Yapay Zeka

15 Yapay Zekanın Pazarlamada Uygulamaları

15 Yapay Zekanın Pazarlamada Uygulamaları

Pazarlama için müşterinin yaşam döngüsü boyunca en etkili AI teknolojilerini haritalama

AI teknolojisi, şu anda pazarlamada sıcak bir konudur fakat AI, geniş bir yelpazede farklı teknolojileri kapsayan geniş bir terimdir. Yapay zeka, insan istihbaratını taklit etmek isteyen, ses ve resim tanıma, makine öğrenme teknikleri ve anlambilim araştırması gibi çok çeşitli yetenekleri kapsayan her türlü teknoloji anlamına gelir. Pazarlamacılar, en son heyecan verici teknolojiler hakkında lirik yazıdan vazgeçmeyi ve görüntü tanıma, konuşma tanıma, veri sızıntılarını önleme veya uzaktaki topluluklarda dronları hedefleme konusunda AI hakkında endişelenmeyi sever. Her şey iyi ve iyidir. Ama pazarlamacılar bu bilgiyle bir şey yapmaları gereken cehenneme nasıl? Bu sadece hype, uygulayamazsın.

Bu nedenle, yalnızca büyük teknoloji devlerinin kaynaklara ayırdıkları teknikler yerine, her büyüklükte işletmenin uygulayabileceği on beş yapay zeka tekniklerini belirledik. Teknikleri müşteri yaşam döngüsü boyunca çizdik, böylece her AI taktikünün müşterilerinizi pazarlama hunisine indirmesine nasıl yardımcı olabileceğini görebilirsiniz.

Tüm teknikler, bilgisayar zekası içerdikleri anlamda ‘AI’, ama biz onları 3 farklı teknoloji türüne ayırdık: Makine Öğrenme Teknikleri, Uygulamalı Eğilme Modelleri ve AI Uygulamaları. Makine öğrenme teknikleri, daha sonra eğilim modelleri oluşturabilen tarihsel veri kümelerinden “öğrenmek” için algoritmalar kullanmayı içerir. Uygulanan eğilim modelleri, bu eğilimli modellerin, belirli olayları tahmin etmede işe koyulmasıdır – örneğin olasılıkları dönüşüm olasılığına dayalı olarak puanlama. AI uygulamaları, AI’nın diğer formları olup, birisi genellikle bir müşteri operatörüyle ilişkilendirilecek görevleri yerine getirir ve müşteri soruları cevaplanır veya yeni içerik yazılır.

Her bir farklı uygulamanın pazarlamacılar için önemli etkileri vardır, ancak uygulamaların müşteri yolculuğunda farklı roller oynaması gerekir. Bazıları müşterileri çekmek için daha iyi, diğerleri geçmişteki müşterileri dönüşüm veya yeniden etkilemek için kullanışlıdır. Bu yüzden, teknikleri RACE çerçevesinde bölüştürdük.

Erişim – Bir dizi gelen tekniğe sahip ziyaretçileri cezbetme

Reach, ziyaretçileri sitenize getirmek ve alıcıların yolculuğunda başlatmak için içerik pazarlama, SEO ve diğer “kazanılmış medya” gibi teknikleri içerir. AI ve uygulanmış eğilim modelleri, daha fazla ziyaretçi çekmek ve sitenize ulaşanlara daha çekici bir deneyim sunmak için bu aşamada kullanılabilir.

1. AI üretilen içerik

Bu, AI için gerçekten ilginç bir alandır. AI, sektöre özgü en iyi uygulama tavsiyeleriyle ilgili bir siyasi görüş sütunu veya bir blog yazısı yazamaz, ancak AI oluşturulan içeriğin yararlı olabileceği ve ziyaretçilere sitenize çekilmesine yardımcı olabilecek belirli alanlar vardır.

Bazı işlevler için AI içerik yazma programları, bir veri kümesindeki öğeleri seçebilir ve bir ‘insan sesi’ makalesi oluşturabilir. ‘WordSmith’ adlı bir AI yazma programı, 2016 yılında 1,5 milyar parça içerik üretti ve önümüzdeki yıllarda popülaritesini daha da artırması bekleniyor.

