İçerik Pazarlamacılarının Yapay Zeka Hakkında Bilmesi Gerekenler

Dünyadaki birçok insan gibi ben de yeni yıl için birkaç profesyonel karar aldım. Yapay zeka (AI) ve blockchain teknolojisi hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenmek istedim. Yılın çeyreği bitti ve yapay zeka hakkında bilgi edinme arayışım tamamlandı. Aslında o kadar eksiksizdi ki, en son ücretsiz e-kitabım olan "Pazarlama Analitiği ve Yapay Zeka Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey" ile sonuçlandı.

(Editörün Notu: Chad, 8 Mayıs'ta Social Media Today ile bu konuyla ilgili bir Twitter sohbetine ev sahipliği yapacak. Buradaki sohbete katılmak için LCV yanıtı verin: "Yapay Zeka ve Pazarlama Hakkında Bilmeniz Gerekenler" )

Bu makalede, yapay zeka ve bunun pazarlama üzerindeki etkisi hakkında öğrendiğim her şeyi ele alacağım. Pazarlamada yeni ve yıkıcı bir yola yeni başlıyoruz ve bu çok heyecan verici.

Hayatta garanti edilebilecek sadece üç şey vardır - ölüm, vergiler ve bir endüstrinin bozulması. Her gün çevremizde bir yıkım yaşanıyor. Amazon'un perakendeciliğe, Uber'in taksilere, LinkedIn'in istihdam kurullarına, İnternet'in medyaya, kripto para birimlerinin finansmana vb. yaptığına bir bakın.

Yapay zekanın tek başına tahmin, müşteri hizmetleri, eğitim, finans, yemek servisi, kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri, tıp, lojistik, sadakat programları, pazarlama, satın alma, halkla ilişkiler, arama ve güvenliği bozacağı tahmin edilmektedir.

Salesforce Solutions CTO'su Brett Colbert'e göre blockchain, arazi kullanımını, kimliği, küresel lojistik ve nakliyeyi, otomotivi, havacılığı, üretimi, reçeteli ilaçları, finansı, devleti, bankacılığı ve çok daha fazlasını bozmaya hazırlanıyor.

Eskiden, tüm endüstride büyük bir aksama, belki on yılda bir veya daha az meydana geliyordu. Bununla birlikte, günümüz ortamında, aynı anda birçok endüstrinin kesintiye uğradığını görmeye başlıyoruz.

Bugün, dijital pazarlama ve reklamcılıkta bozulmanın ilk işaretlerini görmeye başlıyoruz. Çoğumuz bunun nasıl görüneceğinin farkında bile değiliz.

ADYOULIKE, IBM Watson ile entegre oldu. Salesforce, Einstein teknolojisini piyasaya sürdü. HubSpot, bir makine öğrenimi şirketi olan Kemi'yi satın aldı. adChain, Bitteaser, Native Video Box ve AdHive gibi blockchain şirketlerinin tümü reklam teknolojisi alanına girdi.

Bu yeni teknoloji, markaların yalnızca büyük verilerini yönetmelerini ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerini kolaylaştırmakla kalmayacak, aynı zamanda pazarlama temel performans göstergelerini (KPI'lar) yeni zirvelere taşıyacak. Ayrıca, reklam teknolojisinde daha önce hiç görülmemiş yeni bir şeffaflık düzeyi getirecekler.

Pazarlamacılar olarak hepimizin kendimize şu soruyu sormamız gerekiyor: "Pazarlamanın temelden kesintiye uğramasına hazır mıyız?"

Cevap ne olursa olsun, büyük çoğunluğumuzun teknolojinin endüstrimizi nasıl sonsuza dek değiştirmeye hazır olduğuna dair çok az fikri olabilir.

Yukarıda belirtilen teknoloji şirketleri, genellikle AI ve diğer yıkıcı pazarlama teknolojilerinin kullanımını açıklarken verilen örneklerdir. Bununla birlikte, e-posta, müşteri adayı puanlaması ve çevrimiçi reklam optimizasyonu, pazarlamamıza güç veren teknolojinin geleceğinin yalnızca yüzeyini çiziyor.

Bu teknolojilerin gelecekteki kullanımı, sahip olunan, kazanılan ve ödenen medyanın tüm yönlerini etkileyecektir. Bu sadece gelecekteki kullanımları da değil. Teknoloji bugün tüm pazarlama ve medya kanallarını temelden bozmak için var.

