Büyük Veri ve Nöropazarlama

Son zamanlarda büyük veriyi de, nöropazarlamayı da çokça konuşuyor olduk. Her ne kadar aralarında bir bağlantı yokmuş gibi görünse de aslında büyük verinin de nöropazarlamayla buluştuğu birçok ortak nokta var.

Büyük veriye bakarsak, aslında internet tarihinin başlangıcından beri var. Fakat öneminin farkına varılamamıştı. Değişen tüketici davranışları ve teknolojinin de getirdikleriyle birlikte eldeki verilerin işlenmesi ve anlamlı bir hale getirilmesi önem kazanmaya başladı. Büyük veri aslında tüketicinin yaptığı her hareketi içeriyor. Dolayısıyla tüketici davranışlarını analiz etmede kullanılabiliyor. Nesnelerin interneti teknolojilerinin de gelişmesiyle birlikte büyük veriyi daha çok konuşuyor olacağız.

Nöropazarlamanın geçmişi de büyük veri gibi, çok uzak değil. Nöropazarlama kavramı bundan 13 yıl önce ortaya atıldı. Ve tam anlamıyla nöropazarlamayı son 5 senedir konuşuyoruz aslına bakılırsa. Şirketlerin nöropazarlama ile ilgili kat edecekleri daha çok yol var. Tüketici dünyasının giderek karmaşık bir hâl alması ve tüketiciyi çözümlemenin zor hale gelmesi, markaları tüketiciyi daha iyi tanımaya ve anlamaya yöneltiyor. Nöropazarlamanın da bu bağlamda etkisi yadsınamaz. Tüketici motivasyonlarını anlamada, marka sadakati yaratmada ve diğer pazarlama iletişimi aktivitelerini iyileştirmede geleneksel yöntemlerin yanında tamamlayıcı bir yöntem oluyor.

Gelelim nöropazarlama ve büyük verinin buluştuğu ve ayrıştığı noktalara…

Öncelikle her ikisinin de tüketici davranışlarını analiz etmede kullanılan yeni nesil yöntemler olduğunun altını çizmek gerek. Bu bize aynı zamanda, her ikisinin de gelişen ve büyüyen alanlar olduğunu gösteriyor.

Büyük veri ile bazı demografik ve tüketici davranışlarını anlamaya yönelik veriler elde etmek mümkün. Örneğin, tüketiciler hangi web sayfalarında dolaşıyor, hangi sadakat programlarını kullanıyor, nerelere tıklıyor, hangi ürünü satın alıyor, ne okuyor? gibi soruların cevabı büyük veri analizi ile elde edilebilir. Bunun yanında nöropazarlama ise tüketicinin duygu ve motivasyon durumlarını ölçümleyebiliyor. Yani, tüketici kararlarının ardındaki “nedeni” anlamaya yardımcı oluyor. Mesela, büyük veri ile mevcut tüketici verileri arasında bir korelasyon oluşturup bir tüketici iç görüsü elde edilebilir. Böylece segmente özel teklifler sunulabilir. Ancak, reklam tüketicinin dikkatini çekti mi, reklam ikna edici mi, nasıl bir etkileşim var, görsel unsurları nasıl uygularsan o butona tıklatabilirsin? gibi soruların cevabı büyük veri ile verilemez. Bu soruların cevabı nöropazarlama araştırmaları sonucu ortaya koyulabilir.

Verilerin yapısına bakılırsa da, büyük verinin daha yapılandırılmamış ve düzensiz olduğu söylenebilir. Bu karmaşık veriler arasında bir ilişki kurabilmek için SQL gibi bazı yazılımsal ve istatistiksel metotlardan yararlanılır. Buna karşılık, nöropazarlamada elde edilen veriler yapılandırılmış ve düzenli verilerdir.

Büyük veri A/B test analizlerinde çeşitli bilgiler elde etmemize yardımcı olabilir. Örneğin, iki alternatif e-postayı test ederken, hangi metinlerden, butonlardan daha iyi geri dönüş alınabildiği tespit edilebilir. Ancak bu farkın neden olduğuna dair bir bilgi vermez. Belki de daha iyi işleyecek üçüncü bir alternatif vardır göremediğimiz. Tüketici ihtiyaçlarını ve sıkıntılarını daha iyi anlayarak, daha iyi ürün ve hizmetler geliştirilebilir. Nörobilimin ve psikolojinin bize sunduğu çıktılar bu doğrultuda daha iyi bir pazarlama iletişimi yapmamıza yardımcı olur. Çünkü büyük veri ile ilgili veriler daha segmentin hareketlerini, davranışlarının anlamaya yöneliktir. Nöropazarlama ise, tüketici davranışlarının ve kararlarının ardında yatan duygusal verileri analiz eder.

Tek bir cümleyle özetlemek gerekirse, nöropazarlama, büyük veri ile elde edilen segment verilerine ikna katmanının eklenmiş halidir denilebilir.

Kaynak: http://www.hbrturkiye.com/blog/pazarlama/buyuk-veri-ve-noropazarlama