Braze Predictive Analytics ile Müşteri Devamlılığını Artırın

Müşterilerle kurulan ilişkiler, artık yalnızca anlık etkileşimlerle değil; uzun vadeli bağlılık ve sadakatle ölçülüyor. Günümüzde markalar, müşterilerini elde tutmak için yalnızca promosyonlara değil, veriye dayalı stratejilere ihtiyaç duyuyor. İşte tam bu noktada Braze Predictive Analytics (tahmine dayalı analiz) devreye giriyor.

Braze’in güçlü yapay zeka altyapısı, markaların müşteri davranışlarını öngörmesini, churn (abonelikten ayrılma) riskini azaltmasını ve doğru zamanda doğru mesajla müdahale etmesini sağlıyor.
Bu yazıda, Braze Predictive Analytics’in nasıl çalıştığını, müşteri devamlılığına nasıl katkı sunduğunu ve Omtera’nın Braze partnerliğiyle markaların bu gücü nasıl en verimli şekilde kullandığını adım adım inceleyeceğiz.

Tahmine Dayalı Analitiğin (Predictive Analytics) Temelleri

Predictive Analytics, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki davranışları öngörmeye yarayan bir analiz yöntemidir. Braze bu yaklaşımı, kendi platformundaki kullanıcı verilerini (örneğin: etkileşim sıklığı, kampanya yanıt oranı, son oturum tarihi, alışveriş geçmişi) analiz ederek uygular.

Bu sayede sistem, her kullanıcı için bir olasılık puanı (likelihood score) oluşturur.
Örnek:

Bir kullanıcının önümüzdeki 7 gün içinde uygulamaya geri dönme olasılığı %85
Bir başka kullanıcının aboneliğini iptal etme olasılığı %60

Bu bilgiler, pazarlama ekiplerine müşteri segmentlerini önceliklendirme ve kişiselleştirilmiş müdahale planları geliştirme fırsatı sunar.

Braze Predictive Analytics ile Müşteri Davranışlarını Anlamak

Braze, tahmine dayalı modelleri (predictive models) makine öğrenimi (machine learning) ile destekler. Bu modeller, kullanıcı verilerini sürekli olarak günceller ve daha doğru sonuçlar üretir.
Öne çıkan temel modellerden bazıları şunlardır:

Churn Prediction Model: Kullanıcının uygulamayı terk etme riskini tahmin eder.
Purchase Prediction Model: Bir kullanıcının belirli bir zaman diliminde satın alma yapma olasılığını belirler.
Engagement Prediction Model: Kullanıcının kampanyalara yanıt verme eğilimini ölçer.

Bu modeller, müşteri yaşam döngüsündeki (customer lifecycle) her aşamaya özel stratejiler geliştirilmesine imkân tanır.
Örneğin:
Bir kullanıcının churn olasılığı yüksekse, Braze üzerinden kişiye özel bir yeniden etkileşim (re-engagement) kampanyası otomatik olarak tetiklenebilir.

Müşteri Devamlılığını Artırmak İçin Uygulama Adımları

Braze Predictive Analytics’in müşteri devamlılığı stratejisine entegre edilmesi, belirli adımlar üzerinden ilerler:

Adım 1: Veriyi Temizle ve Modeli Besle

Doğru tahminler için temiz, düzenli ve anlamlı veri gereklidir.
Braze; CRM, mobil uygulama, web, e-posta ve API kaynaklarından gelen verileri birleştirerek 360° bir kullanıcı görünümü sunar.
Omtera, markaların bu entegrasyon sürecini yönetir; veri akışlarını optimize eder, Snowflake, Segment, veya Mixpanel gibi sistemlerle Braze’i sorunsuz şekilde bağlar.

Adım 2: Predictive Model Oluştur

Braze Dashboard üzerinden birkaç tıklamayla Predictive Model oluşturmak mümkündür.
Kullanıcı davranışlarını hedefleyen bir “Conversion Prediction” modeliyle, örneğin satın alma ihtimali yüksek kullanıcıları tespit edebilir ve onları özel bir segmentte toplayabilirsiniz.

Adım 3: Segmentasyonu Otomatikleştir

Tahmine dayalı sonuçlar, otomatik olarak segmentasyon süreçlerine yansıtılır.
Örneğin:

“High Retention Risk” kullanıcılarına özel indirim e-postası
“High Purchase Likelihood” segmentine yönelik premium teklif bildirimi
Bu segmentler, Braze Canvas üzerinden omnichannel (çok kanallı) kampanyalarla hedeflenebilir.

