Web Sitesi Kişiselleştirme Nedir? B2B Türleri ve Örnekleri

Her B2B web sitesinin aynı yapısal sorunu vardır. Tek bir ana sayfa, tek bir ürün sayfası seti, tek bir fiyatlandırma düzeni; hepsi birden fazla sektöre, şirket büyüklüğüne, role ve satın almaya hazırlık seviyesine yayılan bir alıcı kitlesine hizmet eder. Sonuç, var olmayan ortalama bir ziyaretçi için optimize edilmiş bir web sitesidir. Web sitesi kişiselleştirme, ziyaretçilerin kim olduğuna, hangi şirkette çalıştığına ve sitenizde daha önce ne yaptığına göre farklı içerik göstererek bu sorunu çözer.

Bunun siteniz için karşılığını verip vermediği varsayılacak değil, ölçülecek bir şeydir. Yayımlanan artış rakamları, kendi müşterilerini ölçen yazılım sağlayıcılarından ve danışmanlık firmalarından gelir ve büyük farklılıklar gösterir. İşe yarayan rakam, kendi segmentlerinizde bir kontrol grubuna (holdout) karşı gördüğünüz artıştır; bu rehber de onu nasıl elde edeceğinizi anlatıyor. Web sitesi kişiselleştirmenin ne olduğunu, arka planda nasıl çalıştığını, başlıca B2B türlerini, hangi sayfa öğelerinin değiştirileceğini, ilk kullanım senaryosunun nasıl seçileceğini, iki haftalık ilk uygulamayı, gizliliği ve sonucun nasıl ölçüleceğini kapsıyor.

Web Sitesi Kişiselleştirmesi Nedir (ve Ne Değildir)?

Web sitesi kişiselleştirme (İngilizcede website personalisation ya da kısaca web personalization olarak da geçer), ziyaretçinin web sitenizde gördüklerini o ziyaretçiye ait verilere göre dinamik olarak değiştirme pratiğidir. Veriler firmografik kaynaklardan (şirket adı, sektör, büyüklük), davranışsal kaynaklardan (ziyaret edilen sayfalar, indirilen içerik, sitede geçirilen süre), bağlamsal kaynaklardan (coğrafi konum, cihaz türü, yönlendiren kaynak) veya CRM verilerinden (satış aşaması, hesap katmanı, geçmiş etkileşimler) gelebilir.

Değişiklikler küçük (bir başlığı veya CTA butonunu değiştirmek) ile büyük (farklı vaka çalışmaları, mesajlar ve görsellerle tamamen farklı bir sayfa düzeni göstermek) arasında değişebilir. Belirleyici özellik, varyasyonu ziyaretçinin seçmemesidir. Sistem mevcut verilere göre seçer.

Bu, kişiselleştirmeyi özelleştirmeden ayırır. Nielsen Norman Group bu ayrımı net bir şekilde tanımlar: kişiselleştirme sistem odaklıdır (site otomatik olarak uyum sağlar), özelleştirme ise kullanıcı odaklıdır (ziyaretçi tercihlerini ayarlamak gibi manuel seçimler yapar). Her ikisi de deneyimi iyileştirebilir. Kişiselleştirme ziyaretçiden herhangi bir eylem gerektirmeden çalışır; bu da ziyaretçilerin çoğunun hiç hesap oluşturmadığı veya oturum açmadığı B2B'de kritik öneme sahiptir.

Web sitesi kişiselleştirme, e-posta kişiselleştirmesinden de farklıdır. E-posta kişiselleştirme, veritabanınızdaki bilinen kişiler üzerinde çalışır. Web sitesi kişiselleştirme ise hiç form doldurmamış anonim ziyaretçiler üzerinde de çalışabilir ve çoğu B2B sitesinde trafiğin büyük çoğunluğu bunlardır (kendi payınızı görmek için form gönderimlerinizi oturumlarınızla karşılaştırın). Yalnızca bilinen kişiler için kişiselleştirirseniz sitenizdeki insanların küçük bir dilimine ulaşırsınız.

Kişiselleştirmeyle karıştırılan iki şey daha var ve bu karışıklık proje kapsamının yanlış belirlenmesine yol açıyor:

Pratik sonuç şu: kişiselleştirme, segmentlerin içinde yürütülen bir dizi A/B testidir. A/B testi "ortalamada hangi versiyon en iyi?" diye sorar; kişiselleştirme ise A varyantının kurumsal ziyaretçilerde, B varyantının orta ölçekli şirketlerde kazanabileceğini kabul eder ve bunu kanıtlamak için her segmentte bir test kullanır. Bir varyantın hangi segment için olduğunu ve o segmentte varsayılanı geçtiğini nasıl bileceğinizi söyleyemiyorsanız, fazladan adımlarla dinamik içerik yapıyorsunuz demektir.

Kişiselleştirme ad token'ları da değildir. "Tekrar hoş geldiniz, Sarah" satın alma kararında hiçbir şeyi değiştirmez. B2B'de önemli olan değişiklikler alaka değişiklikleridir: kanıt, sorunun çerçevelenmesi ve sonraki adım.

B2B Web Sitesi Kişiselleştirme Nasıl Çalışır

Arka planda üç parça vardır: kimin ziyaret ettiğini belirleyen bir veri katmanı, hangi varyantı alacaklarına karar veren bir kural motoru ve o varyantı ekrana getiren bir sunum yöntemi. Her parçanın nerede başarısız olduğunu bilmek, araçları değerlendirmeyi ve kimseyle eşleşmeyen segmentlere bir çeyrek harcamaktan kaçınmayı çok kolaylaştırır.

Veri katmanı: dört girdi

Her kişiselleştirme kuralı dört tür girdiden biriyle tetiklenir. Bunlar kapsam, doğruluk ve hukuki ağırlık bakımından farklıdır; birçok program, güvenilir şekilde sahip olmadıkları bir girdiye ihtiyaç duyan bir kullanım senaryosu seçtiği için tıkanır.

