Kanallar İlham Uygulamalar SSS Sözlük Karanlık mod Giriş Üye Ol
Rastgele başlık

İnovasyon ve Girişimcilik Sözlüğü

/sozlukinovanadolu

inovanadolu Sözlük, içeriği kullanıcılar tarafından oluşturulan, inovasyon, girişimcilik, teknoloji vb. konularda başlıkların oluşturulduğu ve tanımlandığı, kategorisindeki en büyük Türkçe kaynaktır.

@ideefixe

sözlük yazarı · ilk tanım 14.09.2026· son tanım 5 gün önce · profili gör →
150tanım
150başlıkta
150açtığı başlık
457toplam oy
Sözlük rozetleri
İlk Tanım2026Sözlük Yazarı2026Başlık Açıcı2026Sözlük Ustası2026Sözlük Efsanesi2026Beğenilen Yazar2026
Tanımları
@ideefixe · 5 gün önce
uzun süredir alışveriş yapmayan, aboneliğini iptal etmiş ya da uygulamayı bırakmış müşterileri geri getirmeye yönelik kampanya; ingilizcesi win-back campaign. tetikleyici genellikle hareketsizlik süresidir (e-ticarette 90 ile 180 gün, uygulamada 30 gün, abonelikte iptal sonrası) ve rfm analizindeki 'risk altındakiler' ve 'kış uykusundakiler' segmentleri hedeftir. kaybedilmiş müşteriyi geri kazanmak, yeni müşteri kazanmaktan çoğu zaman ucuzdur; marka zaten tanınıyor.

diziyi tasarlarken 'seni özledik' hatırlatması ve yenilikler (yeni ürün, iyileştirme, düzeltilen sorun), ikinci adımda kişiselleştirilmiş öneri (öneri motoru, son baktığı kategori), üçüncü adımda somut teşvik (indirim, ücretsiz kargo, bir ay bedava), son adımda 'listeden çıkaralım mı' sorusu (tepki vermeyeni temizlemek e-posta teslim edilebilirliği için gerekir). kanal e-posta, sms pazarlaması, push bildirimi, whatsapp pazarlaması ve reklam platformlarında müşteri listesi hedefleme.

ölçüm tarafında geri dönüş oranı, geri dönenlerin sonraki tutma oranı (indirimle dönen bir kez daha alır, sonra yine gider mi), maliyet. iptal sebebini sormak (anket) kampanyadan değerli olabilir; ürün sorunundan giden müşteriyi indirim geri getirmez. tahmine dayalı analitik ile churn riski önceden görülürse geri kazanma yerine müşteri elde tutmaya yatırım yapılır; en iyi geri kazanma kampanyası hiç gerekmeyen kampanyadır.
devamını oku →
@ideefixe · 5 gün önce
upsell müşteriye almak üzere olduğu ürünün daha üst, daha büyük ya da daha pahalı sürümünü önermek (büyük boy, premium paket, uzun abonelik, garanti eklentisi). cross-sell: tamamlayıcı ürün önermek (telefona kılıf, ayakkabıya çorap, yazılıma eklenti). ikisi de mevcut müşteriden daha fazla gelir: ortalama sepet tutarını ve müşteri yaşam boyu değerini yükseltir, yeni müşteri kazanmaktan ucuzdur. amazon'un 'birlikte sık alınanlar' bloğu bu işin okulu.

ürün sayfasında ve sepette (öneri motoru ile), ödeme sonrası tek tık teklifleri (kart bilgisi tekrar istenmeden), satın alma sonrası e-postada, yazılımda kullanım sınırına yaklaşınca yükseltme mesajı, abonelik yenilemesinde üst paket, müşteri hizmetlerinde uygun anda. teklifin ilgili, mantıklı fiyatlı (ana ürünün yüzde 10 ile 30'u) ve kolay reddedilir olması gerekir; zorlama ve karanlık desen (önceden işaretli eklenti) güveni bozar ve avrupa'da yasak.

