“Makine Öğrenimi” Kavramı Pazarlamaya Nasıl Etki Ediyor?

Makine öğrenimi; teknolojik değişimlerin birine adapte olurken, yenisinin yıkıcı evrimiyle sarsıldığımız şu günlerde adından sıklıkla söz etmeye başladığımız yeni bir kavram. Eğer makine öğrenimini ilk defa duyuyorsanız, önümüzdeki günlerde pek çok alanda adından söz edeceğimizi, bunun ötesinde zaten hayatımızın içine çoktan dahil olduğunu bilmenizde fayda var.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayarların zeki canlılara benzer şekilde faaliyetlerini yerine getirmesi anlamına gelen yapay zeka kavramından daha öteye gidiyor. Kullandığımız telefonların Siri özelliği,  tanıyor olabileceğimiz kişileri bizlere sunan Facebook uygulaması zaten yapay zeka özellikleri barındırıyor. Makine öğrenmesi ise yapay zekadan bağımsız olmayan ancak onun bir alt dalı olan bir alan. Bu anlamda; diğer programlama türlerinden önemli ölçüde ayrıştığının altını çizmek gerekiyor. Normalde bir bilgisayarın belirli bir sorunu çözüme kavuşturması için ona doğru talimatların verilmiş olması gerekir. Ancak makineler artık, algoritmalarda saklı komutları yürütmenin ötesine geçerek, öğrenebilir hale geliyorlar. Bu doğrultuda makine öğrenimi; bilgisayarların öngörü veya çıkarım yapmak için toplanan yeni verilere dayalı olarak otomatik olarak öğrenmesini ve geliştirmesini sağlayan bir çalışma alanı olarak açıklanabilir. Evet aslında tam olarak anladığınız gibi, makinelerin insanlardan bağımsız olarak öğrenebilme yetisinden bahsediyoruz.

 

digitalmarketingfast

Yukarıda belirttiğim gibi; aslında makine öğrenimi hayatımıza çoktan dahil olmuş durumda. Örneğin; Facebook’ta bir arkadaşınızla fotoğrafınızı paylaşıp onu etiketlediğinizde makine algoritmaları verileri etiketlendirir ve bir sonraki fotoğraf yüklemenizde verilerdeki kalıpları tanıyarak kişiyi tespit ederek etiketlemenizi ister.

Makine öğrenimi özellikle; insanlar tarafından basitçe işlenemeyecek kadar büyük datalara sahip olduğunuzda oldukça etkilidir. Örneğin; milyonlarca kullanıcıya sahip bir uygulamada her bir kişinin davranışlarını anlamak oldukça güçtür. Söz konusu verilerdeki kalıpları etkili bir şekilde çözmek çoğu zaman imkansızdır. Makine öğrenme algoritmaları bu noktada verileri analiz edip, kalıplar oluşturarak kişilerin davranışlarını tanımlamayı otomatikleştirebilir.

Makine Öğrenimi Pazarlamada Nasıl Kullanılır?

Nesnelerin interneti, internetin hizmetleri ve siber-fiziksel sistemlerden oluşan bir değerler bütününü ifade eden 4. Endüstri Devrimi’ne giden yolda, markaların; makine öğrenimini kullanarak her türlü işletme fonksiyonlarını adapte etme süreci de çoktan başlamış durumda.

Pazarlama bağlamında makine öğrenimi; bu eğilimleri anlamak için çeşitli davranışsal verileri işleme yeteneğine sahip olmak anlamına geliyor. Bu doğrultuda, bir web sitesindeki sayfa görüntülemelerinden, çıkışlarından, sepete eklenen ürün ve hizmetlerden ve arama sorgularından türetilmiş analizler ifade edilmektedir. Binlerce ürünle yapılan müşteri etkileşimleri sürekli olarak işlenir ve her sayfa yenilenişinde anında, bireysel öneriler sunar. Adından da anlaşılacağı üzere makine, müşteri yaşam döngüsü boyunca, her işlem ve hareketle birlikte öğrenir ve gelişir. Satın alma sürecinin her aşaması için özel öneri modelleri (araştırma ve keşif, alışveriş sepeti, satın alma, satın alma sonrası) tasarlayarak daha zeki olur.

