Tüketici Davranışı Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Pazarlama Kampanyalarınızı Bilgilendirmek için Tüketici Davranışı Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Güncellendi 12.3.2021

SERP Düzeyinde kullanıcı davranış dinamiklerini anlamaya yardımcı olan veri kümeleriyle alışveriş topluluğunuzu güçlendirin.

Arama motoru pazarlamacıları, daha iyi pazarlama kararları almak için tıklama davranışını, tüketici dikkat derinliğini ve kullanıcı memnuniyetini yakalayan bir SERP'de kullanıcı davranışını modelleyen veri kümelerine güvenir. SERP'lerde görsel olarak zengin özelliklerin konumunu kazanabilecek cevaplar üretmek için kullanılan parçalı müşteri veri kümelerini bağlamanıza yardımcı olacak Tüketici Davranışı Analizini nasıl okuyacağınızı öğrenin.

Birçok işletme, bu kadar çok veriyi anlamlandırmakta zorlanıyor ve tüketicinin amacına ilişkin zamanında ve ilgili bilgileri nasıl toplayacağını bilmiyor. Anında, kanallar arası ve cihazlar arası deneyimler oluşturarak geniş ölçekte kişiselleştirilmiş deneyimler sunma konusunda daha akıllı hale gelebilirsiniz. Veri kümeleri, müşterilerinize ulaşmak için güvenebileceğiniz tüm teknolojilerden gelen parçalanmış ve entegre edilmesi zor verileri çözer.

Anahtar kelime odaklı olmaktan, web içeriğinizdeki varlıklar adı verilen belirli özelliklere sahip şeyler hakkında daha fazla olmaya geçerek içeriğinizi Google için bir kazanan yapın. Bunu yaparken, yanıt bulmaya çalışan tüketiciler için yararlı olan güvenilir gerçekleri sağlayabilirsiniz.

Tersine, e-Ticaret verilerinin keşifsel veri analizi size, Pazarlamacıya; Her müşteri türünün büyüleyici işlem modellerini keşfedin ve her zaman yeşil kalan içeriğinizi daha iyi tanımlayın. Bu, sektörünüzdeki çevrimiçi alışveriş yapanlara ayak uydurabilmenizi sağlar.

Google, kullanıcı deneyimine daha fazla önem verdiğinden, sayfa yükleme hızı düşükse veya gezinme sezgisel değilse, alışveriş yapanların başka bir yere gidip satın almayı keşfetmeleri için kapıyı açıyorsunuz. Google Arama Konsolu Önemli Web Verileri raporlarınızda ilgili sorunları giderebilirsiniz.

Bireysel Tüketicilerin Alıcı Davranışları Nasıl Belirlenir?

Dijital pazarlamacılar, sitenin tasarım, seçim, uygulama ve iş çözümlerinin nasıl sunulduğuna ilişkin yönetim incelemelerine öncülük etmelidir. Bu, genel iş planınızla uyumlu olmanızı sağlayacaktır. Odak noktası, kritik iş süreçlerini ve iyileştirilecek iletişimi belirlemektir. Rekabet avantajı yaratan daha iyi çözümler sağlamak için veri teknolojisinin nasıl kullanılabileceğini tasavvur etmeyi içerir. Bu, tüketici merkezli veri odaklı bir yaklaşımla gerçekleştirilir. Olumlu tüketici marka duyarlılığı seviyenizi keşfetmenize yardımcı olur.

Bu makale, işletmenizin hedef kitlelerin satın alma davranışlarını belirlemesine yardımcı olacaktır. İlk olarak, Tüketici Davranışı Analizi yapmak için kullanacağımız birkaç anahtar terimi açıklayalım.

Müşteri davranış analizi nedir?

Müşteri davranışı analizi, müşterilerin şirketinizin web varlığıyla nasıl ilişki kurduğuna ve harekete geçtiğine ilişkin niteliksel ve niceliksel gözlemi içeren pazar araştırmasıdır. Hem mevcut hem de potansiyel müşteriler, başlangıçta alıcı personeline bölünür. Bu onların ortak özelliklerine ve tercihlerine dayanmaktadır. Tüketicilerin anında arama sonuçlarında neye tıkladığını öğrenmenize yardımcı olur.

Tüketici davranış verileri nedir?

Tüketici davranışsal verileri, tipik olarak PC, tablet veya akıllı telefon gibi İnternet'e bağlı çeşitli cihazları kullanan e-Ticaret davranışı gibi alıcı eylemlerinin bir sonucu olarak üretilen bilgileri ifade eder. Davranışsal veriler, ziyaret edilen siteleri, belirli web sayfalarında gerçekleştirilen eylemleri, indirilen uygulamaları veya oynanan oyunları izler.