Pazarlamada Yapay Zeka

Benden önce birçok kişi yapay zeka üzerine ciltler dolusu kitap yazdı. Birçoğu hala pazarlama yapay zekası hakkında yazdı. Aslında arkadaşım Paul Roetzer, Pazarlama Yapay Zeka Enstitüsü'nü kurdu. Site, pazarlama yapay zekası hakkında iyi makaleler ve düşüncelerle dolu. Bunu not etmek önemlidir, çünkü pazarlama yapay zekasının yakın zamanda ortadan kaybolacak bir trend olmadığını gösterir. O kadar ki, aslında, yapay zeka düşünce liderliğini çevrimiçi olarak pazarlamak için bir merkez var.

Roetzer'in pazarlama yapay zekası hakkında günümüzün modern pazarlamacısının bilmesi gereken bazı değerli şeyleri var. Örneğin şöyle diyor:

“Yapay zekanın gücünden yararlanabilen pazarlamacılar, daha azıyla daha fazlasını yapabilecek, benzersiz karmaşıklıkta kişiselleştirilmiş kampanyalar yürütebilecek ve yeni makine akıllı pazarlama yöntemleriyle işleri her zamanki gibi dönüştürebilecek. Sektörü dönüştürme isteği ve vizyonuna sahip pazarlamacılar ve girişimciler için fırsatlar sonsuzdur.”

Bir Forrester anketine göre ABD, Avrupa ve Avustralya'daki şirketlerde karar verme rollerinde bulunan 700'den fazla pazarlamacının %86'sı, yapay zekanın pazarlama ekiplerini daha etkili ve verimli hale getireceğini kabul etti.

Pazarlama AI çözümleriyle ilgili en büyük sorunlardan biri, pazarlamaya karşı gerçekliktir. Pek çok çözüm yapay zeka kullanımını öne sürerken, bunların yalnızca bir yüzdesi onu kullanarak gerçekten değer sağlıyor. Diğerleri bu ifadeyi yalnızca ürünü pazarlamak ve satışları artırmak için kullanıyor. Yapay zekanın çözüm içinde gerçekte nasıl uygulandığı, değerini belirleyen şeydir.

Görüntüleri ve kişilik tiplerini işlemek için kullanılan yapay zeka uzun süredir mevcut. Bu aşamada temel kabul edilirler ve minimum değer sağlarlar. Ölçeklendirmeye, raporlamaya, sonuçları tahmin etmeye ve doğruluğu artırmaya yardımcı olmak için birçok farklı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri akışını yorumlamaya odaklanan çözümler, yapay zeka ile değer sağlayan çözümlerdir.

Günümüzün mevcut pazarlama AI çözümlerinin çoğu, kesinlikle Pazarlamanın yedi P'sindeki kişiye (kim) hitap eder (buna daha sonra değineceğiz). Bu iyi. Biz pazarlamacıların da bu çözümlere ihtiyacı var. Çoğu, doğası gereği kuralcı değil, yalnızca tahmine dayalıdır ve yine de bir pazarlamacının bilgiyi sindirmesini ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğine karar vermesini gerektirir.

Örneğin, bireysel alıcılara kişiselleştirilmiş e-postaları en iyi zamanda göndermek için AI kullanmak, müşteri adayı puanlamasını ve zekayı otomatikleştirmek ve sayfa içeriğini puanlamak. Bunların tümü, kişiye (kim) hitap etmek için kullanılan pazarlama yapay zekasının örnekleridir ve geçmiş verileri kullanarak doğaları gereği tahmine dayalıdır.

Ayrıca, pazarlama yapay zekasının etkileyici reklam alanına da girdiğini veya yedi P'de promosyonu görüyoruz. Bu çözümler, etkileyicileri ve markaları verimli ve optimum bir şekilde eşleştirmek için yapay zekayı kullanırken, aralarında bir finansal işlemi kolaylaştırıyor. Ayrıca, diğer şeylerin yanı sıra, daha iyi etkileyici tanımlaması için ücretsiz etkileyici pazarlama alanında da mevcuttur.

Kuralcı yapay zeka birçok yönden bir pazarlamacının başarılı olma, gereğinden fazla başarı elde etme ve daha fazlasını yapma becerisini önemli ölçüde artırabilir. Geçmişte bu, tüm analitik uzmanları veya veri bilimci ekiplerinin kuralcı yapay zekanın bugün gerçekleştirebileceği görevlerin aynısını gerçekleştirmesini gerektirirdi.