 

ml

Makine öğrenimi, dijital pazarlama alanında özellikle programatik reklam uygulamalarında yoğun olarak kullanılıyor. Ancak makine öğrenimi günümüzde daha çok Facebook ve Google gibi dijital tedarikçiler cephesinde uygulanıyor. Pazarlama alanında bunu en iyi uygulayan markalar ise Amazon ve Netflix. Amazon, ilgi alanlarınıza veya durumunuza uymayan bir satın alma önerisi verirse, bir dahaki sefere size daha iyi öneriler sunma amacı ile gözlemlediği davranışları temel alarak öğrenecek ve uyarlayacaktır.

Bu durumun en etkili örneklerinden biri ise birkaç yıl önce Target pazarlama ekibinin, genç bir kızın hamile olduğunu ebeveynlerinden önce öğrenmesiyle gerçekleşti. Bu öngörüye, genç kızın geçmiş alışveriş deneyimlerini analiz ederek ve diğer tüketicilerin satın alma kalıplarından yola çıkarak ulaşan Target ekibi, genç kızın hamile olduğunu öngörerek mail adresine gebelik ihtiyaçlarına yönelik kampanyalar yolladı.  Bu durum, daha önce ulaşılmayan sonuçları öngörebilmek için makine öğreniminin markalar tarafından nasıl kullanılabileceğine dair gösterilebilecek en somut örneklerden biri.

Makine öğrenimi, henüz iş dünyası için oldukça yeni gelişen kavramlardan biri ancak büyük olasılıkla pazarlama otomasyonunun bir sonraki basamağı olarak; markaların tüketicileri kendilerinden önce analiz etmelerini sağlayacak gibi görünüyor. Şimdilik, makinelerin bizi bizden daha iyi tanıyacak kadar öğrenmesi kulağa biraz korkunç geliyor olabilir.  Ancak sizin ya da eşinizin hamile olduğunu ailenizden daha önce, kullandığınız markanın öğrenmesi fikrine de kendinizi alıştırsanız iyi olur!

Bu yazı konuk yazarımız “Tuba Ulaştıran” tarafından kaleme alınmıştır.

En Değerli Gelişmeleri Size İletmek İstiyoruz

Mail listemize abone olun!

Son bir adım kaldı. E-postanızı kontrol edin. (Gmail kullanıcısıysanız "promotoions" kısmına bakabilirsiniz.

Ops! Bir hata aldık, tekrar deneyebilir misiniz?

Bir Cevap Yazın

Tek Tuşla Dava Açmayı Sağlayan Mobil Chatbot Uygulaması

  • DoNotPay, yapay zeka destekli hukuki danışmanlık sunan ücretsiz bir chatbot uygulaması.
  • Daha önce sadece internet sitesi üzerinden erişilebilen DoNotPay için geçtiğimiz günlerde bir iOS uygulaması yayımlandı.
  • DoNotPay, kurumları dava etmeye ve haklarını arayan insanları karmaşık bürokratik işlemler içerisinde yönlendirmeye odaklanıyor.
  • İlgili Yazı: Dünyanın İlk Avukat Robotu, ABD’de Hizmet Vermeye Başladı

Yapay zeka destekli hukuki danışmanlık hizmeti sunan ücretsiz bir chatbot uygulaması olan DoNotPay, bu hizmetine erişim sağlamak için kullanılabilen bir iOS uygulaması yayımladı. Bu mobil uygulamanın, tek bir tuşa basarak herhangi bir kişiyi dava etmek için kullanılabileceği lanse edilse de; uygulama, kurumları dava etmeye ve haklarını arayan insanları karmaşık bürokratik işlemler içerisinde yönlendirmeye odaklanıyor. Bu mobil uygulama kullanıma sunulmadan önce bu hizmete sadece internet sitesi üzerinden erişilebiliyordu.

The Verge’ün paylaştığı habere göre, bu chatbot, durumunuzla ve kimi dava etmek istediğiniz ile ilgili olarak bir dizi temel soru sorarak işe başlıyor. Daha sonra şikayetçi olmanız için adliyeye göndermeniz gereken belgeleri ayarlıyor ve eğer duruşmaya şahsen katılmanız gerekiyorsa, okumanız için bir senaryo hazırlıyor.

DoNotPay, başlangıçta Joshua Browder tarafından 18 yaşına girdikten sonra yediği düzinelerce park cezasına itiraz etmek için geliştirilmiş bir chatbot uygulamasıydı. Ancak zamanla DoNotPay daha kompleks bir yapıya büründü ve chatbot’un yasal tavsiye verme konusundaki yetenekleri arttı. Şu anda ABD’nin 50 eyaletinin yasalarına da uygun olarak hizmet verebilen chatbot; değişken uçak bileti fiyatları, veri ihlalleri, geç yapılan paket teslimatları ve adil olmayan banka ücretleri de dahil olmak üzere son derece geniş bir alandaki sorunlar konusunda yasal danışmanlık hizmeti sunabiliyor.