İşlem verileri ne için kullanılır?

İşlem verileri, kuruluşlar ve/veya bireysel alıcılar arasında gerçekleşen bir veya daha fazla tüketici verisi alışverişini, anlaşmasını veya aktarımını belgeleyen kritik bilgilerdir. Alıcı işlemleri genellikle ticari öneme sahip olduğundan ve gelecekteki işlem davranışlarını tahmin etmek için kullanışlı olduğundan, bu özel bir veri kategorisidir. Bu, işletmelerin içeriği ve reklamları tüketicinin arama amacı ile daha iyi hizalamasına ve site mimarilerini geliştirmesine yardımcı olur.

Birlikte, alıcı davranış analizinizin sonuçlarını kullanma fırsatlarını bulmak için web sitenizi denetleyin .

Alıcı niyet verileri nedir?

Alıcı niyet verileri, bir müşterinin ürün veya hizmetlerinizi satın alma olasılığını belirlemek için kullanılır. Pazarlama profesyonellerine sunulan analitik ve yazılım denizi sayesinde, gözden geçirilmesi gereken veri miktarı nedeniyle boğulduğunuzu hissedebilirsiniz. Sürekli değişen tüketici tercihlerine ayak uydurmak için çevik bir pazarlama planı gereklidir.

Tüketici davranışı nedir?

Tüketici davranışı, bireylerin, grupların veya kuruluşların veri çalışmasını ve mal ve hizmetlerin satın alınması, kullanılması ve elden çıkarılmasıyla ilgili tüm faaliyetleri içerir. Tüketicinin satın alma karar verme faaliyetlerinden önce veya sonra gelen duygusal, zihinsel ve davranışsal tepkilerini hesaba katar.

Veri kümeleri nelerdir?

Bir Google aramasına göre, ayrı öğelerden oluşan ancak bir bilgisayar tarafından bir birim olarak manipüle edilebilen ilgili bilgi kümeleri topluluğu.

JSON-LD İşaretleme, İşletmelerin Google Verileriyle İlgili Gerçekleri Beslemesine olanak tanır

Google Bilgi Grafikleri (KG) konusu ortaya çıktığında, arama uzmanları genellikle yalnızca Google'ı düşünürler, ancak Google'ın Bilgi Grafiği'ni duyurmasından çok önce var olmuşlardır. Yapay Zeka (AI), doğası gereği Büyük Veri ile bağlantılıdır; AI'yı ve yüksek düzeyde görünür bilgi grafiğini güçlendiren veri bilimidir. Bir web sayfası JSON-LD işaretlemesinde geçerli Şemayı kullandığında, varlıklar hakkında anlamsal bilgiler içeren JavaScript veri dizileri oluşturulur. Bu, özellikleri ve ilişkileri içerir. Bu şekilde, işletme, dizine eklediği şeyler hakkında Google veri gerçeklerini besliyor.

Örneğin, dijital ses filigranları kavramını ele alalım, Google, konum geçmişi takibinden daha gelişmiş olan mobil cihazlardan gelen sensörlere güvenmeyi tercih edebilir. Dijital pazarlamacılar, bir gün içinde erişilenleri elde ederek, kullanıcı amacı, tercihleri ​​ve etkinlikleri hakkında bilgi edinir.

Güçlü alıcı niyeti gösteren arama sorgularını eşleştirmek için yararlı olan metni işaretlemeye odaklanın.

Tüketici İlişkileri Oluşturmak için Modern Veri Kümelerinden Yararlanın

2019 için başarılı bir SEO Pazarlama Stratejisi, daha çok tüketici ilişkileri kurma ve alıcının yolculuğu sırasında arama amacını anlama etrafında şekillenecektir.

Sosyal medya pazarlaması, yeni tüketicilerle, günlük konuşmalara sıklıkla katıldıkları yerlerde sohbet ederek tanışmanın ideal bir yoludur. Her sosyal ağ sitesinin kendi tercihleri ​​vardır. Pinterest, Twitter ve Instagram, Şema etiketlerini tercih eder, ancak Facebook ve Pinterest tarafından tercih edilen Açık Grafik Protokolü etiketlerini de desteklerler.

