Gelişmiş kişiselleştirme için makine öğrenimini kullanmanın üç kesin yolu

Bir pazarlamacı olarak genellikle aklınızdaki en önemli şey, yalnızca rekabette hayatta kalmanızı değil, aynı zamanda pazar liderlerinden biri olmanızı nasıl sağlayacağınızdır.

Ve bir pazar lideri olmak için kişiselleştirme üzerinde ciddi bir şekilde çalışmanız bekleniyor, ancak bunu küresel pazara odaklanmanız, otomasyon gerektirmeniz gerektiği için büyük ölçekte yapmanız gerekiyor ve makine öğrenimi burada devreye giriyor.

Daha iyi müşteri katılımına yardımcı olacak, marka bilinirliğini artıracak ve iş hedeflerini güçlendirecek bir dijital varlık oluşturmalısınız.

Web içeriğiniz üzerinde çalışıyor olmanız ve CRM yeteneklerinizi geliştirmeniz bekleniyor, ayrıca önemli pazarlama faaliyetlerini otomatikleştirmek için çeşitli çabalara devam etmenin mutlak ihtiyacı olduğunu da aklınızda bulundurmalısınız.

Hedefiniz küresel pazar olduğunda, kişiselleşmek belki biraz zor bir iştir, ancak bunu bir kişiselleştirme motoruyla geliştirebilirsiniz.

Nihai amacınız, müşterilerinize ve potansiyel müşterilerinize, onlar hakkında bildiklerinize ve ihtiyaç duyabileceklerine inandığınız şeylere dayanarak sunduğunuz içeriği hedeflemek olacaktır.

Kişiselleştirme veya özelleştirme

Makine öğrenimi entegrasyonuna başlamadan önce, kişiselleştirmeyi kişiselleştirme ile karıştırmaktan kaçınmanız önemlidir. Kişiselleştirme müşteri yararına yapılırken, kişiselleştirme ise müşteri tarafından istenilen içeriğe ulaşma çabasıyla başlatılır.

PWC'nin 'Finansal Hizmetler Teknolojisi 2020 ve Ötesi: Karmaşayı kucaklamak' başlıklı araştırmasında, müşteri zekasının gelir artışı ve karlılığın en önemli yordayıcısı olacağı gözlemlendi.

Kişiselleştirme, kapsamlı promosyonlarla aşırı mesaj gönderen müşterileri kontrol edebilmenizi sağlayacak müşteri zekanızın harika bir sonucudur, bu aynı zamanda medya satın alımlarında büyük bir azalmaya dönüşecektir.

Kişiselleştirme, etkin pazarlamaya başlamak için girişiminizin oynamayı göze alamayacağı kritik bir görevdir. Potansiyel müşterilerinizin yolculuğunu kişiselleştirebildiğiniz zaman, artan müşteri katılımı ve uzun vadeli sadakat yolundasınız demektir.

Kişiselleştirilmiş içeriğin etkisini gerçekten anlamak için Netflix'in film önerileri, Spotify'dan müzik önerileri ve Amazon'daki özel promosyonlardan yararlanarak, bunun yalnızca norm haline gelmekle kalmayıp bir tüketici beklentisi haline geldiğini anlayabilirsiniz.

Tüm bu büyük teknoloji şirketleri, içerik kişiselleştirmede hızla önemli ve sahip olunması gereken bir araç haline gelen makine öğrenimini entegre ederek bu zorlu görevi başarabiliyor.

İlginç bir şekilde, çok sayıda kişiselleştirme motoru satıcısı var. Evergage, Monetate, Certona ve Dynamic Yield, piyasada bu hizmeti sunan satıcılardan bazılarıdır.

Gartner'ın “Kişiselleştirme Motorları için Magic Quadrant” 2019 raporu, kişiselleştirme motorunun benimsenmesinin 2016'dan bu yana %28 arttığını gösteriyor.

Kişisel bir dokunuş eklemek için en uygun müşteri yolculuğunuzdaki temel noktaları bulmalısınız. Bağlam, genellikle belirli bir içerik ihtiyacını tetikleyen müşteriler arasındaki farklılıkların kaynağı olmuştur.

Kişiselleştirme tahmine dayalı olduğundan, makine öğrenimi merkezi bir rol oynamaya başladı.

Kişiselleştirmeyi geliştirmek için makine öğrenimini kullanmanın üç yolu aşağıdadır:

1. Güvenli demografik verilerin kullanılması

Demografik verilerin temeli, müşterilerinizin ayırt edici davranış ve tercihlerine erişebilmektir ve bunu makine öğrenimi ile gerçekleştirebilirsiniz. Bu bilgiyi elde etmek sizin için kolay olsa da, bunun bir klişesi var.

Rakipleriniz, özellikle büyük arama motorlarına erişimi olanlar, bu arama motorlarını, müşterileriniz hakkında tıbbi sorunlar, istihdam durumu, finansal bilgiler, siyasi inançlar ve diğer özel ayrıntılar gibi son derece kişisel bilgileri bulmak için kullanabilir. Bu veriler elbette toplanacak, saklanacak ve veri profilinize bağlanacaktır.