IP'den şirkete çözümleme, anonim trafik için olağan ilk adımdır. Her sayfa isteği bir IP adresi taşır ve bir ziyaretçi tanımlama hizmeti bunu kurumsal IP aralığı kayıtları, internet sağlayıcısı verileri ve kendi gözlemlediği eşleşmeleri kullanarak bir kuruluşla eşler. Çerez, form veya önceki bir ziyaret gerektirmez. Ne kadar iyi çalıştığı, alıcılarınızın nasıl bağlandığına bağlıdır: Kendi kayıtlı aralığı olan kurumsal bir ağdaki biri kolayca eşleşir; evden tüketici geniş bandıyla veya mobil ağdan çalışan biri ise genellikle işverene değil internet sağlayıcısına çözümlenir. Tedarikçilerin eşleşme oranları kendi müşteri karışımlarında ölçülür; bu yüzden aracı iki hafta boyunca kendi trafiğinizde çalıştırın ve oturumların ne kadarının gerçek bir şirkete çözümlendiğine ICP segmentlerinize göre bakın.

Zenginleştirme, bir şirket adını üzerinde aksiyon alabileceğiniz bir bilgiye dönüştürür: sektör, çalışan sayısı, gelir aralığı, merkezin bulunduğu ülke, bazen de teknoloji altyapısı. Clearbit (artık HubSpot'un parçası), ZoomInfo, Apollo ve 6sense bu tür veriler satar. Sektör ve büyüklük aralığı gibi geniş nitelikler genellikle en güvenilir olanlardır; ayrıntılı teknografik veriler ise en az güvenilir olanlardır, çünkü çoğu zaman iş ilanlarından veya web sitesi betiklerinden çıkarılır. İlk kurallarınızı kaba niteliklere dayandırın ve bir alana güvenmeden önce tanıdığınız şirketlere ait yirmi otuz zenginleştirilmiş kaydı rastgele kontrol edin.

Davranış sinyalleri geçmiş gerektirir. İlk ziyaret size bir yönlendiren ve bir sayfa verir, fazlasını değil; bu yüzden davranış kuralları en iyi geri dönen ziyaretçilerde işe yarar ve çoğu kurulum bunları firmografik verilerle birleştirir (bkz. davranışsal segmentasyon). CRM verileri yalnızca pazarlama otomasyonu çerezinizin zaten bir kişiye veya hesaba bağladığı ziyaretçileri kapsar; ama bu grup aktif satış fırsatlarınızı ve müşterilerinizi, yani genel bir "demo ayarlayın" sayfası göstermeyi en az isteyeceğiniz kişileri içerir. CRM entegrasyon rehberi alan eşlemeyi ele alıyor.

Buradan iki kural çıkıyor. Davranışsal ve kampanya bağlamıyla başlayın: En fazla oturumu kapsar, üçüncü taraf veri gerektirmez ve hukuken gerekçelendirmesi en kolay olanıdır. "SOC 2 otomasyonu" reklamınızdan gelen bir ziyaretçi, şirketini bilseniz de bilmeseniz de SOC 2 kanıtlarını görmelidir. Ve varsayılan sayfayı asla ihmal etmeyin: Tanımlama oturumlarınızın yalnızca bir kısmını çözümlüyorsa, geri kalanlar varsayılanı görür; dolayısıyla o, en önemli sayfa versiyonunuz olmaya devam eder.

Kural motoru: Ziyaretçileri deneyimlerle eşleştirmek

Kural motoru, veri katmanının bildiklerini alır ve bir varyant seçer. Kavramsal olarak öncelik sırasına göre kontrol edilen bir eğer-ise ifadeleri listesidir:

EĞER şirket büyüklüğü 500 çalışanın üzerindeyse VE sektör Finansal Hizmetler ise VE ziyaretçi fiyatlandırma sayfasını görüntülediyse O HALDE finansal hizmetler hero'sunu, bankacılık vaka çalışmasını ve "Finansal hizmetler ekibimizle görüşün" CTA'sını göster.

Bir ziyaretçi birden fazla kurala uyduğunda en yüksek öncelikli kural kazanır. Hiçbir kurala uymayan ziyaretçiler varsayılan sayfayı görür; onayı reddeden ziyaretçiler ve arama motoru tarayıcıları da öyle. Bu tür kural bazlı motorlar çoğu B2B uygulaması için yeterlidir; her ziyaretçi için en iyi varyantı tahmin eden makine öğrenimi motorları ise eğitim için çoğu B2B sitesinin sahip olduğundan çok daha fazla trafiğe ihtiyaç duyar.

Kuralları basit tutun. "Üretim şirketlerine üretim içeriği göster" kuralı bir öğleden sonrada yayına alınabilir ve birkaç hafta içinde okunabilecek kadar trafik alır. "Fiyatlandırmayı iki kez ziyaret etmiş 200 ila 500 çalışanlı B Serisi fintech şirketlerine belirli bir hero göster" kuralı ise ayda birkaç oturumla eşleşebilir; bu yüzden işe yarayıp yaramadığını asla öğrenemezsiniz. Her kural bakım yükü de ekler: ana sayfada on kural, konumlandırma değiştiğinde güncellenecek on sürüm ve kalite kontrolünden geçirilecek on kombinasyon demektir. Tekil hesaplar yerine segmentlerle başlayın (kurumsal finansal hizmetler, orta ölçekli SaaS); hesap düzeyinde sayfalar yalnızca anlaşma büyüklüğünün hesaba özel içeriği haklı çıkaracağı kadar kısa bir ABM listesi için anlamlıdır.

Sunum: istemci tarafı, sunucu tarafı veya uç (edge)

Varyantın tarayıcıya nasıl ulaştığı hızı, titremeyi, SEO'yu ve ne kadar mühendislik çalışmasına ihtiyaç duyduğunuzu etkiler.

