Sayılarla ne demek?
Bir e-ticaret işletmesinin aynı anda sunabileceği onlarca teklif vardır: yeni sezon ürünleri, sepette indirim, ücretsiz kargo, bir paket avantajı, sadakat puanı çarpanı. Kampanya takviminde bu teklifler herkese aynı sırayla gider. Sonraki en iyi teklif yaklaşımı ise her kişi için tek bir teklifi seçer ve o kişiye onu gösterir.
Seçim iki sayının çarpımına dayanır. Birincisi kabul olasılığıdır: bu kişi bu teklife ne kadar olası tepki verir? İkincisi teklifin değeridir: kabul ederse işletmeye ne kadar katkı bırakır? Yüzde 30 indirimin kabul olasılığı yüksek ama katkısı düşüktür; tam fiyatlı bir tamamlayıcı ürünün olasılığı daha düşük ama karı daha yüksektir. Doğru teklif bu dengeden çıkar.
Sonraki en iyi aksiyondan farkı kapsamdır. Aksiyon; hizmet mesajını, içeriği ve hiçbir şey yapmamayı da içerir. Teklif ise yalnızca satışa dönük önerileri karşılaştırır. Bu yüzden NBO çoğu zaman daha geniş bir aksiyon motorunun içinde, satış anı geldiğinde çalışan bir alt katman olarak konumlanır.
Teklif karşılaştırma örneği
| Teklif | Kabul olasılığı | Kabul edilirse katkı | Beklenen değer |
|---|---|---|---|
| %30 indirim | %12 | 40 TL | 4,8 TL |
| Ücretsiz kargo | %9 | 95 TL | 8,6 TL |
| Tamamlayıcı ürün, tam fiyat | %6 | 150 TL | 9,0 TL |
| Paket avantajı | %7 | 120 TL | 8,4 TL |
| Teklif yok | %4 (zaten alacak) | 180 TL | 7,2 TL |
Son satır tablonun en önemli satırı. Bu örnekte hiç teklif vermemek, yüzde 30 indirimden daha fazla beklenen değer üretiyor; çünkü kişinin bir kısmı zaten alacaktı ve indirim, onların marjını boşa harcıyor.
Devreye alırken
- Teklif kataloğunu çıkarın. Tam fiyat öneriler dahil.
- Uygunluk kurallarını yazın. Stok, izin, yakın zamanda alınan teklif.
- Değeri katkı üzerinden hesaplayın. Ciro değil, kalan kar.
- "Teklif yok" seçeneğini ekleyin. Karşılaştırmanın referansı.
- Sonucu gruplar arası ölçün. Teklifsiz bir grup bırakın.
Uygulamada ne oluyor?
En sık durum, kataloğun yalnızca indirim oranlarından oluşması. Sistem yüzde 10, 15 ve 20 arasında seçim yapıyor; kısa sürede en yüksek indirimin en çok kabul edildiğini öğreniyor ve herkese onu önermeye başlıyor.
İkinci gözlem, değerin ciro üzerinden hesaplanması. Sepet tutarını büyüten ama düşük marjlı ürünleri öne çıkaran teklifler, gelir raporunda iyi görünüyor; katkı marjı hesabına geçildiğinde tablo tersine dönebiliyor.
Üçüncüsü, teklif yorgunluğunun hesaba katılmaması. Aynı kişi aynı teklifi üç kez görmezden geldi ama sistem dördüncü kez sunuyor; reddedilen teklifler bir süre için dışlanmalı.
Dördüncüsü, stok durumunun kontrol edilmemesi. Stokta son birkaç adet kalan bir ürün yüzlerce kişiye öneriliyor; tıklayanların çoğu stokta yok bildirimi ile karşılaşıyor.
Beşincisi, indirime alışan müşterinin fark edilmemesi. Sürekli kupon kodu gönderilen müşteri tam fiyatla alışveriş yapmayı bırakıyor; bu değişim birkaç ay içinde müşteri başına karı sessizce aşındırıyor.
Altıncısı, çapraz satış önerisinin teklif kataloğunda yer almaması. Tamamlayıcı ürün önerisi çoğu zaman indirimden daha karlı; ama ayrı bir sistemde yürütüldüğü için iki öneri aynı mesajda çakışıyor.
Yedincisi, kanallar arası tutarsızlık. E-postada yüzde 15, sitede yüzde 10, uygulamada ücretsiz kargo teklifi görülüyor; müşteri hangisinin geçerli olduğunu anlamak için destek ekibine yazıyor.
Sekizincisi, farklı fiyat algısının göz ardı edilmesi. Aynı ürüne arkadaşının daha büyük indirim aldığını öğrenen müşteri kendini haksızlığa uğramış hissedebiliyor; teklif farklarının gerekçesi (sadakat seviyesi, ilk alışveriş gibi) şeffaf olmalı.
Dokuzuncusu, yeni ürünlerin hiç seçilmemesi. Model geçmiş veriye dayandığı için yeni ürünlerin kabul olasılığını bilmiyor ve onları hiç önermiyor; küçük bir keşif payı bu döngüyü kırıyor.
Onuncusu, sonuçların teklifi kabul edenlere bakılarak ölçülmesi. Teklifi kabul edenlerin bir kısmı teklifsiz de alacaktı; teklif almayan karşılaştırma grubu olmadan gerçek artış görülemiyor.
On birincisi, pazaryeri fiyatlarının dikkate alınmaması. Sitede sunulan kişisel teklif, aynı ürünün pazaryerindeki fiyatının üzerinde kalıyor; müşteri teklifi değil, pazaryerini seçiyor.
On ikincisi, B2B tekliflerinin satış ekibinden bağımsız çalışması. Otomatik sistem bir kurumsal hesaba yüzde 10 öneriyor, temsilci aynı hafta yüzde 5 ile pazarlık yapıyor; iki kanal birbirinin elini zayıflatıyor.
Neyi garanti etmez?
Sonraki en iyi teklif, katalogdaki tekliflerin iyi olduğunu garanti etmez. Sistem yalnızca sunulanlar arasından seçer; zayıf bir katalogda en iyi seçim de zayıf kalır.
Sıkça sorulan sorular
Sonraki en iyi aksiyondan farkı ne?
Teklif yalnızca satışa dönük önerileri karşılaştırır; aksiyon hizmet, içerik ve hiçbir şey yapmamayı da kapsar.
Değer nasıl hesaplanmalı?
Kabul olasılığı ile teklifin işletmeye bırakacağı katkının çarpımıyla; ciro tek başına yanıltır.
Neden "teklif yok" seçeneği gerekli?
Çünkü bir kısmı zaten alacak olan kişilere indirim vermek marjı boşa harcar; karşılaştırmanın referansı odur.
Bu kavramın bütün resim içindeki yerini Retention Pazarlama Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.
E-posta otomasyonları, sepeti terk akışları, segmentasyon ve müşteri elde tutma ile tekrar satışları artıran retention sistemi.
