Pazarlamada yapay zeka ve makine öğrenimi: Doğru modelleri mi dağıtıyorsunuz?

Tüketicilerin her şeyde hız ve aşırı kişiselleştirme beklediğine göre, pazarlamacıların talepleri karşılamak ve bütçelerini en üst düzeye çıkarmak için yenilikçi yollar bulması gerekiyor. Bunu yapmak için pazarlamacılar yapay zeka ve makine öğrenimine yöneliyor. Aslında, sadece bunun için yeni bir terim var – “AI Pazarlama”.

Müşteri beklentileri hiç bu kadar yüksek olmamıştı. Amazon, Netflix ve Google, müşterilerin teknoloji ve pazarlamadan ne beklediği konusunda standardı belirledi. Amazon, siparişinizi tek tıkla alır ve ertesi gün teslim eder. Netflix, yıllarca eğlence seçeneklerinizi gözden geçirir ve hemen izlemek isteyeceğiniz bir sonraki şovları önerir. Google, yazımınızı düzeltir, Alexa'yı Amazon paketinin ne zaman geldiğini size bildirecek şekilde programlar ve size en belirsiz çubuk bahislerine anında yanıtlar sağlar.

Bu örneklerde gösterildiği gibi AI Pazarlama, veri toplamak, müşteri içgörüleri geliştirmek, sonraki en iyi eylemleri tahmin etmek ve pazarlama çabalarıyla ilgili otomatik kararlar almak için teknolojiden yararlanır. Bir pazarlamacı olarak hedefiniz gelir elde etmek, verimlilik yoluyla maliyetlerin düşürülmesine yardımcı olmak ve müşteri katılımını ve memnuniyetini sağlamaksa, AI pazarlaması tüm bunları gerçekleştirmenize yardımcı olabilir.

AI Pazarlamanın yardımcı olabileceği üç alanı ve herhangi bir projeye başlamadan önce her alan hakkında bilmeniz gerekenleri keşfedelim.

Her proje için, ne olduğunu, pazarlama için nasıl çalıştığını ve onu uygularken farkında olmanız gerekebilecek teknik veya kültürel tuzakları kısaca keşfedeceğiz.

1. Pazarlama Veri Yönetimi

Ne olduğunu

Pazarlama veri yönetimi pazarlama verilerinin, rekabet istihbaratının ve pazar araştırması bilgilerinin toplanması ve işlenmesi süreci. Bu işlev BT departmanında bulunmamalıdır - bu, pazarlamanın yaptığı şeyin merkezinde yer alır. Ürününüz veya hizmetiniz için en iyi alıcının kim olduğunu belirlemek, açıkça bir pazarlama işlevidir. Alıcılarınızla ilişkili verileri toplamak ve yönetmek, pazarlamanın ilk düşüncesidir. Müşteriniz hakkında ne biliyorsunuz? Sende kaç tane var? Bir müşteriyi nasıl tanımlarsınız? Hangileri hangi ürün veya hizmetleri satın alıyor? Ürün veya hizmetleriniz için tüm pazar ne kadar büyük? Bu önemli pazarlama sorularının tümü, pazarlama veri yönetimi aracılığıyla yanıtlanır.

senin için nasıl işe yarayabilir

Bu alanda yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı hem makro hem de mikro düzeyde uygulanabilir. Makro düzeyde, tüm müşteri tabanınızın belirli satın alma gruplarına nasıl bölündüğünü anlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini dağıtabilirsiniz. Mikro düzeyde, bir ürünün yaşam boyu değerini tahmin edebilir ve bunu bireysel müşterilerle ilişkilendirebilirsiniz. Bu mikro düzeydeki veri analizi, hangi müşterilerin veya potansiyel müşterilerin hangi ürünlerle en iyi takip edilebileceğini belirlemenize yardımcı olur. Bu çabalardan elde edilen verileri toplamak, yalnızca modellerinizi daha güçlü ve daha doğru hale getirmeye yardımcı olur.

Veri biriktirmek, topladığınız verilerin kalitesini de yönetmenize ihtiyaç duyar. Makine öğrenimi, kayıtları tekilleştirmek veya posta kodları veya adresler gibi alanları standart hale getirmek için ayarlamalar sağlamak için büyük veri kümelerine karşı kullanılabilir. Makine öğrenimi, diğer AI uygulamalarında kullanılmak üzere veri kümelerinin düzenlenmesine yardımcı olmada da yararlıdır.

