Pazarlama otomasyonu için makine öğrenimi ne anlama geliyor?

Son birkaç yılda, pazarlama otomasyonu 'olması güzel' bir teknolojiden martech cephaneliğinin önemli bir bileşenine dönüştü. Ancak, veriye dayalı bir strateji olmadan ne anlama geliyor ve makine öğrenmesi yanıt mı?

Birkaç hafta önce yapay zeka konulu bir konferanstaydım ve panelde yapay zekanın iş yeri üzerindeki etkileri tartışıldı. Konuşmacılardan Anthony Painter, yapay zekanın hepimizi işinden edip etmeyeceği sorusuna ilginç bir yanıt verdi.

" İnşallah evet " dedi.

Demek istediği, yapay zeka kavramının bizim için işimizi yapmasından korkmamamız gerektiğiydi - onların yapmak için tasarlandığı şey bu. Yapay zekanın bizim için ihtiyacımız olan her şeyi yaptığı bir aşamaya ulaşmak bir kıyamet değil bir ütopya olacaktır.

Felsefi ara bölümler bir yana, çoğu kişi otomasyonun bu yolculukta önemli bir adım olduğunu iddia edebilir. Pazarlama bağlamında, uygulayıcıların zamanlarının çoğunu üst düzey stratejik düşünmeye odaklamalarına ve uygulama konusunda daha az endişelenmelerine olanak tanır. Bugün otomasyon yazılımı, müşteri adayı puanlama ve segmentasyondan sosyal medya planlamasına ve otomatik SEO'ya kadar her şeyi sunan üst düzey platformlarla, satış ve pazarlama genelinde sayısız kapasitede uygulanabilir.

Demografi, tercihler ve web sitesi etkileşimlerinden kullanıcı tıklama akışlarına ve sosyal medya faaliyetlerine kadar her şey dahil olmak üzere pazarlamacılara sunulan zengin müşteri verileriyle, pazarlama otomasyonu, pazarlamacıların verileri yeni ve ilginç şekillerde işe koymasına yardımcı oldu.

Kurallar çiğnenmek içindir

Ancak kurallara dayalı pazarlama otomasyonunun doğal bir dezavantajı vardır: yalnızca onu çalıştıran insan kadar akıllıdır.

Pazarlama otomasyonunun temel bir kullanımını ele alın: kitle segmentasyonu. Pazarlama otomasyon sistemleri, müşterileri yerinde davranış, demografik veriler veya belirtilen tercihler gibi şeylere dayalı olarak segmentlere ayırmak için CRM verilerine uygulanabilir.

Bununla birlikte, segmentasyonu belirleyen kurallar pazarlamacı tarafından seçilir, yani hangi veri noktalarının bakmaya değer olduğuna dair insan varsayımlarına dayanır. Bu, hatalı varsayımlara yer bırakır ve pazarlamacıların tüm veri setini hesaba katmasına izin vermez.

Dahası, yapılandırılmış veri toplama yöntemi, incelikli analiz potansiyelini sınırlar. Önceden tanımlanmış alanlardan birine – örneğin işletme büyüklüğüne, gelire veya eğitim düzeyine göre – karşılık gelmeyen faktörlere dayalı olarak doğru bir şekilde bölümlere ayırmak zor olabilir, ancak bu önemli olabilir. Software Advice'den bir yazar, bunu müşterilerin 'iki boyutlu' bir görünümü olarak tanımladı.

Girin: makine öğrenimi

Çözüm, makine öğrenimi olabilir. 'Kümeleme' adı verilen analitik bir süreç aracılığıyla, makine öğrenimi bir müşteri verisinin tamamına bakabilir, kalıpları belirleyebilir ve bunları benzer verilerden oluşan 'kümeler' halinde düzenleyebilir. Bunun avantajı, pazarlamacının hangi verilerin önemli olduğu konusundaki varsayımlarını dikkate almamasıdır - bunun yerine bu bilgiler analiz tarafından belirlenir. Bu, verilerin ayrı ayrı parçalarını birer birer analiz ederek kaçırmış olabilecek eğilimler ve bağlantılar için kapıyı açık bırakır.

Diğer bir faydası ise tahminlerin gerçek zamanlı olmasını sağlamasıdır. Örneğin, bir makine öğrenimi sistemi, ürün sayfalarınızdan 3 veya daha fazlasını ziyaret eden belirli bir demografideki müşterilerin satın alma olasılığının iki kat daha fazla olduğunu bulabilir. Bu öngörüyü pazarlama otomasyonu ile birleştirin ve potansiyel müşteri, onlara müşteri yolculuğunun en uygun noktasında ultra alakalı bir anlaşma veya teklif göndererek dönüştürülebilir.

Başka bir örnek, e-posta gönderme sürelerini optimize etmek olabilir. Bir pazarlama otomasyon sistemi, test e-posta gönderilerini günün farklı saatlerinde bölebilir. Bir makine öğrenimi algoritması, daha sonra, açılan ve tıklamalardaki elde edilen verileri alabilir, bunları geçmiş verilerle birleştirebilir ve sonuçlara göre bir sonraki e-posta gönderimini değiştirebilir. Zamanla, kampanya, pazarlamacının verilerden içgörüler çıkarmasına ve bunları manuel olarak harekete geçirmesine güvenmeden, başarı için kendi kendini optimize ederdi. Henüz ütopik geliyor mu?

Diğer uygulamalar

Makine öğrenimi, pazarlamada başka ilginç uygulamalara da sahiptir – örneğin kayıp tahmini gibi. Bu, yeni müşterileri veritabanındaki mevcut müşterilerle karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Gerekçe şudur: Eğer benzer müşteriler geçmişte 'çökerttiyse', yeni müşterinin de kaybetmesi muhtemeldir. Sistem, karşılaştırma yaparken tüm veri evrenini hesaba katar, yani alakalı olarak algılanmayan (ve dolayısıyla pazarlamacı tarafından göz ardı edilen) faktörlerin önemli olduğu ortaya çıkabilir.

Satış etkinleştirme başka bir kullanım durumudur. Ayrıca CRM verilerini kullanan bu teknoloji, satış ekiplerine her satış fırsatı için en alakalı içeriği sunacak ve satın alma sürecinin mümkün olduğunca sorunsuz olmasını sağlamaya yardımcı olacak şekilde tasarlanmıştır.

Üst düzey yazılım size hangi satış içeriğinin en sık, kimler tarafından ve hangi amaçla kullanıldığını söyleyecektir. Ayrıca, hangi içeriğin en fazla geliri sağladığını ortaya çıkarmak için verileri analiz ederek, size satış belgelerinizin ne kadar etkili olduğu ve nerede optimize etme fırsatları olduğu konusunda bir fikir verecektir.

Gelecek

Makine öğrenimi, ekiplerin ve kampanyaların verimliliğini ve etkinliğini artırmak için büyük potansiyele sahip, pazarlama dünyası için son derece heyecan verici bir olasılık. Bu, pazarlamacıların otomasyon satıcılarıyla birlikte çalışmasının teknolojiden en iyi şekilde yararlanmalarının kritik olduğu anlamına gelir.

Tipik bir pazarlama otomasyonu satıcısının sunduğu özellikleri öğrenmek istiyorsanız, bir pazarlama otomasyonu satıcısının nasıl seçileceğine ilişkin son gönderimize göz atın.