Pazarlama Yapay Zekası Enstitüsü Direktörü Mike Kaput, pazarlamacıların yapay zeka tarafından üç işlevden birinde veya daha fazlasında geliştirileceğini paylaşıyor. Bir pazarlama yapay zeka çözümünün üçünü de geliştirmesi nadirdir. Bunun anlamı, çoğu pazarlamacının yakın zamanda işlerini kaybetme tehlikesiyle karşı karşıya olmadığıdır. Bu işlevler aşağıda belirtilmiştir:

Değerlendirme: Pazarlamacılar, neyin işe yaradığını öğrenmek için verileri, geçmiş performansı ve en iyi uygulamaları analiz eder. Bunu paydaşlara ve meslektaşlarına iletirler.

Öneri: Başarılı olabilecek yeni eylemler önermek için insan yaratıcılığını kullanırlar. Bu öneriler, değerlendirme aşamasından elde edilen verilere dayanmaktadır. Ama aynı zamanda sağlıklı dozlarda sezgi, varsayım ve önyargı içerirler.

Uygulama: Pazarlamacılar varlıklar yaratır ve kampanyalar yürütür. Bunu otomasyon yazılımı gibi makine sistemlerinin yardımı ile veya yardımı olmadan yapabilirler.

Forrester ayrıca şirketlerin %46'sının pazarlama ve satış ekiplerinin yapay zeka teknolojisine yapılan yatırıma öncülük ettiğini söylediğini keşfetti - tüm departmanlar arasında en yüksek olanı. AI cininin şişeden çıktığını ve pazarlamacıların onu kucaklamaya hazır olması gerektiğini söylemek yanlış olmaz.

Yapay Zeka ve Analitik

Pazarlamanın temelde asla değişmeyen bazı kısımları vardır. Örneğin, pazarlamanın yedi P'sini ele alalım - ürün, fiyat, promosyon, yer, paketleme, konumlandırma ve insanlar. Çevrimiçi pazarlama ile bu yedi P hala mevcuttur. Bununla birlikte, biri sürekli olarak unutulur ve ilk analitik programlarının web sitelerine entegre edildiğinden beri - yer (nerede).

Mekanı çevrimdışı dünyada bu kadar güçlü yapan şeyin ne olduğunu anlamak oldukça basit. Gerçek mekanda faaliyet gösteren bir işletmenin diğer işletmeler, haneler, hükümet ve altyapı ile ilişkili olduğu durumlarda, bir şirketin görünürlüğünü ve yaşayabilirliğini derinden etkileyebilir.

Bu P, çevrimiçi dünyayla ilgili olduğu için, günümüzün dijital pazarlamacıları tarafından büyük ölçüde göz ardı edilmektedir. Bir web sitesinin diğer web sitelerine göre nerede var olduğu önemlidir. Bu web sitelerinden gelen bağlantılar yoluyla bağlantıların altyapısı, bir web sitesinin görünürlüğüne ve uygulanabilirliğine ve nihayetinde çoğu durumda işletmenin kendisine büyük ölçüde katkıda bulunur.

Bir Derece Ayrılık

Web sitelerimizin sağlığı ve kampanyalarımızın etkisi hakkında raporlama yapmak için güvendiğimiz analizlerimiz, yalnızca bize bir derece uzakta bağlantı veren web siteleri için bilgi sağlar. Ve çoğu durumda, ilişkilendirme yalnızca son dokunuş için sağlanır. Bu, pazarlamacıların, hangi web sitelerinin sonunda ziyaretçiyi siteye ve bunun da onları pazarlamacının web sitesine yönlendirdiğine dair hiçbir fikri olmadığı anlamına gelir. Analitiklerimiz bilgileri şu şekilde raporlar:

Şimdi bunu yedi P'den birine geri getirelim – Yer. Bu, yalnızca doğrudan yan taraftaki ve caddenin karşısındaki işletmelerin ve yerlerin farkında olan çevrimdışı tuğla ve harç eşdeğeridir. Gerçekte işletme, düzinelerce mağaza, restoran, park, adliye ve kat mülkiyeti ile dolu hareketli bir şehir merkezinde olabilir. Bu işletmenin müşterilerinin burayı ziyaret etmeden önce bu diğer yerlerden bazılarına uğraması muhtemeldir.

