Markalar halen bitmek bilmeyen toplantılarla dijital dünyada kendilerini doğru konumlandırabilmeye ve bu doğrultuda pazarlama stratejileri belirlemeye çalışmaktadır. Marka konumlandırmasının hatları net bir biçimde belirlenmiş olsa dahi stratejik pazarlama çalışmalarıyla hedef kitleye doğru yansıtılması bir nevi deneme-yanılma yöntemleriyle ilerlemiştir.

Geleneksel pazarlamanın bir anlamda kitle pazarlaması olarak kullanıldığını bir dönemden veri odaklı, hedef kitlenin tüketim alışkanlıklarının tespit edilebildiği, hatta kişiselleştirilmiş mesajların yine kişiselleştirilmiş saat dilimlerinde müşteriye iletildiği bir dönemdeyiz. Bu durum, pazarlama departmanlarını gitgide büyümesine, çalışmalarını markalar için daha karmaşık bir hal almasına neden olmuştur.

Markalar, derinleşen ve katmanlaşan dijital dünyanın içerisinde yer kapma yarışında yapay zeka araçlarını kullanarak iş süreçlerine katma değer yaratma yarışına girdiler bile. Markalar mass pazarlamadan kişiselleştirilmiş pazarlama çalışmalarının değer kazandığı bu dönemde yapay zeka teknolojilerini nasıl kullanabilirler? Peki veri yapay zekanın neresindedir ve daha önemlisi veriler pazarlama çalışmalarında nasıl kullanılır?

Üretici Yapay Zeka ile Neler Yapılabilir

• VERİ ODAKLI MÜŞTERİ SEGMENTASYONU VE REKLAMCILIK
• KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ E-TİCARET SAYFALARI
• MÜŞTERİLER NE DÜŞÜNÜYOR?
• SON SÖZ

Veri Odaklı Müşteri Segmentasyonu ve Reklamcılık

Yapay zeka uygulamalarının besin kaynağı verilerdir. Her bir müşteri ve tabii ki potansiyel müşterilerinizin dijital dünyada bıraktığı “ekmek kırıntıları” kullanacağınız yapay zeka araçları ile birer havuz oluşturur. Bu havuz ile eğitilmiş yapay zeka araçları bir nevi markanın kişisel yapay zekası olur.

Markalar verileri ile hedef kitle analizi yapabilir, kitle segmentini hedefleme avantajı sunacak kümelere ayırabilirler. Marka elindeki hedef kitle analizi ile dijital pazarlama çalışmalarını nasıl şekillendirebilirler?

Reklamcılık faaliyetleri, geniş kitlelerin en fazla “olumlu tepki” verdiği içeriklerin aynı geniş kitlelere sunulmasıyla gerçekleşir desek, reklamcılık sektörünün bilirkişileri muhtemelen “yaratıcılık, “orjinal olma, “akılda kalma” gibi terimleri kullanmaya başlayacaklardır. Reklamcılık faaliyetleri kesinlikle bu bileşenleri bünyesinde barındırır hatta yapı taşlarıdır. Ancak bir yandan “geniş kitleleri” hedefleyerek “yaratıcılık”, “orjinal olma, “akılda kalma” olgularının varlığı idealize edilir.

Her bir bireyin zihninde farklı bir “yaratıcılık” ve “orjinallik” kavramı vardır. Ancak reklamcılık faaliyetleri kişilere değil, geniş bir hedef kitlesine ulaşmayı amaçlar.

Yapay zeka ile segmente edilmiş müşteri kitlesine “olumlu tepki” vereceği görsel ve yazılı içerikler oluşturabilir, hatta yapay zeka seslendirmeleri ile müşterilerin “aklında kalacağı” ses tonlarını oluşturmanız mümkündür.

Şirketler, ilk olarak cevabını öğrenmesi gereken sorunun “Müşterilerimiz kimlerdir?”  noktasından “Her bir müşterimiz kimdir?” noktasına doğru derinlik kazandığını ve veri odaklı kişiselleşirilmiş pazarlama çalışmalarınının pazarlama alanında katma değer yaratımının temeli olduğunu anlamaları umarım ki uzun sürmeyecektir.

Kişiselleşirilmiş e-ticaret sayfaları

Markalar, yapay zeka ile dinamik, kişiye özel e-ticaret sayfaları oluşturabilirler. Örneklendirmek gerekirse, bir kadın giyim markası hayal edelim. Markanın web sitesine tıklayan A müşteriniz genç-yetişkin yaş aralığında bir kadın. Belirli bir fiyat bandındaki ürünlere tıklıyor. Yaz aylarının yaklaşıldığı dönemde beyaz baskısız tişörtlere tıklıyor. Daha da detaylandıralım, müşteri özellikle pamuk içeriği yüksek beyaz tişörtlere tıklıyor.

Şimdi web sitenize giriş yapan ikinci bir müşteri hayal edelim. B Müşterisi bir önceki müşteriyle aynı yaş aralığında, aynı şehirden ve aynı ilçeden web sitenize giriş yapmış. Müşteri siyah tişörtlere tıklıyor ve özellikle pamuk içeriği yüksek siyah tişörtlere tıkladığını görüyoruz.

Şimdi de C müşterisinin sisteme giriş yaptığını hayal edelim. A ve B müşterileriyle aynı şehirde, aynı ilçede oturmakta ve aynı yaş aralığındadır.

