Pazarlama Analitikleriniz için Yapay Zeka: Daha Derin Veri İçgörüleri için Yapay Zekadan Yararlanmanın 5 Yenilikçi Yolu

Pazarlama analitiğinde ve genel olarak pazarlamada yapay zeka etrafında dönen heyecan, herkesin yüksek teknoloji dalgasını takip ettiğini ve stratejilerine en üst seviyeye kadar ince ayar yaptığını düşündürebilir. Ancak gerçek şu ki, birçok pazarlamacı hala yapay zekayı günlük operasyonlarına nasıl entegre edeceklerini bulmaya çalışıyor. Pazarlama analitiğinde yapay zeka, pazarlama verilerini analiz etme veya içerik optimizasyonu gibi yüzey düzeyindeki görevlerin ötesine geçer. Gerçekten damgasını vurduğu nokta, büyük miktarda veriyi eleme ve sağlam, eyleme geçirilebilir bilgiler sağlama becerisidir.

Bu makale, karar verme sürecini bilgilendirmek ve yatırım getirisini artırmak için pazarlama verilerini toplama, yorumlama ve bunlara göre hareket etme şeklimizde devrim yaratan, pazarlama analitiğinde yapay zekanın beş güçlü uygulamasını araştırıyor.

1. Makine Öğrenimiyle Müşteri Segmentasyonunu Geliştirme

Yapay zekanın, özellikle de makine öğreniminin (ML) müşteri segmentasyonuna uygulanması, büyük miktarda verinin kesin ve eyleme dönüştürülebilir gruplara dönüştürülmesine yardımcı olur.

Yapay zeka, tekrar satın alma olasılığı veya vazgeçme eğilimi gibi tahmin edilen davranışlara dayalı olarak segmentleri tanımlayabilir. AI, kampanya yönetimi araçlarıyla entegre olarak pazarlamacıların bu segmentleri kişiselleştirilmiş içerikle hızlı bir şekilde hedeflemesine olanak tanır ve yüksek değere sahip veya risk altındaki müşterilere odaklanarak pazarlama harcamalarını optimize eder.

Yapay zeka odaklı müşteri segmentasyonunun diğer örnekleri:

• Psikografik segmentasyon : Yapay zeka, tüketicileri kişilik özelliklerine, değerlerine, ilgi alanlarına ve yaşam tarzlarına göre kategorilere ayırarak müşteri verilerinin psikografik yönlerini inceleyebilir ve bu, yankı uyandıran mesajlar ve teklifler oluşturmak için inanılmaz derecede yararlı olabilir.
• Olayla tetiklenen segmentasyon : Yapay zeka sistemleri, müşterileri ürün lansmanları veya büyük satışlar gibi belirli olaylara verdikleri tepkilere göre segmentlere ayırabilir. Bu, farklı müşteri segmentlerinin belirli marka faaliyetleriyle nasıl etkileşim kurduğunu anlamamıza yardımcı olur.
• Çapraz satış ve üst satış segmentasyonu : Yapay zeka, hangi müşterilerin ek ürünlerle veya yükseltmelerle ilgileneceğini belirleyebilir ve pazarlamacıların çapraz satış ve üst satış kampanyalarını alıcı segmentlere göre uyarlamasına yardımcı olabilir.

Ayrıca yapay zeka odaklı segmentasyon, gerçek zamanlı ayarlamalara olanak tanır. Müşteriler markanızla etkileşime girdikçe, AI sistemi segmentleri yeni verileri yansıtacak şekilde güncelleyerek pazarlama stratejinizi çevik hale getirir. Davranışta bir değişiklik tespit edildiği anda müşteriyi elde tutmaya yönelik hedefli kampanyaları tetikleyebilir.

Zamanla makine öğrenimi, kampanya sonuçlarından sürekli olarak öğrenerek bu segmentleri daha da hassaslaştırabilir ve bu da daha da kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerine yol açabilir.