Bugünün analitiğinin çoğuyla, bir pazarlamacı yalnızca yan taraftaki yerlerden veya doğrudan sokağın karşısındaki yerlerden ayrılan müşterileri görür. İşletme, satın alma işlemi gerçekleştirmeden hemen önce her müşteri tarafından ziyaret edilen yerlerin kesin ritmini bilseydi ne olurdu? Bu çok ayrıntılı bir ilişkilendirme olacaktır. Ya bölgedeki her iş hakkında bu bilgileri biliyorlarsa?

Belki işletme, rakibinin müdavimlerinin çoğunun iki blok ötedeki apartman dairelerinde oturduğunu ve yalnızca parkta koştuktan sonra alışveriş yaptıklarını keşfeder. Bu bilinmesi gereken önemli bilgiler olacaktır. Artık işletme, kat mülkiyetinin haber bültenine bir kuponla sponsorluk yapmak veya bir çalışanı parka bir satışı teşvik etmek için aptalca bir kostüm giymiş olarak göndermek hakkında bilgi alabilir.

Kişi (Kim) Raporlamasına Aşırı Güven

Günümüzün analitik programlarının çoğu, yukarıda bahsedilen önemli verileri rapor etmemektedir. Neden? Oldukça basit, çünkü toplayamıyorlar. Günümüzün en çok benimsenen analitik platformlarının çoğuna güç veren teknoloji için ayrıştırılması gereken çok fazla büyük veri var. 15 yıllık bir teknoloji çerçevesinin üzerine inşa edildiler.

Açıkçası, onların da değişmeye pek hevesleri yok. Neden? Çok basit – günümüzde sık kullanılan analiz programlarının çoğu, dört büyük çevrimiçi reklamcılık ağından birine aittir. Pazarlamacılar yukarıda tartışılan görünürlük düzeyine sahip olsaydı, daha az harcama yapabilir ve daha da iyi sonuçlar alabilirlerdi.

Bunun yerine, bu platformlar çoğu pazarlamacıyı çevrimiçi pazarlamamızda yeri (nerede) görmezden gelmeye ikna etti. Pazarlamanın yedi P'sindeki kişi (kim) hakkında rapor vermede gerçekten iyi olarak bunu yapabildiler.

Bir kişi kesinlikle önemli olsa da, diğer P'ler de öyle, çevrimiçi ortamda bize hiçbir zaman tam bir resim verilmedi. Pazarlamacılar olarak, internete bakış açımız dar görüşlüdür. Bu, verdiğimiz kararların var olan bilgilerin yalnızca küçük bir kısmıyla verildiği anlamına gelir. Bu şekilde, günümüzün analitik platformları yalnızca tek boyutludur.

Üç Derece Ayrılık

Ya yapay zeka, internete ilişkin mevcut tek boyutlu görüşümüzü alıp onu gerçekten üç boyutlu bir görünüme dönüştürebilseydi? Üç web sitesine kadar, potansiyel etki alanımızdaki tüm bağlantıları görebileceğiz. Sektörlerimizle ilgili tüm web siteleri için tıklama ve etkileşim sağlamada hangi reklamların ve etkileyicilerin en başarılı olduğunu bilirdik. Ayrıca, sektörümüzde hangi bağlı kuruluşların en başarılı olduğunu da bilirdik.

Tanımladığım şey, bir web sitesinden üç dereceye kadar uzaktaki verileri raporlayan ve izleyen, yapay zeka tarafından desteklenen yeni bir analiz sistemi olacaktır. Başka bir deyişle, bizimkine bağlantı veren tüm web siteleri hakkındaki verileri, onlara bağlantı veren web siteleri hakkındaki verileri ve onlara bağlantı veren web siteleri hakkındaki verileri görürüz.

Bunu günümüzde en çok benimsenen analitik programlarıyla yapmak, web sitelerinin binlerce ve bazı durumlarda milyonlarca analitiğine sınırsız erişim gerektirecektir. Üretilen veri miktarı, pazarlamacılar için büyük bir düzeyde ve muhtemelen herhangi bir ölçekte kullanılamaz olacaktır.

