Dijital pazarlama endüstrisinde çalışıyorsanız, yapay zeka etrafındaki vızıltıyı ve manzarayı nasıl değiştirdiğini duymuşsunuzdur. Pazarlamacılar her zaman kullanıcı verilerinden anlamlı bilgiler elde etmeye çalışmışlardır ve AI, veri toplama yöntemlerinde devrim yaratmayı ve büyük veri kümelerinden işlem yapılabilir bilgiler sağlamayı vaat etmektedir. Markalar sürekli olarak kullanıcılarla daha anlamlı etkileşimler sunmaya çalıştıkça, dijital stratejiler daha otomatik ve tüketici merkezli bir yaklaşıma dönüşüyor.

Dijital pazarlamacılar sürekli olarak AInın ve etkisinin önemini hatırlatsa da, gerçek dünya uygulamalarını anlamak zor olabilir. Dijital pazarlamanın yapay zekasını araştıran pek çok makale, mevcut iş akışlarının nasıl artırılacağını veya otomatik olarak ayarlanacağını, ancak AI tekniklerini nasıl uygulayabildiğini veya günlük pazarlamacının gemiye nasıl atlayabildiğini tam olarak anlamadığını kapsamaktadır.

Bu yazım, yapay zekanın beş mevcut kullanımına ışık tutmayı ve gerçek dünyadaki iş akışlarında nasıl uygulandıklarını kapsamayı amaçlıyor.

Gerçek kullanıcı analizlerini anlama

Kullanıcı davranışlarından gerçek anlayışları ortaya çıkarmak için, kuruluşlar veri setlerinden anlam çıkarmaya yönelik yeni yöntemlere büyük yatırımlar yapıyorlar. Bununla birlikte, çoğu kuruluş el değmemiş karanlık verilerin bolluğuna erişimlerinin farkında değildir. Bu karanlık veri genellikle e-postalar, arama günlükleri, web formları, mektuplar, sosyal medya etkileşimleri ve diğer müşteri temas noktaları şeklini alır; bunların tümü, kullanıcı davranışına yönelik zengin bilgiler sağlar. Şu anda, pazarlama kararlarına rehberlik etmek için kullanılan veri türleri, buzdağının sadece görünen kısmıdır. Veya onu aramak istediğimiz gibi, databerg …

AI, omnichannel verilere erişmeyi ve analiz etmeyi ve gerçek kullanıcı analizlerini çıkarmayı mümkün kılar. Kendi bilişsel CX analiz platformumuz, AInın çok sayıda tüketici veri noktasından nasıl anlam çıkarabileceğinin mükemmel bir örneğidir. Platform, IBM Watsonun Doğal Dil İşleme (NLP) yeteneklerinin gücünü kullanır ve günlük haberleşmelerde kullanıcı duyarlılığını, bağlamı ve duyguları doğru bir şekilde tanımlamak üzere eğitilmiştir.

Bu gelişmiş veri ayıklama seviyesi, pazarlamacıların yalnızca bir örnek değil, tam bir veri kümesine göre işlem yapılabilir kararlar vermelerine olanak tanır. Tüm tüketici etkileşimlerinizi anlayarak, müşteri segmentleri hakkında doğru kararlar vermek ve mevcut tüm kanallarınızda onlara en iyi şekilde nasıl ulaşacağınızı belirlemek mümkündür.

Metin sınıflandırması ve Doğal Dil İşlemenın gerçek kullanıcı analizlerini ortaya çıkarmak için nasıl kullanılabileceği üzerine bir vaka çalışması okumak için, yerel bir hükümet için vatandaşlık deneyimini dönüştürmek amacıyla bilişsel öğrenmeyi nasıl kullandığımızı öğrenmek için buradaki gönderiimize atlayın .

Kişiselleştirme

Artırılmış kişiselleştirme, AI yutucusunun çoğunluğunun dijital pazarlama ortamı içinde yoğunlaştığı yerdir. Pazarlamacılar için kutsal kâğıt, kullanıcılarla doğru zamanda, en alakalı mesajla doğru bir şekilde bağlantı kurabilmektir. Bunu daha da ileri süren pazarlamacılar, kullanıcıların, markalarla daha kişiselleştirilmiş etkileşimler karşılığında kişisel bilgilerini teslim etme eğiliminde olduklarını düşünüyor.

