Makine Öğrenimi ve Pazarlama Otomasyonu – ML İşinizi Dönüştürecek mi?

Pazarlama otomasyonu yadsınamaz bir zaman tasarrufu sağlar.

Sonuçta, bir şeyi otomatikleştirebiliyorsanız, neden manuel olarak yapıyorsunuz?

Ama ya size, bilgisayarınız bunu sizin için yapacağından, yakında bazı şeyleri otomatikleştirmeniz gerekmeyebileceğini söylersem?

Elbette hiçbir şekilde pazarlama çalışması yapmanız gerekmeyecek demiyorum. Ancak, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi şeyler daha gelişmiş hale geldikçe, bilgisayarların iş hayatınızı daha az sıkıcı hale getirme yetenekleri de artıyor.

Gerçek şu ki, makine öğrenimi ve pazarlama otomasyonunun evliliği bir sonraki pazarlama devrimi olabilir.

Ancak ayrıntılara geçmeden önce, yapay zeka ve makine öğreniminin gerçekte ne olduğuna bakalım.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi nedir — hızlı bir genel bakış

Hayatınızda en az bir Bilimkurgu filmi izlediyseniz, Yapay Zeka (AI) terimine aşina olduğunuzdan eminim.

Teknik terimlerle, akıllı makineler ve bilgisayar programları yapma bilimidir. Ve akıllı makineler, çoğu insanın AI hakkında düşündüklerinde tam olarak hayal ettikleri şeydir.

Hollywood'un gişe rekorları kıran filmlerinde AI'nın tasvir edilme şekliyle ilgisi var.

Ancak, yapay zekalı makinelerin beyaz perdedeki tasvirlerinin çoğu iyimserden daha az düz distopiye kadar değişse de, gerçekte AI'nın çok daha olumlu bir yanı var.

AI'nın temel faydaları? Tekrarlayan işlerin üstesinden gelmeye yardımcı olur. Ayrıca, insan hatasını azaltır ve daha iyi (ve daha hızlı) kararlar almamıza yardımcı olur.

Ancak AI, verilecek doğru kararın ne olduğunu nasıl biliyor?

İşte burada makine öğrenimi devreye giriyor.

Makine öğrenimi, makinelerin öğrenmesine yardımcı olmak için algoritmalar oluşturmaya odaklanan bir AI dalıdır.

Kısacası, bilgisayarların, insanların öğrenme şeklini taklit ederek doğruluklarını artırmak için verileri kullanmalarına yardımcı olmayı amaçlar.

Makine öğreniminin (ML) güzelliği, bilgisayarların aktif olarak programlanmadan öğrenmesine izin vermesidir. Bu, süreçleri iyileştirmek, yeni (daha iyi) veriler toplamak, süreçleri daha da iyileştirmek, daha fazla veri toplamak için geçmiş verileri kullanabilecekleri anlamına gelir… bunun nereye gittiğini biliyorsunuz, değil mi?

Bill Gates'in Makine Öğrenimi'ni en önemli buluşlardan biri olarak adlandırmasının bir nedeni var:

“Makinelerin öğrenebilmesi için yapay zekada bir buluş icat ederseniz, bu 10 Microsoft değerindedir.”

AI'nın pazarlama dahil sayısız endüstride devrim yaratması da şaşırtıcı değil.

Peki, makine öğrenimi pazarlama otomasyonuna nasıl fayda sağlar?

Hemen içine atlayalım!

Makine Öğrenimi ve Pazarlama Otomasyonu birlikte nasıl çalışır?

Pazarlama otomasyonu kendi başına güçlü bir araçtır.

Doğru strateji, davranış e-postaları, müşteri adayı puanlaması veya kullanıcı segmentasyonu ile büyük tasarruflar sağlayabilir, satışlarınızı artırabilir ve müşteriyi elde tutmayı artırmaya yardımcı olabilirsiniz.

Ekibiniz en karmaşık görevleri bile otomatikleştirebilir ve otomatikleştirilmiş iş akışları ve kurallar sayesinde kazanılan zamanı diğer iş etkinliklerine harcayabilir.

Geleneksel pazarlama otomasyonu ile tüm kurulum, analiz ve tamir işlemlerinden siz sorumlusunuz.

İşte burada makine öğrenimi devreye giriyor:

Makine öğrenimi algoritmaları, pazarlamanızı otomatikleştirmek için topladığınız verileri alır ve süreçlerinizi daha da optimize etmek için kullanır.

Aşağıda, bazı makine öğrenimi algoritmalarının size yardımcı olabileceklerine dair birkaç örnek verilmiştir:

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasından yararlanın

Müşteri adayı puanlama, hangilerinin müşteriye dönüşme olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek için müşteri adaylarınızı "sıralama" sürecidir.

Onlara yaptıkları eylemler için puanlar atayarak “soğuk”u “sıcak”tan ayırabilirsiniz. Bu şekilde, olası satışın dönüşme olasılığının ne kadar olduğunu görebilir ve değerini değerlendirebilirsiniz.