SEO uzmanları artık makine öğrenimi ve otomasyonla ilgili ilk elden verileri anlamak zorunda hissediyorlar. Daha fazla müşteri Amazon Echo, Alexa, Siri, Google Home ve Smart TV'ler aracılığıyla sesli aramayı benimserken, önceki yıllarda elde edilen başarı oranını sürdürmek için bilgi ve pazarlama uygulamalarımızı ayarlamamız gerekiyor. Bilgi grafikleri, günümüzün arama başarısı neslidir ve bağlantılı veriler, web'i kucaklar ve tüketici bağlantıları kurmak için çok kullanışlı bir veritabanına sahip olma fırsatını genişletir.

Veri Bilgi Alma, Alışverişçinin Satın Alma Geçmişini Ortaya Çıkarır

Tüketici Davranışı Analiziniz, tüketicilerin en çok ne istediğini anlamada çok yardımcı olur.

Web içeriği yazarlarını, veri bilgilerinin alınması, çıkarılması ve kullanıcı bilgisi yönetimi alanlarında değişen yaklaşımları benimseme konusundaki her türlü isteksizliğin üstesinden gelmeye teşvik ediyoruz. İşletmeler, AI ve Makine öğreniminin amiral gemisi altında kamusal alanda yeni görünürlük kazanıyor. Site yapısına ve Bilgi Temsiline yönelik güçlü bir veri bilimi yaklaşımı, herhangi bir web yazma projesini güçlendirir. Biçimi ne olursa olsun, metinle iletişim her yerdedir ve programlar ve veri analistleri tarafından yönetilmelidir.

Tüketici davranışı analiziniz için müşterinin satın alma geçmişi hakkında veri almak kolaydır. Hangi bağlantıların tıklandığı, bir sayfanın en altına yapılan kaydırma yüzdesi, site ziyaretçilerinin bir siteye girdiği/siteden çıktığı yer - bunların tümü içeriğinizi özelleştirmenize yardımcı olur. Arama yapan kişinin amacını karşılamak için her sayfada doğru içerik türünü ve içerik uzunluğunu eşleştirin.

Sıralama takibi, bir SEO yatırımının ölçülebilir bir getiri sağlayıp sağlamadığını öğrenmenin önemli bir yönüdür. Yeni potansiyel alıcılardan tıklamalar kazanmanıza yardımcı oluyorsa, yeni bir satışın değeri ne kadardır?

Doğru Yapılandırılmış Veri İşaretleme Oluşturma, Tüketicilere Ulaşmaya Yardımcı Olur

Şema işaretlemesini eklemek ve sürdürmek emek yoğun olsa da, mümkün olduğunda yapılandırılmış verileri kullanmayı deneyin. Konular ve davranışlar arasında bağlamsal ilişkiler kurmaya yardımcı olur. Bilgi mimarinizi, etiketlerinizi, meta verilerinizi ve daha fazlasını zenginleştirmek kritik bir SEO trendidir. Arama motorlarına her zaman yeşil kalan konularınızı ve destekleyici içeriğinizi anlamaları için sinyaller vermenin bir yoludur.

Sayfa 1'de belirgin bir şekilde sıralamak, daha fazla organik web trafiğine yol açar. Ürünlerinizle alakalı olduğunda ve doğru bir şekilde ele alındığında, daha fazla çevrimiçi potansiyel müşteri oluşturma becerisine sahip olmak anlamına gelmelidir. Bu, bir çözüm veya hizmet sağlamak için gereken tanıtımı sağladığından, sonuçta bir işletme için en önemli şeydir. Bu nedenle, bir arama pazarlamacısının müşterisinin birinci sırada mı, sıfır konumunda mı, öne çıkan bir snippet alanında mı yoksa arama sonuçları sayfasının (SERP) üstündeki Harita Paketinde mi olduğu çok önemlidir.

Aramayı yapan kişi daha sonra ürünü satın almak isteyebilir. Satışları artırmak için bu yöntemi kullanmak için daha ikna edici olmaya mı ihtiyacınız var?

Tüketicilerin Satın Alma Kararlarını Nasıl Aldıklarını Anlayarak Satışları Artırın

Econsultancy ile birlikte yürütülen Google araştırmasına göre, "Her tür kuruluştaki pazarlamacıların yaklaşık %90'ı, kanallar ve cihazlar arasındaki kullanıcı yolculuklarını anlamanın başarıları için kritik olduğu konusunda hemfikirdir". Bayer ve Sprint gibi şirketlerin vaka çalışmaları, hedef kitleleriyle daha iyi uyum sağlamak ve doğru zamanda bağlantı kurmak için entegre veri ve teknolojiyi kullanır. Harvard Business Review tarafından yayınlanan, Matt Lawson'ın 19 Nisan 2018 tarihli "Veriye Dayalı Pazarlama Öngörüleri" adlı teknik incelemesi, satın almayla ilgili olarak giderek doğrusal olmayan bir hal alıyor.

