Makine Öğreniminin Pazarlamayı Geliştirmesinin 12 Yolu

Makine öğrenimi, pazarlamacıların verilerden içgörüler elde etmesine ve pazarlama kampanyalarını iyileştirmek için uygulanabilir taktikler bulmasına yardımcı olabilir. Pazarlamacıların sorduğu en yaygın pazarlama sorularından ikisi "Kaliteli müşteri adaylarını nerede bulabilirim?" ve “Kampanyalarımı nasıl iyileştirebilirim?”

Yapay zeka tabanlı pazarlama, müşteriler hakkında davranışları, satın alma kalıpları ve çok daha fazlası dahil olmak üzere belirli bilgilere dayandığından pazarlamacıların daha iyi dönüşüm oranları ve satışlar elde etmesine yardımcı olur.

Farklı algoritmalarla desteklenen modeller, pazarlamanın her türlü farklı yönüne yardımcı olur. Müşteri erişimini iyileştirmeye , kişiselleştirilmiş içerik oluşturmaya, bir yanıtı tetiklemeye ve harika bir kullanıcı deneyimi oluşturmaya yardımcı olurlar.

Makine öğreniminin pazarlamayı iyileştirmeye yardımcı olabileceği birçok yoldan bazıları burada.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, özünde örüntü tanımaya sahip bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Bilgisayarlara, herhangi bir açık programlama olmaksızın verileri analiz etme ve yorumlama ve doğru tahminler sunma yeteneği verir.

Algoritmaları eğitmek için ne kadar çok veri noktası kullanılırsa, o kadar iyidir, çünkü bu daha derin içgörülerin kilidini açmaya ve daha ince modellerin keşfedilmesine izin verir.

Bir QuanticMind araştırması , endüstri uzmanlarının neredeyse %100'ünün dijital pazarlamanın geleceğinin makine öğrenimi tekniklerinden ve yapay zeka tabanlı pazarlama otomasyonundan etkileneceğine inandığını ortaya koydu.

Birçoğu, müşteri deneyimini geliştirmenin makine öğreniminin en faydalı olduğu alan olacağına inanıyor.

1. Müşteri hizmetlerini iyileştirmek için sohbet robotlarını dahil edin

Modern web sitelerinde ortak bir manzara, ekranın alt köşesinde açılan ve bir ziyaretçi siteye geldikten hemen sonra yardım sunan sohbet robotlarıdır. Chatbot'ları kullanmak, markaların müşterilere 24 saat destek sağlamasına olanak tanır.

Bu sohbet robotları, basit müşteri sorularına yanıt verebilir ve yardımcı olamıyorlarsa bunları doğru kişilere yönlendirebilir. Ziyaretçilerle etkileşimlerinden öğrenmeye devam ederler ve daha doğru cevaplar sunmak için verileri toplar ve yorumlarlar.

Google Asistan için oluşturulan eBay sohbet robotu, müşterilerin tercih edilen ürünlerde en iyi teklifi bulmak için sesli aramayı kullanmasına yardımcı olan bir e-ticaret sohbet robotudur.

Tasarımcı Ayakkabı Deposu ( DSW ), alışveriş asistanı olarak bir Facebook Messenger botu kullanıyor. Müşteriler ayakkabı satın aldıktan sonra, DSW onların paketlerini takip etmelerini ve kişiselleştirilmiş gönderi bilgileri almalarını kolaylaştırır.

Botlar, indirimler veya kuponlar hakkında bilgi paylaşmak ve yeni ürün lansmanlarını duyurmak gibi birçok başka amaç için de kullanılabilir.

2. İçeriği optimize edin

İçerik optimizasyonu, organik aramada görünürlüğü artırmaya yardımcı olan SEO'nun en önemli yönlerinden biridir . Çok sayıda tıklama alan içerik, arama motorlarında daha iyi bir konuma katkıda bulunmaya ve bir web sitesine daha fazla trafik çekmeye yardımcı olur.

Makine öğrenimi, e-posta konu satırları, makale başlıkları veya resimler olsun, hangi içeriğin en iyi performansı gösterdiğini ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Örneğin, tek kişilik resimlerin grup resimlerinden daha iyi çalıştığını görebilir ve bu sonuçlara öncelik verebilir.

İlgi alanları, geçmiş satın almalar ve çevrimiçi davranışlar hakkında çok büyük miktarda müşteri verisinden elde edilen içgörüler, pazarlamacıların yazdıkları e-postalardan sundukları ürünlere kadar yolculuklarının tüm temas noktalarında okuyucuların ilgisini en çok çekecek içerik türünü oluşturmalarına yardımcı olabilir.

