Pazarlamacıların neden hem kural tabanlı hem de makine öğrenimi tabanlı kişiselleştirmeye ihtiyacı var

Artan tüketici beklentileri ve rekabet baskıları, pazarlamacılar için yeni bir gerçeklik yarattı: Kişiselleştirme artık bir lüks değil, günümüzün dijital ekonomisinde temel bir hizmet standardı haline geldi.

Şirketler, ilgili deneyimleri sunmak için tipik olarak, müşteri yolculuğunu manuel olarak programlanmış bir dizi hedefleme kuralına göre uyarlamak için if/then mantığını kullanan, kural tabanlı kişiselleştirme olarak bilinen bir yaklaşıma bağlı kaldılar.

Ancak kişiselleştirme çabalarını ölçeklendirmek isteyen markalar için en uygun deneyimi belirlemek için tamamen manuel bir yaklaşıma güvenmek her zaman verimli veya yönetilebilir değildir. Bu nedenle birçok marka, karar verme sürecine yardımcı olmak için makine öğrenimi algoritmalarına yöneliyor.

Her iki yaklaşım da belirgin avantajlar sunar - bu nedenle kuruluşlar, birini diğerinden vazgeçirmek yerine bu çözümlerle birlikte çalışmalıdır.

Kural tabanlı kişiselleştirmenin güzelliği ve sınırlamaları

Kural tabanlı kişiselleştirme nasıl çalışır? Bir ziyaretçinin bir markanın ana sayfasına ilk kez geldiğini varsayalım. Bu durumda, sitenin kahraman banner bir karşılama mesajı sergilenecek. Ziyaretçi yenidir ve İrlanda'da yer alıyorsa, ek bir izleyici durumda Eşdüzeyleme sonra anasayfa kahraman afiş İrlanda özgü içeriğe sahip bir karşılama mesajı yer alacak.

Basitten karmaşığa değişebilen bu koşulların tümü, makineler tarafından değil, insanlar tarafından belirlenir. Pazarlamacılar, yapay zekanın zorlanabileceği derin endüstri ve marka bilgisini ortaya koyduğundan, kural tabanlı kişiselleştirme girişimlerinin başarısının ardındaki kilit faktör budur.

Bu tür kuralları tasarlama görevi, bir markanın sunduğu bölümlere ayrılmış ve bağlamsallaştırılmış deneyimlerin sezgisel içgörülere ve gerçek dünya deneyimine dayanmasını sağlar.

Ancak bu, optimal programatik hedefleme kurallarını belirlemek için her hedef kitle segmentine karşı test edilen her varyasyonun ayrıntılı ölçümleriyle birlikte çok sayıda test dağıtımını içeren, kolayca sıkıcı, veri ağırlıklı bir görev haline gelebilir.

Nihayetinde, bir pazarlamacı matematiksel olarak ne kadar meyilli olursa olsun, her şey çok karmaşık hale gelmeden önce kaç segmentin yönetilebileceğinin her zaman bir sınırı olacaktır.

Çok sayıda kombinasyon ve permütasyonla, sürekli değişen bir müşteri tabanı karşısında kazanan bir varyasyon seçmek neredeyse imkansız hale geliyor. Makine öğrenimi tabanlı kişiselleştirmenin devreye girdiği yer burasıdır.

Makine öğrenimi tabanlı kişiselleştirme ne zaman dahil edilmelidir?

Makine öğrenimi sayesinde markalar, müşteri içgörülerinin toplanmasını ve yorumlanmasını otomatikleştirebilir ve performansa dayalı olarak bir müşteriye hangi varyasyonun sunulacağını belirleyen algoritmalar veya karar verme motorları kullanabilir. Bu yaklaşım, geleneksel kural tabanlı kişiselleştirmeye göre daha az insan girdisi içerse de amaç, pazarlamacıyı değiştirmek değil, artırmaktır.

