Dijital Pazarlamada Makine Öğreniminin Etkisi: Gelecek Ne Olacak?

Yayınlanan: 2021-11-24

İş ve organizasyon pazarlaması, on dokuzuncu yüzyılın sonlarında başlangıcından bu yana büyük ölçüde gelişmiştir. Pazarlama, farklı kuruluşlar tarafından sunulan hizmet ve ürünleri tanıtmak veya satmak için pazar veya müşteri araştırmasının kullanılmasıdır.

Pazarlama taktikleri, başlangıcından bu yana dört farklı aşamada gelişti. Bu aşamalar:

  1. Ürün odaklı pazarlama
  2. Satış odaklı pazarlama
  3. Tüketici odaklı pazarlama
  4. İlişki odaklı pazarlama

Bu dört farklı pazarlama aşamasının tamamında, evrimin itici gücü iki faktör olmuştur: pazarlama teknolojisi ve müşteri ihtiyaçları. Tüketici ihtiyaçları, tüketici ihtiyaçlarını karşıladıklarından emin olmak için pazarlama taktiklerini benimsemeyi ve böylece daha fazla müşteri almayı gerektirir.

Pazarlama teknolojisi, pazarlama için en iyi ve yüksek performanslı teknolojik gelişmelerin kullanılmasını gerektirir. Dijital pazarlama, pazarlama endüstrisinde önemli ölçüde devrim yarattı.

Çoğu zaman daha verimli olan daha ucuz pazarlama seçenekleri sundu. Dijital pazarlama stratejileri de geleneksel pazarlama yöntemlerine kıyasla daha fazla kişiye ulaştı. Geleneksel pazarlamaya göre bu iki avantaj, birçok işletme için dijital pazarlamaya geçişi tetikledi.

Dijital Pazarlamada Makine Öğrenimi

Ayrıca, dijital pazarlama teknolojileri gelişti ve makine öğrenimi kullanımını benimsedi. Makine öğrenimi, yeni verileri analiz edebilen ve ondan içgörüler çıkarabilen veri modelleri oluşturmak için zaten var olan verilerin kullanılmasıdır.

Makine öğrenimi modelleri, kullanımları boyunca daha iyi olmalarını sağlayan teknolojiyle de geliştirilebilir. Daha fazla veri ve bilgi elde ettikleri için kullanımda daha iyi hale gelirler.

Dijital pazarlamada, pazar verilerinin analizi ve reklam içgörülerinin analizi için makine öğrenimi kullanılır. Makine öğrenimi, birçok işletme ve kuruluşun önceden var olan verileri analiz ederek veri eğilimlerini tahmin etmesine ve tahmin etmesine yardımcı oldu.

Bu yazımızda makine öğreniminin dijital pazarlamaya etkilerini tartışacağız.

  1. Müşteri Önerilerinin Kişiselleştirilmesi

Netflix kullanıcısıysanız, sitenin film ve dizi zevkinizi çok iyi bildiğini kaç kez hissettiniz? Birçok kez, değil mi? Netflix, tüm kullanıcılarını analiz etmek ve tercihlerini anlamak için makine öğrenimi modellerini kullanır. Analiz üzerine site, bir kullanıcının hangi filmleri veya TV şovunu beğeneceğini kolayca tahmin edebilir.

Bu, kişiselleştirilmiş öneriler için makine öğreniminin kullanımına bir örnektir. Kişiselleştirilmiş öneriler, bir kullanıcının bir işletmeye bağlılığını oluşturmaya yardımcı olur. Bunun nedeni, kullanıcının işletmenin onları iyi anladığını hissetmesidir.

Bununla birlikte, sistem büyük veri ve algoritma tasarımı üzerinde çok fazla analiz gerektirdiğinden, öneri modellerini yönetmek zor olabilir. Veri analizinden sonra işletme, farklı müşteri kümeleri için sayısız öneri modeliyle sonuçlanabilir. Dijital pazarlama için model yönetimi, işletmelerin modellerini yönetmelerine yardımcı olmak için gelir.

Model yönetimi hizmetleri, işletmeler için makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını gerçekleştirir. Model yönetimi hizmetleri, bir işletmenin temel işlevlerine odaklanmasını sağlarken, model yönetimi işletmeleri, müşterileri için optimize edilmiş makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi üzerinde çalışır.

  1. Doğru Piyasa Tahminleri

Dijital pazarlamanın önemli bir ayırt edici özelliği, veri toplanmasıdır. Dijital pazarlamada, pazarlama taktiğinin başarı oranı veya başarısızlık oranı ve diğer metriklerin analizi için veriler toplanır. Ancak toplanan veriler manuel veri analizi için çok fazla olabilir.

Makine öğrenimi, toplananların analizine yardımcı olabilir ve ondan anlamlı içgörüler elde edebilir. Bu günlerde, pazar tahminleri için makine öğrenimi modellerinin kullanılması, işletmeler tarafından kullanılan yaygın bir taktiktir.

