Başarılı bir pazarlama kampanyası için makine öğrenimi nasıl kullanılır?

Pek çok işletme pazarlama konusunda güçlenmek için makine öğreniminden faydalanmaya çalışıyor. Pazarlama süreçlerinin hem hızını hem de esnekliğini artıran makine öğreniminde tüm işletmelere uyan tek bir çözüm bulunmuyor. Bazı işletmeler, makine öğrenimi sürecinden büyük ölçüde yararlanırken, bazıları ise sadece belli noktalarda avantaj sağlıyor. İşletmelerin makine öğrenimi yatırımlarından en büyük faydayı elde etmeleri için hangi analiz türlerinin nasıl uygulanacağını bilmeleri kritik değer taşıyor.

Pazarlama uygulamalarının pek çoğunda veri analistleri, tipik olarak üç temel yaklaşım kullanıyor: "Tanımlayıcı yaklaşım" geçmiş olaylardan elde edilen verilere uygulanırken, "tahmine dayalı yaklaşım" kestirim ve planlama yapmak için, "kuralcı yaklaşım" ise en uygun eylem planlarını belirlemek için tercih ediliyor. Bu üç yaklaşım arasında makine öğrenimi algoritmalarını oluşturmak için en yaygın olarak tahmine dayalı ve kuralcı yaklaşım kullanılırken, tanımlayıcı yaklaşım ise çoğunlukla analitik raporlar için tercih ediliyor.

Başarılı bir pazarlama kampanyası için; kayıp oranı tahmini, müşteri analizi ve dinamik fiyatlandırma gibi pek çok işlevi etkin biçimde kullanmak gerekiyor.

Kayıp oranı tahmini

Çoğu kayıp oranı modeli, makine öğrenimi olmadan çok iyi çalışsa da sürece biraz zeka eklendiğinde, müşteriler hakkında güvenilir bilgilerden yararlanma yeteneği mükemmelle yaklaşır. Bu bilgiler daha sonra müşteriyi elde tutma çalışmaları ve pazarlama stratejilerini güçlendirmek için kullanılabilir. Tüm bu getirilerden etkili biçimde yararlanmak için makine öğrenimi modeli, son satın alma geçmişi veya ortalama sipariş değeri gibi bazı spesifik tahmin verilerine erişmeye ihtiyaç duyar.

İyileştirme

Makine öğrenimi, pazarlama kampanyalarının verimliliğini ve etkinliğini ölçmek için gayet kullanışlıdır. Ayrıca kullanıcıların gelecekteki tepkilerini, satışları ve gelirleri tahmin etmek için de kullanılır. Pazarlama stratejisinin başarılı olmasını sağlamak için son derece kritik rol üstlenen makine öğrenimi, algoritmalar yardımıyla çeşitli simülasyonlar yapmayı da mümkün kılar. Makine öğrenimi, doğru kullanıcıları doğru bir şekilde hedefleyerek maliyetleri minimuma indirir.

Tekrarlayan satın almalar

Tekrarlanan bir satın alma, başarılı pazarlamanın ayırt edici özelliklerinden biridir. Uygun şekilde eğitilmiş bir model, mevcut müşterilerle ne zaman etkileşim kurulacağını belirlemek için işletmelere yardımcı olabilir. Model, müşteriler tarafından ürünlerin ne sıklıkla satın alındığını, ortalama sipariş değerini, alışveriş sıklığını veya diğer faktörleri göz önüne alarak ek ögeler tanımayabilir ve önerebilir.

Müşteri analizi

Çok çeşitli pazarlama işlevleri için hayati öneme sahip olan müşteri analizi, kurumların tanımlayıcı analitiği kullanarak müşteri davranışının en ince ayrıntılarına kadar detaylı bir düzeyde tanımlamasına yardımcı olur. Günümüzde birçok pazarlama stratejisini yönlendiren popüler RFM (Yenilik, Sıklık, Parasal Değer) analizlerine eşit derecede güçlü araçlar getiren makine öğrenimi, hedeflenen pazarlama kampanyaları geliştirmek için müşterileri niceliksel olarak sıralama ve gruplandırma becerisini geliştirir.

Dinamik fiyatlandırma

Pandemi dönemiyle birlikte tüketici davranışları değişiklik gösterdi. Artık fiyatlara daha fazla duyarlı halen gelen müşteriler, kampanyalar ve indirimleri özellikle takip ediyor. Dinamik fiyatlandırma, işletmelerin finansal yapılarında denge sağlamak için indirimler ve kampanyalar gibi özel promosyonları optimize etmelerine olanak tanıyor. Fiyatlandırma fırsatlarını belirlemeye yönelik olarak, yatırım getirisini koruma maliyeti, rakiplerin eylemleri, arz ve talep arasındaki dalgalanmalar olmak üzere 3 genel yaklaşım bulunuyor.

Makine öğrenimi, arz ve talebi tahmin etme, fiyatlandırma modellerinin oluşturulması ve pazarlama yöneticilerinin fiyatları doğru şekilde belirlemesi gibi önemli işlevleri daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Yine de bu işlevlerin doğru şekilde modellenmesi ve kaliteli verilerle eğitilmesi için işletme tarafından iş modeline bağlı olarak değişecek bir miktar yatırım gerekebiliyor.

Pazarlama için veri ve makine öğrenimi

Öğrenilecek sınırlı veri bulunuyorsa, makine öğreniminden elde edilecek faydalar son derece sınırlı olacaktır. Yüksek hacimli verilerle çalışacak kaynaklardan yoksun olan küçük işletmeler için bu durum önemli bir sorun olabilir. Ayrıca makine öğrenimi modelleri, yetersiz veriler nedeniyle yanlış yönlendirilmiş öneriler sunabilir. Dolayısıyla büyük veya küçük tüm işletmelerin, makine öğrenimini iş süreçlerine uygun şekilde uyarlandıklarından emin olmak için doğru sağlayıcılarla iş ortaklığı yapması gerekir.