Makine öğrenimi, pazarlama sektörünü dönüştürmenin eşiğinde. Birçok yönden, çoktan başladı. Gartner’a göre şirketlerin %30’u 2020 yılına kadar satış süreçlerinin bir bölümünde makine öğrenimini kullanacak.
Dahası, bu şirketler kişiselleştirme, anında müşteri desteği ve büyük veri gibi pazarlamanın en zorlu zorluklarından bazılarının üstesinden gelerek rakiplerinin önüne geçmek için makine öğrenimini kullanıyor.
Başka bir deyişle, makine öğrenimi yalnızca bilgisayar bilimcileri için değildir. Pazarlamacılar oturup dikkate almalı. Aşağıda, dijital pazarlama çalışmalarınızı güçlendirmek için makine öğrenimini kullanabileceğiniz beş yolu ele aldım.
Makine Öğrenimi Nedir?
İşlerin pazarlama tarafına girmeden önce, yapay zeka ve makine öğreniminin ne olduğunu belirlemek için biraz zaman ayıralım.
Yapay zeka, insanlarda ve hayvanlarda sergilenen doğal zeka yerine, bir makine tarafından gösterilen herhangi bir zeka biçimidir. Çoğu insan yapay zekayı düşündüğünde, özellikle girişte bahsettiğim satranç oynayan bir bilgisayar gibi insan zekasını bir düzeyde kopyalayan bilgisayarları düşünür.
Makine öğrenimi, sistemlerin hatalardan ve deneyimlerden ders alarak otomatik olarak yeni ve daha iyi çözümler bulmasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Bir algoritmanın erişimi ne kadar fazla veri ve deneyime sahip olursa, gelecekte o kadar iyi olur.
Önerilen makale: girişim fikirleri hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Makine öğrenimi sistemleri büyük ölçüde iki alt kümeye ayrılabilir: kılavuzlu ve kılavuzsuz. Güdümlü sistemler, ilk etapta insanlar tarafından veri kümeleri ve çözümlerle sağlanır. Başlangıçta hangi kalıpları arayacakları öğretilir ve daha sonra ileriye dönük bu kalıpları belirlemede daha iyi hale gelirler.
Kılavuzsuz sistemlere, sıralanmamış ve farklı veri kümelerine erişim verilir ve insanların rehberliği olmadan bağımsız olarak kalıpları deşifre etmeye bırakılır. Kılavuzsuz sistemler bir algoritma oluşturacak ve daha sonra onu ileriye dönük iyileştirmenin yollarını arayacak.
Pazarlamanızı Geliştirmek için Makine Öğrenimini Kullanma
Pazarlama ekiplerinin veri eksikliği istemediğini biliyoruz. Pazarlamacılar, parmaklarının ucundaki tüm verileri anlamlandırma ve ardından bu verileri kullanıma sunma konusunda mücadele ediyor. Bu analiz, makine öğreniminin devreye girdiği yerdir.
Pazarlama yığınınıza makine öğrenimini eklemenin birincil nedeni, çok büyük miktarda veriyi insanlardan çok daha hızlı ve çok daha etkili bir şekilde anlamlandırabilmesidir.
Bu süreç, kalıpları tanımlamak ve neredeyse anında tahminler yapmak için verileri kullanabilir. Pazarlamacılar daha sonra bu içgörüleri, daha fazla test yapmaktan ve web sitelerinin kullanıcı deneyimini iyileştirmekten müşteri deneyimini kişiselleştirmeye ve tüketici katılımını otomatikleştirmeye kadar iş akışlarının büyük bir bölümünü optimize etmek için kullanabilir.
Uzun lafın kısası, makine öğreniminin dijital pazarlama çabalarınızın hemen hemen her bölümünü iyileştirmek için kullanılabileceğidir. Aşağıda en önemli yollardan beşini ele alıyoruz.
Veri Kümelerini Analiz Edin
Pazarlama çalışmalarınızda makine öğrenimini nasıl kullanırsanız kullanın, süreç muhtemelen veri kümelerini analiz ederek başlayacaktır.
Örneğin, web sitenizdeki kullanıcı etkinliği modellerini analiz etmek ve bulmak için makine öğrenimi kullanılabilir. Bir algoritma, Google Analytics profilinizdeki verileri kendiniz elemek yerine, işi saniyeler içinde yapabilir, gelecekteki kullanıcı davranışını tahmin edebilir ve sitenizi optimize etmek için kullanabileceğiniz kalıpları belirleyebilir.
Elbette, insanlar verileri kendileri mükemmel bir şekilde analiz etme yeteneğine sahiptir, ancak bunu yapay zeka destekli çözümlerin yarısı kadar hızlı veya doğru bir şekilde yapamazsınız.
Pazarlamacılar, müşteri tabanlarını daha iyi anlamak için makine öğrenimini de kullanabilir.
