Mobil Davranış Verisiyle 2025’te Satın Alma Eğilimi Skorlaması ve Segment Bazlı Stratejik Planlama

Mobil Davranışın Satın Alma Eğilimi Tahminindeki Gücü

2025 yılı itibarıyla dijital pazarlama ve e-ticaret dünyasında satın alma eğilimi skorlaması artık yalnızca geçmiş siparişlere veya CRM verilerine bağlı değil.
Müşterilerin mobil cihaz kullanım alışkanlıkları, satın alma niyetini tahmin etmede en güçlü kaynak hâline geldi.

Dijital tüketicinin:

• Günlük mobil ekran süresi
• Uygulama içi gezinme derinliği
• Bildirim tepkileri
• Konum bazlı davranışları
• Arama motoru sorguları
• Mobil ödeme sıklığı

gibi yüzlerce mikrosinyal, güçlü yapay zekâ modelleriyle birleşerek yüksek doğruluklu satın alma eğilimi skorlamasına dönüşüyor.

Bu makalede, mobil davranış verisiyle 2025’te satın alma eğilimi tahmininin nasıl yapıldığını ve bunun segment bazlı stratejik planlamaya nasıl dönüştüğünü detaylı olarak ele alıyoruz.

1. Mobil Davranış Verisinin Satın Alma Eğilimindeki Temel Rolü

Mobil davranışın satın alma tahmininde kritik olmasının 3 temel nedeni vardır:

✓ Anlık niyeti gösterir

Bir müşteri satın alma niyetini ilk olarak mobil cihazında yansıtır.

✓ Zengin veri üretir

Kullanıcı 1 dakikada ortalama 50+ sinyal üretir.

✓ Duygusal ve mikromoment odaklıdır

Mobil davranış gerçek ihtiyaç anlarını yansıttığı için nispeten “ham” veri sağlar.

2. 2025’te Satın Alma Eğilimi Skorlamasında Kullanılan Mobil Veri Türleri

2.1. Uygulama İçi Davranış Verileri

• Ürün görüntüleme sayısı
• Sepete ekleme–çıkarma davranışları
• Kampanya sayfalarına giriş
• Filtreleme, arama ve kategori gezinme yoğunluğu
• Ürün detaylarında geçirilen süre

Bu veriler doğrudan satın alma niyetinin davranışsal izdüşümüdür.

2.2. Mobil Arama ve Keşif Verileri

• Markayla ilgili mobil aramalar
• Rakip ürün kıyaslamaları
• Mobil tarayıcı üzerinden fiyat araştırması
• Sık ziyaret edilen inceleme siteleri

Örnek sinyal:
Kullanıcı son 48 saatte aynı ürün kategorisini 4 farklı sitede araştırmışsa, satın alma eğilimi yüksek riskli segmentten yüksek potansiyelli segmente dönüşür.

2.3. Bildirim Etkileşim Verileri

• Push bildirim açılma oranı
• Tıklama davranışı
• Bildirimden sepete/ürüne gidiş
• Bildirim sonrası uygulama kullanım süresi

Push tepkisindeki artış satın alma eğiliminin erken göstergesidir.

2.4. Konum Tabanlı Mobil Sinyaller

• AVM veya mağaza yakınında bulunma
• Belirli lokasyonlarda yoğun tekrar eden ziyaretler
• Rekabetçi mağaza dolaşımları

Offline – online müşteri yolculuğunu birleştirerek satın alma olasılığını artırır.

2.5. Mobil Cihaz Aktivite Verileri

• Günün hangi saatlerinde alışveriş davranışı artıyor?
• Mobil ödeme tercihleri
• Bağlantı hızı ve cihaz modeli
• Kullanıcının mobil uygulama kullanım yoğunluğu

Bu veriler, satın alma eğiliminin zamanlama tahminini güçlendirir.

3. Satın Alma Eğilimi Skorlamasında Kullanılan 2025 AI Algoritmaları

3.1. Gradient Boosting Modelleri (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

Mobil davranış sinyallerini en iyi işleyen yöntemlerden biri.

Avantajları:

• Çok sayıda kategorik veriyi işler
• Non-linear ilişkileri yakalar
• Yüksek doğruluk sağlar

3.2. LSTM ve GRU Zaman Serisi Modelleri

Mobil davranışlar zamanla değişir; LSTM modelleri bu değişimleri öğrenir.

Bu modeller şunları tahmin eder:

• Ne zaman satın alma gerçekleşecek?
• Niyetin yoğunluğu artıyor mu?