AI yazarları, düzenli, veri odaklı etkinlikler hakkında rapor hazırlamak için kullanışlıdır. Örneklere üç aylık kazanç raporları, spor karşılaşmaları ve piyasa verileri dahildir. Finansal hizmetler gibi ilgili bir alanda çalışırsanız, AI oluşturulan içerik, içerik pazarlama stratejinizde yararlı bir bileşen oluşturabilir. İyi haber şu ki, Wordsmith’in arkasındaki firma olan otomatik içgörüler, AI yazma uygulamasının ücretsiz bir beta sürümünü duyurdu, bu yüzden teknolojiyi denemek ve markanız için kullanışlı olup olmayacağına bakabilirsiniz.

2. Akıllı İçerik Küratörlüğü

AI destekli içerik küratörlüğü, onlara alakalı içerik göstererek sitenize daha iyi ziyaretçi çekmenizi sağlar. Bu teknik, çoğunlukla ‘X’i alan müşteriler birçok sitede Y satın aldı’ bölümünde bulunur ancak blog içeriğine ve site mesajlaşmasını daha yaygın şekilde kişiselleştirmeye de uygulanabilir. Ayrıca abone işletmelerinde daha çok kimsenin hizmeti kullandığı, makine öğrenme algoritmasının kullanması gereken daha fazla veri ve içeriğin önerileri ne kadar iyi olduğu için harika bir tekniktir. Netflix’in tavsiye sisteminin size sürekli olarak tavsiye edebileceğini düşünün, buna ilgi duyduğunuzu gösterir.

3. Sesli arama

Sesli arama, başka bir AI teknolojisi, ancak pazarlama için kullanmaya gelince, kendi yeteneğinizi geliştirmekten ziyade büyük oyuncular tarafından (Google, Amazon, Apple) geliştirilen teknolojiyi kullanmakla ilgilidir. Sesli arama gelecekteki SEO stratejilerini değiştirecek ve markaların yetişmesi gerekiyor. Sesle arama yapan bir marka, AI tarafından yönlendirilen sanal kişisel asistanlar nedeniyle artan sesli arama trafiği sayesinde organik trafikteki büyük kazanımları yüksek satın alma amacı ile kaldırabilir.

4. Program Ortamında Satın Alma

Programlı Medya satın alma işlemi, en alakalı müşterilere yönelik reklamları daha etkin bir şekilde hedeflemek için makine öğrenme algoritmaları tarafından üretilen eğilim modellerini kullanabilir. Programlı reklamların Google’ın yakın tarihli marka güvenlik skandalının ardından akıllı olmaları gerekiyor. Programa göre Google’ın reklam ağına yerleştirilen reklamların teröristin web sitelerinde göründüğü ortaya çıktı. AI, şüpheli siteleri tanıdıktan ve onları reklamların bulunduğu siteler listesinden kaldırarak yardımcı olabilir.

Yasası – Ziyaretçilerinizi çekin ve ürününüzün farkında olun

5. Eğilim modellemesi

Daha önce de belirtildiği gibi eğilimli modelleme bir makine öğrenme projesinin hedefidir. Makine öğrenme algoritması büyük miktarda geçmiş verileri besler ve gerçek dünyayla ilgili doğru tahminler yapabilen (teoride) bir eğilim modeli oluşturmak için bu verileri kullanır. Aşağıdaki basit diyagram bu sürecin aşamalarını göstermektedir.

6. Tahminli analitik

Eğilme modellemesi, belli bir müşterinin dönüşüm gerçekleştirmesi olasılığını tahmin etme, müşterinin hangi fiyattan dönüşeceğini tahmin etme veya müşterilerin tekrar satın alma olasılığı yüksek olan müşterileri tahmin etme gibi bir dizi farklı alana uygulanabilir. Müşteriye nasıl davrandığına dair tahminlerde bulunmak için analitik veriler kullandığı için, bu uygulamaya akıllı tahliller denir. Unutulmaması gereken en önemli nokta, bir eğilim modeli, yalnızca veriyi oluşturmak için sağlanan veriler kadar iyidir; bu nedenle, verilerinizde hatalar varsa ya da yüksek seviyeli bir rassallık varsa, doğru tahminler yapamazlar.