ölçüm ve strateji tarafında teklif kabul oranı, sepet tutarı artışı, iade oranı (zorla satılan ürün iade gelir), a/b testi. abonelik işlerinde genişleme geliri churnü dengeler (net negatif churn). fiyatlandırma psikolojisi (paketleme, tuzak seçenek) ve kişiselleştirme verisi teklifi keskinleştirir; müşteri elde tutma ile birlikte büyümenin 'içeriden' motoru.
devamını oku →
@ideefixe · 5 gün önce
yeni kullanıcının ürünle tanışıp ilk değeri yaşadığı ana kadar geçen deneyimin tasarımı; kayıt sonrası ilk dakikalar, ilk oturum, ilk hafta. yazılımda kurulum sihirbazı, boş durum ekranları, ilerleme listesi, ipucu balonları, drip kampanyası e-postaları; e-ticarette ilk siparişten teslimata ve ilk kullanıma kadar iletişim; uygulamada izin isteme akışı ve ilk görev. inovanadolu'daki pusula sayfası da bir onboarding akışı.

kullanıcıların büyük kısmı ilk gün ya da ilk hafta kaybedilir; onboarding, aarrr korsan metriklerinin aktivasyon basamağı ve müşteri elde tutmanın belirleyicisi. 'aha anı' (kullanıcının ürünün değerini gördüğü ilk deneyim: ilk dosyayı paylaşmak, ilk raporu görmek) tanımlanır ve oraya giden yol kısaltılır; ürün odaklı büyüme tamamen buna dayanır.

tasarım ilkeleri olarak kayıtta az soru (gerisi sonra, form optimizasyonu), kişiye göre yol (kullanım amacını sorup ilgili adımı göstermek: sıfır taraf verisi), örnek veriyle dolu başlangıç (boş ekran öldürür), tek net ilk görev, ilerleme ve küçük kutlamalar, insan desteği seçeneği, e-posta ve push bildirimi ile geri çağırma. ölçüm tarafında aktivasyon oranı, adım bazlı huni analizi, 1 ve 7 günlük tutma, oturum kaydıyla takılma noktaları. iyi onboarding pazarlama bütçesinin çarpanıdır.
devamını oku →
@ideefixe · 5 gün önce
fiyatın sayısal değerinden çok algılanışının satın alma kararını nasıl etkilediğiyle ilgili bulgular ve taktikler. sık kullanılanlar: sol hane etkisi (199 ile 200 arasındaki farkın bir liradan büyük hissedilmesi), çapa etkisi (önce yüksek fiyatı göstermek: 'liste fiyatı 800, şimdi 500'), tuzak seçenek (üç paketten ortadakini cazip yapan pahalı üçüncü paket), fiyatı küçük birimlere bölmek ('günde bir kahve parası'), paketleme (ayrı ayrı fiyat yerine set), yuvarlak fiyatların duygusal, küsuratlı fiyatların rasyonel alımlarda iyi çalışması, ücretsiz kargo eşiği (sepet tutarını yükseltir), 'ücretsiz' kelimesinin orantısız gücü.

abonelik ve yazılımda iyi, daha iyi, en iyi kademeleri; yıllık ödemede iki ay bedava; en popüler paket etiketi (sosyal kanıt); fiyat sayfasında en pahalı paketi solda göstermek; freemium ve ücretsiz deneme geçişleri; kullanım bazlı fiyatlama. e-ticarette: indirim yüzdesi mi tutarı mı (100 liranın altında yüzde, üstünde tutar daha büyük görünür), taksit gösterimi, kıtlık ilkesiyle 'sınırlı süre'.

sınır ve test tarafında yanıltıcı indirim (hiç satılmamış 'eski fiyat') türkiye'de ve avrupa'da cezalı; fiyat kararı a/b testi ile alınmalı ama aynı ürünü farklı kişilere farklı fiyata satmak (kişiselleştirilmiş fiyat) hem hukuki hem itibar riski. copywriting fiyatı nasıl yazacağını bu bilgiyle seçer; upsell ve cross-sell teklifleri de aynı psikolojiye dayanır.
devamını oku →
@ideefixe · 6 gün önce
az bulunan şeyin daha değerli algılanması; cialdini'nin ikna ilkelerinden biri, ekonomideki arz talep kuralının psikolojik hali. pazarlamada üç biçim: miktar kıtlığı (sınırlı stok, numaralı üretim), zaman kıtlığı (kampanya süresi, erken kayıt fiyatı), erişim kıtlığı (davetle üyelik, bekleme listesi, yalnızca üyelere). lüks markalar, sınırlı koleksiyon spor ayakkabıları ve bekleme listeli uygulama lansmanları bu ilkeyle kurulur.

