Pazarlamacılar için makine öğrenimi, daha kişiselleştirilmiş, alakalı ve yardımcı deneyimler için tüketici beklentileri büyüdükçe talepleri karşılamaya yardımcı olacak paha biçilmez bir araç haline geliyor. Makine öğrenimi, pazarlamacıların daha akıllı müşteri segmentasyonları oluşturmasına, işleriyle daha alakalı yaratıcı kampanyalar sunmasına ve performansı daha etkili bir şekilde ölçmesine yardımcı oluyor. Aslında, yöneticilerin yüzde 85’i yapay zekanın şirketlerinin rekabet avantajı elde etmesine veya sürdürmesine izin vereceğine inanıyor.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde etiketleyip analiz etmenin bir yoludur. Pazarlama liderlerinin yüzde 66’sı otomasyonun ve makine öğreniminin ekiplerinin stratejik pazarlama faaliyetlerine daha fazla odaklanmasını sağlayacağını düşünüyor.
Makine öğrenimi için birçok pazarlamacı ilk önce baştan sona yeni bir program oluşturmaya çalışıyor. Ancak bu yöntem oldukça zordur. Çünkü çok fazla yatırım gerektirir ve mükemmel bir hâl alması uzun yıllar sürebilir. Bundan dolayı Google dahil olmak üzere şirketler, makine öğreniminde yapay zekayı mevcut ve yeni pazarlama ürünlerine entegre ederek verilerin daha kolay işlenmesini sağlıyor.
Pazarlamacılar için Makine Öğreniminde Dikkat Edilmesi Gereken 3 Nokta
Pazarlamacı olarak kuruluşunuzu makine öğrenimine hazırlamak için dikkat etmeniz gereken 3 nokta şu şekildedir:
1-Makine öğrenimi ile pazarlama hedefinizi önceden tanımlayın
Tıpkı insanlar gibi makineler de açıkça tanımlanmış hedefler verildiğinde en iyi şekilde çalışır. Bir veri bilimci, makine öğrenimi modellerinizi oluşturmada ve modelinizi eğitirken kullanılacak doğru verilerin belirlenmesine yardımcı olur. Böylece hedefinizin ölçülebilir olduğundan emin olabilirsiniz. Bunu önceden yapmak, modelinizin başarısını tanımlamanıza ve ölçmenize yardımcı olur.
2-Bir algoritma ancak verileri kadar iyidir
Bir makine öğrenimi algoritması yalnızca beslediği veriler kadar iyidir. Bu nedenle, makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanmak için çözmeye çalıştığınız sorun için doğru verilere sahip olmanız gerekir. Yani birkaç veri noktası sizi istediğiniz çözüme ulaştırmaz. Ayrıca makinelerin öğrenmesi için oldukça fazla veriye ihtiyacı vardır. Verilerinizin algoritmanız için biçimlendirilmesi, temizlenmesi ve organize edilmesi gerekecektir. Ayrıca biri modeli eğitmek ve diğeri modelin performansını değerlendirmek için iki ayrı veri kümesine ihtiyacınız vardır.
3-Doğru zihniyet ve doğru ekip sizi yukarı taşır
Pazarlama ekipleri, makine öğrenimi için en iyi kullanım örneklerini belirleyebilir. Ancak uygulama söz konusu olduğunda veri bilimcileri ve analistleri kritik öneme sahiptir. Bu nedenle işlevler arası bir ekip oluşturmak, herhangi bir makine öğrenimi programının başarısı için çok önemlidir. Ancak işletmenizde makine öğreniminden en iyi şekilde yararlanmak için doğru ekibe ve doğru zihniyete ihtiyacınız vardır. Böylece kuruluşunuz genelinde deney, ölçüm ve testi öncelikli hale getiren ve ödüllendiren kültürel bir değişim gerekir.
Pazarlamacılar için makine öğrenimi kadar offline’dan online’a geçiş de artık oldukça önemli bir hâl almıştır. Konuyla ilgili daha fazla bilgi sahibi olmak için buraya tıklayınız.
