Pazar Araştırmaları Artık Yetersiz mi? Veriyi Aksiyona Çeviren LLM'leri Kullanın

Merhaba Sadece-Ticaret bültenine hoş geldiniz!

Bugün 5 dakikada:

• Tüketici Pazarlamasının Geleceği

• İade Kararını Önleyen 3 Kritik Satın Alma Sonrası Hamle

• İlk Parti Verilerle Reklam Verimliliğini Nasıl Geliştirirsiniz?

• “Rakibim Ne Yapıyor?” Sorusunun Daha Akıllı Bir Cevabı Var

• Meta Reklamlarında Dikey Videoları Nasıl Daha Etkili Kullanırsınız?

başlıkları hakkında konuşacağız.

🌎 Gündemi Yakala

Klaviyo'nun "The Future of Consumer Marketing" raporuna göre, 2025 yılında tüketiciler markalardan daha fazla kişiselleştirme ve hızlı hizmet bekliyor. Tüketici sadakatini artırmak için markaların sadece fiyat değil, değerler, yorumlar ve mobil deneyime odaklanması gerekiyor. Sadakat programları hâlâ büyüme potansiyeli taşırken, genç ve yüksek harcama yapan tüketiciler marka değerlerine daha çok önem veriyor. Rapor, B2C markalar için kişiselleştirilmiş deneyimlerle büyüme stratejilerini ortaya koyuyor.

eBay ve Etsy, son yıllarda yavaşlayan büyümeyi tersine çevirmek için sosyal medya benzeri, kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunmaya başladı. TikTok ve Instagram gibi platformlardan ilham alan bu stratejiyle, kullanıcılar ilgi alanlarına göre algoritmalar tarafından önerilen ürünleri tıpkı sosyal medya akışında gezer gibi keşfedebiliyor. Böylece kaybolması kolay olan dev ürün envanterleri daha kolay gezilebilir hâle gelirken, alışveriş deneyimi de daha sezgisel ve sürükleyici bir yapıya kavuşuyor.

Walmart, mağazacılar için geliştirilen yapay zekâ asistanı “Wally”i tanıttı. Wally, veri girişi, ürün performans analizi ve operasyonel sorulara yanıt gibi zaman alan görevleri otomatikleştirerek ekiplerin stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlıyor. Gelişmiş algoritmalara sahip olan bu araç, büyük veri setlerini analiz edebiliyor ve sürekli geliştirilecek. Walmart, bu teknolojiyi daha önce arama, ürün önerisi, müşteri hizmetleri ve yazılım geliştirme süreçlerinde de kullanmıştı.

Google Ads, Demand Gen kampanyaları için kanal kontrolü özelliğini kullanıma sundu. Reklamverenler artık reklamların YouTube, Discover ve Gmail gibi platformlarda nerede görüneceğini seçebilecek. Ancak, performans verileri hâlâ “Google-owned channels” başlığı altında toplandığı için kanal bazlı analiz yapılamıyor. Google, bu özelliğin kademeli olarak sunulduğunu ve raporlamanın da kanal bazlı sağlanacağını açıkladı.

💰 Satış Artırıcı Öneriler

Müşteri ürünü satın aldı, kargoyu heyecanla bekledi, paket geldi… ve bir anda o his: “Acaba doğru karar mı verdim?” İşte o kararsızlık anı, e-ticaretin en sık yaşanan sorunlarından biri: satın alma sonrası pişmanlık. Sebebi bazen yanlış beden, bazen ekran başında fazla düşünmeden verilen bir karar… Ama sonuç aynı: iade talebi ve azalan müşteri bağlılığı.

Oysa bu süreci iyi yöneten markalar için pişmanlık, kayıp değil yeni bir fırsat olabilir. Peki neler yapılabilir?

#1. Pişmanlık çoğu zaman “ya yanlış karar verdiysem” düşüncesinden doğar.
Bu yüzden, müşterinin aklındaki riskleri daha satın alma gerçekleşmeden ortadan kaldırmak gerekir.

