Pazarlamada İş Zekası Açıklaması

Pazarlamada iş zekası nedir ve modern kampanyalar için neden bu kadar önemli bir bileşendir?

İşletme sahipleri ve pazarlamacılar için, iş zekası gibi teknolojiler ile tipik pazarlama kampanyalarıyla ilgili daha geleneksel girişimler arasındaki bağlantıyı tam olarak anlamak zor olabilir.

Bunun zor olabileceğini biliyoruz, çünkü BI gibi teknolojilerin günümüzde kuruluşlar arasında çok düşük oranda kullanılması.

Tüm kuruluşlarda iş zekasının, hatta basit bulut uygulamalarının küresel olarak benimsenme oranı yalnızca %26'dır.

Bugün birçokları için soru, iş zekasının operasyonlarını ne ölçüde iyileştirebileceği ve benimseme yoluyla hangi somut faydaların gerçekleştirilebileceğidir.

Bugünün blogunda inceleyeceğimiz şey bu.

Pazarlamada İş Zekası Nedir?

Pazarlamada iş zekası, çoğunlukla pazarlama girişimlerinde daha iyi sonuçlar elde etmek için müşteri verilerinden yararlanmakla ilgilenir.

Pratik anlamda bu, pazarlama kampanyalarında onları daha iyi hedeflemek için müşterilerle ilgili tanımlayıcı bilgilerin kullanılması anlamına gelir.

Pazarlamalarında herhangi bir iş zekasından yoksun olan şirketlerin çoğunluğu, kime pazarlama yaptıkları ve dolayısıyla onlara en iyi nasıl pazarlama yapacakları konusunda hiçbir fikre sahip değiller.

Bu, örneğin kitlelere çok az önem verilerek toplu olarak gönderilen e-postalar ve kişiselleştirme eksikliği gibi kampanyalarda dağınık bir yaklaşıma yol açar ve bu da hayal kırıklığı yaratan tıklama oranlarına ve etkileşime yol açar.

Pazarlamada iş zekası sayesinde kuruluşlar, profiller oluşturmak, daha verimli kampanya hedeflemesi için hedef kitleleri segmentlere ayırmak ve kampanyalar hakkında daha yüksek kaliteli bilgiler almak için müşteri bilgilerini kullanabilir.

Pazarlamada İş Zekası Nelerden Oluşur?

İş zekasının ne olduğunu oluşturan bireysel unsurlara bir göz atarak, pazarlamada iş zekasının bir şirket için pratikte neye benzediğinin özüne girelim.

Daha İyi Raporlama

Her şeyden önce, pazarlamalarında bir form iş zekası uygulamak isteyen işletmeler, aracı mevcut müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) platformlarıyla entegre etmek zorunda kalacaklar.

Örneğin, Dynamics 365 CRM kullanıyorsanız, piyasada çok sayıda çözüm olduğu düşünüldüğünde, genellikle PowerBI ile eşleştirilir.

Bu gerçekleştiğinde, kullanıcılar izleme, analiz ve raporlama için CRM'lerine iş zekası panoları ekleyebilirler.

Dynamics 365 CRM gibi çoğu CRM'de zaten raporlama için yerleşik bir pano bulunur, ancak bu, entegre bir BI platformunun yeteneklerine ve derinliğine yaklaşmaz.

PowerBI'ın gelişmiş analitiğini Dynamics CRM'ye entegre etmek, bir URL girmek, PowerBI görselleştirmesini etkinleştirmek ve hakkında rapor oluşturmak istediğiniz alanları eklemek kadar basittir.

PowerBI (diğer iş zekası paketlerinde olduğu gibi), 120'den fazla desteklenen kaynaktan gelen verileri bağlamanıza olanak tanır; yani, hemen hemen her uygulamada barındırılan veriler, BI ile CRM'nize aktarılabilir ve raporlanabilir.

İş zekasını (ve verilerinizi) CRM'nize yerleştirdikten sonra, verilerinizi birleşik bir platform üzerinden raporlamak eskisinden çok daha kolay ve kullanıcı dostudur.

Öngörücü ve Tanımlayıcı Analiz

Tahmine dayalı analitik, eğilimleri değerlendirmek ve gelecek haftalarda, aylarda ve hatta yıllarda olası sonuçları ortaya çıkarmak için verileri kullanmak anlamına gelir.

Platform, verileri bir iş zekası aracına entegre ederek, ne olabileceğini belirlemek için makine öğrenimini kullanabilir ve böylece bir işletmenin kampanyalarından en iyi şekilde yararlanmak için hangi yaklaşımları kullanmak isteyebileceği konusunda bilgi verebilir.

