Aylarca en iyi tavsiye araçlarını araştırdım. Ayrı testler bile

"Aylarca en iyi tavsiye araçlarını araştırdım. Ayrı testler bile uyguladım. Emarsys açık
ara kazandı. "
Ed Butcher, Square Meal – Online Direktörü
SQUARE MEAL’IN GÖNDERİLERİNDE TAVSİYELER YER ALDIĞINDA AÇILMA VE TIKLANMA ORANLARI % 67 YÜKSELDİ.
EMARSYS PREDICT, TEST EDİLEN DİĞER ARAÇLARIN TÜMÜNDEN DAHA FAZLA REZERVASYON SAĞLADI.
DAHA FAZLA MÜŞTERİ YENİ RESTORANLARI KEŞFEDERKEN DAHA AZ SAYIDA MÜŞTERİ REZERVASYON YAPMADAN AYRILIYOR.
Square Meal Hakkında
Square Meal, uzun süredir Londra’daki ve İngiltere genelindeki restoran
ve mekanlar hakkında bağımsız değerlendirmeler sunuyor. Yemek
yemek veya eğlenmek için bir yer arıyorsanız, Square Meal’ın mobil
uygulamaları, basılı dergileri veya düzenli e-bültenleriyle kolaylıkla
bulabilirsiniz. Bu kanallardan yılda 150 milyon £ tutarında restoran
rezervasyonu yapıyorlar. Bunun yanı sıra rakiplerinden daha iyi
yaptıkları bir şey de siz daha ne istediğinizi bilmezken ilgilenebileceğiniz
restoran veya mekanları size tavsiye edebilmesi. Bunun için de Emarsys
Predict kullanıyorlar.
Square Meal Açısından Zorluk
Londra’nın inanılmaz çeşitlilik sunan restoranları seçim yapmayı
çok zorlaştırıyor. Genelde web sitesini ziyaret eden bir Square
Meal müşterisi şunları paylaşır: nerede yemek istediği, hangi
mutfağı tercih ettiği ve özel bir gün olup olmadığı. Square Meal
da en uygun seçenekleri sayıca azaltarak sunar. Etkinlik mekanları
için de aynı uygulama yapılır. Ama tabii ki Square Meal’ı ziyaret
edenler en doğru restoranı belirlemeye yardımcı olacak her şeyi
tanımlayamayabilir veya tanımlamaz. Neyse ki zaman içinde bazı
ipuçları verirler. Onların bize söylemediklerini ise benzer müşterilerin
davranışlarına göre tahmin edebiliriz. Doğru teknolojiyle.
Çözümümüz? Her veri parçasından yararlanmak
Ed, sayfasına bir tavsiye motorunu entegre ederek müşterinin ilave çaba harcamasına gerek kalmadan tercihlerini
tespit etmeyi umuyordu; böylece görüntülenmekte olan sayfadan daha fazlasıyla ilişki kurabilen bir tavsiye sistemine
sahip olabileceklerdi. Birçok (pazar lideri) tavsiye motorunu test etti. Daha sonra kendisini Predict’i denemeye davet
ettik. Hali hazırda başarılı bir ilişkimiz vardı; tavsiyeler de e-postalarda yer alabilirdi. Ed zaten tavsiye algoritmaları
hakkında bilgili olduğu için onun fikrini almak istedik ve bu nedenle veri bilimcilerimizle iletişime geçmesini sağladık.
Teorilerini derinlemesine kontrol etti. Bunların hepsine bakıldığında tavsiyeler için Emarsys’i kullanmak Ed’e mantıklı
geldi; o da ayrı testler uyguladı.
1
“Aylarca en iyi tavsiye araçlarını araştırdım. Ayrı testler bile uyguladım.
Emarsys açık ara kazandı.” - Ed Butcher, Square Meal – Online Direktörü
Emarsys Predict’in entegrasyonu Ed’in IT ekibi tarafından gerçekleştirildi. Bu konuda da “yaptığımız en kolay entegrasyon oldu!” diyorlar.
Aşağıdaki gibi birden fazla kritere göre tavsiyeler sunmaya başladık:
O müşteriyle her etkileşimden yakalanan her veri parçası
Müşterinin başka kanallardaki bilinen tercihleri
Benzer davranışlar sergileyen diğer müşterilerin rezervasyonları
İncelenene benzeyen restoranlar
Tavsiyeler, Square Meal’a birkaç hafta içinde Ed’in şimdiye kadar gördüğü
her tavsiye aracından daha fazla rezervasyon getirmeye başladı.
Bunun üzerine Ed, Predict'i mekanlar gibi diğer sayfalarda ve e-posta
kampanyalarında da kullanmaya karar verdi; bu diğer tavsiye araçlarıyla
yapamayacağı bir şeydi.
Ed, tavsiyelerde başka bir fırsat daha gördü; Square Meal, tam anlamıyla
doğru seçim olmayan bir restoran veya mekanı inceleyen müşterileri
kaybetmemek için tavsiyeleri her mekanın sayfasına yerleştirdi. Bu da ilk
listeye geri dönmek (ki o şansı kullanmış oldu) veya sayfadan ayrılmak
yerine müşteriye her tıkladığında giderek daha uygun restoran seçenekleri
sunmak demekti. Böylece rezervasyon yapma ihtimali yükselirken, siteden
ayrılma ihtimali de azalmış oluyordu.
Sonuç? Çözüm ortaklığı işe yaradı...
Square Meal, artık Emarsys’in pazarlama otomasyonunun yanı sıra tavsiye teknolojisini de kullanıyor. Test edilen diğer araçlara kıyasla
tavsiyelerden çok daha fazla gelir üretiliyor; ziyaretçilerin tavsiye içeren e-postalardaki bir restoran önerisine tıklama ihtimali % 67
daha yüksek, dönüşüm oranı ise 4 kat daha fazla. Tavsiyeler kişiyle daha ilgili hale gelirken, müşterilerin Square Meal’a bağlılığı da
artıyor. Ed Butcher bu konuda şunları söylüyor: “Birlikte testler yapmaya devam ediyoruz; dönüşüm oranlarını daha da yükseltmeye ve
farklı rezervasyon türlerine de tavsiye eklemeye kararlıyız. Predict ile Square Meal’ın veri tabanından her yönüyle yararlanabiliyoruz ve
müşterilerimize yeni yerler keşfetme olanağı sunduğumuz için de ‘her türlü mekan için tek adres’ olabiliyoruz.”
Konuşalım
Müşterilerinize doğru ürünleri keşfetme konusunda yardımcı olmak istiyorsanız, bizi arayın. Emarsys Predict’in
arka planında çalışan son derece sofistike ve üstün algoritmalarımızla müşterilerimizin kampanyalarının her
gün biraz daha akılcı olmasını sağlıyoruz. Emarsys Predict’in müşterileriniz hakkında sahip olduğunuz verilerle
pazarlama kampanyalarınızı nasıl geliştirebileceğini, Square Meal’ın dönüşüm oranlarında ve getirilerinde yaşadığı
artışı sizin de nasıl deneyimleyebileceğinizi açıklamaktan memnuniyet duyarız.
2

Download Report