Adım 4: Sonuçları İzle ve Optimize Et

Braze, Predictive Analytics kampanyalarının sonuçlarını gerçek zamanlı olarak ölçmenizi sağlar.
Engagement Rate, Churn Reduction, Revenue Uplift gibi metriklerle hangi stratejilerin işe yaradığını görebilir ve optimizasyon yapabilirsiniz.

Omtera’nın Rolü: Stratejik Uygulama ve Sürekli Optimizasyon

Braze güçlü bir platformdur, ancak bu gücü etkin şekilde kullanmak uzmanlık gerektirir.
Omtera, Braze resmi partneri olarak markalara aşağıdaki alanlarda destek sunar:

Tahmine Dayalı Analiz Modellerinin Kurulumu: Verinizin kalitesine ve hedeflerinize uygun modelleri yapılandırır.
Veri Entegrasyonları: Braze’i mevcut veri ekosisteminizle (CRM, BI, müşteri veri platformu) entegre eder.
Kampanya Stratejisi ve Kurgusu: Predictive modellerden gelen sonuçları pazarlama otomasyonuna dönüştürür.
Sürekli İzleme ve Optimizasyon: Kampanya performanslarını analiz eder, segmentleri dinamik olarak günceller.

Bu sayede markalar sadece veriye erişmekle kalmaz, veriden aksiyon üreten bir yapıya kavuşur.

Omtera’nın farkı, Braze’in tüm potansiyelini markanın stratejik hedeflerine uyarlayarak uzun vadeli başarıyı garanti altına almasıdır.

Predictive Analytics ile Elde Edilen Somut Faydalar

Kriter	Braze Predictive Analytics’in Katkısı
Müşteri Sadakati	Churn oranlarını azaltarak müşteri yaşam süresini uzatır.
Kişiselleştirme	Kullanıcı davranışlarına göre dinamik mesajlar üretir.
Gelir Artışı	Satın alma olasılığı yüksek kullanıcıları hedefler.
Zaman Verimliliği	Manuel analiz süreçlerini ortadan kaldırır.
Omnichannel Uyumu	E-posta, push bildirimi, SMS ve uygulama içi mesajlarda tutarlılık sağlar.

Gerçek Bir Örnek: Segmentasyon + Predictive Power

Bir e-ticaret markası düşünün.
Kullanıcıların %20’sinin alışveriş sıklığı azaldı ve churn riski yükseldi.
Braze Predictive Analytics, bu kullanıcıları “High Churn Probability” olarak etiketliyor.
Omtera ekibi, bu segment için aşağıdaki stratejiyi tasarlıyor:

Push bildirimi: “Son gördüğünüz ürünlerde özel bir indirim var.”
E-posta kampanyası: “Yalnızca bugün — favori kategorinizde %10 indirim.”
In-app mesaj: “Geri döndüğünüz için teşekkürler, hoşgeldin bonusunuz hazır.”

Sonuç?
%18 churn azalışı, %25 geri kazanım oranı, %12 gelir artışı.
Tüm bu süreç otomatik ve sürdürülebilir şekilde ilerliyor.

En İyi Uygulama İpuçları

Model karmaşıklığını abartmayın: Küçük veri kümeleriyle basit modeller, genellikle en iyi sonuçları verir.
Segmentleri sık güncelleyin: Kullanıcı davranışları değişkendir; modeliniz de buna uyum sağlamalıdır.
Kanal tutarlılığına dikkat edin: Predictive kampanyalar tüm kanallarda aynı mesaj tonuna sahip olmalıdır.
Omtera desteğini kullanın: Predictive Analytics doğru yapılandırılmazsa sonuçlar yanıltıcı olabilir.

Müşteri devamlılığınızı artırmak ve veriye dayalı pazarlama stratejilerinizi güçlendirmek ister misiniz?

Bugün Omtera ile iletişime geçin ve Braze Predictive Analytics’i işletmenize entegre edin.

Sık Sorulan Sorular (FAQ)

Braze Predictive Analytics ne kadar doğru sonuç verir?
Modelin doğruluğu, veri kalitesi ve örneklem büyüklüğüne bağlıdır. Braze’in ML motoru zamanla öğrenir, dolayısıyla doğruluk oranı %80-90 seviyelerine çıkabilir.

Predictive Analytics ile otomatik kampanyalar oluşturabilir miyim?
Evet. Braze Canvas üzerinden Predictive model sonuçlarına bağlı otomatik tetikleyiciler oluşturabilirsiniz.

Omtera bu süreçte ne tür bir destek sağlar?
Omtera, model kurulumu, entegrasyon, kampanya stratejisi, A/B testleri ve sürekli optimizasyon dahil uçtan uca bir hizmet sunar.