Machine Learning Kavramının Pazarlamanın Geleceği Olacağının 5 Göstergesi

Machine Learning, sistemlere otomatik öğrenme ve deneyimlerle geliştirebilme (bunu yapabilmek için programlanmadan) olanağı sağlayan bir yapay zeka(AI) uygulamaları olarak tanımlanabilir. Machine Learning, verilere ulaşabilen ve bunları öğrenmek için kullanabilen bilgisayar programları geliştirmeye odaklanmaktadır.

Bunlar, Siri ve Amazon Echo gibi, fütüristik görünümlü ürünler değildir ve genellikle geniş araştırma ve geliştirme bütçesine sahip olduğu düşünülen Google, Facebook, Microsoft gibi şirketlerle sınırlı da değildir. Gerçekte Machine Learning, neredeyse Fortune 500 listesindeki bütün şirketlerin daha verimli çalışmasına ve daha fazla para kazanmasına yardımcı olmaktadır.

İşte gelişmekte olan şirketlerin kendi ölçeklerine göre Machine-Learning ile pazarlama stratejilerini uygulamaya başlamaları için 5 neden:

1. “Gerçek zaman”ı canlandırın.

“Gerçek zamanlı” ifadesinin pazarlamacılar arasında yıllardır lanse edilmesine karşın, Machine Learning olaya dahil olana kadar bu gerçekten mümkün değildi. Machine Learning’in sağladığı duyarlılık düzeyine önceki sistemlerden hiçbiri ulaşamadı. Tüketiciler tekliflerin, davranışlarının makinelerin işleyişi için yarattığı sanal olarak sınırsız verilere dayanarak dakikada bir değiştiğini görmektedir. Facebook’un yeniden hedefleme reklamları sadece bir örnektir. Bir web sitesini ziyaret ettiğinizde zaman çizelgenizde onunla ilgili bir reklam görmeniz çok uzun sürmeyecektir.

Adinton’ın CEO’su Rafa Jimnez “Machine Learning ve diğer ileri teknolojiler pazarlama bütçelerine daha akıllıca yatırım yapmak için yeni fırsatlar ortaya çıkardı.” diyor. Şirket, Machine Learning çözümleri ve daha fazlasını işletmelere sunabilmek için delicesine uğraşıyor. “Bu yeni teknolojiler, şirketlerin tonlarca veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmelerine ve 7/24 derinlemesine bilgi sahibi olmalarına olanak tanıyor.”

2. İş pazarlamacılığının en büyük düşmanını ortadan kaldırır.

Etkili iş pazarlaması hedef kitleye ulaşır ve dönüşümler yaratır. Sorun, pazarlama atıklarıyla ilgili çok basit bir sorundur. Daha iyi bir strateji için, pazarlama kampanyaları deneme yanılma yaklaşımını benimser. Çevrimiçi veya çevrimdışı olmasına bakılmaksızın, kampanyalar tohumları toprağa atar ve kök salmalarını bekler.

Pazarlama çabalarınızın çoğunlukla, onları görmek isteyen insanlar -satmak istediğiniz şeyi araştırmış olan ya da çevrimiçi davranışları sizin ürün veya hizmetlerinizden yararlanmak istediğini gösteren kişiler- tarafından görüldüğünü düşünün.

3. Size pazarlama kahinliğinin kapısını açar.

Profesyoneller, yıllarca pazarlama kahinliği veya talep tahmini olayıyla uğraşmışlardır. Çoğu durumda bu planlama, trendlere ve tutarlı satın alma biçimlerine göre gerçekleştirilmiştir. Pazarlama amaçları için yapay zekayı kullanmak, karar vericilere daha somut bir şey sunar: müşterilere, onlar ne istediklerini bilmeden önce istediklerini onlara sunma imkanı. Bu çabalar, hala çoğunlukla öneriler olacaktır ancak ilgisiz bir müşteriye sunulan kör öneriler olmayacak, verilerle bilgilendirileceklerdir.

Ünlü geliştirici Kevin Caroll, bunu şöyle açıklıyor: “Machine Learning ile yaptığımız şeylerin çoğu, arka planda gerçekleşiyor. Machine Learning, talep tahmini, ürün arama sıralaması, ürün ve fırsat önerileri, ürün yerleştirmeleri, dolandırıcılık tespiti, çeviriler ve daha fazlası için algoritmalarımızı yönlendiriyor.”

4. Pazarlama içeriğinin yapılandırılmasına yardımcı olur.

Reklam metni yazarları, hedef kitleleriyle konuşan e-posta pazarlama kampanyaları ve reklamlar oluşturmak için şirketin ve müşterilerin kullanımına sunulan bilgilerden yararlanır. Yine de, bu yetenekli ikna edici yazarlar büyük ölçüde, bir battaniye yaklaşımı ve birçok eğitimli tahminlerle çalışmalıdır.

Machine Learning, parantezi daraltır. Daha sonra, daha iyi bir sonuç ortaya çıkar: Pazarlamacıların ne söyleyeceklerini bildiği ve hedef kitlenin ne nasıl tepki vereceğini anlamaları için gerçek anlamda duyarlılık analizi sunar. Duyarlılık analizinin etkileri, pazarlamacıların, belirli bir hedef kitlede neyin yankı uyandırdığını gözlemleyebildiği Twitter’da ortaya çıkmaktadır. Böylece, marka uzmanları ve metin yazarları yorumları yanıtlayarak reklamlara el atmış olur. Bu, doğru mesajı yüzeye çıkarır.

5. Maliyeti düşürür.

Artık dünya neredeyse tamamen çevrimiçi hale geldiğine göre, Machine Learning pazarlamanın bazı zorluklarına karşı koyabilir. Maliyet her zaman bu listenin başındadır.

Machine Learning, pazarlama masraflarını düşürür, çünkü çok daha az kişi işe dahil olur. Aynı zamanda, müşterilerin çoğunun, otomatik e-postalar, planlanan sosyal medya mesajları, çevrimiçi reklamlar veya diğer içerikler yoluyla teklifler konusunda güncel tutulabilmesinden dolayı, iletişim maliyetlerini önemli ölçüde düşürür.

Machine Learning’in hassasiyeti, üretim ve dağıtımı çevrimdışı materyaller için de bilgilendirir. Bu, pazarlamacıların aşırı üretimden kaynaklanan maliyetleri azaltarak doğru miktarı belirleyebilmelerini ve en etkili kanalları kullanmalarını sağlar.