Web siteni üst düzey yönet!
0

Yapay Zeka Pazarlaması (AI Marketing) Nedir?

Yapay zeka pazarlaması ( AI Marketing ), veri toplama, veri analizi ve pazarlama faaliyetlerini etkileyebilecek kitle veya ekonomik trendlerin ek gözlemlerine dayalı otomatik kararlar almak için yapay zeka ( AI ) teknolojilerini kullanır.
Yapay Zeka Pazarlaması (AI Marketing) Nedir?

Yapay Zeka Pazarlaması (AI Marketing)

Yapay zeka pazarlaması ( AI Marketing ), veri toplama, veri analizi ve pazarlama faaliyetlerini etkileyebilecek kitle veya ekonomik trendlerin ek gözlemlerine dayalı otomatik kararlar almak için yapay zeka ( AI ) teknolojilerini kullanır. Yapay zeka genellikle hızın gerekli olduğu pazarlama faaliyetlerinde kullanılır.

Yapay zeka yazılımları, müşterilerle en iyi nasıl iletişim kurulacağını öğrenmek için verileri ve müşteri kartlarını kullanır, ardından pazarlama departmanı üyelerinin müdahalesi olmadan doğru zamanda onlara özel mesajlar sunarak maksimum verimlilik sağlar.

Günümüz pazarlamacılarının çoğu için yapay zeka, pazarlama departmanını güçlendirmek veya daha az insan emeği gerektiren daha taktiksel işleri gerçekleştirmek için kullanılıyor.

Yapa Zeka Pazarlaması ( AI Marketing ) Kullanım Örnekleri

  • Veri Analizi
  • Doğal Dil İşleme
  • Medya Satın Alma
  • Otomatik Karar Verme
  • İçerik Üretimi
  • Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme

Pazarlamada Yapay Zekanın Bileşenleri

Yapay zekanın pazarlama faaliyetleri içerisinde müşterilerle bağlantı kurmakta önemi bir rol oynadığı biliyoruz. Yapay zeka pazarlamasının aşağıdaki bileşenleri günümüzün önde gelen çözümlerini oluşturur.

1. Makine öğrenme

Makine öğrenimi, yapay zeka tarafından yönlendirilir ve bilgileri analiz edebilen ve deneyim yoluyla otomatik olarak iyileştirebilen bilgisayar algoritmalarını içerir. Makine öğreniminden yararlanan cihazlar, geçmişte neyin işe yarayıp neyin yaramadığına dayalı kararlar verebilen ilgili geçmiş veriler bağlamında yeni bilgileri analiz eder.

2. Büyük Veri ve Analitik

Dijital medyanın ortaya çıkışı, pazarlamacılara faaliyetlerini anlama ve kanallar arasında doğru bir şekilde değer üretme fırsatları sağlayan bir büyük veri akışı getirdi. Bu aynı zamanda, birçok pazarlamacı hangi veri setlerinin toplanmaya değer olduğunu belirlemekte zorlandığından, verilerin aşırı doygunluğuna da yol açtı.

3. Yapay Zeka ( AI ) Platform Çözümleri

Etkili yapay zeka ( AI ) destekli çözümler, pazarlamacılara toplanan geniş miktarda veriyi yönetmek için merkezi bir platform sağlar. Bu platformlar, onlara en iyi şekilde nasıl ulaşacağınız konusunda veriye dayalı kararlar verebilmeniz için hedef kitlenize içgörülü pazarlama zekası sağlama yeteneğine sahiptir. 

Yapay Zeka Pazarlamasının Zorlukları

Modern pazarlama, müşteri ihtiyaçlarının ve tercihlerinin derinlemesine anlaşılmasına ve ardından bu bilgi üzerinde hızlı ve etkili bir şekilde hareket etme yeteneğine dayanır.
Gerçek zamanlı, veriye dayalı kararlar alma yeteneği, pazarlama paydaşları için yapay zekayı ön plana çıkardı. Ancak pazarlama ekipleri, yapay zekayı kampanyalarına ve operasyonlarına en iyi şekilde nasıl entegre edeceklerine karar verirken dikkatli olmalıdır. Yapay zeka araçlarının geliştirilmesi ve kullanımı hala erken aşamadadır. Bu nedenle, pazarlamada yapay zekayı uygularken dikkat edilmesi gereken birkaç zorluk vardır.