7. Kurşun skorlaması

Makine öğrenimi ile üretilen eğilimli modeller, satış ekibinizin belirli bir potansiyelin ne kadar sıcak olduğunu ve zaman ayırmaya değer olup olmadığını belirleyebilmesi için belirli kriterlere göre potansiyel puanlar elde etmek üzere eğitilebilir. Bu, satış ekibinin her satışının önemli bir zaman aldığı danışmanlık satış süreçlerine sahip B2B işletmelerinde özellikle önemlidir. En çok ilgi çeken satış noktaları ile iletişim kurarak satış ekibi zamandan tasarruf edebilir ve enerjilerini en etkili olduğu yerde yoğunlaştırabilir. Bir satış eğilimi anlayışı, satışları ve indirimin en etkili olduğu yerleri hedeflemek için kullanılabilir.

8. Reklam hedefleme

Makine öğrenme algoritmaları hangi reklamların en iyi performans gösterdiğini belirlemek için çok sayıda tarihsel verileri çalıştırabilir ve satın alma işleminde hangi aşamada olur. Bu verileri kullanarak, onlara en etkili içeriği en doğru zamanda sağlayabilirler. Binlerce değişkeni sürekli olarak optimize etmek için makine öğrenimi kullanarak, geleneksel yöntemlerden daha etkili reklam yerleştirme ve içerik elde edebilirsiniz. Bununla birlikte, yaratıcı parçaları yapmak için insanlara hala ihtiyacınız olacak!

Dönüştürme – ilgilenen tüketicileri müşteriye dönüştürmeye itin

9. Dinamik fiyatlandırma

Tüm pazarlamacılar, satışların daha fazla ürün kaydırmada etkili olduğunu bilir. İndirimler son derece güçlüdür, ancak aynı zamanda alt satırınıza da zarar verebilir. Daha iki kat daha küçük bir marj ile iki kat daha fazla satış yaparsanız, satışınız yoksa sahip olabileceğinizden daha az kazanç elde ettiniz demektir.

İnsanların ürün satın almalarını sağladığı için satışlar o kadar etkilidir ki, daha önce kendilerinin satın alma maliyetini haklı çıkarmayacağını düşünüyorlardı. Fakat aynı zamanda, daha yüksek fiyat ödeyebilecek insanlar, sahip olduklarından daha az ödeme yapıyor demektir.

Dinamik fiyatlandırma, sadece özel teklifleri yalnızca dönüşüm gerçekleştirmek için ihtiyaç duyacak olanları hedefleyerek bu sorundan kaçabilir. Makine öğrenimi, bir müşterinin dönüşüme yönelik bir teklife ihtiyaç duyacağı ve bir teklife ihtiyaç duymadan dönüştürme ihtimalinin yüksek olduğu bir eğilim modeli oluşturabilir. Bu, kar marjınızı çok azaltmazken satışları artırabileceğiniz, dolayısıyla karları maksimize ettiğiniz anlamına gelir.

10. Web ve Uygulama Kişiselleştirme

Bir müşterinin yolculuğundaki bir müşterinin aşamasını tahmin etmek için bir eğilim modeli kullanmak, o müşteriye bir uygulamada veya web sayfasında en alakalı içerikle hizmet vermenize izin verebilir. Bir site hala yeni ise, onları bilgilendiren ve onları ilgilendiren bir içerik en etkili olacak; birçok kez ziyaret ettiyse ve ürünle açıkça ilgileniyorsa, bir ürünün avantajlarıyla ilgili daha kapsamlı içerik daha iyi performans gösterecektir.

11. Chatbotlar

Chatbot’lar, tüketici sorgularını yorumlayıp onlara komple siparişler vererek insan zekasını taklit eder. Chatbot’ların geliştirilmesi son derece zordur ve yalnızca büyük bütçeli büyük markalar bunları geliştirebileceklerini düşünebilirsiniz. Aslında, açık chatbot geliştirme platformlarını kullanarak, büyük bir geliştirici ekibi olmadan kendi chatbot’unuzu oluşturmak nispeten kolaydır.

