“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

12 Milyar Farklı İçerikte Şampuan Sunan 110 Milyon Dolarlık Girişim

Kozmetik dünyası, tüketicileri her geçen gün yeni ürünlerle tanıştırıyor. Markaların hepsi de en iyi ürünün kendilerininki olduğunu iddia ediyor ve müşterilerinin bugüne kadar yaşadıkları kişisel bakım sorunlarını kökünden çözdüğü konusunda kendisine güveniyor. Fakat adı üstünde, “kişisel” bir bakım söz konusuysa ve her insanın farklı ihtiyaçları olduğunu da kabul etmemiz gerektiğine göre, bireye özel bir çözüm bulunması gerekmiyor mu? Function of Beauty adlı girişim, işte bu noktayı yakalayarak yepyeni bir vaatle tüketicilerin karşısına çıkıyor ve “Kendi şampuanını kendin seç!” diyor.

Geçen yılın ekim ayında kurulan New York merkezli girişim, tüketicilerin saç özelliklerini ve sahip olmak istedikleri saç tipini göz önüne alarak onlara özel formüllü şampuanlar hazırlıyor. Örneğin pürüzsüz ve parlak bir saç istiyorsanız ayrı, önceliğiniz hacimli ve düz bir saç ise ayrı bir formülü size öneriyor.

Girişim hızlandırma platformu Y Combinator’dan çıkarak, bir yıldan da az bir sürede büyük ilerleme kaydeden girişimin son olarak 12 milyon dolarlık bir gelire ulaştığı biliniyor. Hatta şirkete yakın bir kaynak, Function of Beauty’nin piyasa değerinin 110 milyon doları bulduğunu öne sürüyor.

Function of Beauty şampuanları, tüketiciye özel pazarlamanın başarılı bir örneği olarak karşımıza çıkıyor.

Şirketin CEO’su Zahir Dossa, Function of Beauty’i kurma fikrinin, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde (MIT), e-ticaret ve değer zincirinin iyileştirilmesi konularında yaptığı tez çalışması sırasında oluştuğunu söylüyor. Kişisel bakım endüstrisinin çok fazla gündemde olan bir alan olmasına rağmen, değer zincirinin son yüz yıldır neredeyse hiç değişmediğini fark etmesiyle sürecin başladığını belirten Dossa, bu noktadan hareket edip saç bakımına odaklanan ve tüketiciye doğrudan ulaşan bir girişim başlatmaya karar vermiş. Sayısız farklı saç tipinin olduğu günümüz dünyasında tüketicilerin de farklı istekleri olduğunu bilen Dossa, kişiye özel şampuanların bu boşluğu dolduracağını düşünmüş.

Saç bakımı konusunda farklı isteklere cevap veren tam 12 milyar farklı içerikte şampuan sunan şirket aynı zamanda, 5 çeşit renk ve 4 tür koku özelliği de sunuyor. Tüketicilerin kendine özel şampuan sipariş etmeleri süreci ise oldukça basit. Function of Beauty’nin internet sitesini ziyaret eden tüketiciler, burada küçük çaplı bir testle karşılaşıyor. Testte yer alan sorulara cevap vererek saç tipleri, saç yapıları ve saç derisi nemi bilgilerini veren ziyaretçiler ardından hacimli saç, uzunluk vb. noktalardaki isteklerini belirtiyor. Son adımda ise şampuanın rengini ve kokusunu seçiyorlar. İnternet sitesi, bu yanıtları bir algoritma üzerinden değerlendirerek tüketiciye özel formüllü şampuanı belirliyor.

Müşteriler, ihtiyaçlarına özel şampuanı kolayca satın alıyor.

Function of Beauty, satış vaadi konusundaki başarısını müşteri memnuniyeti alanına da taşıyor. Sipariş veren müşteriler, şampuanı deneme olanağına da sahipler. Yani şampuanı deneyip memnun kalmadıklarında ürünü iade edip kendine daha uygun yeni bir formülü ücretsiz olarak alabiliyorlar. Şirketin ayrıca, bir abonelik sistemi de bulunuyor ve yeni ürünler çıktıkça abonelerine, sipariş vermeleri beklenmeden şampuanları gönderiliyor.

Dossa, satın aldıkları şampuanların nasıl yapıldığını görmek isteyen sâdık müşterileri için özel alanlar ayırarak çevrimiçi ortamdaki hızlı büyümeyi, fiziksel ortamda da küçük çaplı bile olsa sürdüreceklerini söylüyor.

Function of Beauty, belki de bireye en çok inmesi gereken ama bugüne dek bu noktada beklenen performansı gösterememiş bir alanda, yani kişisel bakım konusunda dikkat çekici ve günümüz tüketicisini yakalayan bir strateji çizmiş. Bu doğrultuda hazırladığı şampuanlarla da kişiye özel pazarlamada önemli bir başarı yakalamış. Bakalım şirket, gelecek dönemlerde hangi yeni ürünlerle karşımıza çıkacak. Peki sizce, hangi sektörler kişiye özel ürünler çıkarmada yüksek potansiyel taşıyor?

