Google Cloud Kullanarak E-Ticaret Markaları İçin RFM Tabanlı Otomatik Hedef Kitle Segmentasyonu

Google Cloud Kullanarak E-Ticaret Markaları İçin RFM Tabanlı Otomatik Hedef Kitle Segmentasyonu

Dijital pazarlamanın hızla değişen dünyasında, müşteri verilerinden aksiyona dönüştürülebilir bilgiler elde etmek artık bir lüks değil, bir zorunluluk. Pazarlamacılar olarak, yüksek değerli müşterileri belirlemeli, potansiyel müşteri adaylarını beslemeli ve pasif alıcıları etkili bir şekilde yeniden hedeflemeliyiz. Bu hedefe ulaşmak için veri odaklı bir yöntem olan RFM analizine yöneldik. GA4, BigQuery ve Meta Ads gibi araçlarla entegre çalışarak, her ay güncellenen RFM segmentlerini reklam platformlarına otomatik olarak aktaran bir yapı oluşturduk.

Bu yazıda, Google Cloud, Python ve CRM verilerini kullanarak e-ticaret müşterilerimiz için nasıl tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir bir RFM segmentasyon süreci geliştirdiğimizi anlatacağım.

RFM Nedir ve Neden Önemlidir?

RFM, Recency (Son Alışveriş Tarihi), Frequency (Alışveriş Sıklığı) ve Monetary Value (Harcanan Tutar) kavramlarının baş harflerinden oluşur. Bu üç temel metrik sayesinde müşterileri davranışlarına göre sınıflandırabiliriz.

• Hibernating: Uzun süredir alışveriş yapmayanlar
• About to Sleep: Yakın zamanda alışveriş yapmış ama düzenli değil
• At Risk: Daha önce aktif olan ama artık azalanlar
• Promising: Potansiyeli olan, teşvik edilmesi gerekenler
• Potential Loyalists: Sadık hale gelme yolundaki müşteriler
• Need Attention: Teklif veya ilgiyle yeniden aktifleşebilecekler
• New Customers: Yeni müşteriler, sadakat için kritik grup
• Loyal Customers: Düzenli alışveriş yapan, markaya bağlı müşteriler
• Champions: En çok harcayan ve en sık alışveriş yapan elit grup

Bu segmentler sayesinde pazarlamacılar kampanyaları özelleştirebilir, mesajlarını kişiselleştirebilir ve reklam bütçelerini daha verimli kullanabilir.

Zorluk: CRM Verilerini Otomatik Segmentlere Dönüştürmek

Çoğu e-ticaret markası büyük hacimli müşteri verisi toplar ancak bu veriler çoğu zaman stratejik içgörüye dönüşmez. Bizim çözmemiz gereken noktalar şunlardı:

• CRM verilerini sürekli güncel şekilde analiz edebilmek
• Güvenilir, tutarlı RFM skorları ve segmentleri üretmek
• Bu segmentleri doğrudan reklam platformlarına (örneğin Meta Ads) aktarmak

Kullanılan Teknolojik Altyapı

• Veri Kaynağı: CRM veri tabanı
• Veri Ambarı: Google BigQuery
• Hesaplama: Python ve Cloud Functions
• Otomasyon: Cloud Scheduler
• Aktivasyon: Meta Ads entegrasyonu

Adım Adım: RFM Segmentasyon Süreci

1. CRM Verisinin BigQuery’ye Alınması: ETL süreciyle veriler analiz için hazırlanır.
2. RFM Skorlarının Hesaplanması: Python scriptleriyle Recency, Frequency, Monetary metrikleri hesaplanır.
3. Cloud Functions ile Otomasyon: Cloud Scheduler her ay başında otomatik olarak süreci başlatır.
4. Sonuçların BigQuery’ye Kaydedilmesi: Her ayın verileri arşivlenir, trend takibi yapılır.
5. Meta Ads’e Aktarım: Segmentler dinamik olarak dışa aktarılır ve hedefli kampanyalarda kullanılır.

Müşterilerimize Sağladığı Faydalar

• Detaylı Hedefleme: Gerçek müşteri davranışlarına dayalı segmentasyon
• Verimli Harcama: En değerli kitlelere odaklanarak bütçe optimizasyonu
• Ölçeklenebilirlik: Veritabanı büyüse bile süreç otomatik işler
• Sürekli Gelişim: Her ay güncellenen verilerle strateji geliştirme imkânı

Öğrendiklerimiz ve Gelecek Planlarımız

• Modüler Yapı: Süreçlerin ayrılması yönetimi kolaylaştırıyor
• İzleme & Kayıt Tutma: Hataları erkenden tespit etme ve müdahale imkanı
• Bulut Tabanlı Araçlar: Zamandan ve kaynaklardan tasarruf

Gelecek adımlarımız:

• GA4 gibi ek veri kaynaklarını entegre etmek
• Meta dışındaki platformlara da yayılmak
• Gelecekteki davranışları öngörmek için tahmine dayalı modellemeler kullanmak

Sonuç

RFM segmentasyonu uzun süredir müşteri analizinde önemli bir rol oynuyor. Ancak biz bu yöntemi Google Cloud, Python otomasyonu ve reklam platformlarına doğrudan entegrasyonla dinamik bir pazarlama gücüne dönüştürdük. Bu sayede e-ticaret markaları verilerini stratejik şekilde kullanarak daha hedefli, verimli ve kârlı kampanyalar yürütebiliyor.