Bu analitik ve raporlama modeli, pazarlamacılar için tam ilişkilendirmeyi ve potansiyel müşterilerin çevrimiçi yolculuğunu içeren daha eksiksiz bir tablo çiziyor. Müşteri yolculuğunu tipik olarak tanımladığımız şekilde değil - sahip olunan, kazanılan ve ödenen kanallarda yalnızca bir derecelik ayrım - üç boyutlu bir resim.

Bu tür verilere erişimin olması, pazarlamacılara hangi sitelerden uzak durmaları ve hangilerini ikiye katlamaları gerektiği konusunda bilgi vererek, ücretli medyanın performansı ve maliyeti üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Kazanılan medya, etkileyici pazarlama ve medya erişimi için de bir nimet olabilir.

Sahip olunan bir medya perspektifinden bakıldığında, bunun gibi veriler, pazarlamacılara kendi sektörlerinde hangi içeriğin en popüler veya yetersiz hizmet verildiği konusunda bilgi verebilir - gerçek içerik zekası. Ücretli ve organik sosyal medya içgörüleri bu modelde de çok daha zengin ve kapsamlı olacaktır.

Bu yeni analiz sisteminin görsel temsili aşağıda gösterilmiştir:

Veri açısından zengin. İçgörü Zayıf

Tamamen veriler tarafından tüketilen bir dünyada yaşıyoruz. Ancak veri gerçekte nedir? Günün sonunda, bir metadan başka bir şey değil. Kaynak. Şu anda pazarlamacılar için önemli olan, onunla ne yapabilecekleridir. Her pazarlamacının veriler hakkında kendisine sorması gereken soru şudur: "Kampanyalarımı bir sonraki seviyeye taşıyabilecek hangi içgörüler ortaya çıkıyor?"

Müşteri Veri Platformu (CDP) fikrine giderek daha fazla ilgi gösteriliyor. Tüm müşteri verilerinizin birleştirilmiş, entegre bir şekilde depolanması olarak tanımlanan bu fikir ilk olarak 2013 yılında ortaya atılmıştır. Bir CDP, potansiyel müşterileri ve müşterileri bütünsel bir şekilde anlamak açısından kritik öneme sahiptir. Buna hem satın alma öncesi hem de satın alma sonrası dahildir.

Ne yazık ki, çok az sayıda pazarlamacının gerçek bir CDP'si vardır. Bunun yerine çoğu, verileri veya içgörüleri çok iyi paylaşmayan farklı bir sistem ve araç dizisine sahiptir. CDP teknolojisine erişimi olan pazarlamacılar, olmayanlara göre çok büyük bir avantaja sahiptir.

En iyi pazarlama analitiği ve ilişkilendirme teknolojilerinde CDP yerleşiktir. Pazarlamacılar için gerçek değer, teknolojinin sağladıkları veriler ve önerilerle neler yapabileceğinde yatmaktadır. AI, bu özellikte kritik bir rol oynar.

Pazarlama İlişkilendirmesi

Günümüz analizlerinin çoğunda olduğu gibi, pazarlama ilişkilendirmesi doğası gereği çok tek boyutludur. Bu, mevcut analitik teknolojilerinin çoğu tarafından sağlanan verilerin bir yansımasıdır. Aşağıdaki Bizible infografik, farklı modelleme türlerini, pazarlama kanallarını ve etkinliklerini, kanal eşlemeyi ve pazarlama ilişkilendirmesiyle ilişkili metrikleri açıklamakta iyi bir iş çıkarıyor.

Örneğin, yönlendirme trafiği bir pazarlama kanalı olarak listelenir. Analitik du jour'umuza kolayca girebilir ve bir yönlendirme kaynağı tarafından sağlanan trafik miktarını bulabiliriz. Bu trafiğin bir kısmı da müşteri olabilirdi.

İlişkilendirme modelimize bağlı olarak (örneğin son dokunuş), gelir elde etmek için dönüşüm sağlayan yönlendirme trafiğine kredi verebiliriz. Web sitesi bize aitken ve dönüşüm (satış) web sitemizdeyken şöyle görünecektir:

Bu, tek boyutlu bir analitik dünyasında gayet iyi. Bununla birlikte, gerçekte, bir şeyin trafiği yönlendirme kaynağına çekmesi ve başka bir şeyin trafiği yönlendirme kaynağına çekmesi daha olasıdır. Bu, pazarlamacıların büyük çoğunluğunun bugün erişemediği verilerdir. İşte bu modelin nasıl görüneceği:

Bu, üç derece uzaktan ilişkilendirme modellemesine bir örnektir. Listelenen diğer web siteleri, diğer yönlendirme kaynakları, sosyal medya, e-posta, arama motorları vb. olabilir. Bir pazarlamacı olarak bu, sahip olunması gereken son derece değerli bilgilerdir.