Facebook, markalar için chatbot’ların geliştirilmesini kolaylaştırmakla ilgileniyor. Messenger uygulaması, insanların markanın sanal elçileri ile sohbet etmesi için gittiği bir yer haline getirmek istiyor. Markalar için iyi bir haber bu, Facebook’un güçlü bot geliştirme araçlarından bazılarını kullanabileceği anlamına geliyor. ‘M’ (Facebook Messenger’ın kendi chatbot’u) beta testlerinden edindikleri dersleri kullanarak Facebook, örnek sohbetlerde botlara eğitim imkânı tanıyan ve botlarla sürekli olarak müşterilerle etkileşim kurmayı öğrenen wit.ai bot motorunu yarattı. . Messenger platformunda markanız için bir chatbot kurmak istiyorsanız, Facebook, geliştiriciler sitesi için kendi Facebook’larında bulabileceğiniz bunun için faydalı talimatlar hazırladı.

12. Yeniden hedefleme

Reklam hedeflemeyle çok benzer şekilde, makine öğrenimi, müşterilerin geçmişe dönük verilere dayalı olarak siteye geri dönme olasılığı en yüksek içeriği belirlemek için kullanılabilir. Benim bina, farklı müşterileri geri kazanmak için hangi içeriğin en iyi sonucu verdiğinin doğru bir tahmin modeli olduğuna göre, makine öğrenimi, yeniden hedefleme reklamlarınızı mümkün olduğunca etkili kılmak için optimize etmede kullanılabilir.

Etkileşim – müşterilerinizin geri gelmesini sağlayın

13.Tahmini müşteri hizmetleri

Mevcut müşteri tabanınıza tekrar satış yapmak, yeni müşteriler çekmekten çok daha kolaydır. Bu nedenle, mevcut müşterileri mutlu etmek, alt satırının anahtarıdır. Bu, abone bazlı işletmelerde, yüksek bir kesinti oranının aşırı pahalı olabileceği durumlarda özellikle geçerlidir. Tahmini analitik, hangi müşterilerin bir hizmetten çıkma olasılığının yüksek olduğunu bulmak için, hangi hizmetlerin aboneliği iptal eden müşteriler arasında en yaygın olarak bulunduğunu değerlendirerek kullanılabilir. O halde, bu müşterilere çalkalanmalarını önlemek için teklifler, istemler veya yardımlarla ulaşmak mümkündür.

14. Pazarlama otomasyonu

Pazarlama otomasyonu teknikleri, genellikle müşteriyle olan inisiyatif etkileşimlerini tetiklediğinde bir dizi kural içerir. Ama kim bu kurallara karar verdi? Genellikle, neyin en etkili olacağını esasen tahmin eden bir pazarlamacı. Makine öğrenimi, milyarlarca noktadan oluşan müşteri verileriyle çalışabilir ve iletişim kurmanın en etkili zamanı ne zaman, hangi satırdaki sözcüklerin en etkili ve daha etkili olduğunu belirleyebilir. Bu bilgiler pazarlama otomasyon çabalarının etkinliğini artırmak için uygulanabilir.

15. Dinamik e-postalar

Pazarlama otomasyonuna benzer bir şekilde, makine öğrenmesinden üretilen içgörüler uygulanarak son derece etkili 1: 1 dinamik e-postalar oluşturulabilir. Bir eğilim modeli kullanan tahminsel analitik, önceki davranışlarından dolayı belirli kategorileri, boyutları ve renkleri satın almak için bir abone olma eğilimi gösterebilir ve bültenlerde en alakalı ürünleri görüntüleyebilir. E-postayı açtığınızda ürün stokları, fırsatlar ve fiyatlandırma tümüyle doğrudur.

Akıllı İnsights üyeleri, pazarlama için AI ve makine öğrenmeyi kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz AI ve Makine öğrenme rehberimizi indirebilirler. Kılavuz, pazarlama çabalarına fayda sağlamak için her boyuttaki işletmenin Makine Öğrenmesi ve AI’yı benimsemesine yardımcı olmayı amaçlıyor. İşletmelerin makine öğrenme projelerini nasıl etkin bir şekilde yönettikleri ve pazarlama sonuçlarını iyileştirmek için oluşturulan analizleri nasıl kullanabileceklerini gösterir. Pazarlama için AI ve Makine Öğrenimi kılavuzuna erişin.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Öne Çıkanlar
Satın Alma Alışkanlıklları