Bu kullanıcı verileriyle, markalar kullanıcı yolculuklarını eşleştirebilir ve bireysel temas noktalarını izleyebilir. Ardından, kullanıcıları otomasyon akışlarına ekleyerek, Marketo ve Aktif Kampanya gibi platformlar, kullanıcılara bir yaşam döngüsü boyunca programatik olarak rehberlik ederek bir kişiselleştirme düzeyine ulaşabilir. Ancak eğer pazarlamacılar bunu zaten yapabilirlerse, yapay zeka denklemde nereye gelir?

Bu otomasyon platformları, dijital pazarlamacılar tarafından zaten yaygın olarak kullanılsa da, programatik bir prosedüre büyük ölçüde bağımlıdırlar; Gelecek tahminlerden ziyade zaten gerçekleşmiş olan olaylara atıfta bulunan programatik. Kişiselleştirmenin geleceği, insanlar tarafından değil, AI tarafından tespit edilen dinamik tahminlere dayanacaktır.
AInın kişiselleştirme seviyelerini nasıl düzenleyeceği hakkında konuşmak basittir, ama aslında nasıl gerçekleşir? Ve mevcut kampanyalarınıza nasıl uygulanabilir?
Çığır açan bir örnek , sadece geçmiş kullanıcı etkinliklerini kullanarak değil, benzersiz davranışları öngörerek, tüketicilere ürün tanıtımlarını sunmak için bir TensorFlow modelini kullanan çok uluslu bir market perakendecisi olan Tescodan geliyor . Modelin tahminleri: müşterinin en yakın mağazasını, mevcut hava koşullarını, sosyal medya duyumu puanlarını ve belirli bir promosyonun bir müşteriyi ilgilendirmesinin muhtemel olup olmadığını. Bu parametrelerin her birini değerlendirerek, hangi içeriğin belirli bireylere en iyi hizmet edeceğini belirlemek mümkün hale geldi. Tesconun metodolojisi hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz .

Kullanıcı yayılmasını önleme

Büyük telekomünikasyon şirketleri, müşteri kayıp oranlarını azaltmak için zaten makine öğreniminden yararlanıyor. Her bir kullanıcı etkileşimini sınıflandırmak ve derecelendirmek için bir model hazırlayarak, bir müşterinin marka ile gelecekteki ilişkisi hakkında kestirimci kararlar verebilir. Müşteri arama kayıtlarından, müşteri geribildirimlerinden, harcama durumundan ve mevcut yaşam süresinden anlam çıkararak model, kullanıcının yaşam döngüsünde kullanıcının mevcut konumuyla en uygun kişiselleştirilmiş içeriği sunabilir.

Örneğin, bir tüketicinin telekomünikasyon sağlayıcısı ile zayıf bir etkileşim yaşadığını varsayalım, klasik bir örnek negatif müşteri hizmeti çağrısıdır. Doğal Dil İşleme bu olumsuz deneyimi tanımlamak için kullanılabilir ve karar ağacı öğrenme gibi bir model , kullanıcının servis sağlayıcıdan ayrılma olasılığını belirleyebilir. Müşteriye olumlu bir etkileşim sağlayarak belki de aylık faturalarında indirim sağlayan bir e-posta şeklinde, müşteri sağlayıcıyı terk etmeyi yeniden düşünmeye teşvik edilebilir. Bu işlem hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz .

Chatbots

Chatbotsun kullanımı dijital manzarada oldukça uzun bir süredir devam ediyor ve onlarla olan deneyimlerim son derece faydalı olmaktan tamamen işe yaramaz. Chatbots, müşteri etkileşimlerini artırmaya yardımcı olduğu ve bunu yaparken de kaynak tasarrufu yapabileceği için markalar için umut verici bir kanal sunuyor. Ancak, sohbet robotlarının yalnızca bir komut dosyası olmaktan öteye geçmesiyle, markalar bunları kullanıcı etkileşimi için bir araç olarak kullanmaya başlıyor. Botlar artık tüketicilere ürünleri satın alma veya kitap randevuları alma, hatta tam olarak doğru zamanda indirim sağlama konusunda liderlik edebiliyor.

