Tahmine Dayalı Analitik Pazarlama Güvenilir mi ve Bundan Nasıl Yararlanılır?

Yapay zeka, çağdaş dijital pazarlamanın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, kampanya KPI'larını izlemek, müşterilerimizle iletişim kurmak ve yeni müşteri adayları getirmek için çeşitli araçlara güveniyoruz. Bu çözümler, kararlara veri odaklı bir yaklaşım benimsememize ve iş yapma şeklimizi iyileştirmemize olanak tanır.

Ancak sadece geçmiş dönemlerin verilerine güvenirsek her zaman bir adım geride olacağız. Tahmine dayalı analitik pazarlamanın devreye girdiği yer burasıdır. Müşterilerin ayrılmasını önlememize, satın alma maliyetlerini düşürmemize, CLV'yi iyileştirmemize ve nihayetinde geliri artırmamıza olanak tanıyan bilgiler sağlar.

Bu yazıda, dijital pazarlamada tahmine dayalı analitiğin pratik uygulamalarına ve güvenilirliğine odaklanıyoruz. Bu nedenle, stratejinizde teknolojiyi nasıl benimseyeceğinize dair eyleme geçirilebilir ipuçları için okumaya devam edin.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analitik (PA), geçmiş ve mevcut verileri analiz etmek ve potansiyel eğilimleri belirlemek için yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve istatistiksel modelleme tekniklerini kullanan bir teknolojidir.

Teknoloji, doğru tahminler sunmak için sürekli olarak büyük miktarda veri akışı gerektirir. Bununla birlikte, modern yazılım çözümleri neredeyse sonsuz bir bilgi kaynağı biriktirdikçe, tahmine dayalı analitik yükselişte ve hızla gelişiyor. Ayrıca, bulut bilişimin ilerlemesi, bakım, donanım ve BT personeli maliyetlerini azalttığı için büyümesini hızlandırdı.

Aslında araştırmalar, küresel tahmine dayalı analitik pazarının 2026 yılına kadar 25,2 Milyar ABD Dolarına ulaşmasının beklendiğini ve 2019-2026 döneminde yaklaşık %20,8'lik bir CAGR gösterdiğini gösteriyor.

Kaynak

Teknoloji, bankacılık ve finansal hizmetler, sigorta, telekomünikasyon ve BT, perakende, e-ticaret, sağlık, imalat, hükümet, savunma, enerji, ulaşım ve lojistik vb. dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır.

PA, işletmelerin veri varlıklarından yararlanmalarına ve diğer şeylerin yanı sıra, yatırım risklerini en aza indirmeye, yeniliği hızlandırmaya, güvenliği artırmaya, maliyetleri düşürmeye ve karları iyileştirmeye olanak tanır.

Öngörücü Pazarlama Nedir?

Diğer endüstrilere benzer şekilde, pazarlama da tahmine dayalı analitikten büyük ölçüde yararlanabilir.

Modern pazarlama araçları, sürekli bir bilgi akışı sağlayarak müşterinin dijital yolculuğunun kolayca izlenmesini ve kaydedilmesini sağlar.

Tahmine dayalı analitik algoritmalar, müşterinin davranışını gerçek zamanlı olarak gözlemler ve kalıpları belirlemek ve bize müşterilerimiz hakkında daha derin bir anlayış sağlamak için mevcut verilerle ilişkilendirir. Ayrıca, müşteriyi satın almaya iten unsurlara ilişkin içgörüler sağlamak için sonuçlar, satış ve müşteri hizmetleri gibi diğer departmanlardan alınan verilerle çapraz referans alınabilir.

Bu bilgiden yararlanan işletmeler, bütçelerini optimize edebilir, performansı iyileştirebilir ve iletişim kanallarının yatırım getirisini artırabilir.

Dünyanın en iyi 15 tahmine dayalı analitik sağlayıcısından biri olan Salesforce, pazarlama stratejinizde tutarlı bir şekilde kullanıldığında dönüşümleri %22,66 artırabileceğini, tüm toplam siparişlerin %26,34'ünü etkileyebileceğini ve geliri %40,38 oranında artırabileceğini tahmin ediyor.

Kaynak

Ancak sonuçlar etkileyici olsa da makine öğrenmesi algoritmalarının eğitmek ve öğrenmek için zamana ihtiyacı olduğu dikkate alınmalıdır. Bu, teknolojinin güvenilirliğinin büyük ölçüde onu kullandığınız zamana bağlı olduğu anlamına gelir. Tahminlerin doğruluğu, benimsemenin ilk yılından sonra önemli ölçüde artar ve aşamalı olarak gelişmeye devam eder.

