Uzun zamandır satış bir sayı oyunuydu - ne kadar çok kişiye ulaşırsanız, o kadar çok görüşme yaparsınız; ve o kadar çok müşteri kazanırsınız. Ancak dijitalleşmeyle birlikte satış ekipleri daha önce hiç sahip olmadıkları araç ve kaynaklara sahip oldu ve bu da işletmelerin satış yapma şeklini değiştiriyor. 

Bugün şeytan verinin içinde. Pazarlama kampanyalarınızdan elde ettiğiniz verileri analiz etmek ve yorumlamak, satın alma kararlarını yönlendiren unsurları öğrenmenize yardımcı olur. Bu da işletmelere, satış kampanyalarını yüksek hassasiyetle yürütmelerine yardımcı olan veri odaklı içgörüler sağlıyor.

Veri bilimi satış stratejilerini nasıl yönlendiriyor?

Modern pazarlama kampanyalarının temel unsurlarından biri, potansiyel alıcıların işletme varlıklarıyla etkileşime girmesine olanak tanıyan temas noktaları oluşturmaktır. Bunlar arasında blog içerikleri, web seminerleri, satış desteleri, videolar, podcast'ler sayılabilir. 

Bu temas noktaları, belirli bir müşteri grubunun nasıl davranacağını tahmin etmeye yardımcı olmak için artık analiz edilebilen binlerce veri noktası oluşturur.

Örneğin, sektörünüzle ilgili temel konulardan bahseden blog sayfanızı ziyaret edenler, dönüşüm huninizin en üstündeki potansiyel müşteriler olabilir. Ancak, fiyatlandırma sayfanıza gelen ziyaretçiler, farklı muamele görmesi gereken dönüşüm hunisinin en altındakiler olabilir. 

Veri bilimi; konumları, arama sorguları, ziyaret edilen sayfalar, kullanılan tarayıcı veya cihaz, gerçekleştirilen etkileşimler vb. temelinde ziyaretçinizle ilgili çok daha fazla mikro detayın ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi ile bu bilgiler, böyle bir ziyaretçiden ne tür bir davranış bekleyeceğinize dair tahmine dayalı analitiklere yardımcı olabilir ve böylece böyle bir potansiyel müşteriyi dönüştürmek için kişiselleştirilmiş bir satış yaklaşımı uygulayabilir.

Veri analitiği ile satışları optimize etme

Çoğu kuruluştaki satış süreçleri çok sayıda iç ve dış paydaşı içerir. Bu durumda, satış süreçlerinin girdiye kıyasla çıktı açısından son derece verimsiz olması şaşırtıcı değildir.

Veri bilimi, satış ekiplerinin verimsizlikleri tespit edip bunların üstesinden gelerek süreçlerini optimize etmelerine yardımcı olur. İşte bunu yapmanın bazı yolları. 

İdeal Müşteri Profilleri (ICP) Oluşturma

Her müşteri benzersizdir ve buna hiç şüphe yoktur. Ancak sonuçta her bir potansiyel müşteri, demografik özellikler, bütçe, kullanım durumları gibi önceden tanımlanmış özelliklerle tanımlanabilir. 

ICP'leri manuel olarak oluşturmak mümkün olsa da veri bilimi bu sürecin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir. Veri analitiği sayesinde, bir müşteriyi tanımlayan görünüşte ilgisiz unsurları otomatik olarak önceden tanımlanmış bir kova ile eşleştirmek mümkündür.

Geliştirilmiş müşteri adayı oluşturma ve yeterlilik

Herhangi bir satış kampanyasının başarısı, elde edilen müşteri sayısı veya ortalama satış fiyatı gibi çıktılarıyla ölçülür. Ancak, bu rakamı etkileyen önemli bir faktör, müşteri adayı oluşturma kalitesi ve bunların nasıl nitelendirildiğidir. 

Veri bilimi, hangi stratejilerin işe yarayıp hangilerinin yaramadığını belirleyerek işletmenizin müşteri adayı oluşturma sürecini iyileştirmenize yardımcı olabilir. Bu aynı zamanda satış sonrası işe alım ve eğitim için de geçerlidir. Veri bilimi, elde tutma da dahil olmak üzere satış hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak belirli stratejilerin belirlenmesine yardımcı olabilir.

Bu şekilde, işletmeler işe yarayan stratejilere daha yüksek bütçeler ayırabilir ve işe yaramayan kanallara yapılan yatırımları azaltabilir. Örneğin, işletmeler yeni müşterilerini eğitmek için çevrimiçi kurslara daha fazla harcama yapabilir ve belki de kişiselleştirilmiş swag'lara yapılan yatırımları azaltabilir. 