Geçmişte, chatbotlar ayrıca bir program yazımına dayandırılmış, bir giriş komut dosyasını takip etmekle sınırlıdır. Bir kullanıcı bir chatbot ile etkileşime giriyorsa ve konu dışı veya standart yanıt matrisinin dışında bir sorgu sorarsa, chatbot genellikle bir genel yanıtı geri harcar.

Bununla birlikte, Doğal Dil İşleminde yapay zekanın gücünden yararlanarak, sohbet botları kullanıcı duyarlılığını veya sorgularını en uygun şekilde çözme niyetini belirleyebilir. Konuşma, bir botun giriş komut dosyasından uzaklaşsa bile, NLP tarafından desteklenen bir bot, hala sorgunun amacını anlayabilir ve doğru bir yanıt verebilir. Aynı prosedür, kullanıcı heceleme hatalarının veya dildeki bölgesel değişimlerin üstesinden gelmek için de geçerlidir. Bu işlevselliğe sahip gelişmiş bir chatbot, IBM Watson platformu kullanılarak oluşturulabilir ve benzer bir yaklaşım, sesli yardım hizmetleri için de kullanılabilir.

Tavsiye motorları

Hızlı bir eğitim videosunu izlemek için YouTubea hiç gittiniz mi, sadece üç saat sonra, kedilerin komik videolarını izlemenin derinliklerine inandınız mı? Bu bir tavsiye motorunun çalışmasıdır ve yapay zekanın yükselişi ile her zamankinden daha güçlü hale gelirler.

Öneri motorları, bir kullanıcı için hangi içeriğin en cazip olacağını belirlemek için kullanıcı davranışlarını ve önceki etkileşimlerdeki eğilimleri anlamak için eğitilmiştir. Amazon, Netflix ve YouTube gibi başarı öyküleri ile öneri motorları, kullanıcılara alakalı öneriler sunmak ve genel katılımı ve dönüşümleri artırmak için önemli bir yol haline geliyor.
Bu modeller genellikle İşbirlikçi Filtreleme veya İçerik Tabanlı Filtreleme kullanılarak oluşturulacaktır . Bu algoritmalar, benzer kullanıcılar arasındaki davranışlardaki eğilimleri tanımlar ve aynı içeriği bir kullanıcının daha önce etkileşimde bulunduğu benzer içeriği de belirleyebilir.

Dijital pazarlamacılar için tavsiye motorlarının cazibesini anlamak, her bir kullanıcıya en uygun içeriği sunma sürecini otomatik hale getirmenin daha cazip bir son kullanıcı deneyimi yaratacağından emin olmaktır. Bununla birlikte, AInın diğer uygulamalarına benzer şekilde, bu modeller aslında dijital pazarlamacılar değil geliştiriciler ve veri bilimcileri tarafından yaratılmaktadır.

Öyleyse karar nedir?

Bir trend görmeye mi başlıyorsun? Dijital pazarlamacıların AInın vaatleri ile ilgili devam eden heyecanına rağmen, nasıl kullanıldığı ve tam olarak nelerin mümkün olduğu konusunda kafa karışıklığı var. Dijital pazarlamacılar, kendi kendine hizmet veren reklam platformları aracılığıyla kampanyaları kullanmaya alışkın olduklarından, AInın benzer bir şekilde uygulanabileceğine dair bir algı vardır. Salesforce gibi şirketler bu olasılıkla çalışsalar da, pazarlamadaki yapay zekaların yakın geleceği, pazarlamacıları halihazırda yaptıkları gibi kampanyalar yürütmeye dayanmayan bir sorundur.

Gelecek, markaların büyük verilerine ait havuzlardan değerli bilgileri yorumlayabilen özel analiz ekipleri, veri bilimcileri ve veri mühendislerine güvenecektir. Dijital pazarlamacının rolünde, bir veri bilimcisinin sorumluluklarını da kapsayacak şekilde büyük bir değişim olması muhtemeldir.

Peki yakın gelecekte dijital pazarlamacıların kullanımı ne olacak? Pazarlamacıların değeri en iyi yaptığımız şeyden kaynaklanmaktadır: stratejiler oluşturmak ve kesin sonuçlara dönüştürülebilir içgörüler çevirmek. Yapay Zeka, kullanıcılarımıza ve müşterilerimize daha fazla değer sağlamak için dijital pazarlama cephanemizde başka bir aracı temsil eder.