İngiltere'deki deneme yazma hizmeti uzmanlarına göre , geçmişte pazarlamacılar reklam kampanyalarını hedef kitlelerini gerçekten tanımadan başlatır ve onlarla rezonansa girmeyen reklamlara veya tanıtım çabalarına para harcarlardı.

Makine öğrenimi bu israfı ortadan kaldırmaya yardımcı olur. Tahminleri ortadan kaldırır ve pazarlamacıların en iyi katılım şansını sunan içerik türüyle doğru hedef kitleye ulaşmasını sağlar.

3. Yeni ürünler ve hizmetler geliştirin

Makine öğrenimi algoritmaları, yeni ürün ve hizmetleri tüketici ihtiyaçlarına göre daha doğru bir şekilde uyarlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, potansiyel müşterilerle dünya çapında anketler yapmak ve bir ürünü teslim etmek için verileri analiz etmek mümkün hale geliyor.

Bu, işletmelerin yeni bir müşteri grubuna hitap etmek için geliştirebilecekleri yeni fırsatları ve yeni ürünleri belirlemelerine yardımcı olabilir.

Aynı çözüm, şirketlerin farklı ürünleri veya aynı ürünün versiyonlarını farklı pazarlara sunmasına yardımcı olabilir. Örneğin, anketler ABD'deki sürücülerin dört tekerlekten çekişi tercih ettiğini, Avrupa'da ise hibrit araçlara talep olduğunu gösterebilir.

Bu tür bilgilerle bir otomobil üreticisi, ABD ve Avrupa pazarları için uygun bir araç tasarlayabilecektir.

4. Trendleri ortaya çıkarın

Makine öğrenimi, yapılandırılmamış verileri araştırır ve müşterilerin kamusal alanda ne hakkında konuştuğuna dair içgörü sağlar . Doğrudan müşteri tercihleriyle ilgili yeni ürün veya içerik fikirlerine ilham vermek için sosyal sohbeti deşifre edebilir.

Bunun bir örneği, Ben & Jerry's'in, insanların kamusal alanda kahvaltıda dondurma hakkında konuştuğunu keşfetmesi ve kahvaltı aromalı bir dondurma serisini piyasaya sürmeye karar vermesidir.

5. Ürün önerilerini kişiselleştirin

Makine öğreniminin müşterilerin alışveriş deneyimini iyileştirebileceği birçok yol vardır. Alıcıların yolculuğuna rehberlik edebilir ve kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde bulunabilir.

Amazon, kişiselleştirilmiş ürün önerileri yoluyla yıllık gelirinin adil bir yüzdesini oluşturur.

Netflix ayrıca müşterilere kişiselleştirilmiş film önerileri sunan bir algoritma kullanarak gelirini artırıyor. Makine öğrenimi, içeriği görüntüleyenlerin daha önce izledikleri, derecelendirdikleri veya göz ardı ettikleri içeriklere dayalı olarak keyif alma olasılıklarının yüksek olduğunu önermeye yardımcı olur.

Makine öğrenimi, ürün önerisini hızlandırmaya ve optimize etmeye yardımcı olduğunda, yukarı satış ve çapraz satış çok daha iyi etkileşim sağlayabilir.

Pazarlamacılar, geçmiş müşteri davranışlarını analiz ederek ve talebi tahmin ederek, daha iyi dönüşüm şansına sahip hedefli teklifler sunabilir.

6. Potansiyel müşteri yaratma ve puanlamayı iyileştirin

Müşteri adayları, bir işletmenin can damarıdır ve makine öğrenimi, daha yüksek nitelikli müşteri adayları oluşturmalarına yardımcı olabilir. AI kullanan botlar, bir sitede temsilciler ve tüketiciler arasında gerçekleşen konuşmalardan öğrenebilir.

Bu bilgi, onların soruları yanıtlamalarına, neyin iyi bir müşteri adayı olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmelerine ve geniş ölçekte ziyaretlerden müşteri adayları oluşturmalarına olanak tanır.

Bir müşteri adayının satın alma olasılığını bilmek, birçok müşteri adayıyla uğraşmak zorunda kalan pazarlamacılara yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, verimliliği artırabilecek ve zamandan tasarruf sağlayabilecek olası satışları puanlamak için verileri kullanır .

Enerjileri bu tür potansiyel müşterileri dönüştürmeye odaklamak çok daha kolay hale geliyor. Pazarlamacılar, en çok satın alan müşterilerin profillerine baktıklarında, pazarlama yaparken akıllarında tutabilecekleri ortak özellikleri belirleyebilirler.

