Pazarlamada tahmine dayalı analitikten nasıl faydalanabilirsiniz?
10.02.2022
Sosyal Medya

Pazarlamada tahmine dayalı analitikten nasıl faydalanabilirsiniz?

Şirketlerin müşterilerine satış yapma şeklini değiştiren pazarlamada tahmine dayalı analitik, dik öğrenme eğrisiyle kimi profesyonellerin gözünü korkutuyor. Daralan bütçelerle karşı karşıya kalan pazarlama departmanları, sonuçları en üst düzeye çıkarmak ve harcanan her bir kuruşu optimize etmek için her zamankinden daha fazla baskı altında. Gartner'a göre, pazarlama bütçeleri 2021'de şirket gelirlerinin sadece %6,4'üne düştü.

İstatistik tekniklerini, makine öğrenimini ve diğer araçları kullanan bir tür gelişmiş analitik olan tahmine dayalı analitik, şirketlerin pazarlama harcamalarından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlıyor. Bu teknik, şirketlerin hangi mesajlaşma, iletişim, teklif ve ürünlerin anlamlı olduğunu anlamak için müşterilerden ve pazarlardan topladıkları verilerle çalışıyor.

Pazarlamada tahmine dayalı analitik nedir?

İş zekası alanını içeren iş analitiği, mevcut ve geçmiş verilerdeki anlamlı kalıpları belirlemek için çeşitli teknikler kullanır. Bu sayede şirketlerin karşılarında ne olduğunu, neden gerçekleştiğini, gelecekte ne olabileceğini ve söz konusu durumdan en büyük faydayı sağlamak için daha sonra ne yapılması gerektiğini anlamalarına yardımcı olur.

Tahmine dayalı analitik, adından da anlaşılacağı gibi, toplanan verilerdeki kalıplara dayanarak gelecekte ne olabileceğini tahmin eden gelişmiş bir analitik dalıdır. Makine öğrenimi gibi yapay zeka tekniklerinin tahmine dayalı analitik araçlarına dahil edilmesi, şirketlerin büyük miktarda veriyi büyük bir hızla analiz etmesine olanak tanıyarak, tahmine dayalı modellerin doğruluğunu ve kullanışlılığını artırıyor.

Tahmine dayalı analitik birçok farklı sektörde kullanılıyor. Pazarlama, bu teknolojiyi ilk benimseyen alanlardan birisiydi. Pazarlama günümüzde tahmine dayalı analitik ile hangi müşterilerin hangi zamanlarda hangi kanallar aracılığıyla hangi tür mesajlarla harekete geçtiğini biliyor. Bunun yanı sıra, müşterileri segmentlere ayırmak ve hedeflemek, elde etmek ve tutmak, ne tür reklamların gösterileceğini ve hangilerinin müşterilere göstermek için en etkili olacağını belirlemek için yaygın olarak kullanılıyor.

Tahmine dayalı analitiğin etkin kullanımı için gereken kaynaklara ve aynı derecede önemli olan veri hacmine sahip dijital dönüşümünü gerçekleştirmiş şirketler, bu teknolojiden yararlanmak için ideal konumdalar. Gelişmiş analitik için gereken deneyimli pazarlamacılar, veri bilimcileri, danışmanlar ve teknoloji uzmanlarını işe almak için sınırlı bütçeleri olan daha küçük şirketler, genellikle daha küçük pazarlama analizi programlarına yöneliyor.

Pazarlamada tahmine dayalı analitik ne fayda sağlar?

Gelecekteki davranışları ve olayları tahmin etmek için verileri analiz etmek, iş dünyasında veriye dayalı karar vermenin klasik bir örneğidir. Tahmine dayalı analitiği kullanmak, yöneticiler için en olası sonuçları belirleyerek şüpheyi, varsayımı, sezgiyi ve bunlarla birlikte gelen yanlışlıkları ortadan kaldırır. Sonuç olarak, liderler aldıkları kararların istedikleri sonuçlara yol açacağına daha fazla güvenebilirler.

Tahmine dayalı analitik, potansiyel müşterileri yeni müşterilere dönüştürmek, mevcut müşterileri elde tutmak, müşteri yaşam boyu değerlerine göre tüketicileri hedeflemek veya kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri yaratmak isteyen kuruluşların, pazarlama bütçelerini daha etkin bir şekilde değerlendirmelerini sağlar.

Tahmine dayalı pazarlama nasıl çalışır?

Tahmine dayalı analitik araçları verileri alır ve bu verilerdeki kalıpları ortaya çıkarmak için istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak analiz eder. Araçlar daha sonra, geçmiş davranışlarla ilgili öngörüleri kullanarak, gelecekteki olası sonuçları tahmin etmek için tahmine dayalı modelleme tekniklerini kullanır. Örneğin analitik sistemi, eylemlerin seyrini ve her bir eylemle ilişkili istatistiksel olasılıkları belirlemek için en popüler tahmine dayalı modelleme tekniklerinden biri olan bir karar ağacı algoritması kullanabilir. Karar ağaçlarının dalları, çeşitli kararların olası sonuçlarını ve tüm değişkenleri göz önünde bulundurarak bir eylemin diğerine nasıl yol açacağını gösterir.

Tahmine dayalı analitikte kendi verilerinize sahip olmak önemlidir. Üçüncü taraf verileri çoğunlukla tanımlama amacıyla veya kimi hedefleyeceğinize karar vermek için satın alabilirsiniz. Tahmine dayalı modelleme yapmak istiyorsanız, müşteriyle ilgili sahip olduğunuz tüm değişkenleri eylemleriyle ilişkilendirirsiniz. Pazarlamacılar, makine öğrenimi ve yerleşik yapay zekaya sahip bir dizi kullanıma hazır tahmine dayalı analitik araç arasından seçim yapabilir. Ancak daha gelişmiş pazarlama operasyonları, çabalarını farklılaştırmanın ve verimliliği en üst düzeye çıkarmanın bir yolu olarak genellikle kendi algoritmalarını ve özel araçlarını oluşturur. Ancak, tahmine dayalı analitik için şirket içi bir yaklaşım geliştirmek her kurumun karşılayamayacağı cinsten büyük maliyetlere sahip olabilir.