Improvado'yu benimseyerek bu süreci basitleştirin. Platform, verileri çıkarmak ve depolama alanınızda merkezileştirmek için tüm pazarlama ve satış kaynaklarınıza bağlanır. Tüm veriler toplandıktan sonra Improvado, verileri temizler ve ister BI ister yapay zeka yoluyla olsun daha ileri analizlere hazırlanır.

2. Yapay Zeka Asistanına Sorarak Bilgi Almak

Gelişmiş analitik yapay zeka sayesinde pazarlama ekipleri artık doğal dili kullanarak verilerini doğrudan sorgulayabilir ve gerçek zamanlı içgörüler alabilir. Bu etkileşimli analiz yaklaşımı, derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan pazar eğilimleri, müşteri davranışları ve kampanya performansı hakkındaki karmaşık sorulara hızlı yanıtlar sağlar. Dahası, içgörülere bu anında erişim, hipotezleri gerçek zamanlı olarak test edebileceğiniz ve performansı optimize etmek için kampanyaları anında ayarlayabileceğiniz anlamına gelir.

Improvado AI Assistant'ı kullanarak pazarlama verilerinizle sohbet edin. Veri kümenize bağlı, pazarlama performansına ilişkin tüm sorularınızı yanıtlayan ve size özel tavsiyeler veren bir analitik yardımcı pilotudur.

Örneğin, bir Yapay Zeka Asistanına şu soruyu sorabilirsiniz: "Son kampanyamızda en yüksek etkileşim oranına sahip demografik grup hangisiydi?" Pazarlamacılar bu bilgilerden yararlanmak için stratejilerini hızla değiştirebilir ve gelecekteki kampanyaları maksimum etkiyi sağlayacak şekilde uyarlayabilir.

AI Assistant, özel bir büyük dil modeli (LLM) ve metinden SQL'e teknolojisi tarafından desteklenmektedir. Sohbete benzer bir kullanıcı arayüzünde herhangi bir soruyu sade İngilizce olarak sorabilirsiniz ve AI Assistant bunu SQL'e çevirecek ve anında içgörü sağlamak için verilerinizi sorgulayacaktır.

İster reklam harcaması, ister kampanya performansı, ister bütçe ilerleme hızı hakkında sorular sorun, AI Assistant depolama alanınızdan yararlanır ve net, kısa yanıtlar sağlar. Cevabınızı aldıktan sonra, bulgularınız ve bunları stratejinize nasıl uygulayacağınız hakkında Asistan'la sohbet etmeye devam edebilirsiniz.

3. Duygu Analizi İçin Doğal Dil İşlemeyi Kullanmak

Pazarlamacılar sıklıkla yeni ürün lansmanları veya marka kampanyaları hakkındaki müşteri görüşlerini çözme zorluğuyla karşı karşıya kalır. Geleneksel anket yöntemleri doğrudan içgörüler sağlasa da zaman alıcı olabilir, dijital platformlarda ifade edilen kendiliğinden duyguları yakalayamayabilir ve sıklıkla sosyal olarak kabul edilen yanıtlar gösterebilir.

Öte yandan, Doğal Dil İşleme (NLP) tarafından desteklenen sosyal duyarlılık analizi platformları, duyarlılığı geniş ölçekte belirlemek için büyük hacimli metinleri hızlı bir şekilde tarayabilir. Genel ruh halini ve görüş eğilimlerini ayırt etmek için sosyal medyadan, müşteri incelemelerinden ve tartışma forumlarından verileri işleme konusunda ustadır.

Ancak NLP her şeyi kapsayan bir çözüm değildir. İroni veya argo gibi karmaşık insan ifadelerini yanlış yorumlayabilir. Bu, yanlış yorumlara yol açabilir. Üstelik bazı araçlar, ifadedeki kültürel farklılıkları hesaba katmayabilir ve bu da küresel pazarlarda duyarlılığın yanlış değerlendirilmesine yol açabilir.