Bu da olası satışlarınızı daha iyi bölümlere ayırmanıza ve onlara alıcının içinde bulundukları yolculuğun aşamasına uygun farklı e-posta kampanyaları göndermenize olanak tanır.

Sorun şu ki, geleneksel müşteri adayı puanlamasında, tüm puanlama çerçevesini kendiniz geliştirmekten siz sorumlusunuz. Sonuç olarak, yanlış puanlanmaları nedeniyle bazı olası satışları kaçırmanız riski vardır.

Ayrıca, tüm süreç oldukça zaman alıcı olabilir - ve bu bir kur ve unut olayı değildir. Müşteri adayı puanlamasını hesaplamak için yapmanız gerekenler:

1. Bir alıcı kişiliği geliştirin
2. Potansiyel müşterilerinizi segmentlere ayırın
3. Potansiyel müşterilerinizin çevrimiçi davranışlarını inceleyin
4. Potansiyel müşterilerinizin eylemlerini sıralayın ve önceliklendirin
5. Puan değerlerini ayarla
6. İş akışlarınızda doğru koşulları belirleyin
7. Periyodik olarak değerlendirin ve ayarlayın

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, geçmiş verilere dayalı müşteri adaylarını puanlamak ve nitelendirmek için algoritmalar kullanmanıza olanak tanır. Lider puanlama sisteminiz için hala bir çerçeve oluşturmanız gerekse de, sistemi sürekli kendiniz ayarlamanız gerekmez.

Bunun yerine otomasyon, geçmiş olası satışları analiz etmek ve kalıpları aramak için tahmine dayalı modellemeyi kullanacak. Ardından, gelecekteki davranışı denemek ve tahmin etmek için bu verileri kullanır. Daha sonra kendi ideal müşteri profilini oluşturarak potansiyel müşterileri daha doğru bir şekilde puanlamanıza yardımcı olabilir.

Tahmine dayalı lider puanlamanın güzelliği, işin aslan payını sizin için yapmasıdır.

Pazarlama otomasyonunuzdaki makine öğrenimi, büyük olasılıkla kaçırmış olabileceğiniz kalıpları belirlemenize yardımcı olabilir ve potansiyel müşterileri çok daha doğru bir şekilde puanlamanıza ve nitelendirmenize yardımcı olabilir.

Daha iyi müşteri içgörüleri elde edin

Mükemmel pazarlama otomasyonu sonuçları elde etmenin anahtarlarından biri, hedef kitlenizi anlamaktır. Yine de çoğu işletme, potansiyel müşterilerini en fazla iki gruba ayırmak gibi klasik bir hata yapar:

• müşteriler
• müşteri olmayanlar

Bazıları bir adım daha ileri giderek "sıcak" ve "soğuk" müşteri adayları arasındaki farkı anlıyor. Ancak, o zaman bile, izleyicileri şöyle görünür:

• müşteriler
• Potansiyel müşteriler
• Bağlantısı kesilmiş kitle

Yukarıdakiler iyi bir ilk adımdır. Sonuçta, kitlenizi segmentlere ayırmak, etkileşimi artırmanın ve pazarlama yatırım getirinizi hızla artırmanın anahtarıdır.

Ama bu hala yeterli değil.

Elbette, doğru segmentleri oluşturmak zor.

İşte bu noktada makine öğrenimi ve pazarlama otomasyonu karışımı size yardımcı olabilir.

ML, hedef kitlenizin davranışını analiz etmek için algoritmalar kullanarak insan gözünün kolayca göremediği şeyleri görebilir.

Sonuç olarak, gereksiz tahminleri ortadan kaldırarak çok daha doğru segmentler oluşturmanıza yardımcı olur. Ve daha iyi segmentasyon, daha iyi pazarlama sonuçlarına eşittir. Listeniz büyüdükçe bu daha da önemli hale gelir.

Sonuçta, istediğiniz son şey binlerce kişiye hedeflenmemiş bir yayın göndermektir:

Kişiselleştirme oyununuzu yükseltin

Kişiselleştirme, yüksek müşteri katılımı ve sadakatinin anahtarıdır.

Ancak, yetersiz kişiselleştirme çabaları, hiç kişiselleştirmememekten çok daha fazla zarar verebilir. Aslında, tüketicilerin %63'ü zayıf kişiselleştirme taktikleri uygulayan markalardan satın almayı bırakıyor.

Kişiselleştirmeyi doğru şekilde yapmanın anahtarı mı?

Sadece müşterilerinizin kim olduğunu değil, aynı zamanda nasıl davrandıklarını da anlayın.

Peki, makine öğrenimi kişiselleştirmede daha verimli olmanıza nasıl yardımcı olur?

Sıralı tahminlerle tanışın.