İstemci tarafı bir etikette titremenin olağan çözümü ön gizlemedir: küçük bir satır içi CSS kuralı, betik değişikliklerini uygulayana kadar yalnızca kişiselleştirdiğiniz öğeleri gizler; betik yavaşsa veya engellenmişse varsayılan içeriğin görünmesi için bir zaman aşımı da bulunur. Boş bir hero alanı, genel bir hero alanından daha kötüdür. Bizim görüşümüz: çoğu pazarlama ekibi ön gizlemeli istemci tarafı yaklaşımla başlamalı, kişiselleştirmenin bir metriği değiştirdiğini kanıtlamalı ve ancak ondan sonra sunucu tarafı veya uç (edge) sunuma mühendislik zamanı harcamalıdır. Hangisini kullanırsanız kullanın, Largest Contentful Paint değerini kişiselleştirmeli ve kişiselleştirmesiz ölçün; varyant, varsayılanın geleceği zamandan belirgin şekilde geç gelmemelidir.

Gerçek zamanlı kişiselleştirmenin bu akışı ilk sayfa görüntülemesinde nasıl kullandığını görün ve web sitesi kişiselleştirme araçlarını her katmanı nasıl ele aldıklarına göre karşılaştırın. Yapay zekâ destekli kişiselleştirme esas olarak varyant yazma maliyetini düşürür ve çok sayıda segmentiniz olduğunda aralarından seçim yapmaya yardımcı olur; ilk program için kurallar yeterlidir. Lead üretiminde yapay zekâ yazımız B2B tarafını ele alıyor.

B2B'de Web Sitesi Kişiselleştirme Türleri

B2B kişiselleştirme, B2C kişiselleştirmeden önemli açılardan ayrılır. B2C kişiselleştirme bireysel tüketici davranışı üzerine kuruludur: neye göz attığınız, ne satın aldığınız, sepetinize ne eklediğiniz. B2B kişiselleştirme ise şirket düzeyindeki özellikler ve satın alma komitesinin dinamikleri üzerine kuruludur. Ziyaretçi, aynı şirketten sizi değerlendiren birkaç kişiden biridir (bir CTO entegrasyonları ve güvenliği, bir pazarlama lideri sonuçları ve kullanım kolaylığını, satın alma birimi ise koşulları önemser), satış döngüleri haftalar veya aylar sürer ve trafik milyonlarla değil binlerle ölçülür; bu yüzden segmentlerin veri toplayabilecek kadar geniş olması gerekir.

Firmografik Kişiselleştirme

B2B için en yaygın tür. Firmografik kişiselleştirme, web sitesini uyarlamak için şirket düzeyindeki verileri (sektör, büyüklük, ciro, konum) kullanır. Bir sağlık şirketinden gelen ziyaretçi sağlık sektörü vaka çalışmalarını, uyumluluk odaklı mesajları ve sağlık sektörüyle ilgili özellikleri gösteren ekran görüntülerini görür. Bir teknoloji şirketinden gelen ziyaretçi ise entegrasyon odaklı mesajları, geliştirici dokümantasyonu bağlantılarını ve SaaS vaka çalışmalarını görür. Sektörel kişiselleştirme ve şirket büyüklüğüne göre kişiselleştirme rehberlerimiz konuyu daha derinlemesine ele alıyor.

Firmografik kişiselleştirme ilk sayfa yüklemesinde çalışır, çünkü veriler ziyaretçi herhangi bir şeyle etkileşime girmeden önce IP çözümlemesinden elde edilir. Bu da onu kişiselleştirmeyi ilk kez uygulayan ekipler için doğal başlangıç noktası yapar.

Davranışsal Kişiselleştirme

Davranışsal kişiselleştirme, deneyimi ziyaretçinin sitenizde hem mevcut oturumda hem de önceki ziyaretlerde yaptıklarına göre uyarlar. Analitik hakkında üç blog yazısı okumuş bir ziyaretçi, ana sayfada öne çıkarılan analitikle ilgili içerikleri görür. Geçen hafta fiyatlandırma sayfasını iki kez görüntülemiş bir ziyaretçi ise genel bir "Daha Fazla Bilgi" butonu yerine fiyatlandırma danışmanlığı sunan bir CTA görür.

Davranışsal kişiselleştirme, takip verilerinin birikmesini gerektirir; bu yüzden birden fazla ziyaret boyunca iyileşir. İlk ziyarette işi firmografik kişiselleştirme yapar. Sonraki ziyaretlerde davranışsal veriler hassasiyet katar.

ABM Odaklı Kişiselleştirme

Hesap tabanlı pazarlama programları yürüten şirketlerde kişiselleştirme doğrudan hesap listesine ve hesap katmanına bağlanabilir. 1. katman hedef hesaplar tamamen özelleştirilmiş bir deneyim görür: hesaba özel mesajlar, ilgili vaka çalışmaları ve atanmış satış temsilcileriyle görüşme ayarlamak için bir CTA. 2. katman hesaplar sektöre göre özelleştirilmiş mesajlar ve kendi kendine demo seçeneği görür. Hedef dışı hesaplar varsayılan deneyimi görür. ABM web sitesi kişiselleştirme playbook'u katmanlara göre uygulamaları anlatıyor.

Yönlendirme Kaynağına Göre Kişiselleştirme

Sayfayı ziyaretçinin nereden geldiğine göre uyarlamak. Hesap bazlı pazarlama hakkındaki bir LinkedIn reklamından gelen ziyaretçi, açılış sayfasında ABM odaklı mesajlar görür. "B2B analitik" için organik aramadan gelen ziyaretçi analitik mesajları görür. Belirli bir özellik hakkındaki bir e-posta kampanyasından gelen ziyaretçi o özelliğin öne çıkarıldığını görür. Bu, ziyaretçiyi çeken içerik ile onu karşılayan web sitesi deneyimi arasında süreklilik yaratır. E-posta kampanyalarındaki kişiselleştirme token'larının web sitesindeki karşılığıdır.

Aşama Bazlı Kişiselleştirme

Deneyimi, ziyaretçinin satın alma sürecinde nerede olduğuna göre ayarlamak. İlk kez gelen ziyaretçiler eğitici içerik ve huni tepesi CTA'ları görür. Ürün içeriğini tüketmiş geri dönen ziyaretçiler karşılaştırma rehberleri ve demo CTA'ları görür. Aktif satış görüşmesi süren hesaplardan gelen ziyaretçiler ise anlaşmayı destekleyen içerik görür: ROI hesaplayıcıları, uygulama rehberleri, güvenlik belgeleri. Bkz. alıcı yolculuğu aşamasına göre kişiselleştirme.