Pazarlamacılar artık gelişmiş duyarlılık analizi için standart sohbet arayüzü, duyarlılık analizi eklentileri ve API'si ile ChatGPT'ye yöneliyor. Geniş bir metin verisi külliyatı üzerinde eğitildiğinden, daha geleneksel izleme araçlarının bazı sorunlarına değinmesi beklenmektedir:

• ChatGPT, bir beyanın yapıldığı daha geniş bağlamı dikkate alabilir ve potansiyel olarak daha doğru duygu yorumuna yol açabilir.
• ChatGPT, belirli sektörler veya konular için ince ayar yapılabilir ve özelleştirilebilir; bu, niş pazarlar veya belirli ürün türleri için duyarlılık analizinin doğruluğunu artırabilir.
• Bağımsız araçların aksine ChatGPT, müşteri görüşlerinin daha bütünsel bir şekilde anlaşılması için duygu analizini diğer veri kaynaklarıyla birleştirerek daha geniş bir AI ekosistemine entegre edilebilir.

Duygu analizine göre uyarlanmış bir eklenti zaten mevcut olsa da, standart Gelişmiş veri analizi (eski adıyla Kod Yorumlayıcı) eklentisini kullanarak başlayabilirsiniz.

Örneğin aşağıdaki istemi kullanabilirsiniz:

Duygu analizi için birden fazla metin girişi içeren bir CSV dosyam var. Her girdinin duygusunu sınıflandırmam, duyguyu belirten anahtar ifadeleri belirlemem ve mümkünse ifade edilen belirli bir duygunun nedenlerini çıkarmam gerekiyor. Her giriş için ihtiyacım olan spesifik bilgiler şunlardır:

1. Duygu sınıflandırması: Olumlu, Olumsuz veya Nötr.
2. Duyguyu ifade eden anahtar ifadeler veya kelimeler.
3. Duyarlılığı etkilemiş olabilecek belirtilen nedenler.

CSV dosyası şu yapıya sahiptir: {sütun yapısını açıklayın}.

4. Marka İzleme için Yapay Zeka Görüntü ve Video Analizi

Bir markanın görsel varlıklarının çeşitli dijital platformlarda kullanımını ve bağlamını izleme ve analiz etme süreci olan görsel marka izleme, marka bütünlüğünü korumanın önemli bir parçası haline geldi. Her dakika paylaşılan içeriğin hacmi ve bir markanın göründüğü platformların sayısı göz önüne alındığında, bu görev tek başına insan ekiplerinin yeteneklerinin ötesine geçti. Yapay zeka pazarlama analitiği araçları, görsel içerikteki marka öğelerinin tespitini ve analizini otomatikleştirir.

Bunu yapmanın bir yolu OpenAI Vision API'yi kullanmaktır. Vision API, logoları, ürünleri, etkinlikleri ve diğer görsel öğeleri tanımak için görüntüleri ve videoları analiz edebilen gelişmiş bir yapay zeka sistemidir.

Marka izleme için Vision API'yi kullanmaya ilişkin adım adım kılavuz:

1. Entegrasyon: Vision API'yi mevcut dijital varlık yönetimi sisteminize entegre ederek başlayın. Bu süreç genellikle API ile markanızın içerik depoları arasında kesintisiz veri akışını sağlamak için bazı geliştirme çalışmalarını içerir.
2. Parametreleri ayarlama: API'nin resimlerde ve videolarda neyi araması gerektiğini tanımlayın. Parametreler logolarınızı, ürün yerleşimlerinizi, marka renklerinizi ve marka kimliğinizle alakalı diğer görsel unsurları içerebilir.
3. Otomatik analiz: Markanızın içeriği çeşitli kanallara yayıldıkça Vision API, görsel öğeleri analiz etmek için gerçek zamanlı olarak çalışır. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, sosyal medya ve çevrimiçi reklam platformlarında markanızın varlığını tespit eder ve kataloglar.
4. Uygulanabilir bilgiler: Markanızın görsel olarak nerede ve nasıl temsil edildiğine ilişkin uyarılar ve raporlar alın. API, logonuzun yetkisiz kullanımını tespit edebilir, marka tasvirinizin tutarlılığını izleyebilir ve ürün yerleştirmelerinizin etkinliğini değerlendirebilir.
5. Marka uyumluluğu: Markanızın tüm görsel temsillerinin yönergelerinize uygun olduğundan emin olmak için bilgileri kullanın. Markanın uygunsuz şekilde kullanıldığı durumları hızlı bir şekilde tespit edin ve sorunu düzeltmek için harekete geçin.
6. Rakip izleme: Yapabilirsiniz Rakiplerinize göz kulak olmak için API'nin yeteneklerini genişletin. Rekabetçi içgörüleri ve fırsatları belirlemek için görsel varlıklarını takip edin ve bunu markanızın görünürlüğüyle karşılaştırın.
7. Trend analizi: Vision API'nin analizi, görsel içeriğin hedef kitlenizin ilgisini nasıl çektiğine ilişkin ortaya çıkan trendleri vurgulayabilir. Bu bilgi, pazarlama kampanyalarını optimize etmenize ve reklam öğelerinizin hedef kitlede yankı bulmasını sağlamanıza yardımcı olabilir.

5. Sesli Arama Optimizasyonu için Yapay Zeka

Arama ortamı önemli ölçüde değişti. ABD'deki tüketicilerin %50'si, sorguları için her gün sesli asistanlara başvuruyor. %34'ü haftalık, %16'sı ise aylık sesli aramayı kullanıyor.

İçeriği sesli arama için optimize etmenin önemi hayati hale geliyor. Bu değişim, geleneksel anahtar kelimelerin ötesine geçerek, doğal konuşma kalıplarıyla uyumlu, daha konuşmaya dayalı bir yaklaşıma geçmek anlamına geliyor.

Yapay zeka bu yaklaşımın altını çiziyor. İnsanların sorgularını ifade etme biçimindeki kalıpları tespit etmek için büyük hacimli sesli arama verilerinin analiz edilmesine yardımcı olur. Bu içgörü, sesli arama anlatımına kusursuz bir şekilde uyan içeriği şekillendirmek ve markanızın ses odaklı bir dünyada görünürlüğünü sağlamak için çok önemlidir.

Sesli arama optimizasyonu ve analizi için birkaç yapay zeka uygulaması:

• Sesli arama analitiği: Yapay zeka algoritmaları, kullanıcıların gerçekte ne istediğini ortaya çıkarmak için sesli sorguların tonunu, ifadelerini ve anlambilimini analiz edebilir. Pazarlamacılar bu bilgileri, sözlü aramaların doğal, resmi olmayan tarzına uygun SEO stratejileri oluşturmak için kullanabilir.
• NLP ile sesli aramaları anlamak: Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekaya sesli sorguların amacını ve nüanslarını yorumlama yeteneği verir. Bu, kullanıcının günlük yaşamlarında kullandığı konuşma dilini kullanarak doğrudan kullanıcıya hitap eden içerik oluşturmak için çok önemlidir.
• Konuşan içerik: Söylenen sözler doğal olarak ilgi çekicidir ve yapay zeka, bu konuşma kalitesini yakalayan içeriğin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka araçları, insana benzer metinler oluşturma konusunda uzmanlaşmış algoritmalar kullanarak pazarlamacıların bir diyaloğun bir tarafı gibi görünen içerik üretmesine olanak tanır. Bu tür içerik doğal olarak sesli aramaya uygundur ve bir markanın sesli arama sonuçlarındaki görünürlüğünü önemli ölçüde artırabilir.
• Anlamsal arama optimizasyonu: Yapay zeka, daha doğru arama sonuçları sağlamak için kelimeler arasındaki bağlam ve ilişkinin analiz edildiği anlamsal aramanın anlaşılmasına yardımcı olur. Pazarlamacılar, içeriği anlamsal arama için optimize ederek, içeriklerinin kullanıcının amacıyla eşleşme şansını artırır.
• Otomatik test ve optimizasyon: Yapay zeka, sesli arama için en iyi neyin işe yaradığını belirlemek amacıyla SEO stratejileri için A/B testini otomatikleştirebilir. Bu, sesli arama yoluyla keşfedilebilirliğini artırmak için içeriğin anahtar kelime yoğunluğundan yapı ve formata kadar çeşitli yönlerinin test edilmesini içerir.
• Arama Niyetini Yapay Zeka ile Sınıflandırma: Yapay zeka analiz araçları, sesli aramaların ardındaki amacı daha etkili bir şekilde sınıflandırmak ve bilgi amaçlı, gezinmeye yönelik, işlemsel ve yerel amaçlar arasında ayrım yapmak üzere eğitilebilir. Bu sınıflandırma, daha hedefli içerik oluşturulmasına yardımcı olur.