2 numaralı web sitesinin ne olduğunu bilseydik, doğrudan onlara gidebilir ve bir sponsorluk için ortak olabilirdik. Belki popüler bir blog veya çevrimiçi yayındır. Kazanılan medya yolunu takip etmek ve onlara yazmaları için bir hikaye sunmak da bir olasılıktır. Belki de birinci web sitesi sektörde popüler bir etkileyicidir. Bu olası bir pazarlama ortaklığı.

Yukarıdaki, üç boyutlu ilişkilendirme modellemesinin son derece basitleştirilmiş bir örneğidir ve anlaşılması oldukça kolaydır. Şimdi, tüm trafik kaynaklarına bağlı olan her şeyi ve bunlarla bağlantılı olan her şeyi gösteren bir model hayal edin. Hayal etmesi oldukça zor, değil mi? Aşağıdaki grafik gibi bir şey görünecektir.

Yukarıdaki model, bir pazarlamacının yatırım yapması gereken yeni ve daha iyi performans gösteren siteleri belirlerken, pazarlamacılara hangi sitelerde reklam vermeyi durduracakları veya reklamlarını ikiye katlayacakları konusunda bilgi verebilir. Aynı şeyi kazanılan medya için de yapar, ancak bu durumda bütçeden ziyade zamanı nerede harcayacağınız önemlidir. Aynı zamanda, pazarlamacıların, hangi konuların yankı uyandırdığı veya çağdaş çevrimiçi etki alanlarında yetersiz hizmet aldığı konusunda gerçek içerik zekası elde etmelerini sağlar.

Yukarıda temsil edilen her web sitesi kendi başına çok önemli olmayabilir. Ancak, web sitelerinin geri kalanıyla olan ilişkileri ve bağlantıları öyledir. İlgili kümeleri keşfetmek ve tanımlamak da öyle.

İnternetin üç boyutlu bir haritasının yapabileceği başka bir şey de nirengidir. Yani, önceden bilinmeyen trafik kaynakları (doğrudan trafik) birçok durumda ortaya çıkabilir. Bu çok önemlidir, çünkü bazı web siteleri trafiklerinin büyük bir yüzdesini doğrudan olarak etiketleyebilir.

Pazarlama kararlarını tek boyutlu ilişkilendirme modellemesine dayalı olarak aldığınızı ve doğrudan trafik olarak gizlendiği için büyük veri yüzdelerini kaçırdığınızı hayal edin. Pazarlamacıların bunu hayal etmesine gerek yok çünkü bunu on yılı aşkın bir süredir yapıyoruz ve kabul edildi. Çoğumuz ilgili dijital ekosistemdeki verilerin yalnızca %20'sini görüyoruz. Pazarlama kararlarımızı bildirmek için kullanmadığımız diğer %80'dir.

Yukarıdaki sarı, bir pazarlamacının görebileceği endüstri etkisinin dijital alanının %20'sini temsil eder. Bu 2000'li yılların başından beri kabul ediliyor. Günümüzün yapay zeka güdümlü analitiği, ilk kez kalan %80'i görmeyi mümkün kılıyor.

Pek çok okuyucunun ne düşündüğünü biliyorum, bu verilere nasıl ulaşabiliriz ve bir kez elde ettikten sonra onu nasıl anlamlandırabiliriz? Yukarıda özetlenenler gerçekten büyük verilerdir. Bu makalenin pazarlama yapay zekası ve analitiği hakkında konuşmaya başlamasının bir nedeni var. İkisi evli olduğunda bunu mümkün kılar.

Teknoloji şu anda bunu yapmak için var ve bu sadece tahmine dayalı değil, kuralcı yapay zeka. Bu, pazarlamacıya bundan sonra ne yapacağını açıkça söylemek için bol miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriye baktığı anlamına gelir. Bu şekilde, bildiğimiz şekliyle analitik sonsuza dek değişti.