etkisine gelince, karar hızlanır, fiyat hassasiyeti düşer, sahip olmak statü kazandırır. fomo pazarlaması bu ilkeyi aciliyetle birleştirir; sosyal kanıt ('herkes istiyor') kıtlığı doğrular. ürün lansmanında bekleme listesi hem talep ölçer hem kıtlık yaratır.

dürüst kullanımı şöyle; kıtlık gerçekse ('bu sezon 500 adet ürettik') güçlü, uydurulmuşsa kısa ömürlü ve riskli; sürekli 'son parça' diyen mağazanın mesajı görünmez olur. e-ticarette gerçek stok göstermek (5'in altındaysa 'son 3'), rezervasyon ve etkinliklerde gerçek kontenjan, yazılımda gerçekten sınırlı beta erişimi meşru örnekler. hukuk tarafında türkiye'de ve avrupa'da yanıltıcı kıtlık iddiası haksız ticari uygulama sayılır. fiyatlandırma psikolojisinde 'sınırlı süreli fiyat' aynı ilkenin fiyata yansıması.
devamını oku →
@ideefixe · 6 gün önce
kaçırma korkusunu (fear of missing out) satın alma tetikleyicisi olarak kullanmak: 'son 3 ürün', 'kampanya bu gece bitiyor', 'şu anda 47 kişi bakıyor', geri sayım sayaçları, sınırlı sayıda üretim, erken erişim listeleri, flaş indirimler, 'x kişi bunu son 24 saatte aldı'. kıtlık ilkesi ve aciliyetin, sosyal kanıtla birleştiği taktik seti.

kayıptan kaçınma; insanlar bir şeyi kazanmaktan çok kaybetmemek için hareket eder, karar erteleme kırılır. canlı yayın alışverişi, sınırlı koleksiyon lansmanları ve kara cuma ekonomisinin tamamı bu mekanizmaya dayanır. e-posta konu satırları ve push bildiriminde en sık kullanılan kalıp.

sınırı şu ki sahte kıtlık (her gün 'son gün', sıfırlanan sayaç, uydurma 'şu an bakan' sayısı) kısa vadede dönüşüm, uzun vadede güven kaybı ve avrupa'da yasak ('karanlık desenler' düzenlemeleri; türkiye'de reklam kurulu yanıltıcı aciliyet için ceza veriyor). kural şu; yalnızca doğru olanı söylemek (gerçek stok, gerçek bitiş tarihi, gerçek sınırlı üretim), her kampanyada kullanmamak (yıpranır), premium markalarda seyrek ve zarif kullanmak. fiyatlandırma psikolojisi ve copywriting ile birlikte ikna araç setinin keskin bıçağı.
devamını oku →
@ideefixe · 6 gün önce
insanların ne yapacaklarına karar verirken başkalarının davranışına bakması; robert cialdini'nin ikna ilkelerinden. pazarlamada müşteri yorumları ve puanlar, 'bu ürünü 3 bin kişi aldı', müşteri logoları, medya anılmaları, uzman onayı, influencer kullanımı, 'en çok satan' etiketi, canlı satın alma bildirimleri, sosyal medya takipçi ve beğeni sayıları, vaka çalışmaları, ödüller ve sertifikalar. yeni ve tanınmayan markanın en güçlü güven aracı.

pratikte landing page ve ürün sayfası optimizasyonunda satın alma düğmesinin yakınında, reklam metninde ('10 binden fazla mutlu müşteri'), e-postada, terk edilen sepet e-postasında, fiyat sayfasında, kullanıcı tarafından üretilen içerik galerilerinde. yorum sayısı ve yakın tarihli olması puandan bile önemli; olumsuz yorumun varlığı güvenilirliği artırır (yalnızca 5 yıldız şüphe uyandırır).

sınırı şu ki sahte yorum, satın alınmış takipçi ve uydurma bildirim yasal ve etik sorun (reklam kurulu ve platform cezaları, avrupa'da yorum doğrulama zorunluluğu); yorum toplama sistemi, olumsuz yoruma kamuya açık cevap ve doğrulanmış alıcı etiketi doğru yol. fomo pazarlaması ve kıtlık ilkesi ile birlikte ikna psikolojisinin dijital üçlüsü; copywritingin kanıt bölümü.
devamını oku →
@ideefixe · 6 gün önce
belirli bir deneyimden hemen sonra sorulan 'bu deneyimden ne kadar memnun kaldınız' sorusunun ortalaması ya da memnun yüzdesi; ingilizcesi customer satisfaction score, kısaltması csat. 1 ile 5 (ya da 1 ile 7, 1 ile 10) ölçek; genellikle 4 ve 5 verenlerin oranı yüzde olarak raporlanır. destek görüşmesi, teslimat, mağaza ziyareti, onboarding adımı gibi tek bir temas noktasını ölçer.