Alakalı Sonuçları Getirmek için Algoritmalar Veri Toplama

Modern dijital alanlarımızda, tüm arama sonuçları bir tür algoritmik yardımla üretilir. Örneğin, bir kişi yeni tıbbi tedaviler için bir internet araştırması yaparsa, anında yanıtlar sağlamak için arama blokları belirli bir tıp alanının Büyük Verisi içinde hızla taranır.

Teodora Petkova'ya göre, “Sürekli bağlantının olduğu dijital dünyada, unutulmanın ana güçleri görünürlük eksikliğine ve yetersiz bilgi alma tekniklerine dönüşüyor. Bununla birlikte, 'unutulma güçleriyle savaş' sadece eğitimli ve özverili kütüphanecileri değil, aynı zamanda ilgili sonuçları hızlı ve verimli bir şekilde alabilen bazı algoritmaları da alacaktır.”

Google, algoritmalarını son derece büyük veri kümelerine ölçeklenecek şekilde tasarlamıştır.

Veri Kümeleri Nasıl Keşfedilir ve Kullanılır

Veri kümeleri, temel web sayfalarınızdaki metnin anlamını ortaya çıkarır.

Yapılandırılmamış tam metin veri kümeleriyle çalışan birçok kişi, başlangıçtaki makine öğrenimi çabalarının, kullanıcı tahminlerini gereken doğrulukta sağlamadığını keşfeder. Konuşma bölümlerini etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi standart Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleriyle bile, bunlar yüksek kaliteli bir model oluşturmaya çalışırken yetersiz kalabilir.

Anlamsal istatistik sözlükleri ile veri kümelerini inceleyin. Anahtar, ham verilerinize yapı ve anlam eklemek, böylece makinelerin metninizi anlamasını ve içeriğinizin hangi temel soruları en iyi yanıtladığını öğrenmesini sağlamaktır. Metninizi anlam için işaretleyerek, arama makinelerinin metinde gezinmesi için bir yol haritası sağlamış olursunuz.

Sektör şeması işaretlemenizde yerel ayrıntıları kullanın. O zaman Google Analytics ile yerel arama verilerini izlemek daha kolaydır. Yapılandırılmış veri işaretlemenizin sitenizin hem masaüstü hem de mobil sürümlerinde kullanıldığından emin olun; Aynı şekilde mobil sürüme eklenmemişse Googlebot o verileri göremeyecektir.

Veri Görselleştirme Araçları Nasıl Kullanılır s

Anlamsal ağlardaki zengin veri kaynakları, öğrenmemize yardımcı olan anlamsal arama algoritmaları haline gelebilir. İhtiyacımız olan içgörüleri ortaya çıkararak bize hizmet ederler. Görsel arama taleplerini destekleyen birçok ücretsiz veri görselleştirme aracı vardır. Faydalı SEO raporları, 250'den fazla veri bağlayıcısı sayesinde Google Data Studio'dan görsellerin nasıl elde edilebileceğini gösterir. Google'ın Görsel Yönergeleri'ne sıkı sıkıya bağlı kalın ve tüketicilerin güçlü görsellerle duygusal olarak nasıl bağ kurduğuna uyum sağlayın.

Kullanıcı satın alma modellerinin keşfedilmesine yardımcı olan diğer veri madenciliği kaynakları:

• Google Analytics
• Google Ads + GDN
• Yeni Google Arama Konsolu Analizleri
• DoubleClick Arama
• Bing Network Audience Insight / Bing Ads
• SEMRush Dijital Pazarlama Araçları
• Twitter Analizi
• MailChimp Analizi
• Gelişmiş YouTube Analytics
• Adobe Analytics

Alıcıların mobil cihazlarda ihtiyaçlarını karşılamak için Sitenizi geliştirin

Her türlü web sitesi denetiminden yararlanın ve veri analiziniz, ihtiyaç anında müşterinizi faydalı bilgilerle nasıl karşılayacağınızı ortaya çıkaracaktır. İlk veri madenciliğiniz tamamlandıktan sonra, gerçek fayda, kazanılan bilgileri kullanan değişiklikler yapıldığında ortaya çıkar. Aksi takdirde, müşteriler markanızı gözden kaçırabilir. Google araştırması, akıllı telefon kullanıcılarının %51'inin, sağlanan bilgiler daha yararlı olduğu için amaçladıklarından farklı bir işletmeden satın aldıklarını söylüyor.

