Yapay zekâ artık hayatımzda ve bu konuda çekinmenize gerek yok. Bunun yerine biz pazarlamacılar bunu benimseyip bizi nereye götürebileceğini görebiliriz. Bu makalede, yapay zeka destekli araçların müşteri segmentasyonundaki rolünden ve müşteri deneyimlerinin kişiselleştirilmesine nasıl yardımcı olabileceklerinden bahsedeceğiz.
Pazarlamada Yapay Zekâyı Anlamak
Yapay zekâ tabanlı teknolojiler pazarlamacılar tarafından uzun süredir kullanılıyor olsa da son iki veya üç yılda bunların oldukça yaygınlaştığını ve kolayca erişilebilir hâle geldiğini gördük. Pazarlamacılar bugünlerde müşterileri segmentlere ayırmak ve deneyimlerini daha önce mümkün olmayan bir derecede kişiselleştirmek için yapay zekâyı kullanıyor. Çevrimiçi olarak bir web sitesinden diğerine, sosyal medya profilinize, akış hizmetlerine ve hatta bazen çevrimdışı olduğunuz her yere kadar sizi takip edebilirler.
Pazarlama yatırım getirisinin en büyük kısmının segment bazlı ve hedefli kampanyalardan geldiği bir sır değil. İşte kazanma formülünüz: Segmentasyonunuz ne kadar hassas olursa, o kadar iyi sonuçlar elde edersiniz. Yapay zekânın devreye girdiği yer burasıdır.
Yapay zekâ algoritmaları, kalıpları belirlemek ve doğru müşteri segmentleri oluşturmak için büyük miktarda veriyi analiz edebilir; bu da insanlardan çok daha iyi ve daha hızlıdır. Sonuç olarak, mesajlarınızı ve kampanyalarınızı belirli müşteri gruplarına göre uyarlayabilir, kişisel düzeyde yankı bulma şansını artırabilirsiniz.
BITRIX24'ÜN YAPAY ZEKÂ İLE GÜÇLENDİRİLMİŞ ARAÇLARINI
KULLANARAK İŞİNİZİ GELİŞTİRİN
ŞİMDİ DENE
Bir düşünün; aniden bir elektrikli süpürgenin indirime girdiğini öğrenmek (ihtiyacınız bile yokken) bir şeydir, ancak son bir veya iki gündür satın almayı düşündüğünüz elektrikli süpürgenin tam modelini öğrenmek ise çok farklı bir şeydir.
Ancak kişiselleştirilmiş pazarlamayla bundan daha da iyisi yapılabilir. Kişiselleştirilmiş pazarlama, bireysel müşterilere yüksek düzeyde hedeflenmiş ve alakalı içerik sunarak bunu bir adım daha ileri götürür.
Yapay zekâ destekli öneri motorları, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya içerik önerileri sunmak için müşteri davranışını, satın alma geçmişini ve tercihlerini analiz edebilir. Bu düzeyde kişiselleştirme yalnızca müşteri deneyimini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda dönüşüm olasılığını ve müşteri sadakatini de artırır. Müşteriler anlaşıldığını ve değer verildiğini hissettiklerinde markayla etkileşime geçme ve sadık savunucular olma olasılıkları daha yüksektir.
Müşteri Segmentasyonunun Gelişimi
Antik çağlardan (pazarlamanın ve dolayısıyla segmentasyonun olmadığı) 20. yüzyılın ikinci yarısına hızla gidersek, kendimizi TV'nin yavaş yavaş radyonun önüne geçmeye başladığı zamanlarda buluruz.
Savaş sonrası ekonomi dünya çapında hızla büyüyordu ve insanlar hayatta kalmak için ihtiyaç duymadıkları şeylere giderek daha fazla para harcamaya istekliydi. Tam bu sıralarda medya patronları ve şirketler, müşterilerini segmentlere ayırmaya yetecek kadar veriye ve araca sahip olduklarını fark etti. Neden? Çünkü her müşteri aynı değildir.
Müşteri segmentasyonu için en eski kriterlerden biri demografik özelliklerdi (yani müşterileri yaş, cinsiyet, gelir ve eğitim düzeyi gibi faktörlere göre gruplamak).
Bu, şirketlerin herkese uyan tek bir mesajla herkese hitap etmeye çalışmak yerine, belirli demografik gruplarla daha alakalı pazarlama mesajları oluşturmasına olanak tanıdı.
Bir örneğe mi ihtiyacınız var? Pembe diziler! Adlarını iyi bir nedenden dolayı aldılar: Pazarlamacılar melodram dolu dizilerin çoğunlukla ev hanımları tarafından izlendiğini fark ettiğinde, gündüzleri yayınlanmaya başladılar (o zamanlar çoğu evli kadının evde kalıp çocuklarla ve evle ilgilenmesi bir gelenekti), aralarına temizlik ürünlerine ilişkin çeşitli reklamlar yerleştirerek, bu ürünlerin hedef kitlede yankı uyandırma ihtimalinin yüksek olduğunu belirtti. Ve yankı uyandırdılar!
