1. Neden “Veri Odaklı” Düşünmelisiniz?
E-ticarette rekabet yalnızca fiyat veya ürün çeşitliliğiyle kazanılmıyor. Doğru veriyi çekip, anlamlandırıp, aksiyona dönüştürebilen markalar “ROAS patlaması” yaşayanlar. Google’ın Retail Digital Pulse raporuna göre pazarlama kararlarını veriye dayandıran işletmelerin gelir artışı %20, kârlılık artışı ise %30’u buluyor.
Veri odaklı yaklaşım size:
-
Gerçek zamanlı içgörü (hangi kampanya ne getiriyor?)
-
Kaynak optimizasyonu (bütçeyi en çok getiri sağlayan kanala kaydırma)
-
Kişiselleştirilmiş deneyim (müşteriye “tam ihtiyacı olan” teklifi sunma)
sağlar; böylece dönüşüm tavan yapar.
2. Başlangıç Noktası: Net KPI’lar Tanımlayın
Veri stratejisi KPI’sız olmaz. En yaygın e-ticaret KPI’ları:
| KPI | Formül | Büyüme Hedefi |
|---|---|---|
| Dönüşüm Oranı | Sipariş ÷ Oturum | %2 ↑ > sektör ortalaması |
| Müşteri Edinme Maliyeti (CAC) | Harcama ÷ Yeni Müşteri | ↓ %15 |
| Sepet Ortalaması (AOV) | Toplam Gelir ÷ Sipariş | ↑ %10 |
| Yaşam Boyu Değer (CLV) | AOV × Sipariş Sıklığı × Marj | 3× CAC’ten büyük |
İpucu: KPI’larınızı Google Analytics 4 ve Looker Studio panellerinde gerçek zamanlı izleyin; renk kodlu uyarılarla negatif trendleri avlayın.
3. Veri Kaynaklarını Kurumsallaştırın
-
Analitik → GA4, BigQuery bağlantısı.
-
Reklam Kanalları → Meta Ads, Google Ads, TikTok, LinkedIn API entegrasyonları.
-
CRM / CDP → HubSpot, Zoho, Segment veya yerel seçenekler.
-
E-Ticaret Altyapısı → İkas, T-Soft, Ticimax vb. platformlardaki sipariş verileri.
Tüm akışı tek havuza (ör. BigQuery) dökün; veri siloları yüzünden kör noktalar oluşmasın.
4. Segmentasyon 2.0: Davranış ve Değer Tabanlı Kırılımlar
Basit demografik segmentlerin ötesine geçin. Örnek kurgular:
-
“High CLV + Düşük Aktivite” → Yeniden kazanım e-postası + özel indirim.
-
“Sepete Eklemiş ama Satın Almamış” → Dinamik retargeting reklamı + 24 saatlik kupon.
-
“Tek Ürün / Düşük AOV Alıcıları” → Cross-sell önerileri (bundle paket).
-
“Influence Skoru Yüksek Müşteriler” → İlk sizden duyuracakları “beta lansman” kampanyası.
GA4’te Events → Predictive Audiences özelliği ile “satın alma olasılığı yüksek” kitleleri otomatik oluşturabilirsiniz.
5. Kişiselleştirme Motoru Kurun
-
E-posta → AktifCampaign veya Klaviyo’da koşullara dayalı otomasyon (ilk alışverişten 30 gün sonra bakım kiti öner).
-
Sitede İçerik → Experiments / A/B testleriyle kişiye özel banner.
-
Push Bildirimi → Segment’e eklenince 3 saat içinde tetiklenen stok uyarısı.
Benchmark: Kişiselleştirilmiş e-postalar toplu gönderimlere göre %29 daha yüksek açık oranı, %41 daha yüksek tıklama oranı getiriyor.
6. Tahmine Dayalı (Predictive) Analitik ile Ölçekleyin
Makine öğrenimi; dönemsel talep, optimum stok ve fiyat elastikiyeti tahminlerinde altın değerinde. Uygulamalar:
| ML Modeli | Kullanım Senaryosu | Kazanç |
|---|---|---|
| RFM + K-Means | “En değerli müşteriler” kümesini bulur. | Sadakat bütçesi hedefli harcanır. |
| Prophet / LSTM Satış Tahmini | Ürün bazında 30-90 günlük talep projeksiyonu. | Stoksuz kalma → %0’a yaklaşır. |
| XGBoost Churn Modeli | Abonelik iptal riskini tahminler. | Önleyici tekliflerle churn ↓ %20. |
Google Cloud AutoML veya AWS SageMaker’daki hazır şablonlarla kod yazmadan test edebilirsiniz.
7. Tam Kapalı Döngü: Ölç-Öğren-Uygula
-
Ölç → KPI panellerini günlük kontrol edin.
-
Öğren → Anomali tespitinde root-cause analizi yapın (ör. “Sepet oranı mobilde düştü, iOS güncellemesi?”).
-
Uygula → Hipotez oluşturun, A/B testi planlayın.
-
Tekrar Ölç → %95 güven aralığında pozitif ise ölçekleme!
Bu döngü haftalık sprint mantığıyla ilerlerse büyüme lineer değil, üstel olur.
8. Gerçek Hayattan Mini Vaka Çalışması
Marka: XStore (moda e-ticaret)
Sorun: CAC yükseliyor, CLV düşük.
Çözüm:
BigQuery veri gölü + Looker Studio panosu kuruldu.
Davranış-temelli segmentasyonla “tek siparişlik” müşterilere 3-parçalı drip kampanya tasarlandı.
GA4 predictive audiences ile “yüksek satın alma ihtimali” kitlesine TikTok Spark Ads gösterildi.
Sonuç (90 gün):Dönüşüm oranı %1,8 → %3,4 (+%88)
AOV 420 ₺ → 510 ₺ (+%21)
ROAS 4,1 → 7,3 (yaklaşık 3 kat gelir artışı)
9. Hızlı Uygulama Kontrol Listesi
-
GA4 + BigQuery entegrasyonu aktif mi?
-
KPI’lar Looker Studio’da renkli uyarı veriyor mu?
-
CRM’de davranış bazlı segmentler oluşturuldu mu?
-
E-posta otomasyon akışları kişiselleştirildi mi?
-
A/B test planı belirlendi mi? (haftada 1 hipotez)
-
ML tabanlı satış tahmini pilotu başlatıldı mı?
Eksik kutucuklar henüz potansiyel gelir demektir.
Sonuç: “Tahmin” Değil Kanıt Kazandırır
Veriyi merkeze alarak;
-
Müşteriyi kusursuz tanır,
-
Bütçeyi çöp yerine fırsata harcar,
-
Satış hunisini otomatik optimize edersiniz.
İşin püf noktası, tek seferlik “rapor bakma” değil sürekli öğrenen sistem kurmaktır. Eğer nereden başlayacağınız konusunda emin değilseniz E-Partnerim’in ücretsiz 30 dakikalık veri stratejisi danışmanlığına başvurun; mağazanızda gizli kalan büyüme alanlarını birlikte çıkaralım.
Sık Sorulan Sorular
Veri toplarken KVKK ve GDPR’a nasıl uyum sağlarım?
Çerez politikanızı güncel tutun, anonimleştirilmiş veri kullanın, 3. şahıs paylaşımında rıza alın.
Küçük bütçeli mağazalar için ML pahalı değil mi?
Google Cloud’un $300 kredisi veya AWS’in ücretsiz katmanı modelleri test etmeye yeter.
Hangi segmentten başlamalıyım?
Genellikle “Sepete Ekle > Satın Alma Yok” segmenti en hızlı geri dönüşü verir.