Neler Kişiselleştirilmeli: Etkisi Yüksek Öğeler

Sayfadaki her öğenin segmente göre değişmesi gerekmez. Kişiselleştirilecek en yüksek etkili öğeler, ziyaretçilerin ilk algıladığı ve dönüşüm eylemlerini tetikleyen öğelerdir.

Hero başlığı ve alt başlığı. Bu, ziyaretçinin okuduğu ilk metindir. Bunu genel bir değer önerisinden sektöre veya soruna özel bir mesaja çevirmek anında bir alaka sinyali yaratır. “Web Sitenizi Her Ziyaretçi İçin Kişiselleştirin” geneldir. “Her Üretim Alıcısına İhtiyaç Duyduğu Ürünleri Gösterin” ise doğrudan üretim sektöründen bir ziyaretçiye hitap eder. Ana sayfa kişiselleştirme rehberi segmente göre daha fazla örnek içeriyor.

Hero görseli. Görsel genellikle başlık okunmadan önce görülür. Sektörle ilgili bir görsel (bir üretim tesisi, bir alım satım masası, bir hastane panosu) göstermek, başlık okunmadan alaka sinyali verir. Bu konuda daha fazlası için açılış sayfası görselleri ve grafikleri rehberine göz atın.

Vaka çalışmaları ve sosyal kanıt. Sektörle eşleşen vaka çalışmaları genel olanlardan daha ikna edicidir. Başka bir SaaS şirketinin vaka çalışmasını gören bir SaaS ziyaretçisi, karışık sektörlerden logolar döndüren bir carousel'e kıyasla çok daha güçlü bir “bizim gibi şirketler bunu kullanıyor” sinyali alır. Bir sektör için vaka çalışması yoksa, bu o sektöre kişiselleştirme yapmadan önce kapatılması gereken bir içerik açığıdır.

CTA'lar. CTA'yı ziyaretçinin hazırlık düzeyine uydurmak sürtünmeyi azaltır. İlk kez gelen ziyaretçiler “Nasıl Çalıştığını Görün” CTA'sını görür. Geri dönen ziyaretçiler “Demo Planlayın”ı görür. Satış görüşmesi yürütülen hesaplardan gelen ziyaretçiler “Hesap Ekibinizle Görüşün”ü görür. Kişiselleştirilmiş CTA'lar yazımız bunların nasıl test edileceğini ele alıyor.

Gezinme ve içerik önerileri. Ziyaretçinin sektörüne veya davranış geçmişine göre farklı kaynakları, ürün sayfalarını veya blog yazılarını öne çıkarmak, ilgili içeriği daha hızlı bulmalarına yardımcı olur. Gezinmenin tamamını erişilebilir tutun: Kişiselleştirme gizlemeli değil, yeniden sıralamalıdır.

Fiyatlandırma sayfaları. Dikkatli olun. Şirketin büyüklüğüne uyan planı öne çıkarmak veya belirli bir büyüklük eşiğinin üzerinde self-servis kaydı “Satış ekibiyle iletişime geçin” ile değiştirmek makuldür. Farklı şirketlere farklı fiyatlar göstermek ise başka bir konudur ve iki alıcı bilgi alışverişi yaptığında ortaya çıkma eğilimindedir. Bkz. fiyatlandırma sayfası kişiselleştirmesi.

Örnek bir güvenlik yazılımı şirketi ve sağlık segmenti için bir varyantın neleri değiştirdiğine dair bir örnek:

Her şeyi aynı anda değiştirmeyin: Başlığı, kanıtı, CTA'yı ve düzeni değiştiren bir varyant hangi değişikliğin önemli olduğunu size söyleyemez.

İlk Kullanım Senaryonuzu Seçmek

Ekipler çoğu zaman belirli hesaplara özel ana sayfalarla başlamak ister. Bu genellikle yanlış ilk testtir. İyi bir ilk kullanım senaryosu ölçülebilecek kadar trafiğe, net bir dönüşüm olayına ve gerçekten üretebileceğiniz bir içerik farkına sahiptir. Örneğin bir web tasarım ajansı kurumsal ziyaretçilere platform çalışmalarını, daha küçük şirketlere ise küçük işletmeler için web tasarım hizmetlerini gösterebilir. Adayları sıralamanın bir yolu, her birini erişim (uygun oturumların payı), değer (sayfanın bir gelir olayına ne kadar yakın olduğu), güven (segmentin farklı bir şeye ihtiyaç duyduğuna dair satış görüşmelerinden, kazanç/kayıp verilerinden veya destek taleplerinden gelen kanıt) ve emek açısından 1'den 5'e puanlamak, ardından (Erişim x Değer x Güven) / Emek formülüne göre sıralamaktır.

Orta ölçekli ve kurumsal şirketlere satış yapan varsayımsal bir güvenlik yazılımı şirketi için temsili puanlar:

Faydalı olan mutlak puan değil, sıralamadır. Burada iki bağlamsal oyun planı kazanıyor ve isimli hesap ana sayfası son sırada geliyor, çünkü neredeyse hiç kimseye ulaşmıyor ve en pahalısı o. Aynı mantıktan kabaca bir olgunluk sırası çıkar: önce bağlamsal (kampanya, yönlendiren, yeni ve geri dönen), ardından tanımlama devreye girip temiz bir holdout testi yapıldıktan sonra firmografik segmentler, ardından satış seviyeler ve sorumlular konusunda anlaştıktan sonra CRM odaklı hesap deneyimleri ve ancak bundan sonra web, reklamlar, e-posta ve satış genelinde orkestrasyon.