Veri kümesi uzmanlığı

Yalnızca SEMrush'tan gelen verilerin derlenmesi, gördüğünüz verileri özetlemek için kolay grafikler sağlar. Anahtar Kelime Sıralamaları, PPC ve Organik Araştırma gibi sayılar, yüzdeler, karşılaştırmalar ve başlıklar, bulmacayı bir araya getirmeye ve anlamaya başlamanıza izin verir.

Bir veri analisti, belirgin anahtar kelime sıralamasından veya konumlarından daha fazlasını bilme yeterliliğine sahiptir, ancak bu anahtar kelimelerin altında yatan değeri ve bunlarla ilişkili metrikleri belirleyecektir. Hangi veri kümelerinin diğerlerinden daha ağır basacağını belirlemek için hedeflerinizi arama hacmi, yoğunluk, zorluk ve rekabet ölçümleriyle hizalayın. Ardından kaynaklı, olgusal içerik oluşturun ve FactClaim şeması ekleyin.

Ustalık, veri dışa aktarma olanaklarını algılamak ve bunları devreye sokabilmektir.

Alıcı niyet verileri nedir?

Alıcı niyet verileri, bir müşterinin ürün veya hizmetlerinizi satın alma olasılığını belirlemek için kullanılır. Pazarlama profesyonellerine sunulan analitik ve yazılım denizi sayesinde, gözden geçirilmesi gereken veri miktarı nedeniyle boğulduğunuzu hissedebilirsiniz. Ancak, doğru olanı yapmanızı sağlayan pazarlama araştırması, Google Ürün Karusellerinde bir yer edinmenize yardımcı olabilir.

Google Verilerinizin potansiyel alıcıların sizi bulmasına yardımcı olmak için kullanılmasının başka bir yolu. Ek olarak, Prodcut şema işaretlemenizi özelleştirir ve hassaslaştırırsanız, arama motorları sizinki gibi bir ürünü arayan sorgularla içeriğinizi ve ürün verilerinizi daha iyi eşleştirebilir.

Birçok Yer ve Yol içeren Google Haritalar Veri Kümesi

İşletmenizin web'e koyduğu dijital metin, aynı zamanda, algoritmaların metnin ne hakkında olduğunu ve ne anlama geldiğini deşifre etmek için kullanabileceği bir anlamsal ağların duvar halısıdır.

Google İşletme Girişinizi nasıl optimize ettiğiniz, insanların konumunuzu bulmasına yardımcı olmak için Google Haritalar tarafından kullanılan temel verileri üretir. İşletmeniz için tahmine dayalı bir artış sağlamak için veri etiketlemeyi nasıl yapabileceğinize dair bir örnek:

Tıp endüstrisinden aşağıdaki iki cümleyi alın:

Ofisi bulmak zordu.

Woodbury, MN'deki dişçi ofisini bulmak zordu

Bu cümleleri anlam sağlayan daha uzun anahtar kelimelerle daha etkili bir şekilde etiketleyerek, hem bir kişi hem de bir arama motoru, birinin Google Haritalar entegrasyonu için daha iyi bir çözüme ihtiyaç duyabilecek bir Plymouth, MN diş hekimini ziyaret etmeye çalıştığını daha iyi anlayabilir. Uygun başlıklar ve anlam için net etiketleme olmadan, bu cümlelerin yanlış anlaşılması muhtemelen zayıf bir veri seti modeliyle sonuçlanacaktır.

KML- Anahtar Deliği İşaretleme Dili (kml), bir Earth tarayıcısında coğrafi verileri oluşturabilen başka bir dosya biçimidir - hem Google Haritalar'da hem de Bing Haritalar'da harika çalışır. İşletme konumlarını belirlemek, görüntü bindirmeleri eklemek için KML dosyaları oluşturabilir ve zengin verileri ek yollarla ortaya çıkarabilirsiniz.

NOT: Size rehberlik edecek doğru pazarlama serbest uzmanına sahipseniz, işletmenizin bunun ayrıntılarını bilmesi gerekmeyecektir.

Şimdi veri sayfalarını düşündüğümüz yere ve çekiliş bilgilerinin nasıl gittiğine bir göz atın.

Web Ölçeğinde Açık Bilgi Çıkarma Nasıl Çalışır?

