Kişiselleştirilmiş Pazarlama Nedir ve Makine Öğrenimi Neden Bunun İçin Etkili Bir Araçtır?

Dijital pazarlama dünyası giderek daha rekabetçi hale geldikçe, işletmelerin göze çarpan bir deneyim sunmak için temel müşteri beklentilerini karşılamanın ötesine geçmesi gerekiyor. Ve kişiselleştirilmiş pazarlama tam da bunu yapmanıza yardımcı olabilir. Ancak kişiselleştirilmiş pazarlama nedir? Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Gerçekten kişiselleştirilmiş pazarlama, sahip olunması güzel bir şey olmaktan çok bir zorunluluk haline geldi. Bunun nedeni, müşterilerin, adlarının bir pazarlama e-postasının başında görünmesi gibi belirli bir miktarda özelleştirme beklemeye başlamış olmasıdır. Şimdi, tercihlerine göre içeriği otomatik olarak görüntüleyen web sayfaları veya yakındaki mağazalarda özel teklifler için konuma dayalı reklamlar gibi bir sonraki düzeyi arıyorlar.

Neyse ki teknoloji, otomasyon ve makine öğrenimi ile gerçekten kişiselleştirilmiş pazarlama içeriği sağlamayı kolaylaştıran bizim yanımızda. Bunun işletmeniz için ne anlama geldiğini keşfedelim.

Kişiselleştirilmiş pazarlama nedir?

Kişiselleştirilmiş pazarlama, topladığınız verilere dayalı olarak içeriği belirli müşterilere hedefleme uygulamasıdır. Bu onların ilgi alanlarını, tercihlerini ve davranışlarını içerir. Şirketler bu verileri, müşterilere e-posta, reklamlar veya diğer platformlar aracılığıyla iletilen yüksek düzeyde özelleştirilmiş içerik oluşturmak için kullanır. Örneğin, VWO Personalize, belirli bir hedef kitle için özel olarak hazırlanmış ve doğru zamanda tetiklenen binlerce benzersiz yolculuk sunmanıza olanak tanır. Keşfetmek isterseniz ücretsiz deneme yapabilirsiniz.

Müşteri verileri, makine öğreniminin devreye girdiği otomatik araçlar ve akıllı algoritmalar kullanılarak toplanır. Tipik olarak, web sitesine bir kod eklenir ve makinenin tıklamalar, sitede geçirilen süre ve satın alma geçmişi gibi değerli verileri yakalamasını sağlar. Doğru teknolojiyle, birden fazla kanaldaki müşteri etkileşimlerinden de veri toplayabilirsiniz.

Veri toplama ayrıca yaş, cinsiyet, konum ve finansal durum gibi müşteri demografisi hakkında bilgi toplamayı da içerir. İlgili tüm verileri topladığınızda, algoritmalar bunları analiz edecek ve hangi müşterilerin hangi içeriği alması gerektiğini belirleyecektir.

Amaç, her müşteri için benzersiz hissettiren harika bir deneyim yaratmaktır. Bu da doğru kişiye doğru zamanda doğru mesajla ulaşmak demektir. Düşünmek:

• Özel e-postalar (ve "Sayın müşteri" yerine yalnızca adlarını eklemekten bahsetmiyoruz)
• Hedeflenen indirimler
• Ürün önerileri
• Doğum günü teklifleri
• Sadık müşteriler için ödüller

Kişiselleştirilmiş pazarlamanın faydaları

Kişiselleştirme, pazarlama stratejinize önemli bir insani dokunuş katar (herkes bunun bir makine tarafından gerçekleştirildiğini bilse bile). Marka, ne istediklerini bulmak için çaba sarf ettiğinden, potansiyel müşterinizin değerli hissetmesini sağlar.

Müşteri mutluluğu artan sadakate yol açar. Bunun satın alma maliyetleriniz üzerinde olumlu bir etkisi vardır (genellikle sahip olduğunuz müşterileri elde tutmak daha ucuzdur). Sadık patronlar da sizi başkalarına tavsiye edecek. Bu da itibarınızı artırır ve daha fazla iş çeker.

Ayrıca, özelleştirilmiş öneriler müşterileri geleneksel reklamcılıktan daha fazla harcamaya teşvik ettiğinden, kişiselleştirilmiş pazarlama yatırım getirinizi artırabilir. Bir ankete göre, tüketicilerin %91'inin kendilerini hatırlayan ve alakalı teklifler ve öneriler sunan markalardan alışveriş yapma olasılığı daha yüksek.