Ayakta kalan segmentler

Bir segment, ancak içindeki kişiler ölçülebilir şekilde farklı bir şey istiyorsa, onları güvenilir şekilde tanıyabiliyorsanız ve onlardan öğrenmeye yetecek sayıdalarsa bir varyantı hak eder. Herhangi bir şey oluşturmadan önce her birini tek satırlık bir tanım olarak yazın:

1. Bir veri alanından değil, satın alma kararındaki bir farktan yola çıkın. "Sağlık" bir veri alanıdır. "Herhangi bir demodan önce HIPAA ve BAA hakkında soru soracak alıcılar" ise bir satın alma farkıdır.
2. Aynı öğe üzerindeki segmentleri birbirini dışlayan hale getirin. Bir ziyaretçi hem “Kurumsal” hem de “Sağlık” olabiliyorsa, hero alanını hangi kuralın kontrol edeceğine önceden karar verin.
3. Başlangıçta kaba segmentleri tercih edin. Üç sektör artı "diğer herkes", dokuzunun haftada birkaç ziyaret aldığı on iki sektörden daha iyidir.
4. Eksik veriler için yedek içeriği tanımlayın. Sektör biliniyor, büyüklük bilinmiyor: ne gösterilecek?
5. Metni yazmadan önce hacmi kontrol edin. Son 90 gündeki kaç oturumun kriterlere uyacağını sayın. Bu sayı, aşağıdaki ölçüm bölümündeki örneklem büyüklüğüne bir çeyrek içinde ulaşamıyorsa segmenti komşu bir segmentle birleştirin.

B2B web sitesi segmentasyon stratejisi rehberi, segmentleri ICP'nize eşlemeyi ele alıyor.

Uygulama: Adım Adım Bir İş Akışı

Web sitesi kişiselleştirmeyi uygulamak aylarca süren bir proje gerektirmez. İşte ilk kişiselleştirilmiş deneyimi iki hafta içinde yayına alan pratik bir iş akışı.

1. Hafta: Temel

1. Adım: Bir sayfa ve iki segment seçin. Ana sayfanız veya birincil açılış sayfanız en iyi başlangıç noktasıdır. Ölçülebilecek kadar trafiğe sahip, birbirinden farklı kitleleri temsil eden iki segment seçin. Örnek: "Kurumsal şirketler (500+ çalışan)" ve "Orta ölçekli şirketler (50-499 çalışan)."

2. Adım: İçerik değişikliklerini tanımlayın. Her segment için varyant başlığını yazın, öne çıkarılacak vaka çalışmasını seçin ve CTA'yı tanımlayın. Sayfa yapısını aynı tutun. Yalnızca belirli slotlardaki içerik değişir. Herhangi bir teknolojiye dokunmadan önce tüm varyant metinlerini yazın.

Adım 3: Ziyaretçi tanımlamayı kurun. IP adreslerini şirket verilerine eşleştiren bir ziyaretçi tanımlama veri kaynağı bağlayın. Bilinen şirketlerle test ederek doğruluğu kontrol edin. Verilerin segmentasyon için ihtiyaç duyduğunuz özellikleri (sektör, şirket büyüklüğü) içerdiğini kontrol edin.

2. Hafta: Yayına Alın ve Ölçün

4. Adım: Segmentasyon kurallarını ve içerik eşleştirmesini yapılandırın. Kişiselleştirme platformunuzda segmentleri oluşturun ve her birini kendi içerik varyantıyla eşleştirin. Hiçbir segmente uymayan ziyaretçiler için bir varsayılan deneyim ayarlayın. Her varyantı masaüstünde ve mobilde önizleyin, çerezleri reddeden ziyaretçinin göreceği akışı da kontrol edin.

5. Adım: Bir kontrol grubuyla başlatın. Uygun olan tüm trafiği hemen kişiselleştirmeyin. Her segmentin bir kısmını varsayılan deneyimi gören bir kontrol grubu olarak ayırın; testin trafiğinizde gerçekten bir sonuca ulaşabilmesi için bunu bir A/B testi örneklem büyüklüğü hesaplamasıyla boyutlandırın.

6. Adım: Planlanan örneklem büyüklüğüne ulaşılana kadar ve en az iki tam hafta boyunca ölçün. Her kişiselleştirilmiş segment için kendi kontrol grubuna karşı dönüşüm oranını (form gönderimleri, demo talepleri), etkileşim metriklerini (sayfada geçirilen süre, oturum başına sayfa, kaydırma derinliği) ve hemen çıkma oranını izleyin. Kişiselleştirilmiş varyant daha iyi performans gösterirse yaklaşımı doğrulamış olursunuz ve genişletebilirsiniz.

Sonuçlar yatay seyrediyorsa, olağan nedenler yeterince farklı olmayan segmentler, varsayılana çok yakın varyantlar ya da segmentteki yetersiz trafiktir. Daha fazla sayfa eklemeden önce bunlardan birini düzeltin. İlk testlerin ötesini planlamaya hazır olduğunuzda, kişiselleştirme playbook şablonu segmentler, kurallar, sorumlular ve değerlendirme tarihleri için size bir yapı sunar.

Gerçekçi Olarak Ne Beklemeli

Manşet niteliğindeki artış rakamlarına şüpheyle yaklaşın. Yayımlanan rakamların çoğu, kendi müşterilerini anlatan tedarikçilerden veya danışmanlık firmalarından gelir, “dönüşüm” için farklı tanımlar kullanır ve bir kontrol grubuyla karşılaştırılmaz. Size kişiselleştirmenin işe yarayabileceğini söylerler, sizin sitenizde ne yapacağını değil.

Akıl yürütebileceğiniz şey şu: kişiselleştirme zaten sahip olduğunuz trafiğin dönüşüm oranını değiştirir; bu nedenle değeri, kişiselleştirilmiş sayfalara ne kadar nitelikli trafik ulaştığına ve varsayılan sayfanın söyledikleri ile her segmentin ihtiyaç duydukları arasındaki farkın büyüklüğüne göre ölçeklenir. Tek bir alıcı türüne tek bir ürün satan bir sitenin kazanacağı az şey vardır; tek bir ana sayfadan birkaç sektöre ve şirket büyüklüğüne hizmet veren bir sitenin ise daha fazla. Başlamadan önce hesabı kendi rakamlarınızla yapın. Örnek: ana sayfa trafiğinin %30'u tek bir sektörden geliyorsa ve sektöre özel bir sayfa o segmentin demo oranını %2'den %2,5'e çıkardıysa, toplam ana sayfa demo talepleri yaklaşık %7,5 artar. Bu artışı gerçekten elde edip etmediğinizi kontrol grubu testi yanıtlar.