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?

Barter Sistemi Nedir ?

Barter Nedir?

Eğer daha önce kullanmadığınız ve çok sevmediğiniz oyuncaklarınızı başka oyuncaklarla takas yaptıysanız, siz çoktan barter sistemine dahil olmuşsunuz demektir. Barter para olmadan bir servis karşılığı ya da bir ürün karşılığında yapılan takas sisteminin adıdır. Bu tarz bir takas yöntemi çok eski uygarlıklar tarafından kullanılmış ve hatta hala bazı kültürler tarafından bu sistem kullanılmaktadır. Örneğin pizza malzemelerinden biri olan parmesan peyniri hala Kuzey İtalya ve Romanya’da para alternatifi yerine kullanılıyor yani barter sistemi ile alınıp veriliyor.

Barter sistemini basit bir örnek ile düşünelim; biz bir halı mağazası sahibiyiz ve iş yerimizin ışıklandırmasını değiştirmemiz gerekiyor ancak bunun için bütçemiz yok. Biz ise bir elektrikçiyle anlaşıp bizim ışıklarımızı değiştirmesinin maliyeti karşılığında elektrikçiye aynı değerde iş yerinin halılarını döşemeyi teklif ediyoruz. Sonuç olarak para kullanmadan ticaret gerçekleşmiş oldu yani barter sisteminden yararlanmış olduk.

Dünyada barter örnekleri:

Çay Blokları

 

 

 

 

 

 

Asya ülkeleri tarafından ikinci dünya savaşı sırasında çay blokları para yerine kullanılıyordu. Moğolistan, Tibet ve Sibirya 19. yüzyıldan itibaren 1935 yılına kadar hayvan alımlarında ve vergi ödemelerinde de kullanılıyordu. Çay blokları o dönemde 1 rupi değerine denk gelmekteymiş . Hatta çay blokları bu bahsi geçen ülkelerin paralarından daha değerli bir haldeydi.

Permesan Peyniri

Pizzalardan aşina olduğumuz permesan peyniri hala Kuzey İtalya ve Romanya’da barter yapılarak kullanılıyor. 1 baş permesan peynirinin 300 dolara denk gelmesinden dolayı İtalya’da olan Banco Emiliano Bankası teminat olarak bu peynirleri kabul ediyor. Neden bu kadar değerli olmasının sebebi ise 1 baş permesan peynirinin 2-3 yıl içerisinde oluşmasından kaynaklanıyor. 2009 yılında 187 milyon dolar değerinde peynir rezervine sahip olan bankaya bir çok kez soygun girişiminde bulunulmuştur.

Mobil Dakikalar

2011 yılından itibaren Mısır, Nijerya, Hindistan Güney Afrika ve Gana gibi ulusal para birimi hiperenflasyon etkisinde olan ülke vatandaşları telefon dakikalarını alışverişlerde kullanabiliyor. Yani barter sistemini ülke insanları kontörlerle sağlıyor.

Barter sisteminin avantajları ve dezavantajları:

Avantajlar:

  • Esneklik: Barter sisteminin ilk avantajı esnekliktir. İstediğin ya da satın almayı planladığın ürünü nakit kullanmadan her hangi bir ürün veya servisle temin edebilirsin.
  • Vergiler: Barter sistemi vergilendirilebilir bir sistem olmadığı ya da henüz vergilendirmenin bir yolu bulunmadığı için barter sistemini kullanarak vergi ödemeden muaf olunabilir.
  • Döviz rahatlığı: Uluslar arası her hangi bir barter sistemi ile yapılmış ticarette döviz kaynaklı bir sorunla karşılaşılmaz.
  • Basitlik: Son ama en önemli avantaj barter sisteminin çok basit olmasıdır. Kazan-kazan biçiminde ilerler.

Dezavantajlar:

  • Lojistik sorunları: Barter sistemi kullanılarak yapılmış her hangi bir işlemin (özellikle uluslar arası olanlar) lojistiğinde riskler her zaman olaya dahildir.
  • Vadeli gibi bir alternatif olmaması: Vadeli yapılan işlemlerde çek veya senet kullanıldığından her hangi bir vadeli işlem kabul görmez bu sistemde.
  • Bölünemezlik: Diğer bir dezavanajda bütün ürünler veya servisler bölünebilir olmamasıdır. Örneğin bir galericinin bir araba karşılığında galerisini boyatmasında değer eşliği bulunması çok zordur

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?

GELİŞMELERİ
KAÇIRMAYIN!
Haftalık bültenimize
ücretsiz kaydolun!
BİZE KATIL
close-link
GELİŞMELERİ KAÇIRMAYIN
Haftalık bültenimize ücretsiz kaydolun, sizi gelişmelerden haberdar edelim.
BİZE KATIL
close-link