Pazarlamada Makine Öğrenmesi

Bir pazarlama uzmanı mısınız? Cevabınız evet ise, büyük verilerin artık karar vermeniz için önemli bir veri kaynağı olduğunu biliyorsunuzdur. Uzmanların uğraşması gereken büyük miktarda veri nedeniyle, makine öğreniminin (ML) kullanımı artık olası bir çözümdür. Makine öğrenmesi, bilgisayarların ve diğer araçların verileri mantıksal raporlara otomatik olarak işleyen akıllı algoritmalar kullandıkları bir yapay zeka türüdür. İnanılmaz bir şekilde, bu işlemler karmaşık verileri işledikçe öğrenir ve zamanla gelişirler. Bu sayde sürekli daha doğru sonuçlar elde ederler. 

Makine Öğrenmesinin pazarlamada nasıl uygulandığını merak ediyorsanız, o zaman yalnız değilsiniz. Bu makale, bu teknolojinin pazarlamadaki en yaygın uygulamalarından bazılarını ve nasıl çalıştığını açıklamaya çalışmaktadır.

Artan Müşteri Deneyimi

Pazarlama, onlara bilgi verirken ve geri bildirim alırken müşterilerle yoğun bir etkileşimi içerir. Bu veriler ML süreçleri tarafından işlenir ve raporlar otomatik olarak oluşturulur. Bundan yola çıkarak pazarlamacılar, özelleştirilmiş pazarlama, ürün geliştirme ve hizmetlerin farklılaştırılması yoluyla müşteri deneyimini geliştirmek için yeterli bilgiye sahip olurlar. Bu raporlar sayesinde pazarlamacılar müşterilere satın alma yönergelerini yönlendirebilirler. Pazar araştırmalarını daha iyi yapabilirler.

İçeriği Optimize Etme

Makine Öğrenmesi, problemleri belirlemeye ve bunlara çözüm üretmeye çalışan bir süreçtir. Uzmanlar, çözümleri büyük verilere dayandıkları için hemen hemen her sorunu ele alabileceklerini iddia ediyorlar. Dijital pazarlama söz konusu olduğunda, potansiyel müşterilerle paylaşılan içeriği optimize etmenin birçok yolu vardır, ancak bunun nasıl yapılacağı konusunda doğru bir kılavuz olduğunda mümkündür. ML, başarılı bir dijital pazarlama kampanyası için içerik optimizasyonunda birincil kılavuz haline gelmiştir.

Doğru Etkileyenleri Hedeflemek

Ortak bir pazarlama stratejisi, sosyal medya platformlarından etkilenenlerin kullanımını içerir. Ancak şirketler, etkileyicileri olarak kullanmak için doğru kişileri, kuruluşları ve markaları nasıl biliyor? Büyük verilerin analizi ile olur. Bu çabalarda çok fazla insan girişinden kaçınmak için, otomatik algoritmalı ML bu durumda en kullanışlı yöntemdir.

Yazılım, etkilenenleri çok sayıda beğeni, takipçi ve çeşitli platformlarda en aktif olanlar ile kontrol eden sosyal medya platformlarından geçiyor. Bunları listelemenin yanı sıra, bu akıllı AI teknolojisi, ilgilendiğiniz her bir etkileyiciden alacağınız sonuçları bile tahmin edecektir.

Müşterileri İlgilendiren Chatbotlar

Https://www.tropare.com/ adresindeki uzmanlara göre , satış ve pazarlama uzmanlarına veri çözümleri sunan bir web sitesi, web sitelerindeki ve sosyal medya sayfalarındaki etkileşimli sohbet botları müşteri deneyimini artırıyor. ML bu sohbetlerden bilgi toplar ve bunu müşteri beklentileri, tercihleri ​​ve şirketten aldıkları çeşitli hizmetler hakkında geri bildirimde bulunmak için kullanır.

En İyi Müşteri Dönüşüm Stratejileri

Doğru müşteriyi hedeflemenin ve ürünü farklılaştırmanın yanı sıra, satış ve pazarlama ekibinin müşteri dönüşüm stratejileri geliştirmesi de zorunludur. Bu, istemcinin beklediği ve tercih ettiği ayrıntılarla birlikte çok sayıda veri kümesinin kullanılmasını gerektirir.

Sahip olduğunuz tüm verileri gözden geçirmek için yeterli zamanınız olmadığı için ML, güvenilecek en iyi AI teknolojisidir. Sistem, mümkün olduğunca çok sayıda potansiyel müşteriyi dönüştürmede kullanılacak stratejileri seçerken çok önemli raporlar üretecektir.

Fiyat Optimizasyonu

Müşteriler, belirli bir ürün veya hizmet için verilen fiyatla büyük ölçüde ilgilenirler. Fiyatı optimize etmek, aynı zamanda kar elde ederken size rekabet avantajı sağlar. Ayrıca, özellikle ürün farklılaştırılmışsa, para için değer verir.

Ürünlerinize hangi fiyatı ayıracağınızı bilmek için günlük olarak kuruluşunuza gelen verilerden bilgiye ihtiyacınız vardır. ML operasyonları, bu önemli kararı vermek için basitleştirilmiş raporlar şeklinde doğru bilgilere sahip olmanızı sağlayacaktır. İhtiyacınız olan tek şey bunu yapmak için doğru yazılım ve uygulamalar. Satış ve pazarlama ekibinizin bu tür araçlarla iyi donanımlı olmasına izin verin.

Pazarlama Bütçesi Oluşturma

Pazarlamacılar, işlevsel bir bütçe oluşturmak için doğru verileri nereden alabileceklerini merak ediyorlar, ancak şimdi ML’den bu hassas finansal konuyla ilgili nasıl gideceğiniz konusunda yönergeler ve talimatlar içeren raporları var. Çoğu finansal bütçe, müşterilerin ne istediğine ve şirketin neyi başarmak istediğine ilişkin tahminlere dayanır.

Eğilimleri Anlama

Pazarlama trendlerden oldukça etkilenir. Örneğin, sosyal medya ve etkileyicilerin kullanımı artık tüm işletmelerde yaygındır. Bunun kısa sürede değişmesi bekleniyor. Belki yeni ve daha iyi bir şey ortaya çıkacaktır. Pazarlamacıların bunu bilmesi için ML raporlarından daha doğru bilgilere ihtiyaçları vardır. Bunlar, pazarlamada takip edebileceğiniz geçmiş ve güncel eğilimleri içerir. Bu tür raporlar oluşturarak, gelecekteki pazarlama trendlerini tahmin etmek kolaydır.

Sonuç

Makine öğrenimi her zaman akıllıdır ve gelecekteki yeniliklerle daha akıllı hale gelmesi beklenmektedir. İnsanların kararlarını gölgede bırakmasa da, karar verme doğru ve veri tabanlı olurken onlar için işi kolaylaştırır. Yukarıda bilmeniz gereken pazarlama ortak ML uygulamaları vardır.

Sitemizde Yapay zeka, doğal dil işleme, görüntü işleme ve veri bilimi makalelerine erişebilirsiniz. Ayrıca Python dersleri ile programcılığa adım atabilirsiniz.

Yorumlarınızı bekliyoruz.

makine öğrenmesipythonyapay zeka
Comments (0)
Add Comment