Bu kadar geniş çapta bir yeterliliğe sahip olmasına rağmen, şu anda bu hizmet hala ücretsiz olarak kullanıma sunuluyor. Üstelik kullanıcıların mahkemede kazandıkları para üzerinde herhangi bir hak talep edilmiyor. Bununla birlikte DoNotPay’in fikir babası Joshua Browder, gelecekte daha özel hukuki danışmanlıklar için ücret almayı düşündüğünü ifade etti.

Aslında DoNotPay, adalet sistemi ile ilgili büyük bir soruna da dikkat çekiyor. Bu da farkında olmamanız durumunda, yasanın ne kadar koruma sağladığının bir önemi olmadığıdır. Uzmanlık alanınız hukuk olmadığı takdirde ya da hukuk alanında çalışan arkadaşlara sahip olmadığınız sürece, belirli durumlardaki yasal haklarınızın neler olduğunu bilmeniz pek de yüksek bir ihtimal değildir. DoNotPay ise insanlara sadece yasal danışmanlık hizmeti vermekle kalmıyor, aynı zamanda onları sahip oldukları haklar konusunda bilgilendiriyor.

En Değerli Gelişmeleri Size İletmek İstiyoruz

Mail listemize abone olun!

Son bir adım kaldı. E-postanızı kontrol edin. (Gmail kullanıcısıysanız "promotoions" kısmına bakabilirsiniz.

Ops! Bir hata aldık, tekrar deneyebilir misiniz?

Abonelik Tabanlı Bir İşi Pazarlamak İçin 5 Anahtar Madde

  • McKinsey’nin yaptığı araştırmaya göre, geçtiğimiz yıl içerisinde ABD’deki online alışveriş yapanların yaklaşık olarak yarısı, abonelik tabanlı bir ürün ya da hizmet satın aldı.
  • Facebook’ta küresel pazarlama çözümleri grup direktörü olarak görev yapan Jennifer Howard, aboneler elde etmeye ve mevcut aboneleri elde tutmaya yönelik olarak öğrendikleri şeyleri 5 maddede özetliyor.
  • İlgili Yazı: Abonelerinin %95’ini Elinde Tutmayı Başaran Abonelik Servisi: Barkbox

McKinsey tarafından son olarak yapılan bir araştırmaya göre, geçtiğimiz yıl içerisinde ABD’deki online alışveriş yapanların yaklaşık olarak yarısı, abonelik tabanlı bir ürün ya da hizmet satın aldı. Facebook’ta küresel pazarlama çözümleri grup direktörü olarak görev yapan Jennifer Howard’ın Adweek’in internet sitesinde yayımlanan yazısında belirttiğine göre, abonelik tabanlı hizmet veren markalar; keşif, sürpriz, ongoing değer ve komünitenin eşsiz bir kombinasyonunu sunuyor.

Jennifer Howard’ın belirttiğine göre, Facebook her gün bu tarz markalarla çalışıyor ve birlikte daha iyi sinyaller ve daha iyi mobil deneyimler aracılığıyla aboneler elde etmek ve bu aboneleri elde tutmak için en etkili yollar hakkında daha fazla şey öğreniyorlar. Howard, Facebook olarak bu alanda öğrendikleri en önemli şeyleri 5 madde ile şu şekilde özetliyor:

Müşterinizin Uçtan Uca Yolculuğunu Anlayın

Bireysel temas noktalarındaki siloya konulmuş konsantrasyon, dikkati müşterilerinizin uçtan uca yolculuklarından başka tarafa çekebilir. Anlamlı deneyimler oluşturmak için rutin olarak kendinizi müşterilerinizin yerine koyun ve her aşamada, cihazda ve kanalda markanızla etkileşime girmek için vakit ayırın. Başarı tüm yolculuğun derin bir anlayışıyla başlar.

Bark, köpeklere yönelik ürünler tedarik eden bir firma ve bu firmanın BarkBox isimli bir abonelik servisi bulunuyor.