1. Eğitim Süresi ve Veri Kalitesi

Yapay zeka araçları, pazarlama hedeflerine ulaşmak için hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini otomatik olarak bilemez. Organizasyonel hedefleri, müşteri tercihlerini, tarihsel eğilimleri öğrenmek, genel bağlamı anlamak ve uzmanlık oluşturmak için zamana ve eğitime ihtiyaç duyarlar. Bu sadece zaman gerektirmez, aynı zamanda veri kalitesi güvenceleri gerektirir. yapay zeka araçları, doğru, zamanında ve temsili olan yüksek kaliteli verilerle eğitilmezse, araç, tüketici isteklerini yansıtmayan optimal kararlardan daha azını alacak ve böylece aracın değerini azaltacaktır.

2. Gizlilik ( Mahremiyet )

Tüketiciler ve düzenleyici kurumlar, kuruluşların verilerini nasıl kullandıklarına dair benzer şekilde mücadele ediyor. Pazarlama ekiplerinin, tüketici verilerini etik olarak ve GDPR gibi standartlarla uyumlu bir şekilde kullandıklarından veya ağır cezalar ve itibar hasarı riskiyle karşı karşıya olduklarından emin olmaları gerekir. Bu, yapay zekanın söz konusu olduğu bir zorluktur. Araçlar, belirli yasal yönergelere uymak üzere özel olarak programlanmadıkça, kişiselleştirme için tüketici verilerinin kullanılması açısından kabul edilebilir olarak kabul edilenleri aşabilirler.

3. Satın Alma

Pazarlama ekiplerinin yapay zeka yatırımlarının değerini iş paydaşlarına göstermesi zor olabilir. YG ve verimlilik gibi KPI'lar kolayca ölçülebilirken, yapay zekanın müşteri deneyimini veya marka itibarını nasıl iyileştirdiğini göstermek daha az açıktır. Bunu akılda tutarak, pazarlama ekiplerinin bu niteliksel kazanımları yapay zeka yatırımlarına atfetmek için ölçüm yeteneklerine sahip olduklarından emin olmaları gerekir.

4. Dağıtım En İyi Uygulamaları

Yapay zeka ( AI ) , pazarlamada daha yeni bir araç olduğundan, pazarlama ekiplerinin ilk dağıtımlarına rehberlik edecek kesin en iyi uygulamalar oluşturulmamıştır.

5. Değişen Pazarlama Ortamına Uyum Sağlamak

Yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte, günlük pazarlama operasyonlarında bir aksama meydana geliyor. Pazarlamacılar, hangi işlerin değiştirileceğini ve hangi işlerin yaratılacağını değerlendirmelidir. Bir çalışma, mevcut her 10 pazarlama uzmanı ve analist işinden yaklaşık 6'sının pazarlama teknolojisi ile değiştirileceğini öne sürdü.

Pazarlamada Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?

Pazarlama kampanyalarında ve operasyonlarında yapay zekadan yararlanırken kapsamlı bir planla başlamak önemlidir. Bu, pazarlama ekiplerinin maliyetli zorlukları en aza indirmesini ve en az sürede yapay zeka yatırımlarından en yüksek değeri elde etmesini sağlayacaktır.

Pazarlama kampanyaları için bir yapay zeka aracı uygulamadan önce dikkate alınması gereken birkaç önemli faktör vardır:

1. Hedefler Oluşturun

Herhangi bir pazarlama programında olduğu gibi, en baştan net hedefler ve pazarlama analitiğinin oluşturulması önemlidir. Segmentasyon gibi, Yapay zekanın iyileştirebileceği kampanyalar veya operasyonlar içindeki alanları belirleyerek başlayın. Ardından, yapay zeka ile güçlendirilmiş kampanyanın ne kadar başarılı olduğunu aydınlatmaya yardımcı olacak net KPI'lar oluşturun - bu, özellikle "müşteri deneyimini iyileştirme" gibi niteliksel hedefler için önemlidir.

2. Veri Gizliliği Standartları

Yapay zeka programınızın başlangıcında, yapay zeka platformunuzun kişiselleştirme adına kabul edilebilir veri kullanımı çizgisini geçmeyeceğinden emin olun. Uyumluluğu ve tüketici güvenini korumak için gizlilik standartlarının oluşturulduğundan ve gerektiğinde platformlarda programlandığından emin olun.

