Alışveriş Sepetinizi Big Data Ele Geçirdi!

0

“Bu ürünü satın alan bunu da seçti”. “Bu ürünü tercih eden, bunu da beğendi.” Yıllar boyunca alışveriş siteleri arasında mekik dokurken, bir tıkla alışveriş yaparken daha fazlasını, daha da fazlasını önerdi algoritmalar bize. Kimi zaman yanlış düşündükleri de oldu. Eh, en nihayetinde biz de yanlış kararlar alabiliyoruz. Sorun değil. Her site bu mantığı bir şekilde kendisine uyarladı. Amazon’un dram dozu yüksek filmleri satın alanlara “Benzer ürünler” kategorisinde bir de selpak önermesi internetin hoşuna gitmişti. Netflix de gerilimi dozu yüksek bir dizi izledikten sonra bazen benzer içerikte başka bir yapım, bazen de izlemeyi düşünmediğiniz bir şey önerebiliyor. Dediğim gibi arada şaşmalar olabiliyor, sorun değil.

Ancak bu metod bir 10 sene öncesinde de kullanılıyordu. Big data, algoritma, yapay zeka derken ve bu kadar gelişmişken elbette bazı güncellemelerin gelmesi gerekiyordu.

Bana ne aldığını söyle, sana başka ne alabileceğini söyleyeyim

Türkiye’de tüketiciler bir yılda 13 farklı noktayı alışveriş için ziyaret ediyor. Tüketici belli bir ürünü almak için çıktığı alışverişten sepetine birçok farklı ürün de ekleyerek dönüyor. Bugüne kadar, tüketicilerin her bir noktada yaptığı alışverişler, sepet içerikleri ve ürün payları Ipsos Hane Tüketim Paneli verileriyle detaylı bir şekilde görülebiliyordu. Şimdi buna ek olarak pazar araştırma dünyasında bugüne kadar yapılmamış bir büyük veri analizi hayata geçirildi.

Sepet Tipleri (Basket Patterns) adlı bu analiz ile: Farklı alışveriş misyonuyla yola çıkan müşterinin sepetine başka hangi ürünleri aldığı detaylı bir şekilde kümelenebiliyor ve örneğin saç bakım ürünlerinin tüketicinin kahvaltı için çıktığı alışverişlerdeki yerini bilmek gibi pazar araştırma dünyasında başka bir örneği olmayan analizler artık elde edebiliyor.

Sepet Tipleri Analizi ile alışveriş sepetleri içeriğinin hangi alışveriş noktalarında, hangi bölgelerde farklılaştığı ve ilgili firmaların kategorilerinin ve markalarının en çok hangi sepetlerde daha ağırlıklı olarak yer aldıkları incelenebiliyor.

Big Data ve Rekabet

Ipsos, bu karmaşık ve detaylı analiz için yapay zeka ve big data’dan (büyük veri) yararlanıyor ve bu konuda İTÜNOVA ile işbirliği yapıyor. Sepet Tipleri Analizi, 14 bin haneden gelen haftalık veri setinden oluşan sekiz milyon FMCG alışveriş kaydını yapay zeka ile çözümleyerek bir alışveriş sepeti kümelemesi sunuyor.

Rekabetin gitgide yoğunlaştığı FMCG markalarına yepyeni bir bakış yaklaşım getiren Sepet Tipleri Analizi ile; bugüne kadar sadece sübjektif yargılarla yapılan sepet analizleri artık tamamen teknoloji odaklı, objektif ve rasyonel bir yaklaşımla raporlanabiliyor. Sepet Tipleri  Analizi ile alışveriş sepetleri içeriğinin hangi alışveriş noktalarında, hangi bölgelerde farklılaştığı ve ilgili firmaların kategorilerinin ve markalarının en çok hangi sepetlerde daha ağırlıklı olarak yer aldıkları incelenebiliyor ve markalar için kategori – sepet özelinde aksiyonlar önerilebiliyor.

Türkiye’de Alışveriş Alışkanlıkları

Sepet Tipleri Analizi kapsamında, Ipsos Hane Tüketim Paneline üye 14 bin hanenin bir yılda yaptığı toplam 8 milyon alışveriş ve 3 milyon alışveriş sepeti incelendi. Bu 3 milyon alışveriş sepeti, içerisinde bulunan ürünlere ve sepet değerlerine göre büyük veri analizi yapılarak kümelendirildiğinde 13 farklı sepet yapısı ile karşılaşıldı. “Kahvaltılık Alışveriş”, “Dolabının Tamamla” ve “Kendine İyi Bak” bu 13 farklı sepet tipinden sadece sadece üçü…

Belirlenen Sepet Tipleri; sepetlerdeki içecek, ev bakım, gıda, kişisel bakım ürünlerinin daha ağırlıklı olmasına göre farklılaşırken; en ilgi çekici sonuçlar ise hiç beklenmeyen kategorilerin beklenmedik kategori alışverişlerinde ağırlıkta yer almasında görülüyor. Örneğin kişisel bakım kategorilerinin ağırlıkta olduğu “Kendine iyi bak” sepetlerinde kişisel bakım ve bebek ürünlerinin yanı sıra ev temizlik ürünleri de ağırlıklı olarak yer almaktadır.

Bir yılda yapılan 8 Milyon Alışveriş ve 3 milyon alışveriş sepeti tek tek incelendi ve 13 farklı alışveriş sepeti tespit edildi.

Konuyla ilgili Ipsos Tüketici Panelleri Hizmet Birimi Lideri Ahu Şendilmen şunları söylüyor: “Hepimizin bildiği gibi Büyük Veri, internetin yaygınlaşmasından sonra pazarlama dinamiklerini ve oyunun kurallarını değiştirme fırsatı sunan en önemli gelişmeler arasında yer alıyor. Sürekli büyüyen ve daha da karmaşık hale gelen veriyi; hızlı, çeşitli, bol değişkenli bilgiye dönüştüren Büyük Veri Analizini; Ipsos Retail and Consumer Intelligence Ekibi olarak, her gün değişen pazar dinamikleriyle birlikte gittikçe daha da zorlaşan bir amaçla tüketiciyi anlamak amacıyla kullandık. Ve araştırma sektöründe daha önce yapılmayan bir çalışmayı hayata geçirdik. İTÜNOVA ile yaptığımız işbirliği ile yapay zeka yardımıyla gerçekleştirilen bir alışveriş sepeti analizi sunuyoruz ve bu analizin FMCG markalarının pazarlama ve ürün geliştirme faaliyetlerine yeni bir bakış açısı sağlayacağına inanıyoruz.”

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here