Makine öğreniminin diğer kullanımları, web kazıma gibi teknikleri içerir. Bu süreç, rekabetinizi anlamaya çalışırken kullanışlıdır. Her rakibin web sitesi genellikle mevcut yeni ürünler, bahsedilen müşteriler ve özel programlar gibi bu yöntemle toplanabilecek bilgileri içerir. Bunların tümü halka açık bilgilerdir ve doğru algoritmalarla veri bilimcileri, mevcut ve yeni ortaya çıkan rakipler hakkında temel bilgileri toplayabilir.

Pazarlamada yapay zekayı neden önemsiyoruz?

Dikkat edilmesi gerekenler

Piyasada, pazarlama veri yönetimi konusunda size yardımcı olmak isteyen çok sayıda araç ve danışmanlık ajansı bulunmaktadır. Araçlar, her biri belirli bir yetenek sağlayan Google Analytics'ten SAS'a kadar geniş bir yelpazeyi içerir. Neyi başarmak istediğinizi anlamak – pazar bölümlendirme, rekabet analizi vb. – sizi destekleyebilecek araçlara veya ajanslara karar vermenize yardımcı olacaktır. Pazarlama operasyonlarınızı yönetmek de iyi bir fikirdir.

Pazarlama veri yönetimi projelerine başlarken, önce verilerinizi yönetmenin amacını düşünün ve ardından belirlenen bu görevleri en iyi şekilde yerine getiren araçları arayın. Danışmanlık ajanslarıyla çalışırken, ihtiyaç duyduğunuz alanda deneyimli olanları arayın.

2. Müşteri Niyeti

Ne olduğunu

Müşteri niyet verileri, çevrimiçi içeriğe erişirken, rakiplere bakarken, etkinliklere kaydolurken, analistlerle iletişim kurarken veya herhangi bir sayıda sosyal medya faaliyetinde bulunurken - web'de arama yapmaktan LinkedIn'de ilan vermeye kadar müşterinin eylemlerini gözlemleyerek elde edilen satış ve pazarlama bilgileridir. . Günümüzde neredeyse her pazarlama organizasyonu bir dereceye kadar bu tür verilere bağımlıdır, ancak çoğu zaman tüm pazarlamacılar için işe yaramaz.

senin için nasıl işe yarayabilir

Her müşterinin markanız, web siteniz veya personelinizle etkileşimleri hakkında toplanan verilerden istatistikçiler ve veri bilimcileri, müşterinin çıkarları ve şirketinizle etkileşim kurma ve satın alma niyetleri hakkında çıkarımlarda bulunabilir. Bu çıkarımlar, müşterilere doğru zamanda doğru ürünü konumlandırmada yardımcı olabilir.

Bu müşterileri belirlemek için bir algoritma geliştirildikten sonra, bu bilgileri kullanacak satış ekiplerinden ve çevrimiçi kampanyalara uygulayabilecek pazarlamacılardan AI modelinin çıktısı hakkında girdi toplamanız zorunludur. Modelin çıktısını test edin, aynı zamanda satış ve pazarlamanın onu nasıl kullandığını da test edin.

Dikkat edilmesi gerekenler

Veri kaynakları, amacı belirlemede en önemli unsurdur. Müşterilerinizin ne satın aldığı, ne zaman satın aldığı, kimden satın aldığı ve ne tür bir şirket veya bireyin satın aldığı hakkında zaten iyi bilgilere sahipsiniz. Ancak niyet verileri, müşterilerinizin veya potansiyel müşterilerinizin gerçek satın alma işleminden önce yapabilecekleri eylemlere de dayanır.

Örneğin, bu, AI algoritmanızın rakibinizin sitesindeki bir sorgu ile potansiyel müşteri veya müşteri listeniz arasında bağlantı kurmasını gerektirebilir. Eylemde bulunan gerçek bir kişiyi tanımlayan iletişim düzeyinde niyet verileri sağlayabilen firmalar vardır. Bu bilgi faydalıdır ancak “ürpertici” etkiden kaçınmak için dikkatli kullanılmalıdır.

Dijital pazarlamacıların güvendiği günlük bültenleri alın.

İşleniyor .. Lütfen bekleyin.

ABONE OLMAK

Şartlara bakın.

