Machine Learning Pazarlama Sektörünün Geleceğini Nasıl Etkileyecek?

Image for post
Image for post

Pazarlama sektörü yalnızca bugün değil, geçmişte de veriye dayanıyordu. Ancak bugün sahip olduğumuz verilerdeki fark, onun büyüklüğü. Büyük verilerin çoğunun yapılandırılmamış olması, pazarlamacıların ondan harekete geçirici bilgiler kazanmasını zorlaştırıyor. Son zamanlarda pazarlamacılar, yapay zekâ, özellikle de machine learning (makine öğrenimi) sistemlerinin bu görev için mükemmel şekilde uygun olduğunu düşünüyor.

Veriyi işleyerek bilgilerin öğrenilmesini sağlayan machine learning algoritmaları, bilgisayar programlarının, doğru veri kalıplarını algılayarak gerekli bilgilerin toplamasını sağlar. Bu algoritmalar pazarlamaya uygulandığında, pazarlamacıların tüketici tercihleri, davranışları ve mevcut piyasa koşulları gibi faktörleri tanımlayarak derinlemesine bilgi üretmesini olanak sağlayabilir.

Bu istatistikleri göz önünde bulundurun:

Küresel bilgi işlem pazarının 2019 yılına kadar 12,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Tüm şirketlerin%30'u, satış süreçlerinden en az birini artırmak için yapay zeka kullanacaktır. (Gartner)

Büyük veri ve makine öğrenimi gelecekte pazarlama dünyasını nasıl etkileyecek? Hadi gelin buna yakından bakalım:

Pazarlamacılar çevrimiçi tüketici davranışları hakkında bilgi edinmek için dijital dünyaya yönelmeden önce, müşteri yolculuklarını haritalayabilmek oldukça öngörülebilirdi. Örneğin, markanızın imajını incitebilecek ve satın alma davranışlarını etkileyebilecek olumsuz çevrimiçi yorumlar (sosyal medyada veya çevrimiçi forumlarda) gibi faktörler hakkında endişelenmenize gerek yoktu.

Çevrimiçi erişilebilirlik ile müşteri yolculuğu artık farklılaştı. Şu istatistiklere dikkat edin:

Amerikalı yetişkinlerin yaklaşık üçte ikisi haftada 12 saat sosyal medyada zaman geçiriyor.

Müşterilerin % 55'i alışveriş yapmadan önce sosyal ağlarda araştırma yapıyor.

Müşteri yolculuğunun haritalanması artık doğrusal değil, ama veri bilimi ve makine öğrenimi, tüketici istekleri hakkında bilgi sağlayabilir:

En uygun hedefleme:

Machine learning çözümleri sayesinde artık pazarlamacılar kesin hedeflemeler yaparak için koşulları ve bağlamları keşfedebilecek. Bu, aynı zamanda belirli demografilere hedeflenecek teklifleri manuel olarak yapmak zorunda olmayacakları anlamına da geliyor.

Kullanıcı yolculuklarında tetikleyici noktaları belirleme:

Makine öğrenimi algoritmaları ve yazılımları geliştikçe, çevrimiçi kullanıcı yolculukları da daha iyi takip edilebiliyor. Böylece müşterileri neyin tetiklediği hakkında daha fazla bilgi edinmek de mümkün oluyor.

Otomatik müşteri hizmetleri:

Dünya otomasyonla yeni tanışmıyor. En sevdiğiniz fastfoodu bir mobil uygulama ile sipariş edebiliyor, doktor randevusu alabiliyor, hatta tek bir kişiyle konuşmadan online olarak uçak bileti bile alabiliyoruz. Ve şimdi, makine öğrenimi sayesinde, otomasyon müşteri hizmetleri alanında bir yeniliğe imza atabilir. Müşteri sorgularına ve tüketici geçmişine dayanan verilerdeki kalıpları tahmin ederek makine öğrenimi şöyle olabilir:

Hizmetleri tavsiye etmek:

Uzmanlar, tüketicilerin tüm online etkileşiminin yüzde 85'inin bir insana ihtiyaç duymadan gerçekleşebileceğini tahmin ediyor. Kullanıcıların harcama alışkanlıklarını geçmiş harcama alışkanlıklarına göre tanımlayabilecek ve finansal hizmetleri tavsiye etmek için bu verileri kullanabilecek sistemlerle karşılaşacağız.