Örneğin, müşteri segmentasyonunu ele alalım. Kitlenizi farklı gruplara ayırmak, pazarlama çabalarınızı çok daha etkili hale getirebilir, ancak bunu kendi başınıza yapmak zaman alıcıdır. Öte yandan, bir makine öğrenimi algoritması, tanımlamayı ummadığınız eylemlere ve davranış kalıplarına göre müşteri tabanınızı otomatik olarak bölümlere ayırabilir.
İçerik Oluşturun ve Optimize Edin
Dijital pazarlama çabalarınızda içeriğin önemini tekrarlamama gerek yok. Ancak, makine öğreniminin yazdıklarınızı ve yayınladıklarınızı nasıl iyileştirebileceği ve bunu içerik pazarlama stratejinizde kullanmanın neden önemli olduğu konusunda açıklamaya ihtiyacınız olabilir.
Yeni başlayanlar için makine öğrenimi, makalelerinizin arama motoru sonuçlarında daha üst sıralarda yer almasına yardımcı olabilir. Harika bir yazar olmak bir şeydir; Google’ı memnun edecek şekilde yazmak başka bir şeydir, bu yüzden SERP’lerde sizi ödüllendirir. Alakalı tüm anahtar kelimeleri kullandığınızdan, ilgili her konuyu tartıştığınızdan ve genel olarak tüm temellerinizi kapsadığınızdan emin olmanız gerekir.
İçeriğinizi Google’ın en iyi sonuçlarıyla karşılaştırmak ve ilgili tüm noktalara ulaştığınızdan emin olmak için makine öğrenimini kullanan Frase.io gibi akıllı içerik oluşturma araçları olmadan bunu yapmak oldukça zordur.
İkincisi, sizin için içerik yazmak için algoritmalar kullanırsınız. Phrasee, algoritmasının en yüksek yatırım getirisini sağlayacağına inandığı e-posta konu satırları ve push bildirimleri oluşturmak için makine öğrenimini kullanan yapay zeka destekli bir metin yazma aracıdır.
Müşterileriniz için içerik düzenlemenize yardımcı olması için yapay zekayı bile kullanabilirsiniz. Curata, pazarlamacıların hedef kitleleri için en alakalı ve ilgi çekici içeriği bulup yayınlamasına yardımcı olan bir makine öğrenimi içerik düzenleme yazılımı sunar.
Kişiselleştirmeyi Artırın
Kişiselleştirme tüketiciler için önemlidir. Accenture tarafından yapılan araştırma, tüketicilerin %91’inin kim olduklarını hatırlayan ve sonuç olarak alakalı teklifler ve tavsiyeler sunan markaları tercih ettiğini gösteriyor. Dahası, kişiselleştirilmiş bir deneyim yaşamazlarsa, tüketicilerin yarısından fazlası bir rakibe geçmekten çok memnun.
İşte iyi haber: makine öğrenimi, mümkün olan en kişiselleştirilmiş müşteri deneyimini sunmanıza olanak tanır. Kullanıcı davranışını ayrıntılı bir şekilde izleyen, hangi ürünleri beğendiklerini öğrenen ve bunun sonucunda kişiselleştirilmiş bir ana sayfa ve öneri listesi oluşturan bir algoritma kullanabilirsiniz.
Örneğin Amazon, dönüşüm sağlama olasılığı en yüksek ürün önerilerini sunmak için kullanıcıların satın alma geçmişini, sepetlerindeki ürünleri ve görüntüleme alışkanlıklarını dikkate alan yapay zeka algoritmalarını kullanır.
Aynı algoritma ayrıca her müşteri için kişiselleştirilmiş teklifler oluşturabilir ve bunları tüketicilere satın alma olasılıklarının en yüksek olduğu zamanda e-postayla gönderebilir.
Pazarlama Otomasyonunu İyileştirin
Daha iyi kişiselleştirme, makine öğreniminin markanızın müşterilerle etkileşim kurma biçimini dönüştürmesinin bir yoludur, ancak tek yol bu değildir. Ayrıca, pazarlama çabalarınızı daha iyi otomatikleştirebilir ve sonuç olarak müşteri katılımını önemli ölçüde artırabilir.
Müşteriler bülteninize kaydolduklarında veya alışveriş sepetlerini terk ettiklerinde onlara otomatik olarak bir e-posta gönderdiğinizi varsayalım. Çoğu marka genel bir e-posta gönderirken, makine öğrenimini benimseyen şirketler, içeriği ve teklifleri o tüketicinin göz atma geçmişine göre uyarlayabilir.
Bülteninize kaydolmadan önce markanızın köpek oyuncakları yelpazesine baktılarsa, çiğneme oyuncakları ile ilgili bir teklif, markanızla yeniden etkileşim kurma olasılıklarını çok daha yüksek hale getirir.
SaaS markaları için yapay zeka destekli pazarlama otomasyon araçları, müşteri adaylarını daha iyi segmentlere ayırmak için çok daha büyük ve farklı veri kümelerini analiz edebilir. Bu, satış temsilcilerinin dönüşüm sağlama olasılığı çok daha yüksek olan olası satışlara öncelik vermesine olanak tanır.