7. Reklamcılığı optimize edin

Geleneksel olarak reklamcılık, hangi reklam kanalının seçileceği, ne kadar reklam alanı satın alınacağı, ne zaman bir reklamın yerleştirileceği ve bir kampanyanın ne kadar sürmesi gerektiği konusunda karar vermeyi gerektiriyordu.

Reklam, şirketler için büyük bir maliyettir ve makine öğrenimini kullanmak , performansını optimize etmeye yardımcı olabilir.

Pazarlamacılar tarafından alınması gereken önceki kararlar artık makine öğrenimi tarafından bilgilendiriliyor. Örneğin, bir Facebook Benzer Kitlesi kullanmak , pazarlamacıların mevcut müşterilerine benzer özelliklere sahip potansiyel müşterileri bulmasına ve hedeflemesine yardımcı olacaktır.

Akıllı Teklif, PPC kampanyalarını daha etkili hale getirmek için makine öğrenimini kullanan bir stratejidir. Teklifleri optimize etmek için makine öğrenimi ile bağlamsal sinyalleri birleştirir. Bir potansiyel müşterinin dönüşme olasılığını tahmin etmek için milyarlarca veri noktası kullanılır.

8. Pazarlamayı otomatikleştirin

Otomasyon, pazarlamayı bir sonraki seviyeye taşıyor. Makine öğrenimi, sayıları zorlar , geçmiş sonuçlardan öğrenir ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunar.

Müşteri segmentasyonu, önerilerde bulunma, içeriği kişiselleştirme ve müşteri hizmetleri gibi pazarlamanın tüm yönlerine yardımcı olur.

Bu, pazarlamacılar için karar vermeyi basitleştirmeye yardımcı olur ve öğrenmeye devam ettikçe gelişmeye devam eder. Kullanıcı deneyimini pazarlama otomasyonu kullanarak yöneten markalar, çok daha yüksek oranda nitelikli potansiyel müşteri elde ediyor ve gelir artışı yaşıyor.

Makine öğrenimi destekli e-posta pazarlaması, pazarlamacıların müşterileri segmentlere ayırmasına ve e-posta kampanyalarını yüksek düzeyde kişiselleştirmesine yardımcı olur. Müşteri katılımını teşvik etmek için tasarlanmış kişiselleştirilmiş e-posta konu satırları ve mesajlar yazabilirler.

Mesaj göndermenin en uygun zamanını ve yolunu belirlemek için önceki yanıtları kullanabilirler. E-posta pazarlamalarına bölünmüş test eklemek, yatırım getirisini artırmaya devam etmeye yardımcı olabilir.

9. Fiyatları optimize edin

Dinamik fiyatlandırma zaten bir süredir var ve genellikle konaklama ve seyahat endüstrilerinde kullanılıyor. Bu endüstriler, piyasa koşullarına ve müşteri talebine göre esnek fiyatlandırma sunar.

Giderek artan bir şekilde perakende işletmeleri, ihtiyaç duydukları verilere sahip olmaları ve bunları analiz etmek için makine öğrenimi sayesinde esnek fiyatlandırma kullanıyor.

Her ürün için fiyat esnekliği, satış dönemi, müşteri segmenti, ürün konumlandırma ve daha fazlası gibi unsurlar dikkate alınarak belirlenir. Makine öğrenimi algoritmaları, hangi müşterilerin indirim teklifine yanıt verme olasılığının yüksek olduğunu belirlemeye de yardımcı olabilir.

10. Müşteri kaybını tahmin edin

Müşteri kaybını tahmin edebilmek, işletmelerin ayrılmadan önce onlara ulaşmasını sağlar. Kalıpları keşfetmek ve büyük olasılıkla değişmeyenleri belirlemek için, kullanan veya bırakmayan müşteri örnekleriyle bir makine öğrenimi modeli eğitmek mümkündür.

Dijital olarak büyüyen bir şirket olan Urban Airship, uygulama yayıncılarının sadık kullanıcıları belirlemesine ve en olası kullanıcıları tahmin etmesine yardımcı olmak için mobil müşterilerin davranışlarını analiz etmek için bir makine öğrenimi algoritması kullanıyor.

Pazarlamacılar daha sonra müşteri katılımını derinleştirmek için harekete geçebilir veya belirli müşteri segmentlerini elde tutmak için daha fazla yatırım yapabilir.