Kişiselleştirme, ziyaret getirmek için daha fazla harcama yapmayı gerektirmez; zaten gelen insanlar üzerinde çalışır. HubSpot flywheel modelinde web sitesi kişiselleştirmesi, etkileşim aşamasında bir güç olarak listelenir. Kişiselleştirme ROI'sini ölçme rehberimiz bir test sonucunu iş gerekçesine dönüştürüyor.

Kişiselleştirme Başarısını Ölçmek

Önce-sonra karşılaştırmaları kişiselleştirme için neredeyse işe yaramaz: Mevsimsellik, kampanya değişiklikleri ve satış faaliyetleri dönüşüm oranlarını çoğu varyanttan daha fazla etkiler. Birincil metrik, bir kontrol grubuna karşı karşılaştırılan segment bazında dönüşüm oranıdır: Kontrol grubu, uygun segmentin aynı dönem boyunca varsayılan deneyimi görmeye devam eden rastgele bir bölümüdür.

Kontrol grubu ne kadar büyük olmalı?

Bir segmentin varsayılan sayfada %2,0 dönüşüm sağladığını ve olağan %95 güven ile %80 güçte %20'lik göreli bir artışı (%2,4'e) tespit etmek istediğinizi varsayalım. Standart iki oranlı formül şunu verir:

Grup başına n = (1,96 + 0,84)² x (0,02 x 0,98 + 0,024 x 0,976) / (0,004)² = 7,84 x 0,0430 / 0,000016, yani grup başına yaklaşık 21.100 ziyaretçi.

Bu, 50/50 bölünmeyle yaklaşık 42.000 uygun ziyaretçi demektir. 90/10 bölünmeyle kontrol grubunun yaklaşık 11.700, kişiselleştirilmiş grubun ise yaklaşık 105.500 ziyaretçiye ihtiyacı vardır; toplamda yaklaşık 117.000, yani neredeyse üç kat trafik (k = 9 dağılım oranında, küçük grubun n x (1 + 1/k) / 2 ziyaretçiye ihtiyacı vardır). Bu yüzden varyantı 50/50 bölünmeyle kanıtlayın, ardından yalnızca artışın sürdüğünü kontrol etmek için küçük ve kalıcı bir kontrol grubu (%5-10) tutun. Bir segment bir çeyrekte örnekleme ulaşamıyorsa, aynı varyant yapısını paylaşan segmentleri birleştirin, daha yüksek hacimli bir adımı ölçün (demo rezervasyonu yerine CTA tıklaması) ya da sonucu bir yön göstergesi olarak değerlendirin ve bunu açıkça belirtin. Kendi rakamlarınızı A/B testi hesaplayıcısında hesaplayın.

Her zaman segment bazında ölçün, asla yalnızca toplamda değil: Pozitif bir ortalama, bir segment için kaybeden bir varyantı gizleyebilir. Destekleyici metrikler şunlardır:

Etkileşim derinliği. Kişiselleştirilmiş ve kişiselleştirilmemiş ziyaretçiler için oturum başına sayfa, sitede geçirilen süre ve kaydırma derinliği.

Segmente göre hemen çıkma oranı. Kişiselleştirme, açılış deneyimi ziyaretçinin bağlamıyla örtüştüğü için hedeflenen segmentlerde hemen çıkma oranını düşürmelidir. Bunu yalnızca site genelinde değil, segmente göre takip edin.

Satış hattı hızı. Hedef hesaplardan gelen ziyaretçilerin satış sürecinde ne kadar hızlı ilerlediğini, kontrol grubu olarak ayrılan hedef hesaplarla karşılaştırarak takip edin.

İçerik keşfi. Kişiselleştirilmiş deneyim gören ziyaretçiler, görmeyenlere göre daha fazla ürün sayfası veya kaynak sayfası görüntülüyor mu?

Ziyaretçi başına gelir. Nihai metrik. Kişiselleştirmenin her web sitesi ziyaretçisinden elde edilen ortalama geliri nasıl etkilediğini kitleye göre segmentlere ayırarak takip edin.

Gizlilik, Uyumluluk ve Kişiselleştirmenin Sınırları

B2B web sitesi kişiselleştirmesi çoğunlukla bireyin kim olduğuna değil, şirket düzeyindeki niteliklere (sektör, büyüklük, hesap durumu) göre hareket eder. Bir üreticiden gelen ziyaretçiye üretim içeriği gösterecek şekilde bir sayfayı uyarlamak, bir kişinin siteler arasındaki gezinmesini izlemekten farklı bir şeydir. Bu, onu gizlilik hukukunun dışına çıkarmaz. Aşağıdaki bir uygulayıcı haritasıdır, hukuki tavsiye değildir:

• IP adresleri kişisel veri olabilir. GDPR Gerekçe 30, IP adreslerini çevrimiçi tanımlayıcılar arasında sayar ve AB Adalet Divanı Breyer (CJEU basın bülteni, 2016) kararında dinamik bir IP adresinin web sitesi işletmecisi için kişisel veri olabileceğine hükmetmiştir. “Yalnızca şirketleri tespit ediyoruz” demek riski azaltır, ancak işleme bir IP adresinden başladığında sizi GDPR'ın kapsamı dışına çıkarmaz.
• Hukuki dayanak. Şirket düzeyinde kişiselleştirme genellikle belgelenmiş bir dengeleme testi gerektiren meşru menfaat gerekçesiyle, GDPR Madde 6(1)(f) kapsamında savunulur; ICO'nun meşru menfaat rehberi üç aşamalı testi ortaya koyar.
• Çerezler ve cihaz erişimi, GDPR'dan ayrı olarak onay gerektirir. Segmentleri veya ziyaret sayılarını hatırlamak için kullanılan çerezler ve yerel depolama dahil, ziyaretçinin cihazında bilgi saklamak veya okumak, e-Gizlilik Direktifi'nin (2002) 5(3). maddesi kapsamına girer ve kesinlikle gerekli olmadıkça genellikle onay gerektirir. EDPB bu kapsamı Guidelines 2/2023 on the technical scope of Art. 5(3) belgesinde geniş yorumlar. Birleşik Krallık'ta eşdeğer kurallar PECR'de yer alır; ICO'nun çerez rehberine bakın.