Pazarlama Analitiğinde Yapay Zekanın Faydaları

İşletmeler neden pazarlama analizlerini yapay zeka ile yapmalı? Yapay zekanın pazarlama analitiğine entegrasyonu yalnızca operasyonları kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha önce büyük miktarda veride saklı olan fırsatları da ortaya çıkarıyor.

• Daha hızlı içgörüler: Yapay zeka sistemleri, büyük miktarlardaki verileri, insanların harcayacağı sürenin çok altında bir sürede inceleyebilir. Bu hızlı analiz, işletmelerin önemli içgörüleri neredeyse anında elde edebileceği anlamına gelir.
• Bilgilendirilmiş seçimler: Yapay zeka, pazarlama stratejilerinin sağlam verilere dayanmasını sağlayarak tahminlere ve sezgilere olan bağımlılığı azaltır. Sonuç, daha etkili ve hedefe yönelik pazarlama kampanyalarıdır.
• Kişiselleştirme: Yapay zeka, bireysel müşteri tercihlerini anlama yeteneğine sahiptir. Bu sayede bireysel beğenilere özel reklam ve promosyonlar oluşturularak müşteri memnuniyeti artırılmaktadır.
• Maliyet verimliliği: Veri analizinin yapay zeka ile otomatikleştirilmesi, önemli ölçüde maliyet tasarrufu sağlayabilir. İşletmeler, veri analizine adanmış ekiplerini düzene sokabilir ve etkisiz pazarlama stratejilerine yapılan israf harcamalarından kaçınabilir.
• Müşteri ihtiyaçlarının karşılanması: İşletmeler, müşterilerin ne aradığını anlayarak ve tahmin ederek tekliflerini geliştirebilir ve bu da daha tatmin edici bir müşteri deneyimine yol açabilir.
• Gelecekteki trendleri tahmin etmek: Yapay zeka, gelecekteki pazar trendleri hakkında tahminlerde bulunmak için geçmiş verileri kullanır. Bu öngörü, işletmelerin proaktif olmalarına ve pazarda yaklaşan değişimlere hazırlanmalarına olanak tanır.
• Kolaylaştırılmış operasyonlar: Kolaylaştırılmış operasyonlar: Yapay zeka, rutin ve tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek çalışma saatlerinden tasarruf sağlar. Bu sadece süreçleri hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda insan çalışanların daha stratejik görevlere odaklanmasına da olanak tanıyor.
• En aza indirilmiş hatalar: Yapay zeka sistemleri, makineler olarak, özellikle geniş veri kümeleriyle uğraşırken insan analizinde oluşabilecek hatalara daha az eğilimlidir.

Yapay zeka, veri odaklı içgörülerin hakim olduğu ve işletmeleri daha stratejik ve bilinçli kararlara yönlendiren bir gelecek vaat ediyor. Zorluklar mevcut olsa da, doğru yaklaşım ve uygulamalarla pazarlama analitiğindeki yapay zeka devrimi, benzersiz bir büyüme ve başarıya yol açabilir.