Toplanılan bütün veriler yapay zeka uygulamanıza yüklenir veya yapay zeka kullandığınız sisteme entegre edilmiş ise, otomatize edilerek çekilmiştir. Yapay zeka aldığı bu veriler ile söz konusu müşteriler tekrar sisteme giriş yaptığında markanın web sitesinin nasıl hareket etmesi gerektiğini yorumlamasını istediğimizde bize vereceği cevap şu şekilde olacaktır.

A müşterisi için: Daha önce tıkladığı beyaz tişört modellerinin benzerlerini karşısına çıkar

B müşterisi için: Daha önce tıkladığı siyah tişört modellerinin benzerlerini karşısına çıkar.

C müşterisi için: A ve B müşterilerinin öncelikli olarak karşısına çıkardığı ürün kategorisini önüne çıkar.

Kişiye Özel Kampanyalar

Markanın müşterilerinin web sitesi üzerinden geçmişte yapmış olduğu bütün eylemler birer veridir. Web sitesine tıklamalarından sepete eklemeye ve nihai olarak satın almaya giden yolu optimize etmek, müşteri deneyimini iyileştirebilmek adına markalar devami olarak UI/UX çalışmalarında bulunurlar. Soru aynıdır: Müşterinin satın alma deneyimini nasıl iyileştirebiliriz? Müşteri neden sepete ekler ancak satın alma eylemini tamamlamadan web sitenizden ayrılır. Sepete eklem eylemini gerçekleştirecek kadar motive olmuş müşteriyi, eylemini tamamlaması için neler yapılabilir?

Her kullanıcı başka bir alışveriş deneyimini tecrübe eder. Alışveriş deneyimi son derece kişisel ve complex bir süreçtir.

Bu noktada markaların uyguladıkları kampanya ve indirimlerde de kişiselleştirme çabası içerisinde olduklarını görüyoruz. Bunun en basit örneği, bir müşteri ne kadar satın alma eyleminde bulunursa, bir sonraki alışveriş deneyimi için “puan”, “para”, “bonus” gibi ek avantajlardan yararlanma fırsatının sunuluyor olmasıdır.

Peki bu noktada yapay zeka ve müşterilerinden toplanan veriler markalar tarafında nasıl efektif bir satın alma süreci yaratabilir?

Her bir müşterinizin mevcut alışveriş deneyimlerine dair veriler ile müşterinizin dönemsel olarak satın almaya motive olduğu ürünlere has kampanya ve indirimler sunun. Müşterinizin markaya olan sadakatinin kırılmasını engelleyebilmek için her bir müşterinizin “kendine has” ve “özel” olduğunun bilinciyle kişiselleştirilmiş indirimler, marka ve müşteri arasındaki bağı kuvvetlendirecektir. Marka, kendisi için değil, müşterisi için var olur. Hayat boyu müşteri deneyimi (customer life-time value) ancak bireyselleştirilmiş marka eylemleriyle sağlanabilir. Yapay zeka araçları ile her bir müşteriniz /müşteri segmentinizi analiz edebilir, geçmiş alışveriş deneyimlerinden müşterinin sosyo-kültürel yapısına kadar farklılık gösterecek şekilde tasarlanmış indirim/kampanyaları müşterinize sunabilirsiniz. Markanın mesajınının müşteriye iletildiği saat dilimlerinden mesajın yazım diline kadar müşteriyle has mesajların iletildiği bir dönem markaları bekliyor. Yapay zekayı stratejik olarak doğru kullanan markaların bu yarışı açık arayla önde olacağının altını çizmek gerekir.

Müşteriler Ne Düşünüyor?

Gerek fiziksel mağazalarda gerekse dijital kanallar üzerinden yapılmış olsun, müşteriler sunulan hizmete / ürüne /  markaya (kuruma) dair yorumlarını dijital platformlar aracılığı ile aktarıyorlar. Her bir kelime, yapay zekanın nezdinde bir veri. Her bir veri ise bilgi apartmanının tuğlalarıdır. Yapay zeka motorları ile kurumlar verilerinden anlamlı bir bütün oluşturabilir, duygu analizinden hangi ürün veya hizmetleriyle ilgili müşterilerinin sorun yaşadıklarını öğrenebilirler.

Son Söz

Yapay zeka halen şirketlerin biraz temkinli biraz da merakla izledikleri bir çalışma alanı. Yapay zeka motorlarını kullanarak katma değer yaratımını nasıl sağlayacaklarını, bunun için hangi yapay zeka uygulamalarını kullanmaları gerektiği konusunda kafa karışıklığı yaşadıklarını gözlemliyoruz. Yapay zekayı bir nevi arzu edilen her işlevi yerine getirecek araçlar olarak görüyorlar. İki noktaya parmak basmak, yapay zekanın kurumlar tarafından daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır.

1. Yapay zekanın arkasından insanlar vardır.
2. Yapay zeka insanların dijital dünyada bıraktıkları veriler ile eğitilerek sonuç verir.

Kurumların yapay zeka programlarını yalnızca kullanmakla kalmayıp, yapay zekanın arkasındaki mantığı anlayarak yapay zekadan beklentilerini rasyonel bir zemine oturtabilirler.