11. Doğru etkileyicileri hedefleyin

Günümüzde giderek daha fazla marka influencer kullanıyor. Bunları körü körüne kullanmaktan daha iyisini bilirler ve marka değerleriyle uyumlu olanları isterler. Bu, daha geniş bir kitleye ulaşmalarına ve onlarla etkileşim kurmalarına ve marka güvenilirliğini artırmalarına yardımcı olabilir.

Bir makine öğrenimi aracı, çeşitli göstergeler için sosyal medya gönderilerini aramaya yardımcı olabilir ve bir kitleyle en iyi şekilde bağlantı kuracak etkileyicileri önerebilir .

Makine öğrenimi, sahte takipçilere sahip etkileyicilerin ve performanslarını artıran etkileyicilerin kullanımındaki en büyük sorunlardan biriyle mücadele etmeye yardımcı olur.

Doğal Dil İşleme (NLP) makine öğrenimi tabanlı araçlar, etkileyiciler tarafından yayınlanan video içeriğini anlamlandırabilir ve markaların doğru marka savunucularını seçmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, marka mesajlaşmasının etkileyici tarafından nasıl yapıldığını anlamalarına yardımcı olur.

Mazda, Teksas, Austin'deki bir festivalde yeni araçlarından birinin lansmanı için etkileyicileri seçmek için IBM Watson'ı kullandı. Araçla şehirde dolaştılar ve ardından #MazdaSXSW hashtag'ini kullanarak deneyimlerini paylaştılar .

12. Sosyal medyayı yönetin

Makine öğrenimi, pazarlamacıların sosyal medyadaki varlıklarını optimize etmek için verilerin gücünü kullanmalarına yardımcı olur. Örneğin, markanın itibarını yönetmek için hemen yanıtlanması gereken incelemeleri veya şikayetleri belirlemelerine yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi tarafından desteklenen sosyal dinleme araçları, tüm sosyal medya platformlarında hashtag'leri, anahtar kelimeleri ve marka sözlerini izleyebilir.

Bu verilerin analizinden elde edilen içgörüler, markaların bir kitleyi derin bir düzeyde meşgul eden her platform için doğru içerik türünü oluşturmasına yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi, pazarlamacının rolünün yerini almaz

İyi pazarlamacılar hala her zamanki kadar önemlidir ve makine öğrenimi rollerinin yerini almaz. Makine öğreniminin pazarlama çabalarını insancıllaştırmaya yardımcı olması ironiktir. = Değersiz içerikle zaman harcamak veya alaka düzeyini göz ardı etmek zorunda değiller.

Müşterilerine yolculuklarının her temas noktasında etkin bir şekilde ulaşma becerisine sahiptirler.

Hangi müşterilerin en sadık olduğunu tahmin etmek ve onlara odaklanarak zaman geçirmek mümkündür. Ayrıca, çok geç olmadan hangi müşterilerin vazgeçeceğini ve müdahale edeceğini tahmin edebilirler. Hangi içeriğin en etkili olduğunu anlarlar ve en iyi sonuçları getirirler.

Genel bir kitleye ulaşmak ve en iyisini ummak geçmişte kaldı. Artık, kampanyaları etkili bir şekilde planlayabilmek ve karanlıkta çekim yapmadıkları için en iyi sonuçları elde edebilmek için müşteri verilerinden yeterli içgörüye sahipler.

son bir söz

Pazarlamada makine öğrenimi, gücü pazarlamacıların eline vermesinden yararlanan bir yeni teknoloji dalgası olarak oyunun kurallarını değiştiriyor . Bu, tüketicileri daha iyi anlayabilmek ve müşteri deneyimini geliştirebilmek için yeni bir çağı mümkün kılıyor.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde, makine öğreniminin markaların müşterilerle etkileşim biçimini nasıl değiştirdiği ve onları cezbetme, onlara satış yapma ve onlara hizmet etme konusunda daha özgün bir deneyim sunma biçimini nasıl değiştirdiği daha da belirgin hale gelecek.

Bunun iş alt satırında büyük bir etkisi olması muhtemeldir.

Yazar Biyografisi

Charlie Svensson , Birleşik Krallık'ta önde gelen bir üniversite kompozisyon yazma hizmetinde kıdemli bir akademik yazar olarak çalışmaktadır . Tez, deneme, laboratuvar raporu ve kurs yazma konusunda zengin deneyime sahiptir. Şu anda ABD ve İngiltere'de İngilizce konuşamayan öğrenciler için öğrenmeyi kolaylaştırmak için çevrimiçi bir kurs geliştiriyor.