Pazarlamada Tahmine Dayalı Analitik Uygulamaları

Müşteriyi anlamak ve veriye dayalı bir yaklaşımı benimsemek, daha iyi kişiselleştirme, performans optimizasyonu ve daha iyi hedefleme ile sonuçlanabilecek geçerli bir stratejidir.

Çağdaş pazarlamada tahmine dayalı analitiklerin en başarılı uygulamalarından bazıları şunlardır:

Sosyal Medya Hedefleme

Facebook, benzer hedef kitleler oluşturmak için tahmine dayalı analitik kullanır. Hayran kitlenizle ilgili bilgiler sayfanızdan, mobil uygulamanızdan ve piksel etiketinizden çıkarılır. Algoritma, en iyi müşteri profillerinize dayanarak, içeriğinizin gösterileceği potansiyel uygun müşterileri tanımlar.

Reklam Hedefleme

Google Ads, PPC reklamlarını tıklama olasılığı en yüksek kişilere görüntülemek için ücretli aramalarda bu teknolojiyi kullanır. Arama motoru şirketi, AI ve ML geliştirmede liderlerden biridir ve algoritmaları sürekli gelişmektedir, bu da hedeflemesini zaman içinde daha da iyi hale getirir.

Eposta pazarlama

PA'nın e-posta pazarlamasındaki uygulamaları çoktur ve kampanyaların performansını büyük ölçüde artırabilir. Akıllı otomasyon, terk edilmiş alışveriş sepeti kurtarma, damla pazarlama, gelişmiş kişiselleştirme, satın alma sonrası e-postalar, yeni gelenler bildirimleri, stokta geri e-postalar vb.

Ürün Önerileri

Müşteri davranışını analiz etmek, şirketlerin kesin ürün önerilerinde bulunmasına ve müşterilerine başarılı bir şekilde çapraz satış ve ek satış yapmasına olanak tanır.

Gelişmiş algoritmalar, tekrarlayan satın almalar, satın alma aralıkları, mevsimsel değişiklikler, davranış eğilimleri ve dalgalanmalar gibi faktörleri hesaba katar. Bu, bir müşterinin belirli bir ürünü ne zaman satın alabileceğini ve başka neyle ilgilenebileceğini doğru bir şekilde tahmin etmelerini sağlar.

Kurşun Puanlama

Müşteri adayı puanlama, dijital pazarlamada PA'nın en iyi uygulamalarından biridir. Piyasada, şirketlerin kullanıcı eylemlerini izlemesine ve analiz etmesine ve bir müşteri adayının ne zaman dönüşüme hazır olduğunu belirlemesine olanak tanıyan çeşitli araçlar vardır. Bu, pazarlamacıların müşteriye doğru anda doğru teklifle yaklaşmasını ve anlaşmayı imzalamasını sağlar.

Müşteri segmentasyonu

Tahmine dayalı analitik, hedef kitlenizi çeşitli özelliklere göre bölümlere ayırmanıza olanak tanır. Algoritma, müşteri verilerinizi işler ve başka türlü fark etmemiş olabileceğiniz kalıpları tanımlar. İletişim kanallarındaki davranışlarla çapraz referans verilen bu bilgiler, en iyi müşterilerinizi keşfetmenize, alıcı kişiliğinizi geliştirmenize, onları daha iyi hedeflemenize ve nihayetinde daha fazla satış yapmanıza yardımcı olabilir.

Dönüşüm İlişkilendirme Modelleme

Modern PA'dan yararlanan pazarlamacılar, doğru ilişkilendirme modelleri oluşturmak için çok kanallı stratejilerinden gelen verileri kullanabilirler. Bu, dönüşüm kredisini kanalları arasında dağıtmalarına ve performansı izlemelerine olanak tanır. Bu bilgileri kullanarak verimliliği artırabilir ve pazarlama kampanyalarının yatırım getirisini optimize edebilirler.

Müşteri Yıpranmasını Önleme

Yıpranma veya müşteri kayıp oranı, aboneliğe dayalı işletmeler için önemli bir ölçümdür çünkü gözetimsiz bırakılırsa büyümeyi engelleyebilir. Müşteri davranışını analiz etmek, bir müşterinin ayrılmak üzere olduğunu gösteren işaretleri belirlemenize ve izlemenize olanak tanır. Bu bilgilerden yararlanarak müşterilerinizin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilir ve onları etrafta tutmak için harekete geçebilirsiniz.

Ekonomik Çözümler

Makine öğrenimi ve yapay zekanın ilerlemesi, tahmine dayalı pazarlamayı demokratikleştirir ve yalnızca büyük cepleri olan şirketler için değil, küçük ve orta ölçekli işletmeler için erişilebilir hale getirir.

