Perakende Sektöründe Veri Bilimi

Perakende sektöründe veri bilimi

Günümüzde veri biliminin etkisi birçok sektörde hissedilmekte. Özellikle son birkaç yıldaki teknolojik gelişmeleri düşündüğümüzde bu gerçek her zamankinden daha fazla ortaya çıkmaya başladı. Bu teknoloji yarışında veri bilimi belki de sektörlerin en büyük yardımcısı. Bu makalede perakende sektöründe veri biliminin önemi ve kullanım alanları hakkında konuşacağız.

Daha Akıllı Bir Müşteri Deneyimi

Tüketici, şirketlerin ihtiyaçlarını öngörerek kendilerine yönelik ürünler ortaya çıkarmaları ve onlarla eş zamanlı iletişim kurmaları beklentisindedir. Firmalar müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş ürünler ile doğru müşteri deneyimi sunar. Bu aynı zamanda çeşitli müşteri sadakat ödülleri , promosyonlar ve teşvikler sunmak anlamına da gelir.

Müşteri grupları
Firmalar müşterilere yönelik ürünler sunar.

Firmalar, toplanan kişisel veriler sayesinde hedeflenen müşterilerle doğrudan iletişime geçerek gerçek zamanlı teklifler sunabilirler. Böylece satışlarını arttırabilirler, maliyetlerini azaltabilirler.

Tavsiye Motorlarının Güçlendirilmesi

Bir kullanıcının satın alma geçmişine, alışveriş sepetinde bulunan ögelere, son zamanlarda görüntülediği ögelere dayanarak müşterilere yönelik çeşitli öneriler oluşturulabilir.Örneğin tüm Amazon satışlarının % 35’inden fazlası motorlar tarafından üretilmektedir.

Tavsiye motorları, perakendecilikte veri biliminin kullanım alanlarından biridir. Makine öğrenimi modellerinin geçmiş veriler üzerine uygulanması, doğru ve etkili öneriler oluşturur.

Müşteri Eğilimlerini Tahmin Etmek İçin Sosyal Medyayı Kullanma

Perakende sektöründe, sosyal medya, birçok ücretsiz ve değerli bilgileri sunarak müşteri eğilimlerinin tespit edilmesine yardımcı olur. Birçok firma Pinterest, Instagram ve Twitter gibi sosyal ağlar aracılığı ile daha geniş kitlelere ulaşabilir. Bu kitlelerle 7/24 iletişim kurabilir.

Hangi ürün ve hizmetlerin beğenildiğini tespit ederek üretimine buna göre yön verebilir. Marka ürün ya da hizmetlere yönelik eleştirileri anında görebilir ve bu eleştirilerin artmasını engelleyebilir. Örneğin Clustering (Kümeleme) analizi ile hangi yaş gurubundaki insanların hangi ürün grubunu daha çok tercih ettiği belirlenebilir. Üniversitede okuyan gençler uygun fiyatlı bakım ürünlerini tercih ederken 25-35 yaş arası çalışan kesim ise daha pahalı bakım ürünlerini tercih edebilir. Bu durumda yaş gruplarına bağlı olarak belirli ürünlerde kampanyalar düzenlenebilir.

Sosyal medya
Firmalar müşterilerin eğilimlerini tahmin etmek için çeşitli sosyal medya platformlarından yararlanır.

Müşteri Yaşam Boyu Değer Tahmini

Perakende sektöründe, müşteri yaşam boyu değeri (Customer lifetime valueCLV), bir müşterinin tüm müşteri-iş ilişkisi boyunca şirkete getirebileceği toplam kârdır.

CLV modelleri, müşterilerin tercihleri, giderleri, satın alımları ve belirli bir ürüne ilişkin davranışları ile ilgili verileri toplar, filtreler ve temizler. Verileri dikkatli bir şekilde işledikten sonra, müşterilerin olası değeri hakkında bir fikir edinilir. Veri bilimi istatistiksel metodolojileri ve makine öğrenme algoritmaları sayesinde perakendeciler müşterilerini ve ürün veya hizmetlerde iyileştirme ihtiyacını daha kolay anlayabilir.

Müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak için formül:
(Ortalama Sipariş Değeri) x (Tekrarlanan Sipariş Sayısı) x (Ortalama Müşteri ömrü)

Müşteri Kaybı Analizi(Churn Analizi)

Araştırmalara göre yeni müşteri kazanmak mevcut müşteriyi elde tutmaktan çok daha maliyetlidir. Bu nedenle şirketler elindeki müşterileri kaybetmemeye çalışır. Churn Analizi, Müşterilerin ürün veya hizmeti neden kullanmayı bıraktıklarını anlamak için verileri kullanma işlemidir. Bu analizde Müşterilerin demografik bilgileri, geçmişteki hareketleri, aldıkları hizmeti/ürünü kullanma sıklıkları ve süreleri vb. gibi verilerden faydalanılır Böylece kaybetmek üzere olunan müşteriler önceden tespit edilebilir.

Ürün Fiyatları Optimizasyonu

Bir üründe doğru fiyata sahip olmak, satış yapmayı, müşteri kaybetmeyi ve yeni müşteriler kazanmayı doğrudan etkiler. Peki doğru fiyat nasıl belirlenebilir? Bu konuda veri bilimi araçlarından yararlanan perakendeciler büyük bir avantaj elde ederler.

Fiyat optimizasyonu
Doğru fiyat politikası firmanın kazancını doğrudan etkiler.

Çoğu durumda, doğru fiyatı belirlemek için rakiplerinizi uyguladığı fiyatları da bilmeniz gerekir. Rakiplerin ayrıntılı ürün fiyatı bilgilerine web siteleri üzerinden algoritmalar kullanılarak ulaşılabilinir.

Fraud (Sahtekarlık) Önleme

Sahtekarlık perakende sektöründe yıldan yıla artmaktadır. Kredi kartı, kişisel çek ve nakit yoluyla sahte ödemeler (ters ibrazlar) , iade makbuzu dolandırıcılığı veya mağaza içi kredi başvurusu sahtekarlığı gibi durumlarda perakende sektörü sahtekarların hedefi olmuştur. Bir mağaza, sahte para birimi, kredi kartları ve çekler (kişisel, kasiyer, hediye veya seyahat çeki) dahil olmak üzere sahte işlemlere maruz kalabilir.

Bu tür etkinler gözden kaçırılması kolay ancak kayıplara neden olan hileli işlemlerdir. Perakende mağazaları kârlarını perakende sahtekarlıktan dolayı kolayca yok edebilir. Günümüzde Bu sahtekarlıkların tespitinde ve/veya önlenmesinde hızlı çözümler üretmek için çeşitli veri analitiği yaklaşımlarına ve veri bilimi yöntemlerine ihtiyaç duyulur.

Pınar Yazgan

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.