Nasıl mı?

• İade sürecini korkulan bir şey olmaktan çıkarın. Örneğin, “koşulsuz iade” mesajını sadece iade sayfasında değil, ürün detaylarında da net şekilde belirtin.

• Dijital ürünlerde “7 gün boyunca memnun kalmazsan para iade” gibi garantilerle müşterinin üzerindeki baskıyı azaltın.

• Satın alma sonrası destek hattınızı yalnızca sorun çözmek için değil, ürünle bağ kurdurmak için kullanın. Örneğin bir teknoloji mağazası, akıllı saat alan müşterilere kuruluma yardımcı olacak bir “hızlı başlangıç” danışmanlığı sunabilir.

Alıcının aklındaki soruları ne kadar erken cevaplarsanız, sonradan oluşacak pişmanlık ihtimalini o kadar azaltırsınız.

#2. Müşteri ürünü aldığında yalnızca "aldım" dememeli, "iyi ki almışım" da demeli.
Bu da ancak ürünün sunduğu faydanın ötesine geçen bir deneyimle mümkün olur.

• Satın alma sonrası ilk e-postanızda, “Bu ürünü neden sevdiklerini müşterilerimizden dinleyin” gibi bir içerik paylaşın. Örneğin bir mobilya markası, yeni masa alan müşterilere ev dekorasyonu fikirleri içeren bir stil rehberi gönderebilir.

• Paket içine küçük ama anlamlı bir detay ekleyin. Bitki satan bir marka, siparişe minik bir bakım kartı ve tohum hediyesi ekleyerek “vay canına” etkisi yaratabilir.

• Fiziksel ürün gönderiyorsanız, kutuyu açma anını özel kılın. Şık bir ambalaj, el yazısı bir not ya da markanın hikâyesini anlatan bir kart, pişmanlığın yerini memnuniyete bırakır.

#3. Müşteri ürünü aldı, birkaç gün geçti. Tam da o sırada kafasında şu düşünce dönmeye başlar: “Acaba gerek var mıydı?” İşte bu kritik anda devreye girmek gerekir.

• Satın alma sonrası 48–72 saat içinde bir e-posta gönderin. Bu mesaj, müşterinin kararını yeniden olumlu çerçevelemeli. Örneğin, “Yeni aldığınız blender ile yapabileceğiniz 5 sağlıklı tarif” gibi içerikler, ürünün faydasını hatırlatır.

• Güzellik ürünü satan bir marka, bu sürede “En iyi sonuçlar için kullanım ipuçları” e-postasıyla hem pişmanlığı bastırır hem de ürünü kullanma isteğini artırır.

• E-postada “Sizce nasıl gidiyor?” gibi bir mikro anketle hem geri bildirim alabilir hem de müşteriyi markaya daha da yakınlaştırabilirsiniz.

Ve bu adımların her biri, yalnızca satıştan değil; deneyimden sorumlu bir marka olmayı gerektirir.

🖥️ E-ticarette Teknoloji

Veri odaklı reklamcılığın öne çıktığı dijital çağda, Proxima AI, e-ticaret işletmelerinin müşteri edinimini daha verimli, daha hedefli ve daha kârlı hale getirmesi için geliştirilmiş güçlü bir veri zekâsı platformudur. Proxima, geleneksel hedefleme yöntemlerinin yetersiz kaldığı yerde devreye giriyor. 55 milyonun üzerinde benzersiz alışverişçi profili, yapay zekâ destekli analizler ve ilk parti veri kullanımıyla Proxima, reklamverenlere en değerli müşterilere ulaşmanın yolunu açıyor.

Proxima AI’nin sunduğu özellikler ise şunlar:

1. Reklam platformlarında kullanılmak üzere yüksek potansiyelli müşteri segmentlerini otomatik olarak oluşturur. AI Audiences özelliği sayesinde, Meta (Facebook, Instagram), TikTok ve Google gibi mecralarda daha düşük maliyetle daha yüksek dönüşüm elde edilmesini sağlar.