Teknoloji ilerledikçe pazarlamacıların hedef kitlelerini segmentlere ayırmaya çalıştığı hassasiyet de arttı. Basılı reklamlar, radyo ve TV reklamları, reklam panoları, telefonla pazarlama, bunlar yalnızca başlangıçtı.
Asıl atılım 2000'li yılların başlarında İnternet'in yükselişiyle geldi; işte o zaman nihayet bugün neredeyse bulunduğumuz noktaya geldik: arama motorları, anahtar kelimeler, PPC reklamları, banner'lar vb.
Daha sonra 2000'li yılların sonlarında hepimiz sosyal medyayla tanıştığımızda segmentasyon zirveye ulaştı. İnsanlar kendileri hakkındaki tüm bilgileri (yalnızca demografik bilgiler değil, aynı zamanda hobileri, ilgi alanları, konumları, alışveriş tercihleri vb.) isteyerek verdiler, böylece pazarlamacılar reklamlarını lazerle hedeflemek için bunları kullanabildiler.
Kaynaklar buna psikografik segmentasyon (demografik segmentasyonun aksine) bile diyor. Artık günümüzde, yapay zekâ algoritmaları tarafından sağlanan, insanların yaptığı işi çok daha hızlı yapabilen bilgi işlem gücüne ve akıllı yaklaşıma sahibiz.
Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Oyunun Kurallarını Değiştiren Bir Şey
Yapay zekâ destekli pazarlamanın sağladığı kişiselleştirilmiş yaklaşımın en iyi örneği, YouTube, Amazon ve Netflix gibi hizmetlerin içeriklerini ve ürünlerini kullanıcılarına nasıl uyarladığıdır. Örneğin Amazon'un öneri motoru, müşterilerin göz atma ve satın alma geçmişini analiz etmek için yapay zekâ algoritmalarını kullanarak satışları artıran kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlıyor.
Netflix, kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz etmek için yapay zekâyı kullanıyor ve kullanıcıların etkileşimde kalmasını ve abone olmasını sağlayan kişiselleştirilmiş film ve TV şovu önerileri sunuyor. Bu şirketler, kişiselleştirilmiş pazarlama için yapay zekânın gücünden yararlanarak müşteri memnuniyetinde, etkileşimde ve gelirde önemli gelişmeler elde etti.
Müşteri Deneyimlerini Geliştirme
Müşteri deneyimlerini geliştirmek için yapay zekâ destekli başlıca araçlardan biri sohbet robotları ve asistanlardır. Pek çok kullanışlı özelliğe sahiptirler; bunlardan bazıları şunlardır:
-
Özelleştirilmiş deneyimler
Sohbet robotları ve sanal asistanlar, kişiye özel deneyimler sağlamak için kullanıcı verilerini ve tercihlerini toplayabilir. Kullanıcı etkileşimlerini analiz ederek bireysel ihtiyaç ve tercihleri anlayabilir, kişiselleştirilmiş öneriler, öneriler ve çözümler sunmalarına olanak tanıyabilirler.
-
7/24 kullanılabilirlik
Kullanıcılara anında destek ve yardım sağlayan sohbet robotları ve sanal asistanlar günün her saati mevcuttur. Bu kullanılabilirlik, kullanıcıların kişiselleştirilmiş etkileşimlere herhangi bir zamanda, insan yardımını beklemeye gerek kalmadan erişebilmelerini sağlar.
-
7/24 kullanılabilirlik
Kullanıcılara anında destek ve yardım sağlayan sohbet robotları ve sanal asistanlar günün her saati mevcuttur. Bu kullanılabilirlik, kullanıcıların kişiselleştirilmiş etkileşimlere herhangi bir zamanda, insan yardımını beklemeye gerek kalmadan erişebilmelerini sağlar.
-
Öğrenme ve uyum sağlama
Bu yapay zekâ sistemleri sürekli olarak kullanıcı etkileşimlerinden öğrenerek zaman içinde kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlama yeteneklerini geliştirir. Kullanıcı geri bildirimlerini ve davranışlarını analiz ederek yanıtlarını ve önerilerini uyarlayarak genel kullanıcı deneyimini geliştirebilirler.
-
Çok kanallı destek
Sohbet robotları ve sanal asistanlar; web siteleri, mesajlaşma uygulamaları, sosyal medya ve sesli asistanlar dâhil olmak üzere çeşitli platformlara ve kanallara entegre edilebilir. Bu, kullanıcıların tercih ettikleri kanallar aracılığıyla onlarla etkileşime girmesine olanak tanıyarak etkileşimi daha da kişiselleştirir.
-
Veriye dayalı içgörüler
Kullanıcı etkileşimleri aracılığıyla, sohbet robotları ve sanal asistanlar, kullanıcı tercihleri, davranış kalıpları ve sorunlu noktalar hakkında bilgi edinmek için analiz edilebilecek değerli veriler üretir. Bu veriler daha sonra etkileşimleri daha da kişiselleştirmek ve genel kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek için kullanılabilir.
Dönüşüm Oranlarını Artırma
Doğal olarak, web sitenizdeki dönüşüm oranını artırmak için yapay zekâyı kullanabilirsiniz (ve kullanmalısınız). İşte bunu yapmanın birkaç akıllı yolu.