Listelediğimiz uygulamalar, pazarlamada tahmine dayalı analitiğin faydalarını pek tüketmez, ancak günümüzde en sık kullanılan araç türlerinden bazılarını vurgular.

PA çözümleri kolaylık ve güvenilirlik sağlar ve teknoloji geliştikçe daha da fazla fırsatın kapılarını açabilir.

Tahmine Dayalı Analitik Pazarlama İpuçları

Tahmine dayalı analitik pazarlamada yeni olanlarınız için, teknolojideki ilerlemenizi hızlandırmanıza yardımcı olabilecek birkaç pratik ipucu listeledik.

• Sonuçlara Sabırlı Olun . Belirtildiği gibi, tahmine dayalı analitik, doğru sonuçlar sunmak için çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Ne kadar çok bilgi işlerlerse, makine öğrenimi algoritmaları o kadar iyi öğrenir ve tahminleri o kadar sezgisel ve kesin olur. Bu, tamamen güvenilir sonuçlar elde etmenin istediğinizden daha uzun sürebileceği anlamına gelir. Ancak, beklemeye değer olmalıdır.
• Eğitimli Veri Uzmanları İşe Alın . Veri yönetimi bir gecede öğrenebileceğiniz bir şey değildir ve araçlarınızdan tam olarak yararlanmak istiyorsanız eğitimli uzmanlarla çalışmalısınız. Verileri nasıl temizleyeceklerini, işleyeceklerini ve analiz edeceklerini bileceklerdir.

Kaynak

• Esnek Bir Çözüme Yatırım Yapın . Kullanıma hazır çözümler cazip görünse de, beklenen sonuçları sağlayamayabilirler. Yatırım her iki durumda da önemli olacağından, ihtiyaçlarınıza göre uyarlanabilecek esnek bir çözüm seçmeyi düşünün.
• Çok Yönlü Kanal Entegrasyonunu düşünün . Tahmine dayalı modeller oluştururken, farklı kanallardan gelen verileri entegre ettiğinizden emin olun. Ayrıca, belirtildiği gibi, müşteri hizmetleri, satış, finans vb. gibi diğer departmanlardan gelen verileri eklemeyi de düşünmelisiniz. Bu, sonuçları daha alakalı hale getirecek ve beklenmedik değerli bilgiler sunabilir.
• Modellerinizi Düzenli Olarak Güncelleyin . PA'nın muhtemelen en büyük yararı, piyasayı ve davranış değişikliklerini gerçek zamanlı olarak izlemenize izin vermesidir. Bu, modellerinizi düzenli olarak güncellerseniz, stratejileri test edebilir ve değişikliklere mümkün olan en iyi şekilde hızlı bir şekilde yanıt verebilirsiniz.

Ayrıca, bu size stratejilerini yalnızca geçmiş dönemlere ait tarihsel veriler üzerine kuran rakiplerinize göre bir avantaj sağlayacaktır.

• Denge Kişiselleştirme ve Gizlilik . PA yalnızca müşteri verilerine dayanır ve bunları toplamak için bilgilendirilmiş onay talep etmelisiniz. İnsanlar kişiselleştirmenin avantajlarından şirketler kadar faydalanabilirken, kişisel alanlarına değer verirler ve sizin de buna saygı duymanızı isterler.

Ancak, Kişiselleştirme ve Gizlilik Paradoksu olarak bilinen şey, çözümü olmayan bir çıkmaz değildir. Şeffaf bir yaklaşım benimserseniz, yalnızca ihtiyacınız olan bilgileri toplar ve siber güvenliğe odaklanırsanız hem siz hem de müşteriniz memnun olur.

Sonuç olarak

Yapay zeka, makine öğrenimi ve bulut bilişimin gelişmesiyle birlikte, tahmine dayalı analitik muazzam bir büyüme kaydetti ve önümüzdeki birkaç yıl içinde daha da ilerlemesi bekleniyor. Teknoloji, varsayımlar yerine verilere güvenmemize ve rekabetçi bir pazarda dayanıklılık oluşturmamıza izin vererek pazarlamaya büyük fayda sağladı.

Akıllı çözümlerden yararlanan ve en son yenilikleri arayan teknoloji konusunda bilgili pazarlamacılar, rekabette daha iyi performans gösterme ve geliri artırma şansına sahiptir. Ayrıca, müşterinin kalbi için verilen savaşta, hedef kitlesini iyi tanıyan, ihtiyaçlarını anlayan ve davranışlarına cevap veren şirketler bir adım önde olmak zorundadır.