Dijital çağda, hiçbir pazarlamacı veri, analitik ve otomasyonda uzmanlaşmadan hayatta kalamaz; nedeni, veri üretiminde büyük bir artış olmasıdır. Veri üretimiyle ilgili istatistiklere baktığınızı varsayalım. Bu durumda, her gün 2.5 kentilyondan fazla veri üretiliyor, bu da 2.5'e eşit ve ardından bugün sosyal medyaya göre 18 sıfırı aptallaştırıyor.

Ve dünya ekonomik forumuna göre, 2025 yılına kadar, her gün üretilen veri miktarı küresel olarak 463 eksabayta yükselecek. 

Ve eğlenceli kısım, insanların konuştuğu kelimelerin yalnızca beş eksabaytlık veriye sığmasıdır. Şimdi veri, analitik ve otomasyonda uzmanlaşmanın önemini ve bunun bugün neden önemli olduğunu hayal edin? Muhtemelen şimdiye kadar cevaplarınızı almışsınızdır.

Ancak pazarda öne çıkmak ve rakiplerinizi yenmek için devam eden ve gelecek trendleri anlamanız gerekir. Bunları sorunsuz bir şekilde nasıl analiz edebilirsiniz? Makine öğrenimi ve gelişmiş otomasyon sayesinde.

Ve bu blogda, nasıl yapılacağını öğreneceğiz makine öğrenme rekabetin yüksek olduğu bir dünyada pazarlamayı geliştirebilir. Unutmayın, yarışta yalnız değilsiniz ancak rakiplerinizi yenmek için bir adım önceden düşünmeniz ve hareket etmeniz gerekiyor.

Ne demek istediğimi anladıysan, hadi derine inelim ve onları ayrıntılı olarak inceleyelim.

Makine Öğreniminin Pazarlamanızı Geliştirmesinin En Harika 7 Yolu

Pazarlama başarısı, doğru müşteri araştırmasından marka stratejisi oluşturmaya, müşterilerle etkileşim kurmaya ve onları memnun etmeye kadar birçok önemli faktöre bağlıdır; çok çaba ve otomasyon gerektirir.

Ve bu büyük sorunları çözmek, doğru veri analizi yoluyla pazarlamacının işini ve sorumluluklarını kolaylaştırmak için makine öğreniminin oynayacağı çok büyük roller vardır. İşte makine öğreniminin pazarlamayı nasıl etkilediğinin tam dökümü.

Müşterileri 360 Derece Anlamak

Müşterileriniz her gün kendileri hakkında bilgi paylaşır, ancak yapabileceğiniz en iyi şey, zamanınızın çoğunu müşterilerinizin harcamayı sevdiği yerlerde geçirmektir. Dikkat etmeye başladığınızda, onları daha iyi tanımaya başlarsınız.

Müşterinizin son satın alımını, sorunlarını ve sizin ve ürünlerinizin onlara nasıl yardımcı olabileceğinizi öğrenirsiniz. Acı noktalarını anladığınızda ve ihtiyaçlarını karşılayabildiğinizde ve bir dahaki sefere ne satın alacaklarını tahmin ettiğinizde, arkasındaki psikolojiyi anlayın - müşterilerin 360 derecelik görüşünü elde edersiniz.

Gerçek Zamanlı Analiz Size Devam Eden ve Yaklaşan Trendler Sunar

Bugün, dijital çağda dünya o kadar hızlı değişiyor ki verileri anlamak zor ve iş kararlarının zaman zaman değişmesinin bir nedeni de bu. Çünkü her şey, son karara varmak üzere olduğunuzda, giderek daha fazla veri bombardımana uğruyor.

Google'ın sunduğu birkaç ücretsiz araç, Google Anahtar Kelimeleri, Google Analytics ve Google Arama Konsoludur. Bunları kullandığınızda, devam eden ve yaklaşan trendleri ve rakiplerinizin herhangi bir konum ve ürün için aynı şeyi nasıl yaptığını anlamak için ihtiyaç duyduğunuz tam verileri elde edersiniz.

Gartner'a göre, gerçek zamanlı analitik, daha iyi kararları hızlı bir şekilde almak için mantık ve matematik gerektiren bir disiplindir. Ve yine, Gartner'ın araştırmasına göre, 2022 yılına kadar çoğu şirket, firmalarını en üst düzeye çıkarmak ve rakiplerinin önünde kalmak için gerçek zamanlı analitiği kullanacak - sadece karar vermeyi geliştirmek için.

Akıllı Motor Önerileri Şimdiye Kadarki En Akıllı Harekettir

İşletmeler verilerle çalışır ve bu çok doğru, ancak veriler nereden geliyor? Kullanıcılardan, değil mi? Evet, bir web sitesini her ziyaret ettiğinizde veya bir ürün satın aldığınızda, web sitesi çerezleri her şeyi izler ve oradan analist, ilgilendiğiniz ve satın almak istediğiniz diğer şeyler hakkında bilgi sahibi olabilir.