Geleneksel olarak, çoğu pazarlama otomasyonu kişiselleştirmesi, kullanıcının demografik veya alışveriş verileri üzerine kuruludur.

Muhtemel alıcıları bulmak için pazarlamacılar yaş, cinsiyet, eğitim veya satın alma geçmişini alacak ve geçmiş müşterilerle ortak özellikler arayacaktır. Ardından, bu verileri, bu kişilerin satın alabileceklerine inandıkları ürünleri önermek için kullanacaklardır.

Bu yaklaşımdaki sorun, tüm ortak özelliklerin gelecekteki satın alımları tahmin etmede eşit derecede etkili olmamasıdır.

Sonuçta hepimiz eşsiz insanlarız.

Dolayısıyla, benzer bir geçmişe sahip olsak bile, yine de farklı davranabiliriz. Ve sıralı tahminin odaklandığı şey potansiyel müşterilerinizin eylemleridir.

Kısacası, sıralı tahmine sahip bir pazarlama otomasyonu aracı, hedef kitlenizi ürününüzü satın almaya yönlendiren eylem dizilerine bakacaktır.

Örnek bir dizi şöyle görünebilir:

1. web sitenizi ziyaret edin
2. Reklamı yapılan ürünlere bakarak ana sayfayı aşağı kaydırın
3. Bir ürün X kategorisine gidin
4. En son eklenenlere göz atın
5. Favori seçimlerle üç sekme açın
6. Her birini dikkatlice inceleyin
7. Bir ürün seçin
8. Ürün kategorisine geri dönün
9. Kategoriyi fiyata göre sıralayın
10. Seçilen ürünü benzerleriyle karşılaştırın
11. Bir kazanan seçin
12. Satın al

Tabii ki, bu sadece bir örnek dizi. Web sitenize binlerce ziyaretçi alıyorsanız, analiz etmeniz gereken binlerce diziniz olacaktır.

Bunu manuel olarak yapmak imkansız olurdu.

Makine öğrenimi, bu dizileri sizin için analiz edebilir ve bir satın alma işlemine yol açan kalıpları bulmaya çalışabilir. Ardından, potansiyel müşterileri etkin bir şekilde göstererek aynı sırayı izleme olasılığı en yüksek olan aboneleri arar.

Daha iyi ürün önerileriyle satışları artırın

Kişiselleştirmeye devam ederken, makine öğreniminin özellikle etkili olduğu alanlardan biri de ürün önerileri.

Ve eğer e-ticaretteyseniz, kişiselleştirme çabalarınızı odaklamanız gereken 1 numaralı şeydir. Niye ya?

Amazon gibi bir devi düşünün. Tavsiye sistemlerinin en gelişmiş ve etkili sistemlerden biri olduğuna yaygın olarak inanılmaktadır.

Bir McKinsey & Company araştırması, Amazon'un satışlarının %35'inin tavsiyelere atfedilebileceğini gösteriyor. Bu, milyarlarca dolarlık bir işte her 3 satıştan 1'inden fazla!

Accenture'ın başka bir raporuna göre, tüketicilerin %91'i tanıyan, hatırlayan ve ilgili önerilerde bulunan markalardan alışveriş yapma olasılığı daha yüksek.

Alıcılara ilgilendikleri başka bir ürünü satın alma fırsatı sunmanın, dönüşüm oranınızı artırmanın kesin bir yolu olduğundan bahsetmiyorum bile.

Elbette, ürünleri önermeye başlamak için en son makine öğrenimi algoritmalarına ihtiyacınız yok. Ancak öneriler ne kadar doğru olursa, satış şansı o kadar yüksek olur.

Bu, makine öğreniminin yalnızca ürün önerilerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olamayacağı, aynı zamanda onları daha etkili hale getirerek dönüşüm oranınızı artırabileceği anlamına gelir.

Ve Netflix örneğinde göreceğiniz gibi – otomatikleştirilmiş, makine öğrenimi destekli önerilerden yararlanabilecek olanlar yalnızca perakende şirketleri değildir.

Dinamik web siteleri ve satış hunileri oluşturun

Çoğu pazarlama otomasyon aracı, hedef kitlenizin web sitenizdeki davranışını izlemenize olanak tanır.

Bazı araçlar, abonenin davranışına veya müşteri adayı puanına göre belirli web sitesi öğelerini değiştiren kurallar oluşturmanıza olanak tanır.

Yine de kuralları oluşturmak ve web sitesini düzenlemek için tüm işleri yapmanız gerekiyor. Ayrıca, bu şekilde otomatikleştirmenize izin verilen değişiklikler genellikle nispeten küçüktür.

Ancak, kullanıcılarınızın gördüğü bir web sitesinin tüm içeriğini gerçek zamanlı olarak kişiselleştirmek için makine öğrenimi ve pazarlama otomasyonunu kullanabilseydiniz ne olurdu?

Yakında makine öğrenimi, belirli bir ziyaretçi için özel olarak dinamik site sayfaları oluşturmamıza olanak tanıyacak.

