Bir kahve dükkanınız olduğunu düşünün. Her gün dükkâna onlarca farklı insan geliyor: Öğrenciler, çalışanlar, emekliler, turistler... Peki, bu insanların hepsine aynı kahveyi mi önerirsiniz?

Veri bilimi bize şunu söylüyor: "Tüm müşteriler aynı değildir." O yüzden hepsine aynı yaklaşmak verimsizdir. İşte tam burada müşteri segmentasyonu devreye giriyor.

Segmentasyon, müşterileri benzer özelliklerine göre gruplara ayırmak demektir. Düşün: Eğer sen bir online alışveriş sitesinin sahibisin ve elinde 10.000 müşterinin verisi varsa, onların hepsine aynı kampanyayı göndermek akıllıca mı olurdu?

Daha genç müşteriler uygun fiyatlı ürünlere daha fazla yönelirken, yüksek gelirli olanlar kaliteye daha çok odaklanabilir. Segmentasyonla bu farklılıkları ortaya çıkarabiliriz.

Veri bilimi dünyasında müşteri segmentasyonu için yaygın bir teknik: RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi.

• Recency (Son Alışveriş Ne Zaman Yapıldı?)
• Frequency (Ne Sıklıkla Alışveriş Yapılıyor?)
• Monetary (Toplam Harcama Ne Kadar?)

Bu üç bilgiyle müşterileri örneğin şöyle sınıflandırabiliriz:

• Sadık müşteriler: Sık alışveriş yapan, çok harcayan.
• Uyuyan müşteriler: Uzun süredir gelmeyen, az harcayan.
• Yeni gelenler: Yeni alışveriş yapmış, potansiyel taşıyor.

Bu sınıflandırma sayesinde her müşteriye uygun bir iletişim dili oluşturmak mümkün.

Segmentasyonun faydaları:

• Pazarlama harcamalarını optimize eder.
• Müşteri memnuniyetini artırır.
• Satışları ve sadakati yükseltir.

Kısacası: Veriye göre davranmak, rastgele denemelerden çok daha etkilidir.

Veri bilimi bazen çok teknik ve soyut gibi görünebilir. Ama özü şudur: İnsanları daha iyi anlamak. Müşteri segmentasyonu da bunun en güzel örneklerinden biri. Ezber değil, sezgi. Kod değil, içgörü..