net tavsiye skoru ile farkı: nps ilişkinin tamamını ve tavsiye niyetini, csat o anki deneyimi ölçer; müşteri hizmetleri ve operasyon ekipleri csat'i, yönetim nps'i izler. üçüncü kardeş müşteri çaba skoru (ces): 'sorununuzu çözmek ne kadar kolaydı'; kolaylık, memnuniyetten daha güçlü sadakat göstergesi çıkıyor.

pratikte soruyu deneyimden hemen sonra ve tek tık ile sormak (e-postada yüz ifadeleri, uygulama içi pencere, whatsapp cevabı), açık uçlu bir 'neden' eklemek, kanal ve temsilci bazında kırılım, düşük puanlara geri dönüş, sıfır taraf verisi olarak profile işlemek, müşteri yolculuğu haritasında acı noktalarını doğrulamak. cevap oranı düşük olduğu için örneklem yanlılığına dikkat: yalnızca çok mutlu ve çok kızgın cevap verir.
devamını oku →
@ideefixe · 7 gün önce
müşteri sadakatini tek soruyla ölçen gösterge; 'bizi bir arkadaşınıza tavsiye etme olasılığınız 0 ile 10 arasında kaç?'; ingilizcesi net promoter score, kısaltması nps. 9 ve 10 verenler destekleyici, 7 ve 8 pasif, 0 ile 6 kötüleyici; skor, destekleyici yüzdesi eksi kötüleyici yüzdesi (eksi 100 ile artı 100 arası). fred reichheld 2003'te bain'de geliştirdi; sıfırın üstü kabul edilebilir, 50 üstü iyi, 70 üstü nadir; sektöre göre çok değişir.

pratikte satın alma ya da hizmetten belirli süre sonra ilişkisel (dönemsel) ya da işlemsel (temas sonrası) anket; asıl değer skorda değil açık uçlu 'neden' sorusunda ve takipte: kötüleyiciyi 48 saat içinde aramak (kapalı döngü), destekleyiciye referans pazarlaması ve yorum daveti, tema analiziyle ürün ve süreç düzeltmesi. segment ve kanal bazında kırılım tek toplam skordan öğreticidir.

eleştirilen tarafı, tek soru sadakati tam yansıtmaz, kültürler farklı puanlar (türkiye'de 8 sık verilir), anket zamanlaması ve örneklem sonucu oynar, yöneticiler skoru hedef yapınca çalışanlar 'lütfen 10 verin' der. müşteri memnuniyeti skoru anlık deneyimi, nps ilişkiyi ölçer; ikisi churn ve müşteri elde tutma için öncü göstergedir. inovanadolu gibi topluluklarda 'tavsiye eder misin' sorusu büyümenin de nabzı.
devamını oku →
@ideefixe · 7 gün önce
geçmiş veriden model kurup gelecekteki davranışı tahmin etmek; ingilizcesi predictive analytics. pazarlamada hangi müşteri önümüzdeki ay churn edecek, hangi lead kapanacak (lead scoring), hangi kullanıcının müşteri yaşam boyu değeri yüksek olacak, hangi ürün kime satılır (öneri motoru), talep ne olacak (stok ve bütçe planı), hangi kampanya hangi segmentte tutar. yöntemler regresyon, karar ağaçları, gradyan artırma, sinir ağları; araçlar google analytics 4'ün tahmine dayalı kitleleri, klaviyo ve müşteri veri platformularının hazır modelleri, büyük ekiplerde kendi veri bilimi.

reaksiyondan önleme geçiş; churn tahmini olan müşteriye ayrılmadan önce ulaşmak (geri kazanma kampanyası yerine tutma), yüksek ltv olasılıklı yeni müşteriye daha yüksek teklif (teklif stratejisinde değer bazlı teklif), müşteri segmentasyonunu geçmişe değil geleceğe göre yapmak.