Deneyim olmadan satış:

Müşteri merkezli bir hizmet ve bir video öneri sistemi olan Netflix’i düşünün. Video verilerini, müşteri verilerindeki kalıpları tanımlamak için machine learning algoritmalarını kullanarak önerir. Aynı fikirleri satış odaklı bir işletmeye uygularsanız, gelecekte neler olabileceğini hayal edebilirsiniz. Bunun gibi kesin veriler, herhangi bir deneyim olmadan belirli ürünleri satabilme şansı tanır.

İlgi alanına dayalı hedefleme:

Facebook reklamları ile binlerce kullanıcının verilerin ulaşılabilir. Bu kullanıcıların ilgi alanlarını analiz eden Facebook, onlarla aynı ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıları da bulabilir. Facebook gelecekte bu verileri alacak ve ortak olan ilgi alanlarını ve davranışları eşleştirecek.

Daha hızlı potansiyel, müşteri hedefleme ve dönüşümler:

Benzer bir şekilde hedefleme yapıldığında, reklamlarınız, en iyi müşterilerinizle benzer özelliklere sahip olan ve kampanyalarınıza yanıt vermesi muhtemel kişilere gösterilmesi sağlanır. Facebook Pixel gibi makine öğrenimi araçları, kullanıcı verilerini analiz etme konusunda oldukça yüksek potansiyellere sahip olabilir. Hızlı bir şekilde doğru müşteri hedeflemeleri yapıldığında, dönüşümde daha hızlı ve yüksek olacaktır.

“İşlenmiş veri bilgidir. İşlenmiş bilgi bilgeliktir.”

Ankala V. Subbarao

Reklamları daha akıllıca yapmak:

Makine öğrenimi araçları tarafından oluşturulan tahmini analiz verileri, pazarlamacıların reklamları daha akıllı hale getirmesine yardımcı olabilir. Örnek vermek gerekirse, bir havayolu şirketini tanıtmanız gerektiğini varsayalım. Google Adwords gibi araçlar, hedef kitlenizin tatil sezonu boyunca düşük maliyetli uçuşları araştırdığını öğrenmenize yardımcı olabilir, ama hava koşulları gibi göremediğiniz veriler ne olacak? Her eyalette farklı eyaletlere dağılmış seyirciler arasında bilet alımlarını etkileyebilecek kadar kar yağmaz. Eğer makine öğrenimi, gezgin verilerindeki bilgileri analiz etmek için ilişkili algoritmalarını uygulamaktan vazgeçerse, pazarlamacıların reklam kampanyalarının içeriği ve zamanlaması konusunda daha bilinçli kararlar vermelerine izin verebilir.

Reklamları daha kârlı hale getirmek:

İşletmeler, milyonlarını pazarlama kampanyaları için harcar. Ama hepsi beklediği gibi kâr getirmeyebilir. Makine öğrenimi, pazarlamacıların hedef kitleleri hedefleyen ve reklamları ile daha fazla gelir elde etmelerini sağlayacak stratejiler tasarlamasına izin verebilir.

Pazarlamacılar davranış kalıplarını anlamak için büyük veriyi kullanarak müşteri psikolojisine daha iyi bir bakış açısı kazanabilecekler. Ve machine learning bu aşamaya ulaşmalarına yardımcı olacak.

“Öngörüsel veri analizi işletmeler için neden önemlidir?” başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.

Written by

Transform Data Into the Solution >> datateam.com.tr

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store