In this Article
Tahmine dayalı kampanyalar, müşteri davranışını öngörmek ve buna göre stratejiyi ile sonraki adımları proaktif biçimde uyarlamak için geçmiş verilerden yararlanır. Yapay zeka, kısa sürede çok büyük miktarda veriyi işlemeye ve daha isabetli tahminler yapmaya yardımcı olduğu için bu süreçte büyük rol oynar. Bu makalede konuyu derinlemesine ele alıyor, yapay zeka optimizasyonunun tüm yönlerini inceliyoruz: pazarlamanıza tam olarak nasıl fayda sağladığını, hangi kullanım alanlarının yapay zekaya ihtiyaç duyduğunu, hangi araçları kullanmanız gerektiğini ve karşılaşabileceğiniz zorlukları açıklıyoruz.
Yapay zeka, tahmine dayalı kampanyaları nasıl bir üst seviyeye taşır?
Tahmine dayalı kampanyalar yapay zekayla ortaya çıkmadı; çok daha önceden vardı ve olasılıkları öngörmek için geçmiş verilerin analizine dayanıyordu. Ancak temel segmentasyon, kurallara dayalı mantık, davranışsal kalıpların ve tahminlerin manuel olarak belirlenmesiyle sınırlıydılar. Kişiselleştirilmemişlerdi ve verileri analiz için uygulamalara ve platformlara aktarmadan önce düzenlemek üzere çok zaman harcamanız gerekiyordu. Uygulamalar, güncel değişimleri dikkate almadan yalnızca geçmiş verileri kullandığından tahminlerini mevcut duruma uyacak şekilde dinamik olarak ayarlayamıyordu. Özellikle ölçek büyürken karmaşık kalıplar ve doğruluk kaybolma eğilimindeydi.
Yapay zekanın ortaya çıkışı her şeyi değiştirdi. Makine öğrenimi modelleri yalnızca çok daha fazla bilgiyi daha hızlı analiz etmekle kalmaz. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin ikisiyle de çalışabilir, verileri önceden düzenleme gereksinimini ortadan kaldırabilirler. Ayrıca yalnızca geçmiş verileri değil, değişimleri dinamik biçimde tahmin etmek için güncel durumu da dikkate alır; süreç boyunca öngörülerini ve pazarlama stratejilerini buna göre ayarlarlar. Zamanla bu tür modeller, eğitim alıp öğrendikçe daha da isabetli hale gelir. Yapay zeka öncesi uygulamaların yapamadığı gizli kalıpları tespit edip analiz edebilir ve çok sayıda unsuru tahmin edebilirler:
- Satın alma olasılığı
- Müşteri kaybı riski
- Bir sonraki en uygun içerik/kanal/teklif
- En uygun gönderim zamanı
- Fiyat duyarlılığı
Özetle yapay zeka şu konularda yardımcı olur:
- Hassas segmentasyon
Önceden, Son 30 günde satın aldı gibi genel segmentler oluştururdunuz. Yapay zeka, segmentasyonu güncel davranışa göre otomatik olarak günceller.
- Üst düzey kişiselleştirme
Yapay zeka, ürün önerileri, iletişim tonu, en uygun kanallar ve zamanlama dahil olmak üzere her müşteri için kişiye özel öneriler sunmaya yardımcı olur. Netflix veya YouTube önerileri buna örnektir. Algoritmaları neleri izleyip sevdiğinizi öğrenir, farklı içeriklere ne kadar zaman ayırdığınızı hesaplar ve ardından önerileri size göre uyarlır.
- Yeni müşteri kazanımı
Yeni müşteri kazanımı aynı düzeni izler: en yüksek %5 LTV (yaşam boyu değer) müşterilerinizi belirleyin ve kampanyalarınızda benzer kişileri hedeflemeye çalışın. Ancak daha önce bu, aynı yaştalar düzeyindeydi ve böyle hedefleme çoğu zaman isabetsizdi. Artık yapay zeka algoritmaları, çok sayıda değişkende aynı davranış kalıplarına sahip kişileri arar. Sizden satın alma olasılıkları yükselir, CAC (müşteri edinme maliyeti) düşer.