Bu arada, ABD'li pazarlamacıların %63'ü, artan dönüşüm oranlarını kişiselleştirmenin ana faydası olarak görüyor. Dolayısıyla, dönüşümler ve gelir konusunda endişeleniyorsanız ve “SEO sonuçlarını görmek ne kadar sürer?” diye soruyorsanız, pazarlama çabalarınızı kişiselleştirmeye ayırmaya değer.

Kişiselleştirilmiş pazarlamanın zorlukları

Kişiselleştirilmiş pazarlama, parkta bir yürüyüş değildir. Bir kere, müşterilerinizin tercihlerini ve davranışlarını izleyerek ve analiz ederek onları ertelemediğinizden emin olmalısınız. Gezinmek için veri gizliliği yasaları da vardır.

Diğer bir zorluk ise, müşterilerin ne istediğini doğru bir şekilde tahmin etmek için çok fazla veri toplamanız gerektiğidir. Bu, müşterileri yaş, cinsiyet ve konum gibi şeylere göre segmentlere ayırmanın yanı sıra. Ve neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görmek için deneyler yapmak isteyeceksiniz. Bunların herhangi birini geniş ölçekte yapmak zaman alıcıdır.

Büyük hacimli büyük verileri işlemek ve depolamak için Apache Hadoop gibi bir araç kullansanız bile (Hadoop yazılımıyla ilgili bu Databricks makalesini okuyun), her müşteri için manuel olarak kişiselleştirilmiş e-postalar veya reklamlar oluşturmak mümkün değildir. İşte burada makine öğrenimi devreye giriyor.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi (ML), makinelerin sürekli olarak verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Algoritmalar, hangi eylemlerin veya deneyimlerin belirli bir sonuç verme olasılığının en yüksek olduğunu tahmin etmek için bulgularını kullanarak, veriler arasındaki eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için büyük veri kümelerini analiz eder.

Makineler ne kadar çok veri emerlerse o kadar akıllı olurlar. Bir süre sonra, insan müdahalesi olmadan kendi kararlarını verme ve eylemlerini ayarlama yeteneğine sahip olurlar.

Kulağa çılgınca fütüristik gelebilir, ancak hepimiz günlük hayatımızda makine öğrenimi deneyimliyoruz. Bir perakende web sitesinde bir öğeye göz atarsanız, sosyal medya beslemelerinizde reklamını görmeyi bekleyebilirsiniz. WhatsApp'ta bir mesaj yazdığınızda, önceki mesaj içeriğinize göre önerilen kelimeler açılır. Amazon veya Netflix'te oturum açtığınızda, tercihlerinize göre uyarlanmış öneriler göreceksiniz.

Pazarlamada nasıl kullanılır?

Kişiselleştirilmiş pazarlamada, hedef tüketicilerinizin dikkatini çeken içerik, anahtar kelimeler ve kelime öbeklerinin türünü analiz etmek için ML kullanılır. Onlar için neyin önemli olduğunu keşfettikten sonra, alakalı içerik veya bilgi grafikleri oluşturabilirsiniz. Ve zamanla makine, belirli hedeflere ulaşmak için hangi içeriğin en etkili olduğunu öğrenecektir.

Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan tekniklerden bazıları şunlardır:

Regresyon analizi

Bu, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi incelemenizi sağlayan istatistiksel bir yöntemdir. Bir regresyon denklemi, belirli bir sayfadaki tıklamaların sayısı ile dönüşümlerin sayısı arasında kesin bir ilişki ortaya koyabileceğinden, hangi sayfaların dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu bulmak için doğrusal regresyon kullanabilirsiniz. Lojistik regresyon, alışveriş sepetini terk etme ile başa çıkmak için kişiselleştirilmiş takip eylemlerini belirlemenize yardımcı olan geçmiş alışveriş davranışı verilerini analiz etmek için kullanılır.

Kümeleme algoritmaları

Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verileri analiz ederek, paylaşılan özelliklere ve niteliklere göre gruplara ayırarak ve kümelere atayarak müşterileri segmentlere ayırmanıza yardımcı olur.

Öneri motoru geliştirme ve sosyal medya analizi için uygulanabilirler. Buradaki fikir, insanlar arasında bir bağlantı varsa, genellikle ortak bir tercihleri ​​vardır, bu nedenle belirli bir Facebook sayfasının takipçilerinin benzer bir reklama olumlu tepki vereceğinden emin olabilirsiniz.