Mümkün olan en iyi kullanıcı deneyimini yaratmak için ayarlanmış farklı içerik, mesajlaşma, ses tonu ve hatta renkler hakkında düşünün. Ve tabii ki, dönüşüm oranınızı hızla artırmak için.

Örneğin, bir SaaS şirketi olarak, her satış hunisi adımını kullanıcı segmentasyonuna veya davranışına göre ayarlayabilirsiniz.

Bu çözümün güzelliği?

Web sitenizi ne kadar çok kişi ziyaret ederse, makine öğrenimi algoritmalarınız o kadar fazla veri alır.

Bu da, bu algoritmaların daha iyi içerik oluşturmasını sağlayarak web sitenizi ziyaretçilerini dönüştürmede daha da etkili hale getirecektir.

A/B testi daha hızlı (ve daha iyi sonuçlar alın)

Rakipleriniz asla uyumaz.

İşinizi büyütmek için pazarlamanızı geliştirmeye devam etmeniz gerekir.

Öne çıkmanın, kitlenizin dikkatini çekmenin ve daha fazlasını müşteriye dönüştürmenin yollarını bulmanız gerekir.

Bunu yapmanın anahtarı mı?

Pazarlama kampanyalarınızı A/B testi yapın.

A/B testi, pazarlama çabalarınızı optimize etmenin en popüler yoludur. Aynı zamanda en basit olanı. Sadece iki farklı reklam öğesi alın ve belirli bir dönemdeki sonuçları karşılaştırarak bunları birbiriyle test edin.

Tabii ki, bir varyasyon kazanırsa, diğerinin kaybeden olması gerekir (hah..) Bu, bir süre için trafiğinizin bir kısmını size para kaybeden bir varyasyona gönderdiğiniz anlamına gelir. Ya da en azından kazanandan daha kötü performans gösteriyor.

Sonuç olarak, bunları eşit bir süre boyunca çalıştırdığınızı varsayarsak, toplam getiri, testteki tüm varyantların ortalama getirisine eşittir. Ve tipik bir A/B testinin binlerce gösterime ihtiyaç duyduğu düşünüldüğünde, daha kötü performans gösteren varyantlardaki kayıplar hızla toplanır.

A/B testindeki bu soruna pişmanlık denir.

Ancak, makine öğrenimi destekli, çok kollu haydut (MAB) algoritmalarının size yardımcı olabileceği yer burasıdır.

MAB nedir?

Slot makinelerinden aldığınız ödemeleri en üst düzeye çıkarmak amacıyla Las Vegas'ta bir kumarhaneye yürüdüğünüzü hayal edin.

Bu konuda gidebileceğiniz iki yol var.

İlk olarak, bir kumarhanedeki tüm slot makinelerini test edebilir, verileri toplayabilir ve ödemenizi en üst düzeye çıkaracak olanı bulabilirsiniz. Bu size uzun vadede en doğru verileri verir, ancak aynı zamanda size en çok paraya mal olur. Standart bir A/B testi böyle çalışır.

Alternatif, başlangıçta potansiyel göstermeye başlayan birkaç slot makinesine odaklanmaktır. Ardından, kazançlarınızı değerlendirin ve yatırımınızı yatırım getirisinin en iyi olduğu yerde en üst düzeye çıkarın. Çok silahlı haydut (MAB) testi sırasında olan budur.

Tipik bir A/B testinden farklı olarak, MAB'deki makine öğrenimi, başarısız testleri kendi başına tespit edebilir ve değerlendirebilir. Ayrıca, bunu sizin veya ekip üyelerinizin yapabileceğinden çok daha hızlı yapar.

Ardından, bu testlerin aldığı trafik miktarını azaltmaya başlayacak ve pişmanlığı (ve kayıplarınızı) en aza indirecektir.

Bu da, testten daha yüksek ortalama ödemelere yol açar. Ayrıca kısa vadede kazananları daha hızlı bulmanızı sağlar.

Tek dezavantajı, bir MAB testinin uzun vadede daha iyi ödeme sunabilecek fırsatları kaçırabilmesidir.

Ancak, makine öğrenimi algoritmaları daha akıllı hale geldikçe, testin sonucunu tahmin etmede daha iyi hale gelebilirler.

Bazı ajanslar, makine öğrenimi destekli MAB testlerinin dönüşüm oranında minimum %30 artış sağladığını bildiriyor.

Ürünleriniz için daha etkili fiyatlandırma belirleyin

Son olarak, makine öğrenimi, işletmenizin daha esnek bir fiyatlandırma stratejisi oluşturmasına ve uygulamasına yardımcı olabilir.

Dinamik fiyatlandırmayı uygulamak, pazar talebine, değişen arza veya yalnızca satış hedeflerinize daha iyi tepki vermenizi sağlar.

