka kaynaklarda bulunabilir ve bu kaynaklar bunun yerine Amerikan süpermarket zinciri Walmart'a atıfta bulunur.

Veri madenciliği temelleri

Artık veri madenciliğini ve mağaza operatörlerinin avantajlarını öğrendiniz. Şimdi, veri değerlendirmenizin en iyisiyle nasıl başlayacağınızı öğrenmenin zamanı geldi.

Ne yazık ki, Veri Madenciliği, özellikle manuel olarak yapmak istiyorsanız, çok zaman alıcıdır.

Ancak, verilerinizi adım adım gözden geçirmenizi öneririz. Örneğin, ürünlere odaklanmak istiyorsanız, online mağazanızda birden fazla ürünün satın alındığı tüm siparişlere bakmalısınız.

Hangi ürün en popüler? Beşten fazla ürün satın alan müşteriler alışveriş sepetine hangi ürünleri koyar?

Ayrıca belirli ürün kategorilerine de odaklanabilirsiniz: Bir müşteri oyuncak kategorisinden bir ürün satın aldıysa, diğer ürün kategorilerinden hangi ürünler de sipariş edilir?

Ayrıca, günün farklı saatlerinde tercihlere ve korelasyonlara bir göz atın. Hangi ürünler özellikle öğle saatlerinde, hangileri akşam saatlerinde popülerdir?

Ürünleriniz üzerinde yoğunlaşmak yerine, web sitenizin çeşitli alt sayfalarını da hesaba katabilirsiniz: Hangi sayfalar günün hangi saatinde en popüler?

Sonuçlarınızı satışlarınızla karşılaştırın. Bir bağlantı var mı? Bu bilgiler, Google Ads veya Microsoft Ads'deki pazarlama kampanyalarınız veya teklif stratejileriniz konusunda size yardımcı olabilir.

Veri madenciliği için faydalı araçlar

Bilmekte fayda var: Veri madenciliğinde sizi destekleyen birkaç faydalı araç var. Bu şekilde, analizi manuel olarak yapmanız gerekmez.

Ancak, birçok araç oldukça pahalıdır. Elbette bulabileceğiniz tüm verileri bir Excel dosyasına kendiniz aktarabilirsiniz, ancak bunun yerine özel veri madenciliği araçlarını kullanmak daha kolaydır (ve daha az zaman alır).

Zaman kazandıran veri madenciliği araçlarına bütçe ayırmak isteyip istemediğinizi tartın.

Çoğu araç zaten ücretsiz bir test aşaması sunar, böylece farklı araçları deneme fırsatınız olur

Örneğin Oracle, veri madenciliği aracı için 30 günlük ücretsiz bir test sunuyor. Orange ise %100 ücretsiz açık kaynaklı bir araçtır (yalnızca İngilizce olarak mevcuttur).

Veri madenciliğinde buna dikkat etmelisiniz.

Veri madenciliği süreci ve sonucu tahmin edilemez. Bazen bulduğunuz şey bu kadar kolay sınıflandırılamaz. Ayrıca, bir kalıbı tanımanız uzun zaman alabilir.

Ayrıca aşağıdakileri de göz önünde bulundurmalısınız:

Verilerde benzerlik bulsanız bile, bu mutlaka bir şeyin diğerini etkilediği anlamına gelmez. Kulağa çok karmaşık geliyor, bu yüzden bir örnek veriyoruz.

Tylervigen.com web sitesinde, benzer bir kalıba karşılık gelen bir dizi veri var, ancak sonuçta hiçbir bağlantı yok. Aşağıdaki şemaya bir göz atın.

Şemada, ABD'nin Maine eyaletindeki boşanma sayısının Margarin'in kişi başına tüketimiyle ilişkili olduğunu görebilirsiniz.

Bu nedenle, sadece Maine'de boşanmış insanların margarin yediği sonucunu çıkarabilir misiniz? Ya da belki: Maine'deki insanlar margarin yer mi?

Yoksa bunun yerine bir tesadüf mü varsayıyorsunuz?

Tabii ki, bu iki veri kaydı arasında gerçek bir korelasyon yoktur. Bu nedenle, sonuçlarınızı nasıl yorumladığınıza dikkat etmelisiniz!

Değerlendirmenize her zaman birkaç faktörü dahil etmelisiniz - ve sadece analizin tükürdüklerine atıfta bulunmamalısınız.

Ev eşyaları alanından özellikle çok sayıda ürünün belirli bir zamanda sipariş edildiğini öğrenebildiklerini varsayalım.

Ardından, verilerinizi gözden geçirdiğinizde, şu anda hangi indirim kampanyalarını sunabileceğinizi veya belirli bir zamanda rakiplerinizden daha iyi bir fiyat teklif edip etmediğinizi düşünmelisiniz.

Ayrıca korona pandemisi gibi dış etkenler de dikkate alınmalıdır. Aniden masa oyunlarında bir artış fark ettiyseniz, bunun nedeni indirim kampanyalarınız veya belirli reklam önlemleriniz mi yoksa Corona pandemisinin sonuçları mı? Ya da belki ikisi de?

İncelemeleriniz de faydalı verilerdir. Müşterilerinizin neden alışveriş yaptığı konusunda size iyi bir fikir verebilirsiniz.

Çözüm

Veri madenciliği, şirketinizin kesinlikle faydalanacağı şaşırtıcı bilgiler sağlayabilir. Optimizasyon önlemleri için bu stratejiye yalnızca büyük şirketler yardımcı olamaz, aynı zamanda KOBİ'ler için de veri madenciliği son derece faydalıdır!

En önemli şey, verilerinizi analiz etmenin en verimli yolunu bulmanızdır. Veri madenciliği sizi doğru yola sokmayabilir veya bulduklarınız yalnızca şüphenizi doğrular.

Ayrıca cevapları doğru bir şekilde işlediğinizden emin olun ve aceleci sonuçlar çıkarmayın. Verilerinizi analiz etmek için en verimli yöntemi bulmak için farklı yaklaşımları veya araçları denemeniz gerekebilir.

Veri madenciliği ile ilgili en iyi şey, çözmek istediğiniz belirli bir sorununuz olmamasıdır. Başka bir deyişle, kaybedecek bir şeyiniz yok ve sadece kazanabilirsiniz!