Bunu, geçmiş eğilimleri değerlendirerek ve bunların gelecekte nasıl devreye gireceğini anlayarak yapar; bu, özellikle bir işletme mevsimsel faktörler nedeniyle satış ve hizmette dalgalanmalar öngördüğünde yararlıdır.

Örneğin, alıcı davranışını düşünün. Müşterilerin davranışlarını – neyle ilgilendiklerini anlamak; neden siparişleri tamamlamıyorlar; neden yılın belirli zamanlarında ürün alıyorlar; neden belirli e-posta kampanyalarına yanıt vermiyorlar - onlara etkili bir şekilde pazarlama yapabilmek için çok önemlidir.

• Tahmine dayalı zeka, 36 aylık uygulamadan sonra gelirde %40,38'lik bir artış olduğunu gösteriyor.
• Satın almaların %34'ü tahmine dayalı zeka tavsiyelerinden etkileniyor.
• Tahmine dayalı zekadan etkilenen web sitesi oturumları, dönüşüm oranlarında %22,66 artış sağlar.
• (Kaynak)

Bir müşterinin veya potansiyel müşterinin davranışının tüm bu yönleri, verileri iş zekası ile değerlendirerek ve gelecekteki girişimlerde onlara pazarlama yapmak için sizi daha iyi konumlandırabilecek eyleme geçirilebilir bilgiler vererek belirlenebilir.

Pazarlama amaçları için tahmine dayalı analiz kullanmanın tipik bir örneği, mevcut müşterilere nasıl yaklaştığınızı şekillendirmeye yardımcı olmak için satın alma davranışını kullanmaktır.

Bir müşteri veya müşteri grubu belirli bir ürünü satın alma geçmişine sahipse, bu bilgiler daha sonra kendilerine benzer ürünler öneren hedefli bir e-posta kampanyasını bilgilendirmek için kullanılabilir. Birçok e-ticaret sitesi bu tekniği çok etkili bir şekilde kullanır ve şu anda gelen kutunuzda muhtemelen bu tür e-postalar vardır.

Bu tür yüksek hedefli pazarlama, ancak pazarlamada iş zekası ile mümkündür ve modern tüketicilerin çok değer verdiği bir kişiselleştirme düzeyi ekler.

İlgili Yazı: Müşteri Deneyimi Talepleri Yeni Teknolojik Değişiklikleri Nasıl Yönlendiriyor?

segmentasyon

Segmentasyon, hedef kitlenizin birkaç farklı faktöre bağlı olarak gruplara bölünmesiyle ilgilidir:

• Demografik segmentasyon: Müşterileri yaş, gelir, cinsiyet, ırk, mesleğe göre sıralar.
• Coğrafi segmentasyon: Müşterileri bölgeye ve yaşadıkları yere göre sıralar.
• Psikografik segmentasyon: Müşterileri ilgi alanlarına, görüşlere, değerlere ve yaşam tarzına göre sıralar.
• Davranışsal segmentasyon: Müşterileri satın alma, kullanım, tüketim ve ürün tercihleri ​​gibi karar verme süreçlerindeki kalıplara göre sıralar.

Bu bilgiler, hedef kitleleri ortak ilgi alanlarına, yerel ayarlara, inançlara ve davranışlara göre bir araya getirmeye yardımcı olmak ve işletmelere onları daha ayrıntılı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde hedefleme fırsatı vermek için kullanılabilir.

Pazarlamada iş zekasının gelişmiş veri analitiği sayesinde, bu sonuçlar müşterilerine ve beklentilerine daha iyi hizmet vermek isteyen kuruluşlar için son derece faydalı olabilir.

• Yatırım getirisi yüksek şirketlerin %86'sı, kişiselleştirmenin pazarlama bütçelerinin %21'ini veya daha fazlasını oluşturduğunu bildirdi.
• Tam veya kısmi kişiselleştirme stratejisine sahip işletmeler, zamanın %78'inde gelir artışı yaşadı.
• Gelişmiş kişiselleştirme stratejisine sahip işletmelerin %93'ü gelir artışı yaşadı

Sonuç olarak

Pazarlamada iş zekası karmaşık görünebilir, ancak gerçekte bu, şirketlere müşterileri ve beklentileri hakkında gelişmiş içgörüler sunarak pazarlama girişimlerini daha iyi bilgilendirmek için mevcut müşteri verilerini kullanmakla ilgilidir.

Daha iyi raporlama ve veri ve uygulamaları birleştirerek, kuruluşlar daha etkili pazarlama kampanyaları yürütmek için bilgilerini daha eyleme dönüştürülebilir bir şekilde kullanabilirler.

İş teknolojisi hakkında daha fazla güncelleme ve haber için blogumuza abone olarak aylık içerik bültenimize kaydolun.