2. 80 milyondan fazla kullanıcı profili ve 20 milyar doların üzerinde işlem verisi sayesinde, son derece doğru hedeflemeler yapılabilir. Tüm veriler anonimleştirilmiş ve güvenli bir şekilde işlenmektedir.

3. Şirketlerin performansını benzer ölçek ve sektördeki firmalarla karşılaştırarak, gelişim alanlarını belirlemesine yardımcı olur. 

4. Müşteri hizmetleri alanında, sohbet, sosyal medya ve sesli iletişim kanallarında yapay zekâ destekli cevaplar sunar.

5. Müşterilerin harcama sıklığı, son işlem zamanı, ortalama sepet tutarı ve ürün kategorisine göre yaşam boyu değeri gibi bilgiler günlük olarak güncellenir. 

6. Apple’ın gizlilik politikaları sonrası gelen sinyal kaybını, ilk parti verilerle ve yapay zekâ analizleriyle telafi eder. 

7. Shopify gibi e-ticaret platformları, CRM yazılımları ve pazarlama analiz araçlarıyla sorunsuz şekilde entegre olur.

 🧠 Ekipten İçgörüler

Pazar araştırmaları artık anket ve odak gruplarına dayalı değil. LLM’ler (Large Language Models) sayesinde tüketici tercihlerini anlamak, rakipleri analiz etmek ve içerik fırsatlarını belirlemek daha hızlı ve daha uygun maliyetli. Özellikle e-ticaret gibi rekabetin yüksek olduğu alanlarda, bu modeller veriyi sadece analiz etmiyor, anlamlandırıyor ve aksiyona çevirebiliyor.

Peki bu modelleri e-ticarette rekabeti anlamak ve fırsatları yakalamak için nasıl kullanabiliriz?

1. Rakip markaların web sitelerini LLM’e analiz ettirerek, hangi kitleye hitap ettiklerini, hangi ürün özelliklerini öne çıkardıklarını ve nasıl bir dil kullandıklarını öğrenebilirsiniz. Örneğin “X markası hangi kitleye hitap ediyor?” gibi bir soruyla hedef kitlelerini tanımlatabilirsiniz. Bu tür analizler, rakibin güçlü yanlarını ve sizin farklılaşabileceğiniz noktaları netleştirir. 

2. LLM’leri, farklı ürün özellikleri için kullanıcıların ödeme istekliliğini tahmin etmekte kullanabilirsiniz. Örneğin aynı ürünün farklı varyasyonlarını modele sunarak, hangi özelliklerin daha değerli görüldüğünü anlamanız mümkün. Bu yöntem, yeni ürün fiyatlandırmalarında ya da kampanya planlamalarında size fikir verir. Üstelik pahalı saha araştırmalarına gerek kalmadan bu içgörüleri saniyeler içinde elde edebilirsiniz.

3. Kullanıcı yorumlarını tek tek okumak yerine, bu verileri modele vererek hangi konuların öne çıktığını görebilirsiniz. En çok şikâyet edilen noktalar, hangi ürünlerin daha çok beğenildiği ya da müşterilerin satın almadan önce hangi konularda tereddüt yaşadığı gibi detaylar kolayca çıkarılabilir. Bu içgörüler hem ürün geliştirme hem de içerik üretimi açısından oldukça değerlidir. Ayrıca rakip markaların yorumlarını da analiz ederek onların zayıf ve güçlü yönlerini görebilirsiniz.

4. LLM’ler sayesinde hedef kitlenizin en çok vakit geçirdiği subreddit’leri ve forum başlıklarını bulabilir, hangi konuların konuşulduğunu analiz edebilirsiniz. Özellikle niş ürünlere yönelik içerik fikirleri bulmak için bu yöntem oldukça etkilidir. “Köpek maması hakkında İngiltere’de hangi subreddit’lerde konuşuluyor?” gibi bir soruyla toplulukları keşfedebilirsiniz.