Ayrıca, müşterilerinizin üçte ikisi için müşteri karar verme sürecinde fiyat hala baskın faktör olduğundan, fiyatları dinamik olarak belirlemek size rekabet avantajı sağlar.

Doğal olarak, her işletme türü dinamik fiyatlandırmadan faydalanmayacaktır. İlk olarak, makine öğrenimi ve dinamik fiyatlandırmadan yararlanmak için referans noktalarına ve çok sayıda veriye ihtiyacınız var.

Ayrıca, dalgalanan fiyatları ödemekten memnun olan bir müşteri tabanına sahip olmanız gerekir.

Ürün veya hizmetinizin fiyatları statikse, bunları dinamik olarak değiştirmek müşterilerinizi kapatabilir. Aldatılmış hissedeceklerdi. Bu da markanıza zarar verebilir ve müşterilerinizin size daha az güvenmesine neden olabilir.

Elbette dinamik fiyatlandırma yeni bir kavram değil. Bir süredir, özellikle seyahat (oteller, uçak biletleri) ve reklamcılık (Google veya Facebook Reklamları) sektörlerinde.

Ancak, e-ticaret rekabeti arttıkça, en azından bazı sektörlerde fiyat yönetimini otomatikleştirmenin yollarını bulmak, genel pazarlama stratejinizin önemli bir unsuru haline gelecektir.

İçerik oluşturmayı otomatikleştirerek zamandan tasarruf edin

2021'de, OpenAI gibi API'lere dayalı yapay zeka destekli içerik oluşturma araçlarının yükselişini gördük. OpenAI, popüler GPT-3 teknolojisini kullanır ve doğal dil veya kodu anlamayı veya oluşturmayı içeren herhangi bir görev veya sürece uygulanabilir.

GPT-3'ün kendisi Generative Pre-trained Transformer 3'ün (GPT-3) kısaltmasıdır ve insan benzeri metinler üretmek için makine öğrenimini kullanan otoregresif bir dil modelidir. Makine öğrenimi sayesinde dünya çapındaki tüm web'i tarar, metinleri ve diğer içerikleri çıkarır ve doğal insan dilini kendi kendine yazmayı ve konuşmayı öğrenir.

Encharge gibi pazarlama otomasyon platformları, pazarlamacıların AI kullanarak otomatik olarak etkili konu satırları ve e-posta içeriği oluşturmasını sağlamak için GPT-3 teknolojisini uyguladı. Ücretsiz AI Konu Satırı Oluşturucu, bir konuya ve tona dayalı olarak düzinelerce benzersiz konu satırı yayınlayabilir.

Vaka çalışmaları: Uygulamada Makine Öğrenimi ve pazarlama otomasyonu

Şimdi, pazarlama otomasyonunu makine öğrenimi ile karıştırmaktan büyük fayda sağlayan iki büyük şirkete hızlıca göz atalım.

Lyft

Araç paylaşım uygulamasının ekibi, kullanıcı edinme kampanyalarının maliyetini ve hacim verimliliğini artırmak amacıyla bir pazarlama otomasyonu platformu oluşturdu.

Fikirleri, rutin kararları otomatikleştirmek, verimli bir şekilde ölçeklendirmek ve veriye dayalı bir öğrenme sistemi oluşturmak için otomasyon ve makine öğrenimini kullanmaktı.

Bu şekilde, ekip üyeleri sıradan görevleri atlayabilir ve yüksek etkili deneylere ve yeniliklere odaklanabilir.

İnşa ettikleri platform çok sayıda hareketli parçaya sahipken en önemlileri şunlardı:

Yaşam Boyu Değer (LTV) tahmincisi

Bu bileşen, farklı edinme kanallarının verimliliğini ölçmek için makine öğrenimini kullandı.

LTV'lerini tahmin etti ve bu verileri, geldikleri belirli kanala tahsis edilmesi gereken doğru bütçeyi belirlemek için kullandı.

İlginç bir şekilde, yeni bir kanal için LTV'yi belirlemeden önce, onu geçmiş verilerden tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları elde edebildiler.

Bütçe Ayırıcı

İkinci bileşen, LTV tahminleriyle bağlantılı olarak pazarlama performansı verilerinin toplanmasından sorumluydu.

Ardından, her kanal için optimum maliyeti belirlemek için Thompson Örneklemeyi kullandı. Veriler hazır olduğunda, her bir kampanyanın tahsisini ilgili kanal teklif verenine gönderdi.

Tabii ki, platformun bundan daha birkaç parçası daha vardı. Lyft'in pazarlama otomasyonunun uzun vadeli başarısı hala insan geri bildirimlerine bağlı.

Ancak ekibin kabul ettiği gibi, teklifleri güncellemek veya bütçeleri manuel olarak tahsis etmek zorunda kalmadan, pazarlamacılarının yeni reklam biçimleri, mesajlaşma veya uzun vadeli hedefler için hipotezler oluşturmak için daha fazla zamanı vardı.