Ayrıca, amaç verilerini kullanırken, bunların yalnızca yönlü olduğunu unutmayın - belirli veya gerçek değil. Satış ekibiniz amaç verilerini kullanıyorsa, bilgilerin gerçekte ne anlama geldiği konusunda eğitime ihtiyaçları olacaktır. Örneğin, önümüzdeki 30 gün içinde bir ERP sistemi satın alması muhtemel olan bir CIO'yu belirlemek, yalnızca CIO'nun bir sistemi belirlemek için bir yıllık bir süreci başlattığı anlamına gelebilir. Bunu, açıklama yapmadan satışlara yönlendirmek, pazarlama organizasyonunuza bir darbe olabilir.

3. Fırsat ve satın alma tahmini.

Ne olduğunu

Tahmin, gelecekte ne olacağını tahmin etmenin bir yoludur. Örneğin, herhangi bir dönemde ürün ve hizmet satışlarının ne olabileceğini tahmin edebilirsiniz.

Satış tahmini, yönetimin giderler, iş büyümesi veya ekonomik gerilemeler için plan yapmasına yardımcı olur. Satış yöneticilerinin hedeflerine ulaşıp ulaşamayacaklarını tahmin ederken kullandıkları kristal küredir. Satış tahmini genellikle oldukça doğrudur çünkü gelecekteki satış işlemlerini tahmin etmek için geçmiş satış işlemlerini kullanır.

senin için nasıl işe yarayabilir

Pazarlama, işlerinde tahminleri de kullanabilir. Örneğin, Norveç'in turizm departmanı ülkeyi kaç turistin ziyaret edeceğini tahmin etmek için AI metodolojilerini kullanır. Bir satış rakamı olmasa da Norveç turizmi için önemli bir KPI. Yapay zeka veya gelişmiş istatistiksel analiz, etkinliklere katılımı, web sitenizde yapılan özel bir tekliften sizi alacak kişi sayısını veya satın alma işlemini gerçekleştirecek nitelikli müşteri adaylarının sayısını da tahmin etmenize yardımcı olabilir.

Dikkat edilmesi gerekenler

Tahmin çok faydalı olabilir, ancak yalnızca doğru olduğu kanıtlanırsa yararlıdır. İşte birkaç ipucu:

• Geçen çeyreğin rakamlarından fazlasını düşünün. İyi satış tahmini, en az 18 ila 24 aylık şirket performans verisine sahiptir. Bu kadar çok veriyle çalışmak, tahminlerinizde daha kesin olmanızı sağlar. Veriler mevcut değilse, tahmin yapmaktan kaçının.
• Genel işinizdeki değişikliği hesaba katın. İyi tahmin, aynı ürün ve hizmetin zaman içinde satışını açıklar. Satmak için yeni ürünler edinmek, ürünleri elden çıkarmak ve fiyatlandırma veya stratejiyi değiştirmek, satışları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğinizi etkiler. Ayrıca, diğer pazarlama olaylarını tahmin ediyorsanız, genellikle önemli olan değişkenlerden biri, bir faaliyet için ayrılan bütçedir. Bu, çeyrekten çeyreğe veya yıldan yıla büyük ölçüde değişiyorsa, tahmin etmek daha zor olabilir veya modelde bu farklılıklara izin vermeniz gerekebilir.
• Yeni müşterilerle yeni pazarlara yönelik satışları tahmin etmeye çalışmayın. Ne kadar cazip olursa olsun, satışları tahmin etmek için performans verilerine ihtiyacınız var. Bu öngörüyü satış ekiplerinize bırakın. Bu genellikle iş geliştirme olarak kabul edilir ve bu satış ekipleri, bir müşterinin satın alıp almayacağını nasıl değerlendireceklerini bilirler. Pazarlamacılar için bu, satış ekibinden bilgi toplamak, iyi bir müşteri profili geliştirmek ve ardından diğer potansiyel müşterilere “benziyor” analizleri uygulamak.

Bunlar, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini uygulamak için pazarlamanın kilit alanlarından yalnızca birkaçıdır. Bu dünyada daha fazlasını keşfettikçe, özellikle pazarlamanın her gün aldıkları sayısız kararı düzene koymasına yardımcı olma konusunda çok sayıda fırsat olduğunu göreceksiniz.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka MarTech değildir. Personel yazarları burada listelenir.