Pazar tahminleri, işletmelerin ve kuruluşların gerekli stratejik kararları almasına yardımcı olur. Stratejik kararlar, işletmelerin pazar değişikliklerinin üstesinden gelmesini sağlamaya yardımcı olur.

  1. Pazarlama Süreçlerinin Otomasyonu

Kaynak: Pixabay

Popüler görüşün aksine, makine öğreniminin tek amacı kullanıcıları gözlemlemek ve stratejik olarak hedeflemek değildir. Makine öğrenimi, yalnızca insan müdahalesi gerektirmeden süreç otomasyonunu sağlamak amacıyla geliştirilmiştir.

Dijital pazarlama kampanyaları çok sayıda adımdan oluşur. Bu adımların çoğu sıradan ve/veya tekrarlayıcıdır. Bu tür işlevleri gerçekleştirmek için makine öğrenimi modelleri kullanılabilir, böylece optimize edilmiş ve başarılı bir pazarlama kampanyası sağlanır.

Bunun nedeni, insanların tekrarlayan veya sıradan işler yaptıklarında, sık sık sıkılmaları ve yorulmaları ve bu nedenle verimliliklerini düşürmeleridir. Ancak, makine öğrenimi modellerinde durum böyle değildir. Verimliliklerini düşürmeden görevin 1000 yinelemesini gerçekleştirebilirler.

Dijital pazarlama süreçlerinin otomasyonu, pazarlamacıların insan müdahalesi gerektiren görevlere odaklanmasını sağlar. Bu otomasyon, verimli bir pazarlama kampanyası süreci yaratır.

  1. Reklam Sahtekarlığı Tespiti

İnternet teknolojilerinin başlangıcından bu yana, dolandırıcılık hizmet için büyük bir veba olmuştur. Raporlar, 2020 yılında toplam 2,2 milyon dolandırıcılık vakasının rapor edildiğini belirtiyor. Bu istatistiksel rakamlar, internet hizmetlerinin kötüye kullanılmasının endişe verici durumunu göstermektedir.

Reklam dolandırıcılığı, suçluların dijital reklamcılık çabalarını işletmeleri soyma girişimidir. Reklam sahtekarlığı vakaları genellikle suçluların çevrimiçi kimliği çalmasını ve bir işletme gibi davranmasını ve ardından tüm istekli alıcıları dolandırmasını içerir.

Dijital reklam sahtekarlığı tespiti, reklamlardaki kabataslak eğilimleri belirlemek için çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etmeyi içeren uzun bir süreçtir. Bu işlem genellikle insanlar tarafından gerçekleştirilemeyecek kadar ağırdır. Son zamanlarda, reklam sahtekarlığını belirlemek ve işaretlemek için makine öğrenimi modelleri kullanıldı.

Makine öğrenimi modelleri, dijital reklam etkileşim eğilimleri, reklam zamanlama eğilimleri vb. gibi verileri aynı anda analiz eder ve karşılaştırır. Modeller, herhangi bir vicdansız etkinliği belirlemek için verileri eleştirel olarak analiz eder.

Makine öğrenimi, reklam sahtekarlığını tespit ettiğinde, dijital pazarlama platformundaki reklamları otomatik olarak engeller. Bu modeller, reklam sahtekarlığı tespiti hakkında daha fazla bilgi edinmelerini sağlayan derin öğrenme teknolojisiyle de entegre edilebilir. Bu, reklam sahtekarlığı tespitinde modelin verimliliğini artıracaktır.

  1. Dinamik Ürün ve Hizmet Fiyatlandırması

Ürünler ve hizmetler için bölgesel fiyatlandırmayı analiz etmek ve ayrıntılı bir rapor vermek için makine öğrenimi modelleri kullanılabilir. Bu, işletmelerin ürünlerini ve hizmetlerini aşırı fiyatlandırma veya düşük ücretlendirme olmaksızın rekabetleriyle aynı düzeyde fiyatlandırmasına olanak tanır.

Bu hizmet aynı zamanda ürünü arayıp satın almayan veya sepete ekleyip bırakan müşterileri belirlemek için de kullanılabilir. Model, bu tür müşterilere, satın alma işlemini tamamlamaya zorlamak için zamanında indirim kodları sunar.

Çözüm

Dijital pazarlamada makine öğrenimi modellerinin devreye alınması, hizmet için parlak bir gelecek sunuyor. Derin öğrenmenin daha iyi entegrasyonuyla, çevrimiçi reklam sahtekarlığı vakaları önemli ölçüde azaltılabilir. Derin öğrenme teknolojisi ile donatılmış reklam sahtekarlığı tespit modellerinin kullanılmasıyla bunlar azaltılabilir.

Makine öğrenimi ile dijital pazarlama stratejilerinin verimliliği önemli ölçüde artacak ve böylece şirketler için kar marjlarını iyileştirecek.