Bunu etkin bir şekilde "devre dışı bırakmanın" tek yolu, verilerinizi güvende ve veri toplayıcıların ellerinden uzak tutmaktır. Siber suçlular ayrıca bu bilgilerin bir altın madeni olduğunu biliyor ve buna el koymak için sabırsızlanıyor.

Kapsamlı bir demografik veri, genellikle müşteriler için tam bir sosyoekonomik profili - perakende satış yerlerinden uzaklıkları, ortalama gelirleri, ortalama yaşları, etnik oranları, genç veya üniversite öğrencisi nüfusları ve hatta bazen evli ve bekar istatistiklerini - ortaya çıkarabilir.

Rakipleriniz bu verileri tahmine dayalı modellerini eğitmek ve geliştirmek ve aynı zamanda nihai kişiselleştirme veri sıkışıklığını tıpkı sizin gibi basitleştirmek için kullanacak olsa da, siber suçlular bu bilgileri müşterilerinize saldırılar başlatmak ve hatta işinizi sekteye uğratmak için kullanacak.

Yeni bir startup kurucusu olarak, verilerinizin güvenliğini sağlamanın mali sonuçlarını düşünüyor olabilirsiniz, ancak bu sizi çok kötü deneyimlerden kurtarmak için uzun bir yol kat edecektir. Ücretli bir VPN için paranız olmadığında, hiçbir şey sizi ücretsiz bir VPN hizmetlerine abone olmaktan alıkoyamaz.

Sonunda elde ettiğiniz şey, IP adresinizi maskeleme ve coğrafi bloklara yardımcı olacak ve güvenli demografik verilerinize ve nihai çevrimiçi gizliliğinize katkıda bulunacak tüm trafiği şifreleme yeteneğidir.

2. Sosyal medya kitlenizi kimler oluşturuyor?

Çapraz kanal kişiselleştirme çok faydalı bir bilgi kaynağıdır çünkü müşterinin tercih ettiği sosyal medya kanalı, müşterinin mobil iletişim için ne kadar kolay olduğunu keşfetmenin bir yoludur.

Aynı zamanda, farklı yaş ve sosyal grupların farklı sosyal medya platformlarını tercih etmesi gerçeği için demografik verilerin toplanmasına yönelik bir kanaldır.

Örneğin, Gen Z'nin Instagram ve Snapchat'i tercih ettiği bilinirken, Gen X ve Y kuşağı Facebook'a daha çok tutunuyor.

3. Tüketicinizin çevrimiçi davranışlarını yakalamak

Demografik verilerin ve sosyal medya hedef kitlenize ait olanların yanı sıra, kişiselleştirmede bireysel tüketiciye ilişkin uygulanabilir içgörülerinizi sağlayan başka bir bilgi kaynağı, tüketicinizin çevrimiçi davranışı hakkında kapsamlı bir bilgi için makine öğrenimi uygulamaktır.

Potansiyel tüketicinizin gezinme yolu, kişi hakkında çok şey ortaya çıkarabilir.

Tüketicinizin tercihleri ​​hakkında çok faydalı bilgiler edineceksiniz, bir tüketicinin sitenizdeki sayfaları taramak için harcadığı süre, öncelik derecesine dair açıklayıcı bir ipucu ve değerli bir veri kaynağıdır.

Tüm bu değerli bilgileri manuel olarak toplayamayabilirsiniz, ancak makine öğrenimi bu bir şekilde "düzensiz" davranışı kolayca anlayabilir.

Makine öğrenimi, tekrarlanan site ziyaretlerini ifade edebilir ve müşterinin ve neye önem verdiklerinin derinlemesine ve bilgili bir profilini ortaya çıkarabilir.

Kişiselleştirmeyi geliştirme çabanıza makine öğrenimini entegre etmeyi başarabilmeniz için, içeriği tüm kanallarda kişiselleştirmeye çalışmanız gerektiğini bilmeniz çok önemlidir.

Bu, müşterilerinizin gerçek zamanlı ve nerede olurlarsa olsunlar kendilerini kişisel olarak meşgul hissetmelerini sağlayacaktır.

Başlangıç ​​web sitelerinizdeki ürün sayfaları, lezzet dolu ve her bireyin tercihlerine göre uyarlanmış olmalıdır. Tüketicinin tercih ettiği sosyal medya platformunda tahmine dayalı reklamları devreye alın.

Sadece web sitenizdeki çabalarınızda durmuyorsunuz, güvenilir bir kişiselleştirilmiş içerik deposu olarak e-posta fırsatlarından yararlanıyorsunuz, bunun nedeni, bir e-postada optimize edilmiş içerik bulmanın, bir e-postada bu tür harikalar üzerinde ruhla çalışmaktan daha kolay olmasıdır. web sayfası.

Ancak, yapay zekanın bir uygulaması olarak makine öğreniminin entegrasyonu, size geniş ölçekte gelişmiş kişiselleştirme fırsatı sunar.

John Ejiofor, Nature Torch'un kurucusu ve baş editörüdür. Twitter'da @John02Ejiofor'da bulunabilir.