Yapay Zeka, Daha İyi Müşteri Deneyimlerini Şekillendirmek için Dijital Pazarlama Stratejilerini Nasıl Dönüştürüyor?

Verilerin pazarlamacılar için önemli bir bileşen olduğuna şüphe yok, ancak bunlar tam olarak nasıl eyleme geçirilebilir veriler üretiyor ve dijital dönüşüm bunu ne ölçüde kolaylaştırdı?

Pazarlamacılar, eyleme geçirilebilir veriler üretirken işlerini onlar için kesiyor ve pandemi kesinlikle bunu kolaylaştırmadı, değil mi?

Müşteriler ve şirketler arasındaki dinamik tersine dönerken, pandeminin kısıtlamalarına uyum sağlamak hayatta kalmak için hayati önem taşıyor. Sayısız engele rağmen, zorlukların üstesinden gelen işletmeler, büyük ölçüde dijital dönüşümler ve yapay zeka (AI) teknolojisinin benimsenmesi sayesinde gerçekten gelişiyor. Bu pazarlamada nasıl ortaya çıkıyor?

Bir dijital pazarlama profesyonelinin günlük hayatı, logo tasarımlarını yeniden işlemek veya bir web sayfasında veya reklamda yeni mesajların etkinliğini denemek için bazı a/b testi kombinasyonlarına dayanır. Neyin işe yarayıp neyin yaramadığına ilişkin derinlemesine bilgiler, müşterileri anlamak ve onlara harika bir deneyim sunmak için temel teşkil eder. Ancak yerinde doğru araçlar ve teknoloji olmadan, bu verilere erişim her zaman kolay değildir.

Yapay zeka destekli teknoloji, etrafındaki her pazarlamacının hedefini destekleyerek birçok kuruluş için müşteri deneyimini (CX) ayağa kaldırıyor: müşteri ihtiyaçlarını anlamak. Daha akıllı soru türleri, kişiselleştirilmiş öneriler veya içeriği optimize etme olsun, pazarlamacıların yapay zekadan yararlanmalarının birkaç nedeni burada.

İşlem Yapılabilir Veriler Sağlar

Saati birkaç yıl geriye çevirin ve pazarlamacılar, potansiyel müşterilerinin aklında ne olduğunu bilmek için zihin okumaları gerektiğini hissettiler. Bu günlerde pazarlamacılar, potansiyel müşterileri istenen ürün ve hizmete ulaştırmak için kapsamlı bir görüşme sağlayan zenginleştirme verileri, alıcı niyet verileri ve daha birçok sinyalle donanmış durumda.

Bu, hem mesajının hem de ürününün yankı uyandırdığını bilen pazarlamacıya zaman kazandırır ve müşteriyi doğrudan yola çıktıklarına götürerek zamandan tasarruf sağlar. Ayrıca, potansiyel müşterilerin bir markayla satın almaya karar vermeden önce birçok etkileşimi olduğunu da biliyoruz. Bu nedenle pazarlamacıların dönüşüm ve uzun vadeli sadakat sağlamak için müşteri yolculuğunun her temas noktasını optimize etmesi çok önemlidir.

Kişiselleştirilmiş öneriler örneğini alın. Bunu, ziyaretçi veya demografik verilere dayalı olarak belirli profillere uyarlanmış reklamlarla e-ticarette görüyoruz. Ayrıca, kullanıcının müzik zevkine göre tasarlanmış benzersiz haftalık çalma listeleri oluşturan Spotify da var.

AI'nın bu alt kümesi, geliri en üst düzeye çıkarmak için optimum olmayan içeriğin görüntülendiği süreyi test etmek ve en aza indirmek için kullanıldığı içerik pazarlama ve reklamcılık uygulamalarına sahiptir. Potansiyel bir alıcıyı ilgili bilgilere yönlendirerek, onları doğru ürüne giden yolda beslersiniz.

Yalnızca tüketici davranışına ilişkin bu derinlemesine verilerle, geri dönmelerini sağlayan mükemmel bir deneyim sunabilirsiniz. Kullanıcı tercihlerine ilişkin bu içgörü, markaların güçlenmelerini sağlar ve müşteri deneyimini hızlı bir şekilde dönüştürme gücünü sağlar.

Bunun, GetFeedback by Momentive'ı kullanarak kuruluşta sonraki adımı şekillendiren PUMA, LG Electronics ve Intuit gibi şirketler için iş başarısı üzerinde anıtsal bir etkisi olması şaşırtıcı olmayacaktır. Bu markalar, müşterilerine yakın kalma ve çok sayıda yeni iş yaratmak için iyileştirmeleri dinleme sanatını öğrendi.

Önyargılara Dirençli Olabilir

Dijital devrim iyi ve gerçekten devam ediyor. Covid-19'dan bu yana, bu hızlı yükselişin yanı sıra, bazılarımız için kısıtlamak yerine hepimiz için harika deneyimler şekillendiren ölçeklenebilir CX programlarına duyulan ihtiyaç da dahil olmak üzere bir dizi eğilim ortaya çıktı. Tarihsel olarak bu, diğer UX hususlarının yanı sıra erişilebilirliğe inerken, teknoloji ile daha kapsayıcı bir geleceği şekillendirmeye gelince daha fazlası var.