şartlarına gelince, yeterli ve temiz veri (birkaç yüz örnekle model olmaz), doğru hedef değişkeni, düzenli yeniden eğitim, sonucun bir aksiyona bağlanması (tahmin edilip kimseye söylenmeyen churn işe yaramaz), yanlılık ve kvkk denetimi (otomatik karar ve profilleme kuralları). küçük işletme için rfm analizi gibi basit kurallar çoğu tahminin yüzde 80'ini verir; model, ölçek büyüyünce fark yaratır.
devamını oku →
@ideefixe · 7 gün önce
verilen hedefi kendi başına adımlara bölüp araçları kullanarak yürüten yapay zeka sistemlerinin pazarlamada kullanımı; ingilizcesi ai marketing agents. sohbet asistanı soruya cevap verir, ajan işi yapar: 'bu kampanya için 20 reklam varyantı üret, test et, kötüleri kapat, bütçeyi iyilere kaydır, haftalık rapor yaz'. 2024'ten itibaren reklam platformları (google, meta), pazarlama otomasyonu ve crm araçları (hubspot, salesforce agentforce) ajan özellikleri açtı; bağımsız araçlar da çoğaldı.

tekrarlayan ve kurallı işler (rapor, kelime ayıklama, teklif ayarı, e-posta akışı taslakları, sosyal medya planlama, müşteri sorularına cevap), veriyi tarayıp anomali bildirme, a/b testi önerme ve kurma, sosyal dinleme özetleri. yapay zeka destekli pazarlamanın 'araç' olmaktan çıkıp 'çalışan' olmaya doğru kayması.

sınırlar ve kurallar tarafında bütçe harcayan bir sistemin onay kapıları olmalı (harcama ve yayın kararında insan onayı), hedefin yanlış tanımlanması (tıklamaya optimize eden ajan sahte trafik bulur), veri ve erişim güvenliği, sorumluluk (yanlış promosyonu kim üstlenir), marka sesi ve hukuk denetimi. öte yanda yeni bir kitle: alışverişi yapay zeka ajanlarına yaptıran kullanıcılar için içerik ve ürün verisinin makineye okunur olması (yapılandırılmış veri, generative engine optimization, agentic commerce).
devamını oku →
@ideefixe · 8 gün önce
büyük dil modelleri ve görsel modellerle metin, görsel, video ve ses üretmek: blog taslakları, reklam metni varyantları, e-posta konuları, sosyal gönderiler, ürün açıklamaları, görsel ve video reklamlar, seslendirme, çeviri ve yerelleştirme. 2022 sonundan itibaren chatgpt ve benzerleriyle her pazarlama ekibinin gündelik aracı oldu; üretim maliyeti ve süresi çöktü.

iyi kullanım örnekleri, araştırma ve taslak (boş sayfa sorununu çözmek), varyant üretimi (reklam yorgunluğuna karşı onlarca başlık ve görsel), yeniden kullanım (uzun yazıdan sosyal parçalar, kısa video pazarlaması senaryoları), kişiye ya da segmente göre uyarlama (dinamik içerik), marka sesi kılavuzunu modele vererek tutarlılık, insan düzenlemesi ve gerçek deneyim ekleme (e-e-a-t). model bir ekip üyesi gibi brief ister: kitle, amaç, ton, örnek.

riskli tarafı, herkesin aynı modelden aldığı ortalama metin (ai slop), uydurulmuş bilgi ve sayı, telif ve kaynak sorunları, google'ın ölçekli düşük kaliteli içerik cezaları, marka sesinin silikleşmesi, sentetik görsel ve seste etiketleme zorunlulukları. ölçüt değişmedi: içerik işe yarıyor mu, ayrışıyor mu, doğru mu. yapay zeka destekli pazarlamanın en görünür parçası; copywriting ve içerik pazarlaması disiplinlerini bitirmedi, giriş çıtasını yükseltti.
devamını oku →
@ideefixe · 8 gün önce
makine öğrenmesi ve üretken yapay zekanın pazarlama işlerinde kullanımı: hedefleme ve teklif (teklif stratejisi, performance max, advantage+), öneri motoru, tahmine dayalı analitik (churn, ltv, lead puanı), içerik ve reklam üretimi (üretken yapay zeka ile içerik üretimi), sosyal dinlemede duygu analizi, konuşma pazarlaması için asistanlar, pazarlama karması modellemesi, anomali tespiti, görsel üretimi ve düzenleme, otomatik raporlama.