Gelecek şimdi

E-kitapta açıklanan, kazanılan, sahip olunan ve ödenen medyayla ilgili her taktik, bağımsız çözümler sunar ve yapay zeka odaklı entegre bir analitik platformunun parçası değildir. Bu, Martech yazılım pazarlamacılarının her yıl karşılaştığı oburluğu artırmaya yardımcı oluyor. Bu ideal değil.

Yalnızca 2017'de martech yazılım ekosistemi 5.000'den fazla satıcıdan oluşuyordu. Bu kategoriler yapay zeka odaklı tek bir analitik platformu altında birleştirildiğinde, satış ve hizmet yazılımıyla pazarlama çapında entegrasyonu çok daha basit hale getirir ve öğrenme eğrisinde gezinmeyi çok daha kolaylaştırır. Her şeyi kapsayan tek bir çözüm için satın alma sürecinin alternatifinden çok daha cazip olduğundan bahsetmiyorum bile.

Aksi takdirde, pazarlamacılar, pazarlamalarını güçlendirmek için 12 benzersiz yapay zeka odaklı yazılım çözümünü benimsemeyi düşünüyor. Pazarlamacıların bu on yılda pazarlama otomasyonu yazılımlarını benimsemesinin nedeni budur. Elbette, bir pazarlama otomasyonu satıcısının başarabileceğini yapmak için sekiz farklı yazılım satıcısını görevlendirmek mümkündür, ancak bariz nedenlerden dolayı ideal değildir.

Genel olarak birden fazla pazarlama teknolojisinin benimsenmesi, ayrı yerlerde depolanan birleşik veri akışları üretir. Bu sistemler birbirinden kopuktur ve sonuç olarak eksik veri sunar. Pazarlamada strateji ve taktikleri çözmek için 12 benzersiz panoya bakmanız gerektiğini hayal edin. Birçoğunun yaptığı şey bu.

Bununla birlikte, şimdi gelecek çünkü müşteri görüşünü birleştirebilen, büyük verileri işlem yapılabilir hale getirebilen, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri ayrıştırabilen, sonuçları tahmin edebilen, eylemler önerebilen, tam pazarlama niteliği sağlayan ve 80 % daha fazla web pazarlamacının gözünde.

On yılı aşkın bir süredir, pazarlamacılar, aynı zamanda çevrimiçi reklamcılık da satan birkaç analitik sağlayıcıya borçluydu. Pazarlamacıların daha az harcama yapmasına ve yine de daha iyi sonuçlar almasına yardımcı olacak hiçbir teşvikleri yok. Veri bağımsızlığı, bu içsel çıkar çatışmasından kaçınmanın tek yoludur.

Alternatif, çevrimiçi reklamcılığı tamamen durdurmak veya bütçeleri kısmak olabilir. Proctor & Gamble geçen yıl marka güvenliği endişeleri, robotlar ve sakıncalı içerik nedeniyle çevrimiçi medya harcamalarını 140 milyon dolara kadar azaltacağını duyurdu.

Bu sorun, yapay zeka odaklı analitiğe nispeten muhafazakar bir yatırımla kolayca çözülebilirdi. Bu teknoloji, Proctor & Gamble'ı pazarlamanın yedi P'sindeki Yere (nerede) odaklanması için güçlendirecektir - sorunlarının temelinde bu vardır.

Yarar sağlayan sadece ücretli medya değil; ücretli, kazanılmış ve sahip olunan medya, etkileyici pazarlama ve SEO'dan görüntülü reklamcılık ve sosyal medyaya kadar bu yeni teknolojiden olumlu bir şekilde etkilenebilir.

AI'ya ve bu taktiklere daha derin bir dalış yapmak istiyorsanız, tam e-kitabımı ücretsiz olarak inceleyin. Yapay zeka ve pazarlama hakkında öğrenebileceğim her şeyi öğrenmek için yola çıktım ve bu yolculuktan sizin de yeni bir şeyler öğrenmenizi en içten temennim.

(Not: Rutgers Business School'un “Tam İçerik Pazarlaması: İçeriği Önemli Hale Getirme Sanatı ve Bilimi”ne kaydolmak için 15 Mayıs'a kadar vaktiniz var. Bu, arkadaşlarım Ian Cleary ve Mark Schaefer tarafından verilen çevrimiçi bir kurstur. Sizinkiler de gerçek derslerdir. %10 indirim için "büyümek" indirim kodumuzu kullanın.)

Bu makalenin bir versiyonu ilk olarak Social Media Today'de yayınlandı.