Ve bunların hepsi şu an itibariyle ne pazarlama otomasyonunun ne de makine öğreniminin bizim için yapamadığı şeyler.

Netflix

Pazarlama otomasyon stratejiniz sizin için ne kadar değerli?

Ve makine öğrenimini buna dahil etmenin ne kadar fayda sağlayacağını düşünüyorsunuz?

Görünüşe göre Netflix, makine öğrenimi pazarlama otomasyon motorunun onları kurtardığını tahmin ediyor…

Bir milyar dolar. Her lanet olası yıl!

Ve en iyisi, pazarlama otomasyon stratejilerinin yalnızca bir unsuru — Netflix Tavsiye Motoru — bu da onlara tüm bu parayı kazandırıyor.

Onu bu kadar güçlü yapan nedir?

Görünen o ki, Netflix'te yayınlanan içeriğin %80'i tavsiye sistemlerine göre seçiliyor.

Öneri sistemlerini bu kadar etkili kılan nedir?

Teknik detaylarla sizleri sıkmak istemesek de sistemin arkasındaki ana fikir, izleyicilerine izlemek isteyebilecekleri en uygun başlıkları sunmaktır.

Bu iyi bir fikir gibi geliyor, değil mi?

Düşünürseniz, her öneri sisteminin yapması gereken budur!

Peki, buradaki 1 milyar dolarlık bileşen nerede?

Görünüşe göre, Netflix için her şey sanat eserine bağlı. Görüyorsunuz, şirket sadece kullanıcının izlemek isteyebileceği en iyi başlığı bulmaktan vazgeçmiyor. Algoritmaları gösteri geçmişlerini analiz eder ve dizide kullanıcının ilgisini çekebilecek en iyi resmi bulur.

Good Will Hunting gibi bir film düşünün. Klasik, değil mi? Örneğin, kullanıcı romantik filmlerle ilgileniyorsa, Matt Damon ve Minnie Driver'ı içeren öne çıkan bir resim görür.

Öte yandan, bir komedi hayranı Robin Williams'ı görecek.

Aynı şey belirli oyuncuların hayranları için de geçerli. Pulp Fiction'a bakalım. Uma Thurman'ın hayranları, filmin ana kadın yıldızına odaklanan Pulp Fiction sanat eserini görecekler.

Aynı zamanda, algoritma, kullanıcının John Travolta'nın hayranı olduğunu öğrenirse, onun yerine onu içeren sanat eserini görecekler.

İlginç bir şekilde, A/B testlerinde pişmanlıktan kaçınmak için şirket, algoritmanın test çalışırken en uygun resmi bulmaya çalıştığı MAB yaklaşımını kullanmayı kabul ediyor.

Sonuçta, 180 milyondan fazla kullanıcı için benzer testler yapmak zorundalar. Ve hepsinin farklı tercihleri ​​olduğu düşünülürse, bu milyonlarca farklı test yapmak anlamına gelir!

Tabii ki, her şeyin otomatik olduğunu söyleyebilirsiniz. Yine de birisinin gelip algoritmayı cilalamaya devam etmesi gerekiyor. Bu bizi makalemizde bir sonraki noktaya götürüyor.

Pazarlama otomasyonunun ne kadarı otomatikleştirildi?

Pazarlama otomasyonu ekibinizden büyük bir iş payı alsa da (ve muazzam faydalar sunsa da), göründüğü kadar kolay değildir. Üç ana sorun şunlardır:

1. Yine de her şeyi ayarlamanız gerekiyor.
2. En iyi sonuçlar için kurulumu gözden geçirmek ve ayarlamaktan yine siz (veya ekibinizden biri) sorumlusunuz.
3. Pazarlama otomasyonunuz makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor olsa bile, yine de öğrenme sürecini denetlemeniz gerekir.

İlk sorun, gerçekte pazarlama otomasyonunun yalnızca sizin veya ekibinizdeki birinin söylediklerini otomatikleştirebileceği anlamına gelir.

Bu, verimliliğinin yalnızca kurulumunuz kadar iyi olacağı anlamına gelir. Doğru pazarlama otomasyonu stratejisini oluşturmada başarısız olursanız, en iyi araçlar bile işinizi ileriye taşımanıza yardımcı olmaz.

Ardından, kurulumunuz çok basit değilse, ilk seferde her şeyi doğru yapmanız pek olası değildir. Ve yapsanız bile, neredeyse her zaman iyileştirme için yer vardır.

Örneğin, e-posta pazarlama otomasyonunuzu düşünün. Çalışması için şunları hazırlamanız gerekir:

• E-posta tercihleri
• bir kurşun mıknatıs
• E-posta dizileri
• Bir otomasyon iş akışı

Yukarıdaki tek başına çok iş.

Dahası, ne kadar çok otomatikleştirirseniz, o kadar çok test edebilirsiniz. Bu, iş yükünüze daha da fazla görev ekler.