iki katmanı var; reklam platformlarının içindeki yapay zeka (reklamverenin göremediği, kontrol edemediği; giderek daha fazla kararı alan) ve pazarlamacının kendi kullandığı araçlar (chatgpt ve benzeri modeller, tasarım ve video araçları, analitik asistanları). birincisi 'sinyal ve yaratıcı ver, gerisini bırak' dünyasına götürüyor; ikincisi üretim hızını katlıyor.

gerçekçi bakınca yapay zeka ortalama işi ucuzlattı, ayrışma stratejide, veride ve yaratıcı fikirde kaldı; e-e-a-t ve ai slop tartışması içerik tarafında bunu gösteriyor. veri kalitesi (veri katmanı, dönüşüm izleme) olmadan platform yapay zekası da yanlış öğrenir. kvkk ve şeffaflık: otomatik kararlar ve sentetik içerik için kurallar geliyor. sıradaki adım pazarlama ajanları: görevleri uçtan uca yürüten otonom sistemler.
devamını oku →
@ideefixe · 8 gün önce
kullanıcıya davranışına ve benzer kullanıcılara bakarak ürün, içerik ya da kişi öneren sistem; ingilizcesi recommendation engine. 'bunu alanlar şunu da aldı', 'sizin için seçtiklerimiz', 'izlemeye devam et'. amazon satışlarının ve netflix izlemelerinin büyük kısmı öneriden geliyor; e-ticarette iyi kurulmuş öneri geliri yüzde 10 ile 30 artırabiliyor.

yöntem olarak iş birlikçi filtreleme (benzer kullanıcıların beğendiklerini öner), içerik tabanlı (ürün özelliklerine göre benzerlik), popülerlik ve kural tabanlı (yeni kullanıcı için soğuk başlangıç çözümü), hibrit modeller ve derin öğrenme (oturum içi sıraya bakan modeller). girdiler: görüntüleme, sepet, satın alma, arama, beğeni, sıfır taraf verisi. yerleşimler: ana sayfa, ürün sayfası (upsell ve cross-sell blokları), sepet, e-posta (dinamik içerik), arama sonuçları.

kurulum tarafında e-ticaret altyapılarının yerleşik önerileri, dynamic yield, insider, algolia recommend, google retail api gibi servisler, büyük şirketlerde kendi modelleri. ölçüm önerilerden gelen tıklama ve gelir, mutlaka kontrol grubuyla (a/b testi; popüler ürünleri göstermek de gelir getirir, sorulacak soru modelin ne kadar ek getirdiği). kişiselleştirmenin en kanıtlanmış uygulaması; kötü öneri (satın alınan ürünü tekrar önermek) güveni düşürür.
devamını oku →
@ideefixe · 9 gün önce
aynı e-posta, sayfa ya da reklamın, alıcının verisine göre farklı parçalar göstermesi; ingilizcesi dynamic content. e-postada kadın müşteriye kadın koleksiyonu bloğu, erkek müşteriye erkek; istanbul'daki abonelere istanbul etkinliği; son baktığı ürünler; stok ve fiyatın açıldığı anda güncellenmesi; adı ve sadakat puanı. web'de ilk ziyaretçiye hoş geldin banner'ı, tekrar gelene devam ettiği içerik; reklamda ürün kataloğundan otomatik oluşturulan dinamik ürün reklamları.

pazarlama otomasyonu ve e-posta araçlarında koşullu bloklar ve birleştirme etiketleri, canlı içerik servisleri (açılma anında çekilen görsel), web'de kişiselleştirme araçları ya da google tag manager ile basit kurallar, reklamda ürün akışı ve şablon. veri kaynağı müşteri segmentasyonu ve profil alanları; eksik veri için varsayılan içerik şart (adı yoksa 'merhaba' de).

değerine gelince, tek kampanya, onlarca sürüm; üretim maliyeti sabit, ilgililik artar; a/b testi ile hangi blokların dönüşüm getirdiği ölçülür. tuzaklar arasında bozuk birleştirme etiketi ('merhaba {isim}'), eski veriyle yanlış içerik, karmaşıklaşan şablonların bakımı. öneri motoru dinamik içeriğin en gelişmiş bloğu; üretken yapay zeka ile içerik üretimi ile metinler de kişiye göre üretilmeye başlandı.
devamını oku →
@ideefixe · 9 gün önce
her kullanıcıya davranışına, özelliklerine ve bağlamına göre farklı içerik, ürün, teklif ya da mesaj göstermek; ingilizcesi personalization. e-postada isimle hitap en basit hali; asıl olan geri gelen ziyaretçiye baktığı kategoriyi öne çıkarmak, konuma göre kargo mesajı, ilk ziyaretçiye tanıtım, sadık müşteriye yeni koleksiyon, terk edilen sepeti ana sayfada hatırlatmak, öneri motoru ile ürün önerileri, dinamik içerik ile e-posta bloklarını değiştirmek.