Bu oldukça basit görünse de veri bilimi, yatırım getirisinin matematiğini yapmanın çok ötesine geçebilir. 

Geçmiş verilerle, potansiyel müşterilerinizin her birine dönüşme olasılıklarına göre bir puan atamak mümkündür. Algoritmalar ayrıca web sitesi ziyaretleri, e-posta açılışları gibi binlerce farklı veri noktasını izleyebilir. Bu bilgiler, belirli bir ziyaretçi hakkında bildiğiniz diğer parametrelerle bir araya getirilerek potansiyel müşterilerin gelişmiş segmentasyonunu sağlayabilir.

Gelişmiş algoritmalarla, zaman içinde kalifikasyonu iyileştirmek için potansiyel müşterileri dinamik olarak puanlamak ve profillemek mümkündür.

Performans analizi

Satışta veri bilimini gerekli kılan en kritik faktörlerden biri, gerçek zamanlı senaryoları analiz etme ve optimizasyon fırsatlarını belirleme ihtiyacıdır. 

Bu, özellikle çok çeşitli müşteri segmentlerini hedefleyen binlerce satış uzmanına sahip mavi çipli kuruluşlarda hayati önem taşır. Veri bilimi, bu ekiplerin her birinin performansını yalnızca kendi geçmiş performanslarına göre değil, aynı zamanda bu farklı ekiplerin performansını standartlaştırmaya ve birleşik bir metrikle izlemeye yardımcı olabilir. 

Satış ekipleri, satış faaliyetlerine gerçek zamanlı görünürlük sağlayan, hangi stratejilerin işe yarayıp hangilerinin yaramadığını belirleyen, tahminleri iyileştiren ve sürekli iyileştirmeyi teşvik eden sofistike gösterge tabloları oluşturmaya yatırım yapmalıdır. Modern makine öğrenimi tabanlı satış optimizasyon araçları bu nedenle kurumsal işletmeler için hayati önem taşıyor.

Satışta Veri Bilimi Kullanımı 

Geçmiş verilerin her zaman gelecekteki performansla ilişkili olmadığı gerçeğini yadsımak mümkün olmasa da, veri bilimi ve analitiği ikisi arasındaki boşluğu önemli ölçüde daraltmaya yardımcı olabilir. Veri analizi araçlarının satış tahminine yardımcı olabileceği bir dizi alan vardır. Buna şunlar dahildir:

Müşteri kaybı tahmini: hangi müşterilerinizin bir ürün veya hizmeti kullanmayı bırakma olasılığının yüksek olduğunu belirleyin

Fiyatlandırma optimizasyonu: Rakipler arasında ürün fiyatlandırmasının analizi ve optimum fiyatlandırma stratejilerinin belirlenmesi. Bu, küçük fiyatlandırma farklılıklarının satın alma kararlarını büyük ölçüde etkileyebileceği B2C alanındaki işletmeler için son derece hayati önem taşır.

Satış hunisi analizi: Satış huninizdeki sürtünme unsurlarını ve iyileştirme alanlarını belirleme.

CX Yönetimi: Müşteri deneyimi satışların benimsenmesini sağlar ve veri panoları zamanında teslimat, net destekleyici puanları, ortalama çözüm süresi gibi çeşitli satış hedeflerinin izlenmesine yardımcı olabilir.  

CLV Yönetimi: CLV veya Müşteri Yaşam Boyu Değeri, müşterilerinizin uzun süreli değerinin ölçüsüdür. Veri bilimi, bir müşterinin değerinin diğerinden farklı olmasına neden olan ince farklılıkların ortaya çıkarılmasına ve bir işletmenin nispeten daha düşük değere sahip diğer müşterilerin sunduğu değeri artırırken yüksek değerli müşterileri elde tutmaya nasıl yardımcı olabileceğine yardımcı olur.

Özetle

Veri bilimi, modern satışta çok önemli bir rol oynamaktadır. Satış stratejinizi belirlediğiniz andan müşteri dönüşümü sağlandıktan sonrasına kadar, veriye dayalı içgörüler işletmelere faaliyet gösterme ve başarılı olma yolunda büyük bir avantaj sağlayabilir. Veri bilimini benimsemek artık isteğe bağlı değil, günümüz pazarında rekabetçi kalabilmek için gerekli.