Makine Öğreniminin Dijital Pazarlama Stratejinizi Geliştirmesinin 6 Yolu

Makine öğrenimi, dijital pazarlama dünyasında sıcak bir konudur. Ve iyi bir sebep için!

Müşterileri etkili bir şekilde hedeflemenize, alakalı içerik oluşturmanıza ve yatırım getirinizi artırmanıza yardımcı olabilir. Bunun nasıl çalıştığına ve günümüzde işletmeler için hangi makine öğrenimi hizmetlerinin mevcut olduğuna daha yakından bakalım!

Makine öğrenimi ve kullanımları

Makine öğrenimi (ML), bilgisayarları açıkça programlanmadan verilerden öğrenecek şekilde programlama yöntemidir. Kendi kendine öğrenebilen algoritmaların geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, e-posta filtreleme, dolandırıcılık tespiti ve borsa tahminleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır. İşte en yaygın kullanım durumlarından bazıları:

• Otomatik müşteri hizmetleri: Google ve Amazon gibi şirketler, otomatik müşteri hizmetleri sistemlerini güçlendirmek için makine öğrenimi kullanıyor. Bu sayede geleneksel çağrı merkezlerinin maliyetinin çok altında 7/24 müşteri desteği sunuyorlar.
• Dolandırıcılık tespiti: Programlama yöntemi aynı şekilde bankalar ve kredi kartı şirketleri tarafından dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılır. Bu şirketler, verilerdeki kalıpları analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini gerçekleşmeden önce yakalar.
• Hedef pazarlama: Netflix ve diğer akış hizmetleri, içerik önerilerini kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanır. Kullanıcıların neleri izlemekten hoşlandıklarını anlamalarına yardımcı olur ve kullanıcıların hizmetleriyle meşgul olmalarını sağlar.
• Kendi kendine giden arabalar: Google, Tesla ve Uber, makine öğrenimi tarafından desteklenen kendi kendine giden arabalar üzerinde çalışıyor. Bu şirketler, arabalara çevrelerini anlamayı öğreterek, sürüşü daha güvenli ve verimli hale getirmeyi umuyor.
• Kestirimci bakım: Makine öğrenimi, üreticiler tarafından makinelerin ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için kullanılır. Şirketlerin sensörlerden gelen verileri izlemesine ve arıza süresine neden olmadan sorunları tespit etmesine olanak tanır.
• Tedarik zinciri yönetimi: Walmart ve diğer perakendeciler, tedarik zincirlerini optimize etmek için makine öğrenimi kullanıyor. Talep modellerini anlayarak, raflarını stoklayabilir ve stokta kalmamalarını önleyebilirler.

Günümüzde iş dünyasında kullanılan makine öğrenimi hizmeti türleri

Görüldüğü gibi makine öğrenimi, işletmelerin performanslarını artırmaları için geniş fırsatlar sunmaktadır. Bugün şirketlerin kullanabileceği en az sekiz tür makine öğrenimi çözümü vardır:

• Gelecek trendleri saptamak için tahmine dayalı analitik çözümleri
• Makine öğrenimine dayalı kişiselleştirilmiş öneri sistemleri
• Verileri anında işlemek için derin öğrenme yöntemini kullanan sinir ağları
• Resimler veya videolar gibi görsel ürünlerle çalışan analitik araçlar
• Konuşmadan metne transkripsiyon gerçekleştiren makine öğrenimi tabanlı çözümler
• İşletmeleri siber saldırılardan korumaya yardımcı olan güvenlik araçları
• Veri madenciliği araçları
• Çok amaçlı pazarlama çözümleri

Dijital pazarlama için Makine Öğrenimini kullanmanın 6 yolu

Gördüğünüz gibi, makine öğreniminin işletmelere yardımcı olduğu görevlerden biri de pazarlamadır. Ancak programlama yöntemi şirketlere bu alanda tam olarak nasıl yardımcı oluyor? Gelin birlikte anlamaya çalışalım.

1. Segmentasyon

Sürekli değişen dijital pazarlama dünyasında, işletmeler her zaman rakiplerine üstünlük sağlamanın yollarını arıyor. Makine öğrenimi, son zamanlarda bu konuda çok fazla gelişme görülen bir alandır. Makine öğrenimi algoritmaları, verilerin gücünden yararlanarak işletmelerin müşterilerini segmentlere ayırmasına ve onları kişiselleştirilmiş mesajlarla hedeflemesine yardımcı olabilir.