Müşterilerinizi Yolculuk Boyunca Taşıyın

Müşteri yolculuğuna dair anlayışınızı doğru hedef segmentlere, yaratıcı formatlara ve ölçüm stratejilerine göre planlayın. Bütün aşamalarda farklı mesajlarla farklı insanlara ulaşarak her zaman açık bir yaklaşımla süreç üzerinden hareket etmelerine yardımcı olun. Örneğin insanları keşiften ilgi grubuna yönlendirmek için “Lider Reklamlar” gibi geniş hedefleme ve eyleme geçirilebilir formatları göz önünde bulundurun. Değerlendirmeyi kolaylaştırmak için hizmetinize ya da benzer hizmetlere ilgi göstermiş kişileri hedefleyin ve “Koleksiyon” reklamları gibi amacın küratörlüğünü yapan formatları seçin.

Mobil Cihazlar İçin Yaratıcı Ögeleri Optimize Edin

Sektörler arası web trafiğinin büyük kısmı masaüstü değil, mobildir. Peki, bu ne anlama geliyor? Mobilde insanların dikkatini hızlı bir şekilde yakalamanız gerekir. Her zaman ses kapalı görüntüleme için tasarlayın. Görsel hikayenizi mobili akılda tutarak meydana getirin. Örneğin dikey video deneyin. Ve ritim, hız, süre ve sesle oynayın. Abonelikler, farklı kişilere farklı nedenlerle farklı şekillerde hitap ediyor. Bu yüzden yaratıcı stratejinin aynı zamanda her şeye uyan mesajlaşmanın ötesine geçmesi gerekiyor.

BMW, Abonelik Sistemiyle Araç Sahibi Olmayı Sağlayan Hizmetini Duyurdu

Kusursuz Bir Alışveriş Deneyimi Sağlayın

Mobilden en iyi şekilde yararlanmak, ilk dokunuştan satın almaya kadar kusursuz bir deneyim gerektirir. Mobil açılış sayfalarına hakim olarak başlayın. Açılış sayfaları, keşif ve satın alma arasında bir köprü görevi görür. Ayrıca açılış sayfalarınızı değerlendirirken şunları da göz önünde bulundurun:

  • Reklam ve açılış sayfası arasındaki tutarlılık
  • Mobil ekran için optimize edilmiş içerik
  • Eyleme ilham veren eyleme çağır butonları

Hız ihtiyacını benimseyin. Bir Aberdeen çalışmasında, tüketicilerin %40’ının 3 saniyelik bir gecikmeden sonra internet sitesini terk ettiği anlaşıldı. Bununla birlikte Akamai de yükleme süresindeki her 100 milisaniyelik gecikmenin, mobil dönüşüm oranlarını %7 oranında azaltabileceğini tespit etti. Olumlu bir deneyim oluşturmaya yardımcı olmak ve ilgili müşterileri devre dışı bırakmaktan kaçınmak için hızlı yüklenen bir mobil internet sitesi meydana getirin.

Son olarak mobilde sürtünmeyi azaltın. Bazı şirketler, müşterileri abone olmaları için 15 adede kadar dokunma ya da adımlara katlanmaya zorlar. Bu yüzden otomatik doldurma özelliğinden yararlanmayı, Facebook Connect oturum açma seçeneğini entegre etmeyi ve ödemeyi hızlandırmak için çeşitli dijital ödeme seçenekleri sağlamayı deneyin.

Müşterilerin Geri Gelmelerini Sağlayın

Yüksek müşteri erime oranlarıyla başa çıkmak için abonelik pazarlamacılarının, geleneksel markalardan farklı bir şekilde düşünmeleri gerekir. İnsanların ürünle ilgili deneyimlerini değerlendirmeye ve geliştirmeye ek olarak güçlü bir müşteriyi elde tutma oranı sağlamak, markaların ilgili reklamlarla potansiyel ve mevcut aboneleri hızlı bir şekilde yeniden hedeflemelerini gerektirir. Onlara daha önce yakından ilgilendikleri ürünleri ya da kişisel ihtiyaçları ile ilgili olanları göstermenin yollarını bulun. Aynı zamanda abonelik paketlerinin ek avantajları konusunda onları eğitin. İçerik açısından konu ile ilgili açılış sayfalarından yararlanın. Bunlar gibi önlemler, aboneleri elde tutma olasılığını artırır ve uzun süreli başarı için hayati önem taşır.

En Değerli Gelişmeleri Size İletmek İstiyoruz

Mail listemize abone olun!

Son bir adım kaldı. E-postanızı kontrol edin. (Gmail kullanıcısıysanız "promotoions" kısmına bakabilirsiniz.

Ops! Bir hata aldık, tekrar deneyebilir misiniz?