Birliktelik kuralları

Birliktelik kuralları, büyük veritabanlarındaki farklı değişkenler arasındaki ilginç ilişkileri ortaya çıkarır ve öneri motorları oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, Amazon'dan yeni bir telefon satın alırsanız uygun bir telefon kılıfı önerisi görebilirsiniz. Bu, diğer müşterilerin her iki ürünü birlikte satın almasına ve bilgisayarın bunun popüler bir eylem olduğunu öğrenmesine dayanmaktadır.

Markov zincirleri

Bu yöntem, bir kullanıcının gerçek zamanlı web sitesi davranışını analiz etme ve buna dayalı olarak gezinme tahminleri yapma gibi olasılıkları modellemek için kullanılır. Bir makine, çoğu ziyaretçinin sayfanın ortasına yerleştirildiğinde CTA düğmelerine tıkladığını fark edebilir, bu nedenle web tasarımcısı gelecekte tüm sayfaları bu şekilde ayarlamayı bilir.

Kişiselleştirilmiş pazarlama için makine öğrenimi neden bu kadar etkili?

Geniş ölçekte kişiselleştirme

Makine öğrenimi araçları, müşteri tercihlerini insanlardan çok daha hızlı öğrenir. Büyük miktarda veriyi neredeyse anında işleyebilir ve buna dayalı akıllı kararlar verebilirler.

Örneğin, makine birinin alışveriş sepetini terk ettiğini bilir ve otomatik olarak kişiselleştirilmiş bir takip e-postası oluşturur. Mesajın alışveriş yapan kişinin adını içerdiği ve müşteriye geri dönmeye teşvik ettiği aşağıdaki örneğe bir göz atın:

Daha derin bilgiler

ML, hedef kitleniz hakkında daha derin bir anlayış kazanmak için kullanışlıdır. Makineler, web sitesi ziyaretçilerinin öğeleri kategoriye göre sıralamalarına ve fare hareketini, kaydırmayı ve sayfa başına harcanan süreyi izleyen derin davranışsal izlemeye olanak tanıyan filtrelerden öğrenebilir. Google'ın derin öğrenme teknolojisi, bireysel kullanıcılar için önerilen aramaları bulmasını sağlar.

Ayrıca, bilgisayarların konuşulan kelimeleri ve metni insan benzeri bir şekilde anlamayı öğrendiği Doğal Dil İşleme'yi (NLP) ve makinenin katılımcıların tutumlarının olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu söyleyebildiği duygu analizini kullanarak etkileşimleri analiz edebilirler. Her iki teknik de pazarlamacıların bir müşterinin ne zaman mutsuz olduğunu anlamalarına veya daha fazla satış yapmak için ideal fırsatı bulmalarına yardımcı olur.

Ayarlanabilir eylemler

Makine öğrenimi, bilgisayarların sürekli olarak bilgi geliştirmesine ve verileri analiz etmesine olanak tanıdığından, gelişen müşteri özellikleri ve davranışlarının dikkate alınabileceği anlamına gelir.

Bir müşteri uzun süredir sizinle birlikteyse zevkleri ve koşulları değişebilir. Araçlar, içeriği en güncel tercihlere göre ayarlayıp iyileştirebildiğinden, makine öğrenimi buna hazırlıklı olmanıza yardımcı olur.

Örneğin Salesforce, modellemesini her müşteri etkileşimi ve aldığı ek veri parçası ile ayarlayabilen Einstein adında bir yapay zekaya sahiptir.

Kişiselleştirilmiş pazarlamada makine öğrenimini kullanmak için en iyi uygulamalar

Küresel B2B profesyonellerinin %93'ü, web sitelerindeki kişiselleştirme çabalarının gelir artışında işe yaradığına inanıyor. Ancak makine öğreniminin bu çabaları en etkili şekilde artırmasını nasıl sağlayabilirsiniz? İşte doğru şekilde nasıl elde edileceğine dair bazı ipuçları.

Müşteriyi ilk sıraya koyun

Kulağa bariz geliyor, ancak müşteri deneyimini her zaman aklınızın en üstünde tutmalısınız. Neden kullandığınızı unutacak kadar yeni teknolojiye kendinizi kaptırmayın. Canlı bir telefon görüşmesinin kişiselleştirilmiş bir e-postadan daha iyi sonuç vereceği bir durum varsa (bir müşteriyi bir sorun veya hata için tazmin etmek gibi), bunun için gidin.

Ayrıca, sohbet robotları ve sesle etkinleştirilen arama gibi seçeneklerle müşteri destek deneyimini güçlendirmek için makine öğrenimini kullanabilirsiniz.