- Dönüşüm yolu analizi
İnsanlar nadiren tek bir etkileşimden sonra satın alır. Reklamınızı görür, web sitenizi ziyaret eder, ardından reklamınızı yeniden görür, e-postanızı alır ve satın alma burada mümkün hale gelir. Peki bu kanallardan hangileri satın almaya yol açtı, hangileri faydasızdı? Eskiden tüm temas noktalarına eşit pay verilirdi. Şimdi yapay zeka bunu zincir modelleme, medya karması modellemesi ve benzeri yöntemlerle hesaplıyor. Temelde farklı durumları dener ve simüle eder; örneğin kanallardan birini çıkarır. Şöyle bir durum düşünün: Alıcılarınızın %70’inin satın almadan önce YouTube ile etkileşime geçtiğini, ancak yalnızca %5’inin doğrudan platform üzerinden dönüşüm sağladığını görüyorsunuz. Klasik modelde YouTube kullanmayı bırakırdınız. Ancak yapay zeka simülasyonlarıyla bunun dönüşümlerde ne kadar büyük ya da küçük bir düşüşe yol açabileceğini görebilir ve karar verebilirsiniz. Yapay zeka bu tür dolaylı sinyalleri belirlemeye yardımcı olur ve kanallara yetersiz veya aşırı bütçe ayırmanızı önler.
- Otomatik karar verme
Yapay zeka, her birey için bir sonraki en uygun eylemi kendisi belirleyerek size zaman kazandırır.
Bu içgörüler, kimi ve nasıl hedeflediğinizi, hangi kanalları kullandığınızı ve parayı nasıl yatırdığınızı iyileştirir.
Tahmine dayalı kampanyalar için en iyi yapay zeka araçları
Çok sayıda araç vardır ve seçim sektörünüze (SaaS, e-ticaret vb.) ve bütçenize büyük ölçüde bağlıdır. Bununla birlikte, zirvede yer alan birkaç güçlü seçenek bulunur. Kolaylık olması için bunları kategorilere ayırıyoruz.
Pazarlama otomasyonu platformları
Salesforce Marketing Cloud ve Einstein
Yapay zekasının Einstein olarak adlandırılmasının bir nedeni var: CRM’in içine yerel olarak entegre edilmiştir. Araç, 360 derecelik müşteri görünümü, tahmine dayalı bölmelere sahip Journey Builder, içerik ve ürün kişiselleştirme önerileri ile Sales ve Service gibi diğer bulutlarla derin entegrasyon sunar. Sonuç olarak müşterilerin CTV’sini, satın alma olasılığını, müşteri kaybı riskini ve bir sonraki en uygun adımı net biçimde anlayabilirsiniz. Ayrıca gerçek zamanlı segmentasyon ve puanlama da gerçekleştirir.
Sensei ile Adobe Experience Platform
Bu, içerik ve deneyim kişiselleştirmesi için kurumsal düzeyde bir seçenektir. Müşteri profillerini gerçek zamanlı olarak oluşturur ve satın alma olasılığını hesaplar. Araç özellikle kanallar arası pazarlamada iyidir. Adobe Analytics ve Campaign ile entegrasyon, eylemlerinizin etkinliğini bütünüyle anlamanızı sağlar.
Bu platform, orta ölçekli e-ticaret markaları için tasarlanmıştır ve kolay Shopify/Magento entegrasyonu seçenekleri sunar. LTV, müşteri kaybı riski veya beklenen sonraki sipariş tarihi gibi önemli tahminler sunar. Tahmine dayalı segmentler görsel panolarda gösterilir.
Müşteri verisi platformları (CDP’ler)
Platform, web sitelerinden CRM’lere kadar çeşitli temas noktalarından veri toplar. Bir müşteri tıklama ya da kayıt olma gibi herhangi bir işlem yapar yapmaz araç müşteri profilini günceller; kullanıcı kimliğini, e-postayı vb. tek bir birleşik profilde birleştirir ve bu güncel veriyi tahminler için yapay zeka modellerine gönderir. Segment, teknoloji ekiplerinin diğer sistemlerle bağlaması için kolaydır; reklam veya yapay zeka platformlarına bağlandığında ideal müşterinizi belirlemenize ve hedef kitleyi bulmanıza yardımcı olur.