-
Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri
Yapay zekâ destekli araçlar, kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için göz atma davranışı, satın alma geçmişi ve demografi dâhil olmak üzere müşteri verilerini analiz eder. Bu veriler, hedeflenmiş içerik, öneriler ve teklifler sunmak için kullanılabilir ve dönüşüm olasılığını artırır.
-
Tahmine dayalı analitik
Yapay zekâ algoritmaları, gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin etmek ve potansiyel müşterileri belirlemek için geçmiş verileri analiz edebilir. Hangi müşterilerin dönüşüm gerçekleştirme olasılığının en yüksek olduğunu anlayarak, pazarlama çabalarınızı bu kişilere odaklayabilir ve dönüşüm oranlarını optimize edebilirsiniz.
-
Gerçek zamanlı optimizasyon
Yapay zekâ destekli pazarlama araçları, müşteri etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak sürekli olarak izleme ve analiz etme yeteneğine sahiptir. Tıklama oranları, hemen çıkma oranları ve etkileşim seviyeleri gibi ölçümleri takip eden bu araçlar, iyileştirilecek alanları belirleyebilir ve pazarlama kampanyalarında anında ayarlamalar yapabilir.
-
Dinamik fiyatlandırma ve teklifler
Yapay zekâ algoritmaları, fiyatlandırmayı ve teklifleri optimize etmek için pazar eğilimlerini, rakip fiyatlarını ve müşteri davranışını analiz edebilir. Fiyatları ve promosyonları talebe ve müşteri tercihlerine göre dinamik olarak ayarlayarak dönüşümleri ve geliri en üst düzeye çıkarabilirsiniz.
-
A/B testi ve optimizasyon teknikleri
E-posta konu satırları, reklam kopyaları ve açılış sayfası tasarımları gibi çeşitli pazarlama öğeleri üzerinde A/B testleri yürütmek için bir yapay zeka algoritması ayarlarsınız.
E-posta konu satırları, reklam kopyaları ve açılış sayfası tasarımları gibi çeşitli pazarlama öğeleri üzerinde A/B testleri yürütmek için bir yapay zeka algoritması ayarlarsınız.
Zorlukların Üstesinden Gelmek ve Etik Hususlar
Pazarlamada yapay zekâ nispeten zararsız olsa da, esas olarak veri gizliliği ve algoritma önyargıları söz konusu olduğunda hâlâ düzenlemeye ihtiyaç duyuyor. Yapay zekâ algoritmaları, verilerde mevcut olan önyargıları ve ayrımcılığı sürdürebilen geçmiş veriler üzerinde eğitildiğinden ikincisi özellikle önemlidir.
Bu nedenle, yapay zekâ sistemlerini kullanan kuruluşlar, modellerini önyargı açısından düzenli olarak denetleyip izlediklerinden ve her türlü ayrımcı etkiyi aktif olarak azalttıklarından emin olmalıdır.
Pazarlamada Yapay Zekânın Geleceği
Hiç kimse pazarlamada yapay zekânın geleceğini doğru bir şekilde tahmin edemez. Teknoloji o kadar hızlı gelişiyor ki, özellikle makine öğrenimi algoritmaları ve blockchain aracılığıyla neredeyse her ay gelişiyor. Ancak mevcut dijital pazarlama trendlerine dayanarak bazı varsayımlarda bulunabiliriz.
Yapay zekâ algoritmaları, müşterinin bir markaya, ürüne veya kampanyaya yönelik duyarlılığını anlamak için sosyal medyayı ve müşteri geri bildirimlerini analiz edebilir. Pazarlamacılar itibar yönetimini geliştirmek, müşteri hizmetlerini geliştirmek ve müşteri geri bildirimlerine daha etkili yanıt vermek için bu verilerden yararlanabilir.
- Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) deneyimleri
Yapay zekâ, daha sürükleyici ve akıllı etkileşimler sağlayarak AR ve VR deneyimlerini geliştirebilir. Pazarlamacılar, benzersiz ve ilgi çekici AR/VR deneyimleri oluşturmak için yapay zekâ destekli teknolojilerden yararlanabilir ve müşterilerin ürünleri satın almadan önce görselleştirmesine olanak tanır.
- Otomatik içerik iyileştirme ve öneri
Yapay zekâ algoritmaları, müşterilerin tercihlerine ve ilgi alanlarına göre içerik seçebiliyor ve önerebiliyor. Pazarlamacılar, kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak, müşteri etkileşimini ve sadakatini artırmak için yapay zekâdan yararlanabilir.
Çözüm
Yapay zekâ tabanlı teknolojiler, bildiğimiz şekliyle çevrimiçi pazarlamada halihazırda devrim yarattı ve büyük olasılıkla bunu yapmaya devam edecekler. Yapay zekâyı benimsemenizi ve onu pazarlama stratejilerinizde en geniş ölçüde kullanmanızı şiddetle tavsiye ediyoruz. Çünkü rakipleriniz muhtemelen bunu zaten yapıyor.