İstatistiksel anlamlılığa ulaştıktan sonra tüm ziyaretçi havuzunda tek bir kazanan varyasyonun uygulandığı bir "kazanan her şeyi alır" yaklaşımına sadık bir şekilde yerleştirmek yerine, hizmet vermek için her trafik segmentindeki her varyasyonun performansını gerçek zamanlı olarak analiz etmek için makine öğrenimi kullanılabilir. kitle gruplarını seçmek için en alakalı içerik.

Tek bir varyasyon tüm ziyaretçiler için uygun olamayacağından, makine öğrenimi tabanlı kişiselleştirmeyi daha iyi, daha kişisel hale getirir ve deneyimleri bu şekilde dağıtmak her zaman ziyaretçilerin bir kısmı için deneyimden ödün verir.

En önemlisi, makine öğrenimi yoluyla optimizasyon, A/B testlerini çalıştırırken önemli ölçüde zaman ve kaynak tasarrufu sağlayarak üretkenlik ve kârlılık açısından önemli bir nimet haline getirir. Bir tatile veya okula dönüş promosyonuna katılın.

Bir A/B testi yapmak ve anında müşteri deneyimini optimize etmeye çalışmak yerine, makine öğrenimi algoritmaları, her bir birey için olumlu sonuçları tahmin etmeyi ve böylece tüm kampanya süresi boyunca geliri en üst düzeye çıkarmayı mümkün kılar.

Pazarlamacılar, optimizasyon mekanizmalarını kontrol gruplarıyla karşılaştırmalı ve ardından sonuçlarını doğrulamalı, bunun gibi kısa ömürlü deneyler yapmalıdır.

Her iki dünyanın da en iyisi

Tüm faydalarına rağmen, algoritma tabanlı karar verme, kural tabanlı hedeflemeden doğası gereği üstün değildir.

Unutmayın, pazarlamacılar, bu kampanyalar için strateji ve mantığı belirlemek için her zaman gerekli olacak olan benzersiz içgörüleri ve kavrayışı masaya getirir. En iyi sonuçları ortaya çıkaracak olan, kural tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı kişiselleştirmenin yan yana uygulanmasıdır.

Bugün markalar bir dizi zorunlulukla karşı karşıya: ilk kez gelen ziyaretçileri müşterilere dönüştürmek, kaybedilen müşterileri geri kazanmak ve markaya yüksek yaşam boyu değer sunan sadık müşterileri güvence altına almak.

Bu müşterilerin tercihlerinde ve ilgi alanlarındaki kaçınılmaz değişiklikleri hesaba katarak bu hedeflere ulaşmalıdırlar.

Pazarlamacılar ve satıcılar bir markanın vizyonunu, kimliğini ve ürün seçimini belirlemede her zaman çok önemli olacak olsa da, hangi reklam öğelerinin kullanılacağı, satılacak ürünlerin sırası ve hangi müşterilere hangi e-postaların gönderileceği gibi çok sayıda taktik karar AI motorları tarafından yönlendirilebilir. makineler olmadan böyle kararlar veren insanlardan çok daha üstün sonuçlarla.

Bu sistemler, insanların yeteneklerini artırır ve ticaretin en önemli yönünü artırarak perakendeciler için yeni olanaklar yaratır: alaka düzeyi. Belirli bir kişi için bir teklif veya ürün grubu ne kadar alakalı ve çekiciyse, satın alma, satın alma işleminden keyif alma ve markayla olan etkileşimlerini artırma olasılıkları o kadar yüksek olur.

Kural tabanlı kişiselleştirme, pazarlamacılara belirli bir deneyimin hangi kitlelere sunulduğunu kontrol etme yeteneği sağlayarak vazgeçilmez bir araç olarak hizmet etmeye devam edecek ve çoğu durumda, müşteri yolculuğunun bölümlerini bağlamsallaştırmak için en mantıklı yaklaşım olmaya devam edecek.

Ancak markalar kişiselleştirmeyi ölçeklendirmeye çalışırken, makine öğrenimi gerekli hale geliyor. O halde markalar için soru, hangi yolu izlemeleri gerektiği değildir. Bunun yerine, neden ikisi birden olmasın?