Makine öğrenimi nedir? Makine öğrenimi, büyük verilerin incelenip analiz edilmesi konusunda işleri oldukça kolaylaştırır. Bundan dolayı pazarlamacıların da makine öğrenmesi algoritmalarını işletmelerinde hayata geçirmesi tavsiye edilir. Peki makine öğreniminin pazarlamacılar için faydaları nelerdir? Bu soruya birçok cevap sunulabilir ancak bu yazımızda makine öğreniminin hedef kitle, yaratıcı reklamlar, optimizasyon, ölçüm ve arz talep yönetimi konularındaki faydalarına değineceğiz.
1- Doğru Hedef Kitleyi Bulmak
Örnek olarak, uygulamanızı pazarlamaya çalışıyorsunuz ve birincil hedefiniz uygulamanızı uzun vadeli, ödeme yapan kullanıcıların kullanmasını sağlamak. Ancak, kullanıcıların uygulamayı ilk indirmeden sonra sık sık açmadığını görüyorsunuz. Bu sorunla ilk karşılaşan siz olmayacaksınız. Aslında, uygulama yüklemelerinin yalnızca yüzde 37’si yedi gün sonra kullanımda kalır. Peki doğru kitleyi nasıl bulabilirsiniz?
Hedef kitlenizi belirlemek için sessiz kaynaklar kullanıyorsanız, önemli bir noktayı kaçırıyor olabilirsiniz. Makine öğrenimi, hangi kullanıcıların uygulamanız için en değerli olduğunu öğrenmenize yardımcı olmak için kaynakları sıralayabilir, analiz edebilir ve reklamları yalnızca uygulamanızı indirip kullanma olasılığı en yüksek olan kullanıcılara göstererek bütçenizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilir.
2- Müşterilere Özel Yaratıcı Reklamlar Sunmak
Günümüz tüketicileri, markaların yardımcı, son derece alakalı deneyimler sunmasını bekler. Aynı durum reklamlar için de geçerlidir. Ayrıca bir reklamın, içerik ile alakalı olup olmaması, kullanıcının satın alma kararında büyük bir etkiye sahiptir. Yapılan araştırmalar akıllı telefon sahiplerinin yüzde 91’inin alakalı olarak tanımladıkları bir reklamı gördükten sonra bir şeyler satın aldığını veya almayı planladığını göstermiştir.
Müşterilerinizin her biri için bir reklam oluşturma olasılığının çok büyük bir zorluk olduğunu düşünüyorsanız, endişelenmemeniz gerekir. Çünkü makine öğrenimi, pazarlamacıların müşterilere benzersiz ve özelleştirilmiş reklam öğeleri sunmasına yardımcı olabilir. Duyarlı arama ağı reklamları, bir kullanıcı için mümkün olan en iyi kombinasyonu bulmak için birden çok başlığı ve açıklamayı karıştırıp eşleştirerek reklam oluşturma sürecini basit bir hale getirerek daha güçlü sonuçlar sunar.
3- Optimizasyonu Sağlamak
İnsanlar artık daha sık ve daha spesifik bir şekilde arama yapmakta. Pazarlamacılar için bu durum, arama açık artırmalarında doğru teklifi bulmanın her zamankinden daha önemli olduğu anlamına gelir. Ancak, artan veri fazlası, pazarlamacıların her bir kullanıcının içeriğine göre teklifleri belirlemesinden dolayı daha karmaşık hale geliyor dolayısıyla doğru teklifi vermek daha zor bir hâl alır.
Bu süreci otomatikleştirmenize yardımcı olacak ürünler var. Akıllı Teklif ile milyonlarca sinyali analiz etmek ve gerçek zamanlı ayarlamalar yapmak için makine öğrenimini kullanılır. Böylece şirketinizin özel hedefine ulaşmak için tasarlanmış olan bir strateji seçebilirsiniz. Ardından Akıllı Teklif, her aramanın amacı ve bağlamı hakkında geniş bir sinyal yelpazesini etkiler.
4- Pazarlamacılar için Makine Öğrenimiyle Ölçüm Yapmak
Veriye dayalı bir ölçüm stratejisi, tüketicinin amacını ortaya çıkarmanıza nasıl yardımcı olabilir? Örneğin, sitenizde bir satın alma işlemi gerçekleştirmeden önce, bir kullanıcı platformlarda veya cihazlarda biraz daha arama yapmaya, alışveriş yapmaya veya reklamlarınızdan birkaçına tıklamaya karar verdiği bir durumla karşılaşabilirsiniz. Böyle bir durumda tipik olarak, bir dönüşüm için kredi, bir müşterinin tıkladığı son reklama verilir. Ancak son tıklamanın en değerli olduğundan nasıl emin olabilirsiniz? Günümüz tüketicileri, giderek artan sayıda ekran ve kanalda markalarla etkileşimde bulunuyor ve bu da pazarlama stratejinizin hangi bölümlerinin işe yaradığını belirlemeyi zorlaştırıyor.
Veriye dayalı ilişkilendirme, Arama Ağı reklamlarınızdaki tıklamaları analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Veriye dayalı ilişkilendirme modeli ile ürününüzü satın alan tüketicilerin tıklama yollarını satın almayanlarla karşılaştırarak, tıklamalar arasındaki dönüşümlere yol açan kalıpları tanımlayabilirsiniz. Böylece tüketicinizin yolculuğu boyunca en değerli temas noktalarını tespit edilebilir.
5- Yapılan Ölçümler ile Arz ve Talebi Daha Doğru Yönetmek
Bir pazarlamacı için müşterilerin değişen taleplerine cevap verebilmek oldukça önemlidir. Dolayısıyla envanter ve tedarik zincir yönetiminiz oldukça kuvvetli olmalıdır. Ayrıca gelişmiş bir müşteri hizmetlerine sahip olmanız da değişen talepleri yönetmek konusunda sizlere yardımcı olacaktır.
Arz ve talebi doğru yönetmek neden önemlidir? Tedarik zincirinin kontrolünü doğru bir şekilde sağlamak E-Ticarette başarı getirir. Tüketici talepleri, sabit maliyetler, lojistik giderleri gibi giderleri dengelemek makine öğrenimi ile oldukça kolay bir şekilde hesaplanabiliyor. Dolayısıyla arz ve talebe yönelik en doğru sonuçları makine öğrenmesi algoritmaları ile elde edebilirsiniz.
Sonuç olarak doğru hedef kitleye hitap ederek yaratıcı reklamlar sunmak ve optimizasyonu düzgün bir şekilde sağlayarak ölçümleri sağlam bir şekilde gerçekleştirmek, arz ve talebi doğru yönetmek pazarlamacılar için makine öğrenimi ile mümkün bir hâle geliyor. Makine öğrenmesi nedir sorusuna cevap arayan pazarlamacılar ise “Pazarlamacılar için Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?” isimli yazımızı okuyarak sorularına cevap bulabilir.