Yukarıdaki örnekte, her bir öğeyi birden çok varyasyonla birden çok kez test edebilirsiniz. Farklı tercihleri, CTA'ları, düğmeleri, kurşun mıknatısları, e-postaları düşünün… Ve tüm bunları test ederken, tüm bu test verilerini gözden geçirmeniz gerekir. Reklam öğelerini değiştirin, iş akışlarını düzenleyin veya potansiyel müşteri puanı karşılaştırmalarını ayarlayın. Ama 3 numaraya geldiğimiz yer burası.

Doğru algoritma ile otomasyon geçmiş verilerden öğrenebilir. #2'de yapmanız gereken bazı işleri otomatikleştirebilecek tahmine dayalı algoritmalardan veya kendi kendini ayarlayan MAB testlerinden daha önce bahsetmiştik.

Tabii ki, sizin için reklam öğelerini değiştiremezdi. Ancak daha önce de belirtildiği gibi, belirli pazarlama otomasyonu çözümleri iş akışlarını kendi kendine ayarlayabilir. Basit otomasyon söz konusu olduğunda, makine öğrenimi hemen hemen her şeyi otomatikleştirebilir!

Bunun harika bir örneği bir sohbet robotudur. Hala ilk kurulumu oluşturmanız gerekse de, bazı sohbet robotları, insanlarla geçmiş konuşmalarına dayanarak tüm dizileri zaten öğrenip oluşturabilir. Bu, kitlenize sundukları deneyimi kendi kendilerine ayarlamalarına ve geliştirmelerine olanak tanır. Düşünürseniz, bu (nispeten yeni) aracın pazarının 2025 yılına kadar 1,3 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Elbette, özellikle basit, öngörülebilir 1-1 konuşmanın ötesine geçtiğinizde, makine öğrenimi algoritmalarının bile denetime ihtiyacı vardır.

Örneğin, hem Lyft hem de Netflix, AI destekli pazarlama otomasyonlarıyla büyük başarı elde ederken, otomasyonların hiçbiri tam otomatik değildi.

Lyft söz konusu olduğunda, platformun oluşturulması ve yönetilmesinin yanı sıra, kurulumları hala insan geri bildirimi gerektiriyordu. Onsuz, şirket sözde çöp girişi, çöp çıkışı sorununu riske attı. Modeli eğitmek için kullanılan veriler kalitesiz olsaydı, otomasyonun sağladığı sonuçlar işletmeye fayda sağlamazdı.

Bu, bilgisayarlar pazarlamanızı her zamankinden daha fazla otomatikleştirebilse de, pazarlama otomasyonunu elinizin altında olan bir şey olarak ele alamayacağınız anlamına gelir. En azından harika pazarlama sonuçları elde etmek istiyorsanız.

Ancak, makine öğrenimi ve pazarlama otomasyonu hakkında emin olduğumuz bir şey varsa, buna harcadığınız çalışmanın 10 kat veya daha fazlasını ödeyebileceğidir. Ve birazdan göreceğiniz gibi, giderek daha fazla işletme bu evliliğin ne kadar güçlü olabileceğinin farkında.

Makine Öğrenimi, pazarlama otomasyonunun geleceği mi?

Makine öğreniminin yapabileceği her şeyi düşünürseniz, yukarıdaki soruya verilecek tek makul cevabın kesin bir "evet, öyle!" olduğu açıktır.

Ancak aynı fikirde olmak zorundayım. Ancak bu, makine öğreniminin pazarlama otomasyonunun geleceği olmadığına inandığım için değil.

Aksine, ML'nin zaten pazarlama otomasyonunun ayrılmaz bir parçası olduğunu düşünüyorum. "Silah yarışı" zaten başladı.

İşletmeler, topladıkları verilerin ne kadar değerli olduğunu ve pazarlama otomasyon yazılımlarının bu verilerden öğrenmesini sağlamak için algoritmaları kullanabileceklerini biliyorlar.

Martech.org tarafından yapılan bir ankete göre, Pazarlama Otomasyonu ve E-posta Dağıtım araçları, işletmelerin 2020'de değiştirdiği pazarlama araçları listesinin başında yer aldı.

Asıl sebep? İşletmelerin yarısından fazlası, gemiden atlayıp başka bir sağlayıcı aramaya karar vermelerinin ana nedeni olarak daha iyi özellikler gösterdi. Bu, iki yıl öncesine göre yüzde 19 daha yüksek!

Pazar fırsatı görüyor ve buna hızla yanıt veriyor. Bir MarTech 5000 raporuna göre, veriler %25,5 gibi şaşırtıcı bir oranla en hızlı büyüyen SaaS çözümleri kategorisidir.

Tabii ki, pazarlama otomasyonunda makine öğrenimi henüz emekleme aşamasında. Birkaç yıl içinde manzaranın nasıl görüneceğini tam olarak tahmin etmek zor. Ve tıpkı herhangi bir teknoloji gibi, farkında olmanız gereken belirli riskler ve sınırlamalarla birlikte gelir.

