2025’te Telefon Davranış Verileriyle Gerçek Zamanlı Dinamik Fiyatlama Yaklaşımları
Fiyat, dijital ekonomide artık sabit bir etiket değil; kullanıcı davranışına, bağlama ve zamana göre evrilen dinamik bir karar mekanizmasıdır. 2025 itibarıyla özellikle mobil cihazlardan elde edilen davranış verileri, fiyatlama stratejilerinin merkezine yerleşmiştir.
Telefonlar, kullanıcıların niyetini en erken ve en doğru şekilde yansıtan veri üretim noktalarıdır. Yapay zekâ destekli sistemler bu sinyalleri gerçek zamanlı analiz ederek, her kullanıcıya, her anda, farklı bir fiyat veya teklif stratejisi uygulamayı mümkün kılmaktadır.
Bu makalede; telefon davranış verisinin dinamik fiyatlamadaki rolü, kullanılan AI modelleri, uygulama senaryoları ve etik–regülasyon boyutlarıyla birlikte ele alınacaktır.
1. Dinamik Fiyatlamanın 2025’te Evrimi
1.1. Klasik Dinamik Fiyatlamanın Sınırları
Geleneksel dinamik fiyatlama genellikle şu değişkenlere dayanır:
- Talep yoğunluğu
- Stok durumu
- Mevsimsellik
- Rakip fiyatları
Bu yaklaşım pazar odaklıdır, ancak kullanıcıyı bireysel düzeyde anlamakta yetersizdir.
1.2. Davranış Tabanlı Fiyatlama Paradigması
2025’te fiyatlama şu soruya cevap verir:
“Bu kullanıcı, bu anda, bu bağlamda, bu fiyatı ödemeye ne kadar hazır?”
Bu sorunun cevabı ancak telefon davranış verileri ile mümkündür.
2. Telefon Davranış Verisi Nedir ve Neden Kritiktir?
Telefon davranış verisi, kullanıcının mobil cihaz üzerindeki mikro etkileşimlerinden oluşur.
2.1. Fiyatlama İçin Kritik Mobil Davranış Sinyalleri
- Uygulama içi gezinme derinliği
- Fiyat sayfasında kalma süresi
- Sepete ekleme – çıkarma sıklığı
- Günün hangi saatinde alışveriş yaptığı
- Bildirimlere yanıt hızı
- Lokasyon ve hareketlilik bağlamı
- Önceki fiyat değişimlerine verilen tepkiler
Bu sinyaller, kullanıcının fiyat duyarlılığını (price sensitivity) anlık olarak yansıtır.
3. Gerçek Zamanlı Dinamik Fiyatlama Mimarisi
3.1. Veri Akış Katmanı
- Mobil SDK’lar
- Event-based tracking sistemleri
- Edge analytics (cihaz yakınında ön analiz)
3.2. AI Karar Katmanı
- Anlık davranış skorlama
- Ödeme istekliliği tahmini (WTP – Willingness To Pay)
- Alternatif fiyat senaryosu simülasyonu
3.3. Aksiyon Katmanı
- Fiyat güncelleme
- Kişiselleştirilmiş indirim
- Paket veya değer önerisi değiştirme
Bu yapı sayesinde fiyat, milisaniyeler içinde güncellenebilir.
4. Kullanılan Yapay Zekâ ve Modelleme Yaklaşımları
4.1. Price Sensitivity Modeling
- Logistic Regression
- Gradient Boosting
- Bayesian Inference
Amaç: Kullanıcının fiyat artışına tolerans eşiğini tahmin etmek.
4.2. Sequence & Intent Modeling
- LSTM
- Transformer tabanlı modeller
Amaç: Kullanıcının satın almaya ne kadar yakın olduğunu anlamak.
4.3. Reinforcement Learning (RL)
- Fiyat = aksiyon
- Satın alma / terk = ödül
Sistem, zamanla en yüksek uzun vadeli geliri getiren fiyat politikasını öğrenir.
5. Davranış Bazlı Dinamik Fiyatlama Senaryoları
5.1. Yüksek Niyet – Düşük Fiyat Duyarlılığı
Davranış:
- Ürünü tekrar tekrar inceliyor
- Sepetten çıkarmıyor
Strateji:
- İndirim vermek yerine değer artırımı
- Ücretsiz kargo, premium servis ekleme
5.2. Fiyat Hassasiyeti Yüksek Kullanıcı
Davranış:
- Fiyat sayfasında uzun süre
- Alternatif ürün karşılaştırması
Strateji:
- Mikro indirim
- Zaman sınırlı teklif
- Paket bazlı fiyatlama
5.3. Terk Riski Taşıyan Kullanıcı
Davranış:
- Sepet terk
- Bildirimlere ilgisizlik
Strateji:
- AI tetiklemeli geri kazanım fiyatı
- Kişisel eşik bazlı indirim
6. Segment Bazlı Gerçek Zamanlı Fiyatlama
AI sistemleri kullanıcıyı yalnızca bireysel değil, davranış segmentleri içinde de konumlandırır:
- Hızlı karar verenler
- Fırsat kollayanlar
- Marka sadıkları
- Kararsız gezginler
Her segment için:
- Fiyat değişim hızı
- İndirim derinliği
- Teklif sıklığı
ayrı ayrı optimize edilir.
7. Etik, Güven ve Regülasyon Boyutu
2025’te dinamik fiyatlama yalnızca teknik değil, etik bir konu hâline gelmiştir.
7.1. Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Ayrımcılık algısı yaratmamak
- Aynı bağlamda aşırı fiyat farklarından kaçınmak
- Kullanıcıya şeffaf değer sunmak
- KVKK / GDPR uyumluluğu
Başarılı sistemler fiyatı gizlemez; mantığını görünmez kılar.
8. Performans Ölçümü ve Başarı Metrikleri
Dinamik fiyatlama başarısı şu metriklerle ölçülür:
- Gelir artışı (Revenue Lift)
- Sepet dönüşüm oranı
- Fiyat bazlı terk oranı
- Uzun vadeli müşteri değeri (CLV)
- Kampanya yorgunluğu (Price Fatigue)
Önemli olan kısa vadeli kazanç değil, fiyat güvenini koruyarak büyüme sağlamaktır.
9. 2025 ve Sonrası İçin Stratejik Öngörüler
- Fiyat, kullanıcıdan önce AI tarafından algılanacak
- Tek fiyat politikaları rekabet dışı kalacak
- Mobil davranış verisi, ERP’den daha değerli olacak
- “Doğru fiyat” değil, “doğru an fiyatı” kazanacak
2025’te telefon davranış verileriyle desteklenen gerçek zamanlı dinamik fiyatlama, markalara yalnızca daha fazla gelir değil; daha akıllı, daha adil ve daha sürdürülebilir bir ticaret modeli sunmaktadır.
Başarılı olanlar, fiyatı bir silah gibi değil; kullanıcıyla kurulan ilişkinin bir parçası olarak yönetenler olacaktır. Mobil veri + AI birleşimi, fiyatlamayı matematikten çıkarıp stratejik bir zekâ alanına dönüştürmektedir.
Ayrıntılı bilgi ve ücretsiz danışmanlık talebi için : +90 542 156 31 26 - bilgi@ceptelefondatasi.net