Pratikte: gizlilik bildiriminizde ziyaretçi tanımlama ve kişiselleştirmeden bahsedin, tedarikçilerinizle bir veri işleme sözleşmesi yapın, aracın onay bandınıza uyduğundan ve onay vermeyen ziyaretçiler için zenginleştirme çağrısı yapmadığından emin olun ve lansmandan önce gizlilik sorumlunuzu sürece dahil edin. Deneyimi sorunsuz şekilde geri çekilecek biçimde tasarlayın: saklanan bir tanımlayıcıya bağlı her şey, onay reddedildiğinde varsayılana dönmelidir. Veri gizliliği uyumluluğu rehberimiz konuyu daha da derinlemesine ele alıyor.

Doğru özgüllük düzeyinde kişiselleştirerek "ürkütücülük faktöründen" kaçının. Sektörle alakalı içerik göstermek faydalıdır. Bir ziyaretçiye kendini tanıtmadan önce başlıkta şirket adını göstermek rahatsız edici gelebilir. Şirket adı geçen metinleri satış ekibiyle zaten görüşmekte olan hesaplara saklayın; diğer durumlarda sektör çerçevesi kullanın.

Üçüncü taraf çerezler ortadan kalktıkça birinci taraf veriler (ziyaretçilerin kendi sitenizdeki etkileşimlerinden doğrudan topladığınız veriler) giderek daha önemli hâle geliyor. IP'den şirkete eşleştirmeye ve site içi davranışa dayalı kişiselleştirme birinci taraf sinyallere dayanır; bu da onu üçüncü taraf takibe bağlı yaklaşımlardan daha kalıcı kılar. B2B kişiselleştirme için birinci taraf veri stratejisi rehberimiz neyin nasıl toplanacağını anlatıyor.

Yaygın Tuzaklar ve Bunlardan Kaçınma Yolları

Çok büyük başlamak. Lansmanda her sayfayı her segment için kişiselleştirmeye çalışan ekipler, projeyi durma noktasına getiren bir bakım yükü yaratır. Bir sayfa ve iki segmentle başlayın. Etkiyi kanıtlayın. Sonra genişletin.

Düşük veri kalitesi. Ziyaretçi tanımlamanız ziyaretçileri yanlış şirketlerle eşleştiriyorsa veya CRM verileriniz güncel değilse, kişiselleştirme rastgele görünür. Eşleşme oranlarını kontrol edin, tanımlamalardan bir örneği elle doğrulayın ve altında varsayılan deneyimin gösterileceği bir minimum güven eşiği belirleyin.

Kontrol grubu yok. Varsayılan deneyimi gören bir kontrol grubu olmadan, kişiselleştirmenin etkisini mevsimsel eğilimlerden, trafik karışımındaki değişikliklerden ya da diğer değişkenlerden ayıramazsınız.

Varsayılanın bozulmasına izin vermek. Çoğu ziyaretçinin gördüğü hâlâ varsayılandır. Varyantları oluştururken onu sıradan A/B testleriyle geliştirmeye devam edin.

Tanımladığınız segmentler için içerik yok. Bir "Kurumsal Sağlık" segmenti tanımlamak kolaydır. Asıl iş, hazır bir sağlık vaka çalışmasına, ilgili ekran görüntülerine ve sağlık sektörüne özel mesajlara sahip olmaktır. Kuralları oluşturmadan önce içeriği oluşturun.

Tıklamaları başarı olarak raporlamak. Kişiselleştirilmiş CTA'lar çoğu zaman daha fazla tıklama ama aynı sayıda nitelikli toplantı getirir. Trafiğinizin destekleyebileceği, gelire en yakın olayı ölçün.

Satış döngüsü yok. Satış ekibi bir hesabın ne gördüğünü bilmiyorsa, web sitesi ve temsilci farklı hikâyeler anlatır. Gösterilen deneyimi CRM etkinlik kaydına aktarın.

Sayfa hızı ve titreme. Her istemci taraflı araç, yüklenmesi, ziyaretçiyi sorgulaması ve sayfayı düzenlemesi gereken bir komut dosyası ekler. Önemli sayfalarda etiket açıkken ve kapalıyken Lighthouse veya WebPageTest çalıştırın ve Largest Contentful Paint ile Cumulative Layout Shift değerlerini karşılaştırın. Yalnızca kişiselleştirilmiş öğeleri önceden gizleyin, asla tüm sayfayı değil.

SEO hataları. Google JavaScript'i işler (JavaScript SEO belgeleri betiklerinizi çalıştıran başsız bir Chromium'u anlatır). Googlebot sizin çerezleriniz olmadan ve hedef bir şirkete çözümlenmeyen IP adreslerinden tarar; dolayısıyla hiçbir kurala uymaz ve tanımlanamayan her ziyaretçi gibi varsayılan sayfayı alır. Googlebot'u tespit edip ona özel bir şey sunan kurallar oluşturmayın: Google'ın spam politikaları gizlemeyi (cloaking), kullanıcılara ve arama motorlarına farklı içerik sunmak olarak tanımlar. Bkz. web sitesi kişiselleştirme ve SEO.

Kalite kontrolünü atlamak. Beş kural, her biri tarayıcılar ve cihazlar genelinde altı sayfa durumu demektir. Her kuralın doğru koşullarda tetiklendiğini, her varyantın düzen bozulması olmadan görüntülendiğini ve analitiğin hangi varyantın gösterildiğini kaydettiğini kontrol edin. Bir segmenti simüle eden önizleme modu çok zaman kazandırır.

Yönetişim yok. Bir yıl sonra kimse yayındaki kırk kuraldan hangilerinin hâlâ önemli olduğunu bilmez ve kanıtların yarısı ayrılmış bir müşteriye atıfta bulunur. İlk kuraldan itibaren her birine bir sorumlu, bir inceleme tarihi (90 gün makul bir varsayılandır), belgelenmiş bir öncelik sırasında bir yer (örneğin açık fırsat, sonra müşteri, sonra hedef hesap, sonra sektör, sonra kampanya, sonra varsayılan) ve page_element_segment_version gibi bir ad verin. Daha büyük ölçekte bu kendi başına bir disipline dönüşür; ölçekte kişiselleştirme ve kurumsal kişiselleştirme dağıtım kılavuzu yazılarımızda ele alıyoruz.