katmanlarına bakınca kural tabanlı (segment x ise y göster; müşteri segmentasyonu gerekir), davranışsal (gerçek zamanlı oturum verisi), tahmine dayalı (tahmine dayalı analitik ile satın alma olasılığına göre teklif). veri altyapısı müşteri veri platformu ve birinci taraf verisi; araçlar dynamic yield, insider, optimizely, klaviyo, e-ticaret altyapılarının modülleri.

denge de gerekiyor; kişiselleştirme ilgililik ve dönüşüm artırır (amazon ve netflix'in gelirinin önemli kısmı önerilerden), ama 'ürkütücü' sınırı var: kullanıcının bilmediğini sandığı veriyle karşısına çıkmak güveni bozar; kvkk rıza ve şeffaflık ister. başlangıç için beş segment ve beş kural, yüzlerce mikro segmentten iyidir; ölçüm her kural için kontrol grubuyla (a/b testi). sıfır taraf verisi en güvenli ve en doğru kişiselleştirme girdisi.
devamını oku →
@ideefixe · 9 gün önce
e-ticarette ürün detay sayfasının hem arama motorunda bulunması (e-ticaret seo) hem ziyaretçiyi satın almaya ikna etmesi için düzenlenmesi. ürün sayfası çoğu mağazada en çok trafik alan ve en çok kararın verildiği yerdir; kategori ve ana sayfa yalnızca oraya götürür.

satış tarafında net başlık ve fiyat (indirimli fiyat, taksit, kargo bilgisi sürpriz olmasın), büyük ve yakınlaştırılabilir görseller, kullanım videosu ve kullanıcı tarafından üretilen içerik galerisi, faydayı anlatan açıklama (özellik listesi değil), beden ve uyum rehberi, stok ve teslimat tarihi, yorumlar ve puan (sosyal kanıt), iade ve garanti güvencesi, belirgin sepete ekle düğmesi (mobilde sabit), tamamlayıcı ürünler (upsell ve cross-sell), sss. kıtlık ilkesi doğruysa gösterilir (gerçek stok), sahte sayaç güven yıkar.

arama tarafında benzersiz açıklama (üreticinin metnini kopyalayan yüzlerce siteden ayrışmak), ürün yapılandırılmış verisi (fiyat, stok, puan zengin sonuçları), hızlı yükleme (core web vitals), varyantlar için canonical etiketi, tükenen ürün sayfalarının yönetimi. ölçüm tarafında sepete ekleme oranı, huni analizi, ısı haritası; iyileştirme a/b testiyle. ürün akışı kalitesiyle ürün sayfası kalitesi aynı verinin iki yüzü.
devamını oku →
@ideefixe · 10 gün önce
kullanıcının sayfayı terk etmek üzere olduğunu (fare imlecinin tarayıcı sekmesine ya da kapatma düğmesine doğru hızla gitmesi, mobilde geri tuşu ya da hızlı yukarı kaydırma) algılayıp o anda açılan pencere; ingilizcesi exit-intent popup. son şans teklifi: indirim kodu karşılığı e-posta, lead magnet, 'sepetinizi kaydedelim mi', anket ('neden ayrılıyorsunuz').

kullanıcı zaten gidiyor, kaybedecek bir şey yok; gezinme sırasında açılan pencerelerin aksine okumayı kesmez. e-posta toplamada normal formların kat kat üstünde dönüşüm verir; e-ticarette sepet terk oranını düşüren araçlardan. optinmonster, wisepops, klaviyo ve e-ticaret altyapılarının modülleri; google tag manager ile de kurulabilir.