Bir arama motoru tarafından kullanılabilecek bir Açık Bilgi Çıkarma yaklaşımı, önceden tanımlanmış şablonlar veya insan denetimi olmaksızın Web'deki metinleri okur. Kullanıcıları merkeze alan ve yanıtlar için kaynak sağlamak için gerekli olduğunu belirlediği içeriği depolayabilir ve alabilir.

Çıkarma yöntemi, isimleri ve onları birbirine bağlayan fiiller aracılığıyla birbirleriyle nasıl ilişkilendirilebileceklerini tanımlar ve bu ilişkilerin kalitesini değerlendirir. Bir "sınıflandırıcı", her ilişkinin ne kadar güvenilir olarak derecelendirilebileceğini belirler ve yalnızca güvenilir ilişkileri depolar.

Metninizdeki isimler, fiiller ve şeyler, daha sonra arama sorgularına yanıt vermek için güvenilebilecek, ters çevrilmiş bir dizinde depolanan birbirleriyle ilişkilere sahiptir. Bu veri bilgisi dizininin parçası olabilecek bir web taraması sırasında bağlanabilecek ve tanımlanabilecek ilişkilere bir örnek:

(, çalıştığı, ) (, çalıştığı, ) (, yazarı, ) (, merkezi, ) (, ile ortak, ) (, tarafından oluşturuldu, ) (, tarafından finanse edildi, ) (, kuruldu yazan, ) (, birlikte çalıştı, ) (, gözden geçiren, )

Bağlantılı verileri kullanan bu açık bilgi çıkarma örneği, Minneapolis'te işe alınacak en iyi ücretli arama pazarlamacıları hakkında bilgi aramak için kullanılabilir. Kendi işinize uygulayabilir ve mevcut içeriğinizin nasıl zenginleştirilebileceğini anlayabilirsiniz. Tüm web ekosisteminiz açısından düşünün. Okunmasını ve hatırlanmasını istediğiniz hakkınızdaki verileri besleyin.

Google'ın bilgi tabanını ve Google Asistan'ı geliştirmek için arama teknolojisini geliştirmek için sürekli bir baskı var. Şu anda, büyük ölçüde tahmine dayalı sorgu araştırmasına ve bağlama dayalı olarak yanıt verebilen ve sonuçları görüntüleyebilen veri kümelerine dayanmaktadır. Açık Bilgi Çıkarma hala devam eden bir çalışmadır, ancak aramanın geleceğinin daha büyük bir parçası olabilir.

Kitle Zekası nedir?

Kitle Zekası, verilerden çıkarılan kitleler hakkında tüketici davranışı içgörüleri elde etme yeteneğidir. Audience Intelligence, iş büyümesini iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir ve zenginleştirilmiş gerçek zamanlı verilerle pazarlama stratejilerinizi bilgilendirmek ve yönlendirmek için hedef kitleleri bulmanızı ve anlamanızı sağlar.

Ortalama tüketiciniz masaüstünden daha fazla mobil cihaz mı kullanıyor? Sosyal medya reklamlarından ürünler mi buluyorlar?

Sosyal medya kullanıcıları, küresel olarak neredeyse %50 penetrasyon işaretine ulaştı. Bu önemli kilometre taşını 2020'nin sonundan önce geçmemiz gerektiğini tahmin ediyor. Thenexweb.com, “Cep telefonu kullananların sayısı da arttı, küresel kullanıcı sayısı son on iki ayda 128 milyon arttı” diyor. Simon Kemp'in Raporu: 24 Nisan 2020'de yayınlanan koronavirüs makalesi sırasında dijital izleyicilere ilişkin en önemli veriler, tüketicinin dijital davranışlarının dünya genelinde nasıl geliştiğini takip ediyor.

Google'ın Veri Kümesi Keşfine Yaklaşımı

Bir tüketici davranışı analizi, yalnızca verileri kadar iyidir.

SEO, stratejilerini güvenilir verilerden oluşturduğunda etkili ve önemli bir pazarlama kanalı olmaya devam ediyor. Web varlığınız aktif ve güncel kalmazsa, organik trafiğiniz kaybolabilir. İş markanız veya kendiniz için bir arama yapın ve sınırlı veri sağlanırsa, tüketiciler sizi çevrimiçi ortamda bulamazlar. Ve emin olmak için, mobil kullanıcı etkileşimi için ideal bir web sitesine ihtiyacınız var.