Ve web sitelerini ziyaret ettiğinizde sizi benzer şeyler yapmaya zorluyorlar. Bu Büyük Hint Festivali'nde bir iPhone satın aldığınızı varsayalım; Amazon'un size bundan sonra göstereceği şey, telefon şarj cihazı, kılıf ve temperli cam, iPhone satın alan kişilerin bu ürünleri de satın aldığını söylüyor.

Amazon bunu nasıl yapıyor? Amazon bunu kullanarak yapar KNN algoritmaları, akıllı motor önerilerini kullanarak. Bu en akıllıca hareket.

Tahmine Dayalı Etkileşim ve Analitik (Sadece Birkaç Adım Uzakta)

Veri analitiğinin ilk adımı, verileri anlayabilmektir, yani verileri bildiğinizde, müşterileri ve ne aradıklarını bilirsiniz. Oradan, gerçekte ne satın alabileceklerini öğrenebilirsiniz.

Ve tahmine dayalı analitik tamamen bununla ilgilidir; doğru tahmin için müşterilerin belirli bir eylemde bulunma ve şirketlerin farklı yazılımlar kullanma olasılığıdır.

En iyi örnek, Flipkart'ın “The Big Billion Sale” kampanyasıdır. Yakından bakarsanız, en iyi fırsatları gördünüz, sadece yedi tane kaldı ve fiyat dalgalanırken satışları artırmak için birçok farklı taktik.

Satın almak üzereyken, sipariş stoktan çıkar ve tekrar kullanılabilir hale gelir. Veya yeni amiral gemisi telefonun piyasaya sürüldüğü her yerde ilişki kurabileceğiniz bir şey, her hafta sınırlı satış var ve cihaz tamamen kullanılabilir olana kadar ilk kayıtlı müşterilere teslimat var.

Chatbot'lar Yeni ve Nihai Satış Kişileridir

Günümüzde, her web sitesini görürseniz, sohbet robotları adı verilen bir şeye sahiptir ve NLP etkindir, yani kendi kendine öğrenen kendi kendine öğrenen bir algoritmadır. Bununla, 24 X 7 bir web sitesinde aktif olmanıza gerek yok.

Sohbet robotları, yeni ve nihai satış AI-Robotlarınızdır ve arama amaçlarını anlayarak, potansiyel müşterileri toplamanıza yardımcı olarak ziyaret eden müşterilerinize rehberlik edebilir ve daha sonra onları müşterilere dönüştürebilirsiniz.

Kişiselleştirme, Yeni Müşteri Odaklı Duygudur

Farklı perspektiflerden baktığınızda, müşterilerin her zaman duygu odaklı olmasıyla ilişki kurabilirsiniz; Onları doğru bir şekilde sunup acı noktalarını dürttüğünüzde, harekete geçme olasılıkları yüksektir.

Ama onları kişiselleştirip isimleriyle hitap ettiğinizde 'Bu şirket müşteri odaklı ve müşterilerine çok değer veriyor' diyorlar. Ve onları işinize bağlayan da budur.

Bunu yapmanın en iyi yolu e-posta pazarlamacılığıdır ve tüm süreci kişiselleştirme ile otomatikleştiren kendi kendine öğrenen algoritmalarla aynı şey için çok sayıda aracımız var.

Sesli Arama, Yeni Nesil Arama Optimizasyonu ve Arama Motorudur

Dijital çağda, mobil ve web uygulamalarındaki birçok gelişmiş özellik ile hayatımız daha karmaşık hale geldi. İnsanlar sorgularını yazmakla pek ilgilenmediler, ancak sesli arama yaptılar.

Dünyanın en büyük e-ticaret platformu olan Amazon, Alexa uygulamasıyla bunu mükemmel bir şekilde yapıyor. Doğal Dil İşleme prensibi ile çalışır, hedef kitle sorgularını yakalar, KNN algoritması aracılığıyla en iyi eşleşmeleri arar ve bunlarla ilgili en alakalı öğeleri eşleşen anahtar kelimelerle müşterilere gösterir.

Bu şekilde Amazon, pazarlama ve iş modelini son kullanıcılar için kolaylaştırıyor ve müşterilerini uzun süre elinde tutuyor.

Sonuç

Her şeyi okuduğunuzda, makine öğreniminin ne kadar gelişmiş ve gerekli hale geldiğini ve iş modellerine entegre etmenin ne kadar önemli olduğunu öğreniyorsunuz.

Bu yedi makine öğrenimi algoritması şimdiden oyunun kurallarını değiştiriyor. Bir işletme sahibi veya paydaşsanız, ölçeklendiğini görmek için bunları işletmenizde uygulamayı planlamalısınız.

Ayrıca, Oku E-Ticaret için Makine Öğrenimi Nasıl Kullanılır?

Sonrası Makine Öğreniminin Pazarlamanızı Geliştirmesinin 7 Yolu İlk çıktı AiiotTalk – Yapay Zeka | Robotik | teknoloji.

Plato Ai. Web3 Yeniden Düşünüldü. Güçlendirilmiş Veri Zekası.
Erişmek için buraya tıklayın.

Kaynak: https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/