kurallar tarafında oturum başına bir kez, kapatılınca bir süre gösterilmemesi, mobilde google'ın rahatsız edici geçiş reklamı cezasına dikkat (tam ekran kaplayan pencereler mobil sıralamayı etkileyebilir), teklifin gerçekten değerli olması, ödeme sayfasında gösterilmemesi (dikkat dağıtır), a/b testi ile mesaj ve teklif denemesi, kvkk uyumlu onay metni. kötü kullanımı siteyi pazarcı tezgahına çevirir; iyi kullanımı giden ziyaretçinin bir kısmını abone ya da müşteri yapar.
devamını oku →
@ideefixe · 10 gün önce
asıl hedefe (satın alma, sözleşme) giden yolda kullanıcının attığı küçük ama ölçülebilir adımlar: bültene kayıt, ürün videosunu izleme, fiyat sayfasını görüntüleme, sepete ekleme, hesap açma, uygulama indirme, beden tablosuna bakma. makro dönüşüm nadir ve gecikmeli olduğu için mikro dönüşümler hem erken sinyal hem optimizasyon hedefi olarak kullanılır.

dönüşüm oranı yüzde 2 olan bir sitede a/b testi anlamlı sonuç için çok trafik ister; sepete ekleme oranı üzerinden test daha hızlı okunur (ama makro dönüşümle ilişkisi doğrulanmalı). reklam platformlarında dönüşüm verisi azsa (teklif stratejisinin öğrenmesi için ayda 30'un altında satış) mikro dönüşümle optimize edip sonra makroya geçilir. lead scoring mikro dönüşümlerin puanlanmasıdır.

dikkat edilecek nokta, mikro dönüşümü hedef yapınca sistem onu şişirir; sepete ekleyen ama almayan trafik bulur. bu yüzden mikro dönüşümlere değer atanır (sepete ekleme satışın yüzde 10'u kadar sayılır gibi) ya da yalnızca teşhis için kullanılır. huni analizinde her adım bir mikro dönüşümdür; harekete geçirici mesajlar mikro ve makro dönüşüme göre katmanlandırılır.
devamını oku →
@ideefixe · 10 gün önce
kayıt, teklif, iletişim ve ödeme formlarının daha çok kişi tarafından tamamlanmasını sağlama. formlar çoğu hunide en büyük düşüş noktasıdır; her ek alan tamamlanmayı düşürür, her belirsiz hata mesajı kullanıcı kaybettirir. baymard'ın ödeme formu araştırmaları ortalama ödeme akışının gereksiz fazla alan içerdiğini gösterir.

ilke olarak yalnızca şimdi gereken alanlar (gerisi sonra: aşamalı profil), tek sütun, açık etiketler (yer tutucu metin etiket değildir), satır içi doğrulama ve anlaşılır hata mesajı, otomatik doldurma ve doğru klavye türü (telefon için sayısal), zorunlu üyelik yerine misafir seçeneği, adres için otomatik tamamlama, ödeme yöntemlerinin logoları ve güvenlik işaretleri, çok adımlı formlarda ilerleme göstergesi ve ilk adımda kolay soru, mobilde büyük dokunma alanları.

ölçüm tarafında form analitiği (hangi alanda terk ediliyor, hangi alanda hata çıkıyor, doldurma süresi) hotjar, clarity ve zuko gibi araçlarla; oturum kaydı ile takılma noktaları; a/b testi ile alan sayısı ve sıra denemeleri. b2b'de kısa form daha çok ama daha kalitesiz lead getirir; lead scoring ve zenginleştirme araçları (clearbit gibi) bu dengeyi çözer. terk edilen sepet e-postası kurtarır, ama önce formu düzeltmek daha ucuzdur.
devamını oku →

Yeni başlık aç

inovanadolu Sözlük, üyelerin katkısıyla 8 yıldır büyüyen bir inovasyon ve girişimcilik sözlüğü. Başlık açmak üç adım:

1

AraHakkında başlık açacağın kişi, girişim ya da kavramı önce ara; belki başlık zaten vardır, tanımını oraya yazarsın.

2

OluşturAradığın başlık sözlükte hiç yoksa, aynı sayfada kategori seçip ilk tanımı yazarak başlığı açarsın.

3

İçerikİlk tanım bilgi içermeli; yalnızca kişisel bir değerlendirme olmamalı. Kaynak göster, gerekirse başka başlıklara bağlantı ver.

Öncesinde Sözlük Kuralları'nı okumanı öneririz.

Tanımı düzenle

Eski metin geçmişte saklanır; tanımda "düzenlendi" rozeti görünür.