Yazın gelmesi ve seyahatlerin artması ile birlikte “uçak bileti” aramalarının artışa geçtiğini veya okullar açılmadan önce “kırtasiye” aramalarının artış gösterdiğini düşünmüş olabilirsiniz. Peki “güneş gözlüğü” ile “dondurma” aramaları arasında nasıl bir ilişki olabilir?
İlk bakışta alakasız gözüken tüketici trendleri arasındaki korelasyonu inceleyerek mevcut pazarı daha iyi anlayabileceğinizi ve hatta geleceği tahmin edebileceğinizi hiç düşündünüz mü?
Eğer cevabınız hayır ise, artık düşünebilirsiniz.
Google Arama verilerini kullanarak tüketici trendleri arasındaki ilişkiyi anlamlandırmak, fiyat stratejilerinden stok yönetimine, promosyon aktivitelerinden tedarik zinciri yönetimine birçok konuda kârlılığı pozitif etkileyebilir.
Yakın zamanda, Google Türkiye arama verilerini kullanarak yaptığımız çalışma, birbirine direkt bağlantılı gözükmeyen konularda bile geçmiş verinin analiz edilip korelasyonların belirlenmesinin, geleceği tahmin etme üzerindeki potansiyel gücüne dair içgörüler sunuyor.
Bir güneş gözlüğü perakendecisi, geçmiş dondurma aramalarını çapa olarak kullanabilir
Örneğin, yukarıda paylaştığımız grafikteki “dondurma” ve “güneş gözlüğü” aramaları arasındaki neredeyse simultane ilişki, güneş gözlüğü satan bir perakendecinin, dondurma aramalarını, pazardaki mevcut durumu daha iyi anlamak için etkili bir şekilde kullanabileceğini gösteriyor. Benzer bir mantığın bir dondurma üreticisi tarafından kullanılabileceğini söylemek de mümkün.
Tüketiciyi daha iyi anlamak için değerli girdiler verebilecek bu yaklaşım, markaların tüketici talebini en doğru şekilde karşılamasına katkı sağlayabilecek nitelikte. Ancak, yazının girişinde bahsettiğimiz gibi, bu yaklaşım sadece mevcut pazarı anlamlandırmak veya sadece pazarlama için faydalı değil.
Aralarında zaman kayması olan trendler ile geleceği planlamak mümkün
Aşağıdaki grafik, birinci grafiğe benzer şekilde, “mezuniyet” ve “soğuk kahve” aramaları arasındaki korelasyonu gösteriyor.
İlk bakışta birbiri ile bağlantısız gibi gözüken bu iki arama arasındaki ilişkiyi keşfeden bir soğuk kahve üreticisi, mezuniyet aramalarındaki değişimi kullanarak tüketici talebini çok daha iyi şekilde tahmin edebilir ve bu durum da, bu işletmenin stok ve kampanya yönetimi ve hatta satın alma gibi konuları çok daha iyi yönetmesine ve kârlılığını pozitif bir şekilde etkilemesine destek olabilir.
Alakasız gözüken bu arama trendleri arasındaki ilişkiyi kullanan bir işletme; portföy yönetiminden promosyona, dijital pazarlamadan işgücü planlamasına kadar birçok konuda çok daha yetkin kararlar verebilir.
Geçmiş verilere dayalı tahminler, değişen koşullar ve öngörülemeyen olaylar nedeniyle elbette zaman zaman sapmalar gösterebilir. Ancak tüketici eğilimleri arasında korelasyonları incelemek, gelecek davranışları tahmin etmede değerli bir araç ve giderek önemi artıyor.
Google Trendler’in karşılaştırma özelliğini kullanmaya dair birkaç ipucu
İlgili konuları ve sorguları belirleyin. İşletmenize olan talebi daha iyi anlamamıza yardımcı olabileceğini düşündüğünüz arama trendlerinden bir liste yapın ve sonra bu trendler arasındaki ilişkiyi inceleyin. Bunu yaparken sezonsallık ya da dış faktörlerin farklı tüketici trendleri üzerindeki etkisini düşünebilirsiniz. Google Trendler’in “ilgili konular” ve “ilgili sorgular” kısımları sizlere başlangıç noktası için faydalı fikirler verecektir.
Ürün kategorilerinden faydalanın. Olası listenizi belirledikten sonra, Google Trendler’e, karşılaştırmak istediğiniz aramaları girin. Bunu yaparken “arama terimi” de seçebilirsiniz ancak “ürün” kategorileri seçmenin daha kapsamlı olacağını unutmayın. Örneğin “dondurma” girdisini arama terimi olarak değil gıda kategorisinde kullanmak iyi bir seçenek olabilir.
Karşılaştırma aralığını geniş tutun. Seçtiğiniz tarih aralığının en az 3 yıl olmasına özen gösterin. Daha kısa aralıklardan da faydalı sonuçlar çıkabilir ancak uzun döneme yayılan bir korelasyon sizler için çok daha etkili ve güvenilir olacaktır.
Yüksek korelasyon gösteren trendleri takip edin. Bu yaklaşımı, ilk adımda oluşturduğunuz olası listedeki arama trendleri için tekrarlayın ve en yüksek seviyede korelasyon gösteren trendleri geleceği tahminleme yaklaşımlarında girdi olarak kullanmaya başlayın.