Google, veri kümesinin veya açıklamanın önceden yayınlamış olduğunuz malzemelerin basit bir yeniden gösterimi olduğu durumlarda, orijinal için en standart URL'lere işaret etmek için sameAs özelliğinin kullanılmasını teşvik eder. Mobil siteniz, masaüstü sürümünüzle hemen hemen aynı verileri sunmalıdır. Kullanıcıların mobil sitenizde harika bir deneyim yaşamasının ne kadar kolay olduğunu engelleyebilecek tüm site teknik sorunlarını çözün.

“Yapılandırılmış veri olarak adları, açıklamaları, yaratıcıları ve dağıtım biçimleri gibi destekleyici bilgiler sağladığınızda veri kümelerini bulmak daha kolay. Google'ın veri kümesi keşfine yaklaşımı, schema.org'u ve veri kümelerini açıklayan sayfalara eklenebilecek diğer meta veri standartlarını kullanır. Bu işaretlemenin amacı, yaşam bilimleri, sosyal bilimler, makine öğrenimi, yurttaşlık ve devlet verileri ve daha fazlası gibi alanlardan veri kümelerinin keşfini iyileştirmektir." – Google Geliştiricileri Topluluğu***

“2020 yılına kadar internete bağlı on milyarlarca veri çıkışı yapan cihaz olacak. Ve şimdiden yaşama ve çalışma şeklimizi değiştiriyorlar.” – Borja Bonaque, The Globe and Mail**

Tüketici Davranışı Analiziniz İçin Veri Toplamanın Daha Fazla Yolu

Tüketici davranışının ardındaki niyet büyük ölçüde değişir. Bu nedenle, çeşitli veriler elde etmek için araştırma yaklaşımınızı karıştırın. Bütçenize ve yatırım yapabileceğiniz zamana bağlı olacaktır.

• Soru-Cevap siteleri – Bunları gözden geçirmek, alışveriş yapanların markanız, hizmetiniz veya ürününüzle ilgili soruları ve endişeleri hakkında size bir temel sağlayabilir.
• Müşteri İncelemeleri – Olumlu veya olumsuz, müşteri incelemeleri ortak sorunları veya alıcı tercihlerini ifşa edebilir.
• Çevrimiçi Anketler – Doğrudan tüketicilere gitmek, Google Surveys veya Survey Monkey kullanılarak kolayca yapılabilir.
• Anahtar Kelime Araştırması – Anahtar kelime araştırması, tüketicilerin en çok neyi önemsediğini ve ilgi düzeylerini öğrenmek için hala bir temeldir. Ayrıca, alıcıların konuşma şeklini kullanan mesajlar oluşturmaya da yardımcı olur.
• Odak Grupları - Bir grup uzun vadeli sadık müşteriden yaklaşımınızı toplu olarak iyileştirmelerini isteyin.

Bir ürünü, özellikle de daha yüksek fiyatlı ürünleri satmak için ne kadar çok yatırım yaparsanız, bu o kadar az abartılı görünür. Alıcınızı ürününüzü satın almaya iten şeyin ardındaki psikolojiyi belirleyin, rekabetin artması durumunda markanız ve gelecekteki satışlarınız için kritik önem taşır. Müşteriler, etkili bir pazarlama stratejisinin anahtarıdır.

Salgın Tüketici Davranışı Reformunu Nasıl Zorluyor?

Küresel salgın, insanların arama davranışlarını ve ürünleri nasıl satın aldıklarını değiştirdi. Daha çok evde oldukları için PC ve laptop gibi daha büyük cihazların kullanımında artış var. Adobe tarafından yapılan araştırma, “akıllı telefonlar, beş günlük dönemde çevrimiçi gelirin yüzde 41,1'ini oluşturuyor ve bu da yıldan yıla yüzde 7,4 arttı. Bu sayı, özellikle 5G daha yaygın hale geldiğinden ve çevrimiçi ve mobilde CX perspektifinden mümkün olanı tamamen yeniden tanımladıkça, 2021'de artmaya devam edecek”.

Mercedes Cardona'nın 7 Aralık 2020 2021'de dijital ekonomiyi tanımlayacak 7 tüketici trendi makalesinde, online alışverişin daha büyük bir rol oynadığı doğrulandı.

Gelişen tüketici satın alma davranışları, nasıl alışveriş yaptıklarını, hangi kanalları kullandıklarını ve hangi ürün türlerini satın aldıklarını, neyin önemli olduğuna dair yeni alıcı önceliklerini ve müşteri deneyimleri (CX) sırasında artan beklentileri içerir.