5. Kendi içeriklerinizi ve rakiplerinizin içeriklerini tema bazlı analiz ederek, hangi konularda eksik kaldığınızı belirleyebilirsiniz. Örneğin rakibinizin sağlık konularında çok daha fazla içeriği varsa, bu sizin için bir fırsat olabilir. İçeriklerinizi belli başlıklara göre etiketledikten sonra, LLM’ler bu etiketler üzerinden içerik boşluklarını görmenizi sağlar. Bu da sizi “ne üretsem?” sorusundan kurtarıp, daha stratejik bir içerik planlamasına yönlendirir.

 🤔 E-ticarette Pazarlama

Son dönemlerde Meta reklamlarıyla iyi sonuç almak isteyen markalar için en kritik başlıklardan biri: video formatı. Dikey formatların (özellikle 9:16 Reels ve 4:5 in-feed videolar) Meta, TikTok ve YouTube Shorts gibi platformlarda performansı artırdığı artık çok net. Ancak sadece formatı değiştirmek yetmiyor, bu videoların doğru yerleştirilmesi, “safe zone”lara dikkat edilmesi ve yaratıcı varyasyonlarla test edilmesi gerekiyor.

Bunun için şu 3 yöntemi kullanabilirsiniz:

1. Reels, daha düşük maliyetle geniş kitlelere ulaşmak için oldukça etkili. Ancak bu format genellikle doğrudan dönüşüm değil, etkileşim (beğeni, paylaşım, yorum) ve marka farkındalığı yaratma konusunda güçlüdür. Bu nedenle satış odaklı içeriklerle etkileşim odaklı içerikleri test ederek performansı net şekilde ayırmak gerekir. Özellikle üst huni (top funnel) hedeflemelerde Reels içerikleriyle daha fazla etkileşim alabilirsiniz.

2. Meta reklamlarının Reels ve Stories alanlarında bazı bölgeleri arayüz öğeleri (CTA butonu, profil resmi, yazılar) tarafından kapatılabiliyor. Bu yüzden metin, logo ve önemli mesajların bu alanlara denk gelmemesi kritik. Safe zone’lara dikkat edilen reklamlarda tıklama oranlarının (CTR) ve etkileşimin ciddi şekilde arttığı gözlemleniyor.

3. Tek bir video içeriğiyle sınırlı kalmak yerine, o içeriğin farklı versiyonlarını üretmek reklam performansını artırıyor. Örneğin aynı ürün için farklı kullanıcı deneyimleri, farklı açılar veya farklı metinlerle yeniden kurgulanmış versiyonlar üreterek hem ROAS (harcama başı getiri) hem de etkileşim oranlarını artırmak mümkün. Hangi içeriğin paylaşım, hangi içeriğin dönüşüm sağladığını anlamak için performans verilerini yakından takip etmek gerekiyor. Bu sayede etkili içerikler üzerine yeni varyasyonlar üretebilir, yüksek performanslı bir içerik ailesi oluşturabilirsiniz.

❤️ Paylaşmak Güzeldir

Sadece-Ticaret bültenini bu alanda mesai harcayan arkadaşlarınıza ulaştırarak ilerleyen zamanlarda gelecek sürprizlerden faydalanabilirsiniz.

Aşağıdaki butonu tıklayarak ya da linki kopyalayarak paylaştığınızda sizin adınıza işleyen bir sayaç devreye girecektir.

 🤝 Bir Geribildiriminizi Alırız

Yeni bir bültende görüşmek üzere.

Bizi sosyal medya hesaplarımızdan takip etmeyi, paylaşmayı ve önerilerinizi bize iletmeyi unutmayın.

Veysel / Sadece-Ticaret Ekibi