Bu yaklaşım, müşterilerin yalnızca kendileriyle ilgili bilgileri almasını sağladığından son derece etkili olabilir. Örneğin, algoritma, yeni bir ürün lansmanıyla ilgilenmesi muhtemel kişileri belirlemek için kullanılabilir; Tanımlandıktan sonra işletmeler, kişiselleştirilmiş mesajlarla onlara ulaşmak için dijital pazarlama araçlarını kullanabilir.

2. Tahmin

Son yıllarda, dijital pazarlama, analitik araçlarının çoğalması sayesinde giderek daha fazla veri odaklı hale geldi. Pazarlamacılar artık parmaklarının ucunda, web sitesi ziyaretçilerinden satın alma geçmişine kadar her şeyi detaylandıran çok miktarda bilgiye sahip. Ancak, tüm bu verileri elemek göz korkutucu bir görev olabilir. Algoritmaları kalıpları belirlemek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için tasarlandığından makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.

Pazarlamacılar, makine öğreniminin gücünden yararlanarak müşteri davranışını daha derinden anlayabilir ve kaynaklarını nereye tahsis edecekleri konusunda daha bilinçli kararlar alabilir.

3. Kişiselleştirme

Makine öğrenimi, geçmiş etkileşimlerden toplanan verileri kullanarak işletmelerin müşterileri için daha kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri kümelerini analiz ederek, manuel olarak bulunması imkansız olan kalıpları ve içgörüleri belirleyebilir. Sonuç olarak, işletmeler hedef kitlelerine daha alakalı ve hedeflenmiş içerik sağlar.

Örneğin, bir perakende web sitesi, her ziyaretçiye gösterilen ürünleri kişiselleştirmek için bu programlama yöntemini kullanabilir. Veya bir müzik akışı hizmeti, kullanıcının dinleme geçmişine dayalı olarak yeni parçalar önermek için kullanabilir. Makine öğrenimi, bu ve diğer pek çok yolla, işletmeleri müşterilerine daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunma konusunda güçlendiriyor.

4. Müşteri davranış analizi

İşletmeler, müşteri davranışı verilerini analiz ederek, müşterilerinin işletmenin teklifleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair değerli bilgiler edinebilir. Bu nedenle makine öğrenimi, işletmelerin kalıpları ve eğilimleri belirlemesine ve gelecekteki davranışlar hakkında tahminler yapmasına yardımcı olabilir.

Makine öğreniminin müşteri verilerine uygulanabileceği çeşitli yollar vardır, ancak bazı yaygın örnekler arasında müşteri davranışındaki kalıpları belirlemek, müşterileri neyin motive ettiğini anlamak ve müşteri kaybının erken belirtilerini tespit etmek yer alır. Bu bilgiler, müşteri deneyimini iyileştirmek, pazarlama çabalarını hedeflemek ve ürün geliştirme ve fiyatlandırma hakkında daha iyi kararlar almak için kullanılabilir.

5. Optimizasyon

Makine öğrenimi, diğerlerinin yanı sıra optimizasyonla dijital pazarlamaya yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır. Örneğin, zamanlama ve yönlendirme gibi görevler için daha verimli algoritmalar geliştirmek için kullanılabilir. Aynı şekilde, karar vermeyi iyileştiren verilerdeki kalıpları da belirleyebilir.

Ayrıca makine öğrenimi, koşullardaki değişikliklerin iş operasyonlarını nasıl etkileyeceğini tahmin eden modeller geliştirebilir. İşletmeler, bu tür algoritmaların gücünden yararlanarak önemli bir rekabet avantajı elde edebilir.

6. Kurşun puanlaması

Son olarak makine öğrenimi, potansiyel müşteri puanlama modelleri geliştirerek dijital pazarlamaya yardımcı olabilir. Bu modeller, ödeme yapan müşterilere dönüşme olasılığı en yüksek olan potansiyel müşterileri belirlemek için müşteri verilerini analiz eder. Bu da işletmelerin satış ve pazarlama çabalarını en umut verici olası satışlara odaklamasına olanak tanıyarak kaynakların verimli kullanılmasına ve daha yüksek dönüşüm oranlarına yol açar.

Sarma

Özetle, makine öğrenimi, kampanyaları optimize etmekten içeriği kişiselleştirmeye kadar çok çeşitli olasılıkları kapsadığı için dijital pazarlama için son derece faydalı olabilir.

Makine öğrenimi sürekli olarak geliştiğinden ve değiştiğinden, dijital pazarlama stratejinizi güncel tutmak için en son trendlerden haberdar olmak önemlidir.

Okuduğunuz için teşekkürler!