AI görüşmesi birçok yol alabilir, ancak öne çıkan şirketler, başlangıçta çeşitlilik sağlayan daha öngörülü ve gelişmiş yeteneklerle platformlarını geliştirmeye devam eden şirketlerdir. En yaygın olarak, bu, insan düşünme kalıplarına ve dolayısıyla yapay zekaya sahip olduğumuz tartışmasız en yakın şey olan takviyeli öğrenme adı verilen AI'nın alt kümesi olarak ortaya çıkıyor.

Yine de, veri kümeleri içindeki özelliklerin önceden tanımlanmış etiketlenmesine dayanan diğer AI alt kümelerinin aksine, pekiştirmeli öğrenmenin kendine ait bir aklı vardır. Bu nedenle, bazıları insanlar tarafından asla dikkate alınmayan kalıplar oluşturmak için ham veriler üzerinde çalıştığı için insan önyargılarına karşı daha dirençlidir.

Farklı sesleri temsil etmeye gelince, sayılarda güç olduğunu da biliyoruz. Ne kadar çok geri bildirim olursa, birkaç seçkin müşteri yerine tüm müşterilerde yankı uyandıran bir karara varmak o kadar kolay olur.

Bunu daha somut bir şekilde ifade etmek gerekirse, Birleşik Krallık'ta önde gelen bir kitap yayıncısı, EMEA merkezli yazarlarla bir dizi karakter ve olay örgüsü çeşitliliği anketleri yürütmek için pazar öngörüleri çözümümüzü kullanıyor. Sonuç, potansiyel okuyucuların, kitaplar piyasaya çıkmadan önce önde gelen karakterlerde temsil edilen çeşitlilik (veya bunların eksikliği) hakkında nasıl hissettiklerine dair bir nabızdır. Bu, önyargıların değil, gerçeklerin yaşayan, nefes alan bir yansıması anlamına gelir.

İleriye dönük olarak, AI bu tür nabız çalışmalarını dönüştürecektir. Tüm süreç tamamen otomatik olduğundan, güçlü içgörüler aylar değil dakikalar içinde teslim edilebilir. Bu araştırmayı dışarıda bırakmak kolay olsa da, sonuç, uzun vadede bilinçli bir karar vermenin daha yüksek getirileridir.

Çeviklik için Üretildi

Günümüzde pazarlamacılar, müşterilerini tam olarak anlamalarına ve ihtiyaçlarını bir kuruşta karşılayan ve çözen kampanyalar geliştirmelerine yardımcı olan teknolojiye güveniyor. Özellikle online kanallara geçiş devam ederken, web sitesi ve mobil uygulama deneyimindeki iyileştirmeler artık şirketler için 'olması güzel' değil, olmazsa olmazı.

İşte bu noktada, kuruluşların pandemi ve müşterilerinin değişen ihtiyaçlarını daha hızlı bir şekilde ele almalarını sağlayarak AI tarafından yönlendirilen sağlam teknoloji devreye giriyor.

Bu, ödeme akışındaki kullanıcı arayüzü hatalarının veya kusurlarının ötesine geçer. Kuruluşlar, tüketici davranışına bağlı metrikleri izlemek ve ödül işlevlerinin nasıl göründüğünü, yani kalite-fiyat oranını, hangi hedefleri izlediklerini, hangi düzeyde hizmet aradıklarını ve hangi özelliklerin en çok arzu edildiğini tahmin etmek için AI kullanıyor.

E-ticarette bu, tüketicilerin tasarruf etmek mi yoksa yüksek kaliteli markaları satın almak mı istediğini anlamak olabilir. Gelişmiş CX programları, insanların neden rekabetçi alternatifleri tercih ettiğini, kullanıcıların bir sitede hangi davranışları sergilediğini ve bazılarının neden destek sohbet robotları gibi belirli özelliklerle daha az ilgilendiğini tespit eder. Bir şirket bu bilgiyi edindiğinde, kime ve nasıl pazarlama yapacağını bilmek için potansiyel ve mevcut müşterilerini daha iyi anlayabilir.

Kullanıcı hayal kırıklıklarını değiştirmek ve hızlı bir şekilde çözmek, tekrar müşterisi olan şirketleri, ilk alışveriş deneyimlerinden sonra diğer yönde hızlı ve hızlı koşan alıcılara sahip şirketlerden ayıran şeydir.

Her işletme farklıdır, ancak yapay zeka destekli teknolojiye yatırım yapmak, kendi başlarına olduğundan daha kolay işlem yapmalarına ve süreçleri otomatikleştirmelerine ve iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Doğru soruları sormak, iyileştirmeleri kısa sürede ileriye taşıyacak en iyi içgörüleri ortaya çıkarır.