Zamanlama anahtardır

Kişiselleştirilmiş pazarlama, yalnızca mesajlarınızın içeriğini uyarlamakla ilgili değildir. Alıcının tamamen katılımını istiyorsanız doğru zamanlama çok önemlidir. Her müşteri benzersizdir ve hepsi günün aynı saatinde e-postalarını kontrol etmez veya sosyal medyaya göz atmaz. Makine öğrenimi, "akıllı teslimat" olarak adlandırılan önceki davranışlara dayalı olarak gönderme/görüntüleme sürelerini özelleştirmenize olanak tanır.

A/B testini kullanın

A/B testi, dijital mülkünüzün orijinal sürümünü bir veya daha fazla varyasyonla karşılaştırır ve tanımlanan hedeflere göre farkı ölçer. Hangi sürümün daha iyi olduğunu belirlemek için trafiğinizi sürümler arasında eşit olarak böler. Bu, trafiğinizin önemli bir bölümünün düşük performans gösteren bir varyasyona gönderildiği anlamına gelir.

VWO, deneme zaman penceresindeki dönüşümleri en üst düzeye çıkarmak için çok kollu haydut (MAB) testi sunar. MAB algoritması trafiği dinamik olarak tahsis eder - bu, test sırasında elde edilen verilere dayalı olarak üstün performans gösteren varyasyonu sürekli olarak belirlediği ve trafiğin çoğunu dinamik olarak ve gerçek zamanlı olarak bu kazanan varyanta yönlendirdiği anlamına gelir.

Dolayısıyla, optimizasyon için kısa bir pencereniz varsa ve istatistiksel anlamlılığı beklemek için yeterli zamanınız yoksa, dönüşümlerinizi en üst düzeye çıkarmak için bu makine öğrenimi tabanlı testi tercih edebilirsiniz. Bununla ilgili daha fazla bilgi edinmek için VWO ile ücretsiz deneme yapın veya MAB uzmanlarımızdan bir demo talep edin.

Web sitenizi kişiselleştirin

Pop-up reklamları veya e-postaları kişiselleştirmenin yanı sıra, web sayfalarını ve uygulamaları belirli müşterilere uyacak şekilde özelleştirebilirsiniz. Birisi siteye veya uygulamaya göz attığında gördüğü içerik cinsiyet, konum ve yeni müşteri olup olmama gibi şeylere göre kişiselleştirilebilir. Yine, Amazon ve Netflix bu konuda özellikle iyidir. VWO Personalize'ın bu konuda size nasıl yardımcı olabileceğini görmek için ücretsiz bir deneme yapın.

Çok kanallı bir yaklaşım benimseyin

Müşteriler o sırada kendileri için en uygun olan kanalı kullanmayı severler, bu nedenle kişiselleştirmenin tüm kanallara yayıldığından emin olun. Doğru kullanıcılara ulaşan doğru mesajlarla web sitelerinizin ve uygulamalarınızın amaçlandığı gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için işlevsel test araçlarını kullanabilirsiniz.

Ne kadar çok kanalınız varsa, o kadar çok veri olacaktır! Bir veri çerçevesi içinde eksiksiz bir görünüm ve segment kayıtları elde etmek için farklı veritabanlarından ve veri biçimlerinden veri yüklemek için pandas DataFrame'leri de kullanabilirsiniz. (Pandaların DataFrame yapısı hakkındaki bu Databricks makalesini okuyun).

Götürmek

İnsanlar giderek artan sayıda kanaldan pazarlama mesajları bombardımanına tutulduğundan, gerçekten alakalı içerikle gürültüyü kesmeniz gerekiyor. Makine öğrenimi şunları yapmanızı sağlar:

• Pazarlama mesajlarınızı geniş ölçekte kişiselleştirin
• Veri toplama sürecini daha verimli hale getirin
• Dönüşümleri artırmak için mesajlaşmanızla denemeler yapın

Ancak, pazarlama ekiplerinin işleri için korkmalarına gerek yoktur. Makineler henüz yaratıcı zeka veya bilinç gösterme yeteneğine sahip değil. Böylece akıllı pazarlamacılar, kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunmak için yapay zekayı insan girdisiyle birleştirebilir.

Umarız bu kılavuz, “Kişiselleştirilmiş pazarlama nedir?” sorusuna net bir yanıt vermiştir. ve artık işinizi güçlendirmek için kişiselleştirilmiş pazarlamayı kullanmak konusunda kendinizi güvende hissediyorsunuz.