3.3. BERT Tabanlı Metin Modellemesi

Eğer mobil aramalar ve uygulama içi arama sorguları analiz ediliyorsa:

• Kullanıcının niyetine göre skor üretilir.
• Örneğin “en iyi fiyat”, “indirim kodu”, “yarın kargoda” gibi sorgular satın alma eğilimini güçlendirir.

3.4. ÇokKatmanlı Sadakat & Satın Alma Potansiyeli Sinir Ağları

Derin öğrenme modelleri çeşitli veri katmanlarını birleştirir:

• Davranış verisi
• Demografi
• Konum
• Etkileşim geçmişi
• Harcama potansiyeli

Bu model 2025’in en güvenilir satın alma tahmin motoru olarak kabul edilir.

4. Satın Alma Eğilimi Skoru Nasıl Oluşturulur? (2025 Yaklaşımı)

4.1. Veri Hazırlama

• Gürültülü verilerin temizlenmesi
• Eksik davranış sinyallerinin modellenmesi
• Feature engineering (ör. “ürün ilgi yoğunluğu”)

4.2. Model Eğitimi

Eğitimde hedef değişken genellikle şunlar olur:

✔ Satın aldı / almadı
✔ Sepetten satın alma dönüşüm süresi
✔ Sepete eklemeden sonra geri dönüş oranı

4.3. Skor Üretimi

Model çıktı formatı:

• Buying Intention Score (0–100)
• Purchase Probability (%0–100)
• Segment Tahmini (Düşük – Orta – Yüksek)

2025’te çok kanallı veriye dayalı skorlamalar %85’e varan doğrulukla çalışır.

5. Segment Bazlı Stratejik Planlama Nasıl Yapılır?

2025’te markalar satın alma eğilimi skorlarını kullanarak otomatik segment bazlı stratejiler üretir.

Aşağıda en kritik segmentler ve uygulanacak stratejiler yer alıyor.

5.1. Segment 1: Yüksek Satın Alma Eğilimi (%70–100)

Stratejiler:

• Dinamik fiyatlama
• Sınırlı stok bildirimi
• Hızlı teslimat vurgusu
• Premium ürün önerileri
• Kişiye özel ödeme seçenekleri

Bu segment satın almaya çok yakındır; tetikleyici aksiyon yeterlidir.

5.2. Segment 2: Orta Satın Alma Eğilimi (%40–70)

Stratejiler:

• A/B testli kampanya bildirimleri
• Ürün karşılaştırma içerikleri
• Sosyal kanıt gösterimleri
• Sepeti hatırlatma akışları
• Ekstra indirim sunmadan kişiselleştirilmiş öneriler

Bu segment “ikna” gerektirir.

5.3. Segment 3: Düşük Satın Alma Eğilimi (%0–40)

Stratejiler:

• Fiyat hassasiyeti odaklı kampanyalar
• Geniş kategori önerileri
• Mobil uygulama etkileşimini artırıcı içerikler
• Ürün keşif odaklı push bildirimleri

Bu kitlede amaç satın alma niyetini yavaşça yükseltmektir.

6. Mobil Davranış Tabanlı Stratejik Planlamanın 2025 Avantajları

✓ Daha yüksek dönüşüm oranları

Kullanıcı davranışına göre anlık aksiyonlarla dönüşüm %25–60 arasında artar.

✓ Pazarlama bütçesinde verimlilik

İlgi düzeyi düşük kullanıcıya kampanya harcanmaz.

✓ Kişiselleştirilmiş müşteri yolculuğu

Her segment farklı bir funnel.

✓ Rekabetçi avantaj

Rakiplerin göremediği mikrosinyallerle hızlı tepki verme imkânı.

✓ Otomasyonla ölçeklenebilirlik

Segment bazlı planlamalar otomatik kurallar aracılığıyla yönetilir.

2025’te Mobil Davranış Verisi Satın Alma Tahmininin Geleceğini Belirliyor

Mobil davranış verisi, 2025’in en güçlü satın alma tahmin kaynağıdır.
Doğru algoritmalar ve zengin mobil sinyallerle çalışan sistemler sayesinde markalar artık:

• Gerçek zamanlı satın alma eğilimi skorları üretebiliyor
• Segment bazlı stratejileri otomatik işletebiliyor
• Müşteri yolculuğunu kişiselleştirerek dönüşümleri artırıyor
• Pazarlama maliyetlerini optimize ediyor

Satın alma eğilimi modellemesi, e-ticarette stratejik rekabet üstünlüğünün merkezine yerleşmiş durumda.

Ayrıntılı bilgi ve ücretsiz danışmanlık talebi için : +90 542 156 31 26 - bilgi@ceptelefondatasi.net