Birçok kanal kullanan büyük işletmelere yönelik bu platform esnektir ve gerçek zamanlı modda çalışır. Temas noktalarından gelen verileri otomatik olarak temizler ve zenginleştirir, ardından müşteri profillerini günceller. Segmentler oluşturabilir ve kitleleri gerçek zamanlı olarak da puanlayabilirsiniz. Tealium’un iyi olmasının bir diğer nedeni de kullanıcıları sunucu tarafı sistemler, web ve mobil uygulamalar genelinde izlemesidir.
Medya optimizasyon araçları
Ücretsiz olmasına rağmen platform ölçeklenebilirdir ve satın alma olasılığı, müşteri kaybı riski gibi önemli tahmine dayalı metriklerin yanı sıra Google Ads ile sorunsuz entegrasyon sunar.
Araç, deterministik ve olasılıksal yaklaşımları birleştirir; kanal katkısı analizi ve bütçe kullanımı hakkında içgörüler sağlar.
Reklamcılık
Platform, bütçe harcamalarını optimize etmek ve en iyi yerleşimleri ile reklam materyallerini tahmin etmek için yapay zekayı kullanır. Özellikleri arasında birleşik kampanya yapısı ve tahminlere yönelik niyet sinyalleri bulunur. GPM; Search, Display, Discover, Gmail ve YouTube genelinde çalışır.
Makine öğrenimi platformları
Bu araçlar zorunlu değildir; standart sağlayıcı yapay zeka yeteneklerinin ötesinde özel modellemeye ihtiyacınız varsa tercih edebilirsiniz.
Araç, tek bir sistemde çok büyük miktarlarda veriyi işler ve müşteri kaybı tahminleri, LTV ve bir sonraki en uygun teklifin hesaplanması için gelişmiş modeller kurmanıza yardımcı olur. Temelde yapay zeka, veri depolama ve işlemeyi tek noktada birleştirir. Bu da uygulamayı ekip çalışması için uygun hale getirir.
Bu, hepsi bir arada bir çözümdür: yeni olsanız bile yapay zeka modelleri oluşturmanıza, eğitmenize ve kullanıma almanıza olanak tanır. Uygulama BigQuery verileriyle iyi çalışır, çok sayıda özellik sunar ve teknik olmayan ekipler için AutoML seçeneği sağlar.
Yapay zeka optimizasyonunun zorlukları
Yapay zekayı iş akışınıza eklerken karşılaşabileceğiniz bazı engeller vardır:
- Veri kalitesi: Her model, ona verdiğiniz veri kadar iyidir. Hedefiniz doğru ve güvenilir verilerdir; bunları elde etmek zor olabilir. Veriler önyargılı, eksik, güncel değilse veya benzeri sorunlar taşıyorsa işe yaramaz.
- Yapılandırılmamış veriler: Sistemlere dağılmış bilgiler çok daha az faydalıdır.
- Gizlilik endişeleri: Veri edinirken ve kullanırken, ayrıca modelinizi eğitirken veri düzenleme yasalarına, GDPR gibi düzenlemelere ve diğerlerine uymalısınız; Avrupa’da ayrıca AB Yapay Zeka Yasası da geliyor.
- Şeffaflık eksikliği: Bazen bir modelin şu ya da bu kararı neden verdiğini açıklamak veya anlamak zor olabilir.
- Devreye alma sorunları: Ekiplerinizi eğitmeniz gerekir.
- Ek maliyetler: Yapay zekayı kullanabilmek için makine öğrenimi mühendislerine ve güncel teknoloji altyapısına ihtiyacınız vardır; bunlar yatırım gerektirebilir.
Son sözler
Yapay zeka, tahmine dayalı kampanyaları kesinlikle başka bir seviyeye taşır; klasik araçlar veya manuel analizle imkansız olan bir doğruluk ve ölçeklenebilirlik derecesine ulaşmanızı sağlar. Ancak burada başka bir zorluk ortaya çıkar: veri. Modelinizi eğitmek ve üzerinde çalışacağı bir şey sunmak için yüksek kaliteli verilere ihtiyacınız vardır. Aynı zamanda verileri edinirken, kullanırken ve saklarken yasalara uymalısınız. DataImpulse bu noktada size yardımcı olabilir. GB başına $0,7’den başlayan, etik yöntemlerle elde edilmiş ve GDPR uyumlu residential proxy’lerimizle verileri sorunsuz ve hızlı biçimde toplayabilirsiniz. Başlamak için destek ekibimizle iletişime geçin veya “Şimdi deneyin” düğmesine tıklayın.