Pazarlama otomasyonu veri öğrenme riskleri ve zorlukları

Makine öğrenimi tamamen verilerle ilgilidir. Ne kadar çok veri toplarsanız, makine öğrenimi destekli pazarlama otomasyonunuz o kadar verimli hale gelebilir.

Sonuç olarak, birçok risk bir şekilde topladığınız verilerle ilgilidir. En yaygın olanları şunlardır:

• Düşük kaliteli veri toplama. Bu konuya daha önce değinmiştik. Topladığınız veriler hedef kitlenizin iyi bir temsili değilse, makine öğrenimi algoritmalarınızı eğitmek için gerçekten kullanamazsınız.
• Düzenleyici değişiklikler. Faaliyet gösterdiğiniz pazarlara bağlı olarak, verilerinizle neler yapabileceğiniz ve yapamayacağınız farklı yasalara tabidir. Nelere izin verildiğini (ve nelerin verilmediğini) anladığınızdan emin olun.
• Verilerinizin işlenmesini uyumlu olmayan üçüncü taraf sağlayıcılara emanet etmek. Veriler hem sizin için hem de sizinle (izleyicileriniz) paylaşan insanlar için çok değerlidir. Müşterilerinizin verilerini işlemek için araçlar seçerken, her zaman veri gizliliği ve işleme düzenlemeleriyle uyumlu yüksek kaliteli pazarlama otomasyonu sağlayıcılarını seçin.

Diğer riskler, makine öğrenimi ve makine otomasyonunu işinize dahil etme konusundaki düşüncelerinizle ilgilidir:

• Strateji eksikliği. Kuruluşunuzda makine öğrenimi ve otomasyondan neden (ve nasıl) yararlanmak istediğinizi bilmiyorsanız, onunla başarılı olmanız pek olası değildir.
• Makine öğreniminin tüm işi sizin için yapmasını beklemek. Daha önce tartışıldığı gibi, makine öğrenimi sizin için işin aslan payını yapabilir. Ancak yine de algoritmayı denetleyecek birine ihtiyacınız var.
• Algoritmaları yanılmaz olarak ele almak. Kendi kendine öğrenen algoritmalar harika bir şey. Size zaman kazandırırlar ve kendinizi hiç fark etmemiş olabileceğiniz içgörüler sağlarlar. Ancak bu, başarısız olamayacakları veya size hatalı sonuçlar sağlayamayacakları anlamına gelmez.

Son, ancak bazı durumlarda en önemli risk, hedef kitlenize yalnızca veri parçaları gibi davranma tuzağına düşmekle ilgilidir.

Elbette, pazarlama çabalarınızda büyük bir yatırım getirisi elde etmek istiyorsunuz. Ancak izleyicilerinizi insanlıktan çıkarmayın.

Her verinin arkasında bir insan olduğunu asla unutmayın. Pazarlama stratejinizi uygularken odaklanmak istediğiniz insandır.

Bu nedenle, makine öğrenimi ve pazarlama otomasyonu ikilisinin işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğini araştırmaya başlamanızı yürekten teşvik ederken, hedef kitlenize hak ettikleri saygıyı vermeyi unutmayın.

Makine öğreniminde veri ihtiyacını hedef kitlenizin gizliliğine saygıyla dengeleyebilirseniz, harika iş sonuçları elde etme yolundasınız demektir.

Çözüm. Şimdi harekete geçme zamanı

“Ana akım mevcudiyetlerine” rağmen, yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında hala birçok efsane var.

Bazıları yapay zeka ve pazarlama otomasyonunun insanların yerini alacağına inanıyor. Bazıları teknolojinin yakında hepimizi öldüreceğinden bile korkuyor.

Üzerinde çalışan bilim adamları dikkatli olmazsa bu doğru olabilir. Ancak şu an itibariyle, AI ve Makine Öğreniminin öldürdüğü tek şey, uyum sağlayamayan işletmelerdir.

Ancak, AI ve Makine Öğreniminin kendisi tarafından silinmezler. Bunun yerine, işletmelerine gelişmiş pazarlama otomasyonu çözümleri uygulayanlar tarafından. Bu, makine öğrenimi destekli pazarlama otomasyonunu içerir.

Elbette en iyi pazarlama otomasyonu bile günlük işlerimizde bizi tamamen ikame etmekten uzaktır. Bununla birlikte, makine öğreniminin verilerimizi işleme ve onlardan içgörü kazanma şeklimizi büyük ölçüde iyileştirebileceğine şüphe yok.

Bu, tüm temel bilgilere sahip olduğunuz sürece.

İlk adım?

Pazarlama otomasyonunun ve Encharge gibi bir aracın işletmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin. İhtiyaçlarınız için doğru stratejiyi seçmenize yardımcı olalım.Uzmanlarımızdan biriyle hızlı bir görüşme planlayın ve işiniz hakkında konuşalım.