3. Veri Miktarı ve Kaynakları

Yapay zeka pazarlamasına başlamak için pazarlamacıların ellerinde çok miktarda veri olması gerekir. Yapay zeka aracını müşteri tercihleri, dış eğilimler ve yapay zeka özellikli kampanyaların başarısını etkileyecek diğer faktörler konusunda eğitecek olan şey budur. Bu veriler, kuruluşun kendi CRM'inden, pazarlama kampanyalarından ve web sitesi verilerinden alınabilir. Ek olarak, pazarlamacılar bunu ikinci ve üçüncü taraf verileriyle tamamlayabilir. Bu, bir satın alma kararına katkıda bulunabilecek konum verileri, hava durumu verileri ve diğer dış faktörleri içerebilir.

4. Veri Bilimi Yeteneği Edinin

Birçok pazarlama ekibi, gerekli veri bilimi ve yapay zeka uzmanlığına sahip çalışanlardan yoksundur ve bu da büyük miktarda veriyle çalışmayı ve içgörüler sunmayı zorlaştırır. Programları hayata geçirmek için kuruluşlar, yapay zeka programlarını eğitmek ve devam eden bakımı kolaylaştırmak için verilerin toplanmasına ve analizine yardımcı olabilecek üçüncü taraf kuruluşlarla çalışmalıdır.

5. Veri Kalitesini Koru

Makine öğrenimi programları daha fazla veri tükettiğinden, program doğru ve etkili kararlar almayı öğrenecektir. Bununla birlikte, veriler standartlaştırılmamış ve hatasız değilse, içgörüler yararlı olmayacaktır ve aslında yapay programlarının pazarlama programlarını engelleyen kararlar almasına neden olabilir. Yapay zeka pazarlamasını uygulamadan önce, pazarlama ekipleri, veri temizleme ve veri bakımı için süreçler oluşturmak için veri yönetimi ekipleri ve diğer iş kollarıyla koordine olmalıdır. Bunu yaparken yedi temel veri boyutunu göz önünde bulundurun:

  1. Zamanlılık
  2. Eksiksizlik
  3. Tutarlılık
  4. Alaka - İlişki
  5. Şeffaflık
  6. Kesinlik
  7. Temsil edilebilirlik

Pazarlamada Yapay Zekadan Yararlanmanın Faydaları

Pazarlamada kullanılan fonksiyonlarda risk, artan hız, artan müşteri tercihleri, artan gelir ve daha fazlası gibi farklı faydalar pazarlamada kullanılır. Faydalar ölçülebilen (satış sayısı) ve ölçülemeyebilir (kullanıcı tahmin) olabilir. Yapay zeka durumlarında uygulanabilecek kapsayıcı avantajlar vardır, bunlardan bazıları aşağıda sıralanmıştır.

1. Artan Kampanya Yatırım Getirisi ( ROI )

2. Daha İyi Müşteri İlişkileri ve Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme

3. Gelişmiş Pazarlama Ölçümleri 

4. Daha Hızlı Karar Verme

 

Kaynakça 

https://www.marketingevolution.com/marketing-essentials/ai-markeitng

https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2019/08/21/how-artificial-intelligence-is-transforming-digital-marketing/?sh=41e5e53f21e1

 

Yorum yap
Jarvis 07.12.2021 04:36
Yapay zekanın kullanım alanı her geçen gün artıyor.
    Bunlara da bakabilirsiniz

    Yapay Zeka (AI)

    Yapay zeka (AI), insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirebilen akıllı makineler oluşturmakla ilgilenen bilgisayar biliminin geniş kapsamlı bir dalıdır.
    26 Şubat 2022
    Yapay Zeka (AI)

    Web Site Nedir?

    Web site, tarayıcı (Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge vs.) içerisinden erişilebilen web sayfalarının koleksiyonudur. Şu anda www.websiteseomarketing.com web sitesinde Website Nedir ? web sayfasında bulunuyorsunuz. Internet üzerinden yayın yapan tüm web siteleri World Wide Web’i (WWW) oluşturur.
    04 Mayıs 2020
    Web Site Nedir?