Pazarlama otomasyonu inanılmaz derecede güçlüdür. Invesp’e göre pazarlama otomasyonu, satış verimliliğinde %14’ün üzerinde bir artışa ve pazarlama giderlerinde %12’nin üzerinde bir azalmaya yol açıyor.
Bunu makine öğrenimi olmadan yapmak tamamen mümkündür, ancak yapay zeka, otomasyon çabalarınızı çok daha kişisel ve çok daha güçlü hale getirir.
Chatbot’lardan Yararlanın
Chatbot’lar güçlü bir müşteri hizmetleri aracıdır. Onlarla etkileşim kuran on tüketiciden sekizi olumlu bir deneyim bildiriyor. Çevrimiçi bir iş yürütüyorsanız, bunların hepsi çok önemlidir.
Chatbot’larla, tüketicilere yanıt vermek için yanınızda bir insan olması gerekmez. Bunun yerine, makine öğrenimi destekli sohbet robotları, tüketici sorgularını ürkütücü derecede yüksek bir doğruluk oranıyla otomatik olarak yanıtlayabilir. Bunun nedeni, chatbot’unuzun sağladığı yanıtları sürekli iyileştirmek için web sitenizin içeriğinden ve tüketicilerle yaptığı konuşmalardan öğrenecek olmasıdır.
Chatbot sürekli olarak öğrendiği ve kendini geliştirdiği için, daha fazla konuşma ile daha da iyi bir müşteri deneyimi sunacaktır. İlk başta chatbot’unuzun inanılmaz derecede karmaşık bir sorguyu bir insana iletmesini isteyebilirsiniz, ancak kısa süre sonra bot o kadar etkili hale gelecek ki bir insanın araya girmesine gerek kalmayacak. Sonunda, sadece sorularını yanıtlamakla kalmayıp, tüketiciye daha fazla satış yapacak kadar akıllı bir sohbet botunuz olacak.
Tüketiciler muhtemelen bir robotla konuştuklarını da anlayamayacaklar. IntelliTicks gibi bazı sohbet robotları, müşterilerle insan düzeyinde görüşmeler yapmak için yapay zekanın başka bir dalı olan Doğal Dil İşleme’yi (NLP) kullanır.
Dahası, yapay zeka destekli sohbet botları tarafından toplanan veriler, pazarlamacıların ileriye dönük çabalarını optimize etmek için kullanabilecekleri içgörüler oluşturmak için başka bir makine öğrenimi algoritması tarafından analiz edilebilir.
Makine Öğreniminin Geleceği Nedir?
Makine öğrenimi dünyasında işler hızlı ilerliyor. Pazarlama yapay zekasındaki ilerlemelerin hızla gerçekleşmesini bekleyin.
Örneğin, geliştirilmiş algoritmalar şu anda geliştirme aşamasındadır. Bu algoritmalar, başlangıçta insanlardan girdi gerektirmez, bu da pazarlamacıların uygulamalarını çok daha kolay ve hızlı hale getirir.
Kişiselleştirme de daha da güçlü hale gelecek. Makine öğrenimi algoritmaları, tüketicilerin bir kişi için ne istediğini ayırt etmede daha iyi hale gelecek, ancak çevrimiçi mağazalarla entegre olma yolları da gelişecek. Yakında pazarlamacılar, tıpkı sosyal medya zaman çizelgelerinin her kullanıcı için kişiselleştirilmesi gibi, sitelerinin her bölümünü bireysel kullanıcılar için özelleştirebilecek.
Son olarak, mobil makine öğreniminde büyük ilerlemeler bekleyin. Yapay zeka destekli dijital asistanlar hayatımızın daha önemli bir parçası olacak ve pazarlamacılar bununla başa çıkmak için stratejiler geliştirmek zorunda kalacak. Mobil uygulamalar, makine öğrenimi özelliklerini şu anda web sitelerinin yapabildiği şekilde entegre edebilecek.
Ancak bunalmayın. Geleceğin ne getireceği konusunda endişelenmeye başlamadan önce, önce yukarıda yaptığım önerileri gözden geçirin. O zaman gelecekte olacaklara hazır olacaksın.
Çözüm
Açıktır: makine öğrenimi, dijital pazarlama çabalarınızı dönüştürebilir.
Ancak acele etmeyin. Önce teknolojinin nasıl çalıştığını ve şirketinizdeki rolünü anlamadan çözümleri benimsemek, genellikle yarardan çok zarar getirir.
Makine öğrenimi güçlüdür, ancak sihirli değnek değildir. Bununla birlikte, her seferinde bir çözüm benimseyin ve iyi olacaksınız.
AI’nın SEO’daki rolü ve AI destekli dijital asistanlar hakkındaki makalelerimi okuyarak eğitiminize devam edin.
Pazarlama Hakkında 