Web Sitesi Kişiselleştirmeye Başlarken

Ölçülebilir sonuç veren en basit uygulamayla başlayın, ardından verilere göre genişletin.

Ücretli veya e-posta kampanyalarınız varsa, en ucuz ilk test, açılış sayfası metnini ziyaretçiyi getiren reklam veya e-postayla eşleştirmektir. Trafiğinizin çoğu organikse ve birden fazla sektöre satış yapıyorsanız, ziyaretçi tanımlamadan gelen firmografik verileri kullanarak ana sayfanızı iki sektör segmenti için kişiselleştirin. Hero başlığını, hero görselini ve öne çıkan vaka çalışmasını değiştirin. Trafiğinize uygun büyüklükte bir kontrol grubu ayırın ve planlanan örnekleme ulaşılana kadar ölçün. Kişiselleştirilmiş varyantlar varsayılandan daha iyi performans gösterirse ek segmentlere ve ek sayfalara genişletin.

Markettailor, bu iş akışı için gereken ziyaretçi tanımlama, segmentasyon ve içerik sunma katmanlarını tek bir platformda sağlar. IP tabanlı şirket tanımlamayı sayfa içi içerik değişiklikleriyle birleştirerek ilk kişiselleştirilmiş deneyimi aylar yerine günler içinde yayına almanızı mümkün kılar.

Sıkça Sorulan Sorular

Basitçe web sitesi kişiselleştirme nedir?

Web sitesi kişiselleştirme, aynı sayfada farklı ziyaretçilere, onlar hakkında bildiklerinize göre farklı içerik göstermektir: şirketleri, sektörleri, konumları, yönlendirme kaynakları veya sitede daha önce yaptıkları. Sayfa URL'si aynı kalır; başlık, kanıt noktaları, harekete geçirici mesajlar veya öneriler değişir.

Web sitesi kişiselleştirmenin başlıca türleri nelerdir?

B2B siteleri için başlıca türler şunlardır: firmografik (sektör, şirket büyüklüğü), hesap bazlı (isimli hedef hesaplar), davranışsal (görüntülenen sayfalar, geri dönüş ziyaretleri), yaşam döngüsü (potansiyel müşteri, açık fırsat, müşteri), yönlendirme veya kampanya (reklam, e-posta, iş ortağı bağlantısı) ve coğrafi. Çoğu ekip kampanya mesajı eşleştirme veya sektöre göre kişiselleştirmeyle başlar, çünkü bunlar en fazla oturuma ulaşır ve doğrudan satışla eşleşir.

B2B web sitesi kişiselleştirme nasıl çalışır?

Bir veri katmanı ziyaretçinin kim olduğunu belirler (IP-şirket çözümlemesi, veri zenginleştirme, site içi davranış, CRM kayıtları), bir kural motoru eğer-ise kurallarını öncelik sırasına göre kontrol eder ve bir varyant seçer, bir teslim yöntemi (istemci taraflı bir etiket, sunucu taraflı bir API çağrısı ya da bir edge worker) ise o varyantı sayfaya yerleştirir. Hiçbir kurala uymayan ziyaretçiler varsayılan sayfayı görür.

Web kişiselleştirmesinin adımları nelerdir?

Ziyaretçiyi veya segmenti tespit edin, hangi segmentlerin önemli olduğuna karar verin, yüksek trafikli bir veya iki sayfa seçin, “bu benim için mi?” sorusunu yanıtlayan öğeler (başlık, kanıt, CTA) için segment başına bir varyant yazın, bir kontrol grubuyla yayına alın ve genişletmeden önce segment başına dönüşümü kontrol grubuna karşı ölçün.

B2B web sitesi kişiselleştirme örnekleri nelerdir?

Yaygın örnekler: ziyaretçinin sektörünü adlandıran bir ana sayfa hero'su, ziyaretçinin sektöründen vaka çalışmaları ve logolar, varsayılan olarak şirket büyüklüğüne uyan planı gösteren bir fiyatlandırma sayfası, açık fırsatlar için “Demo planlayın”dan “Hesap ekibinizle görüşün”e değişen bir CTA ve daha önce görüntülenen sayfalara dayalı kaynak önerileri. Daha fazlası için ana sayfa kişiselleştirme rehberimize ve dinamik içerik örneklerimize bakın.

Web sitesi kişiselleştirme için ne kadar trafik gerekir?

Bu, temel dönüşüm oranınıza ve tespit etmeniz gereken artışa bağlıdır. %2'lik bir temel oranda ve %20'lik göreli bir artışta, %95 güven ve %80 güç ile grup başına kabaca 21.000 ziyaretçiye ihtiyacınız vardır. Bir çeyrek içinde buna ulaşamayan segmentler birleştirilmeli, daha yüksek hacimli bir olay üzerinden ölçülmeli veya yön gösterici olarak değerlendirilmelidir.

Web sitesi kişiselleştirme A/B testiyle aynı şey mi?

Hayır. A/B testi herkes için en iyi tek versiyonu bulur; kişiselleştirme ise farklı segmentlere farklı versiyonlar gösterir. Birlikte çalışırlar: her kişiselleştirilmiş varyantın kendi segmentinde varsayılanı geçtiğini kanıtlamak için kontrol gruplu A/B testleri kullanın.

Web sitesi kişiselleştirme GDPR ile uyumlu mu?

Olabilir, ama otomatik olarak değil. IP adresleri kişisel veri olabilir; bu yüzden şirket düzeyinde kişiselleştirme de bir hukuki dayanak gerektirir, genellikle belgelenmiş bir denge testiyle meşru menfaatler. Cihazda çerez veya benzeri tanımlayıcıları saklayan ya da okuyan her şey genellikle ePrivacy kuralları kapsamında onay gerektirir. Reddeden ziyaretçiler için bir varsayılan deneyim tasarlayın.