Adobe'den elde edilen veriler ayrıca tüketicilerin 2020 Siber Haftası boyunca, yıldan yıla (Yıllık olarak) yüzde 20,7'lik bir artışı temsil eden 34.4 milyar dolar harcadığını ortaya koydu. Pandemi sonrası birçok iş tahmincisi, bu yeni tüketici modellerinin devam edeceğini tahmin ediyor. Bu, perakendecilerin temel şema biçimlendirme türlerine daha fazla yatırım yapması gerektiğinin güçlü bir göstergesidir; Ürün yapılandırılmış verileri, hem masaüstü hem de mobil sayfaların arama motorlarına açıklanmasına yardımcı olmak için kritik öneme sahiptir.

Hill Web Marketing Tüketici Davranışı Analizinize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Kullanıcı eylemi istatistiklerinizin yanı sıra, birinin bir içerik parçasını indirmesine ve başka bir olumlu eylem gerçekleştirmesine yol açan eylem yörüngelerini analiz ediyoruz. Hedef kitlenizin hangi soruları sorduğuna bakar, veri kümelerinizi analiz eder ve Google anlık yanıtlarında görünürlük kazanmak için içeriğinizi optimize ederiz. Ve tam metin veri etiketlemenin tahmine dayalı bir artış sağladığından emin olacağız.

Jeannie Hill , verileri yorumlayan ve ticari geliri artırmanın yollarını sunabilecek faydalı bilgilere dönüştüren profesyonel bir dijital pazarlama danışmanıdır.
Minneapolis , Minnesota'da hem yerinde hem de dijital pazarlama hizmetleri sağlayarak çalışıyor ve yaşıyorum ve genel arama pazarlaması sorularını yanıtlıyorum.

İşletmenizin, herhangi bir rakibin SERP'lerde size meydan okuma umutlarını yok etme potansiyeline sahip arama pazarlaması stratejilerini uygulamak için yardıma ihtiyacı var mı? Sizin için en iyi pazarlama planını oluşturmamıza yardımcı olan web sitelerini, açılış sayfalarını ve satış hunilerini optimize etmeyi seviyoruz. Kullanıcınızın davranışını analiz ettikten sonra, AdWords, Facebook ve Instagram'da kitle hedefli, optimize edilmiş ve sürekli test edilmiş ve ince ayar yapılmış PPC kampanyaları yürütmek için kurum içi ekibinize liderlik edebiliriz. Tüketici Davranışı Analizinizi bugün sipariş edin ve Google SERP gayrimenkulünde daha fazlasını görün!

“Irk eşitliği konusundaki tartışmalar 2020'de kuşkusuz ilerledi, ancak 2021'de insanlar markalardan sadece konuşmaktan fazlasını bekleyecek. İşletmelerin giderek daha proaktif bir yaklaşım benimsemesi ve tüketicileri de aynısını yapmaları için güçlendirmesi gerekecek. Tüketiciler daha bilinçli alışveriş yapıyor ve paralarını nerede ve nasıl harcayacakları konusunda güç sahibi oluyorlar. Markalar beklentilerini karşılamazlarsa risk altında olabilirler.” Marcin Karnowski Think with Google'da *** –

Perakende sayfalarınız tüketici beklentilerini karşılamalıdır; bu, ürün ayrıntılarını araştırmak ve sorularına cevap vermek zorunda kalmamak anlamına gelir. Yardımcı olması için E-Ticaret Şeması İşaretleme Kılavuzumuzu okuyun.

Çözüm

2020'ler, kişiselleştirme ve veri destekli kararlar almanıza yardımcı olan yapay zeka destekli teknoloji aracılığıyla daha iyi müşteri deneyimleri yaratmakla ilgili olacak. Analiziniz, işletmenizin daha akıllı hedef kitlelere daha iyi ulaşmak için özel, sohbete dayalı, uzun biçimli içerik üretmede daha iyi olmasına yardımcı olacaktır. Hill Web Marketing, tüketici davranışlarını ve segmentasyonu anladıktan sonra bir tüketici davranış analizi yapabilir ve pazarlama stratejileri geliştirebilir.

Size avantaj sağlamak için, işte SEO Analizi Kontrol Listemiz.

Daha fazlası için tüketici verisi içgörülerinizden yararlanmanıza yardımcı olabiliriz
Etkili Müşteri Adayı Üretimi

* https://www.theglobeandmail.com/report-on-business/rob-magazine/the-future-is-smart/article24586994/

** https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-cee/consumer-insights/consumer-trends/digital-marketing-trends-predictions/

*** https://developers.google.com/search/docs/advanced/structed-data/dataset