Dijital Pazarlamada Yapay Zeka Kullanım Alanları

Pazarlamacılar yapay zeka işin içine girdiğinde, yalnızca süreci kolaylaştırmakla kalmayıp, daha efektif sonuçlar elde edilebileceğini düşünüyorlar.

Yapay zekanın, günümüzün teknoloji sahnesini pek çok açıdan değiştirdiğini – ve hala değiştirmekte olduğunu – söyleyebiliriz. Kendi kendini süren arabalar, fotoğrafları tanıyabilen yazılımlar, insanların işini kolaylaştıran dijital asistanlar ve benzer örnekler düşünüldüğünde, yapay zekanın bir zamanlar bilim kurgu sınırlarına yaklaşan konseptleri bugün hayatımızın bir parçası haline getirmekte olduğu açıkça görülebilir.

Git gide hayatımızın içine dahil olmaya başlayan yapay zeka, pazarlamacılar için de artık çok yeni bir kavram değil. Öyle ki son dönemlerde teknolojiyle birlikte dijital pazarlama alanındaki gelişmeleri de takip eden pek çok kişi, yapay zeka sistemlerinin aktif rol oynadığı pazarlama stratejilerinden haberdar. Yapay zekanın dijital pazarlamaya dahil olmasıyla pazarlamacılar özellikle reklamların ve hizmetlerin kişiselleştirilmesi konusunda çok daha etkili sonuçlar almaya, bunun sonucunda da performansta gözle görülür artışlar elde etmeye başladılar. Veri odaklı olan yapay zeka sistemlerinden beslenen dijital pazarlama stratejileri, endüstriyi önemli ölçüde etkiledi.

Pazarlamacılar, yapay zekanın, tüketici deneyiminin kişiselleştirmesi sürecini daha ucuz bir hale getirdiği konusunda hemfikir. Tüketici deneyiminin kişiselleştirilmesi, geleneksel pazarlamada oldukça yüksek miktarlarda yatırım isteyen, zahmetli bir süreçtir. Yapay zeka işin içine girdiğinde ise, bu süreç yalnızca kolaylaşmakla kalmayıp, daha efektif sonuçlar elde edilebilecek şekilde geliştirilebiliyor. En basit örnekle, bir müşteri bir ürün ile herhangi bir şekilde etkileşime girdiğinde (bu satın alma, sepete ekleyip çıkma, ya da yalnızca arama – inceleme bile olabilir), ortaya çıkan ve ileride faydalı olabilecek her veri parçası kayıt altına alınıyor. Bu sayede pazarlamacılar artık tüketicileri daha iyi anlayabiliyorlar. Yani eski yöntemler ile kıyaslandığında, yapay zeka çok daha detaylı ve isabetli bir tüketici profili ortaya çıkartabiliyor; pazarlamacılar da kampanyalarını elde ettikleri veriler doğrultusunda optimize etme şansına sahip oluyor.

Bu yazıda, dijital pazarlama uygulamalarında yapay zeka kullanımına, gerçek dünyadan belli başlı örnekler ile değineceğiz. Uygulamaların kullanıldıkları alanları, açıklamalarını ve kullanan örnek şirketleri, yazının geri kalanında bulabilirsiniz.

1-Programatik Reklamcılık

Yapay zekadan yararlanılan bir diğer alan programatik reklamlar. Genel bir tanımını yapmak gerekirse, programatik reklamcılık, dijital reklam alım – satım süreçlerinin, bilgisayarlar aracılığı ile otomatikleştirilmesini ifade ediyor. Bu sistemde reklamcılar ve yayıncılar, bir reklam envanterine bağlanarak ücret karşılığında reklam takası yapıyorlar. Burada yararlanılan yapay zeka teknolojileri ise, tüketici davranışlarını analiz etmeye yarayan algoritmalar kullanıyor. Toplanan veriler de gerçek zamanlı reklam kampanyası optimizasyonunda değerlendiriliyor.

Bu süreçte, dönüşüm şansı yüksek olan tüketiciler hedefleniyor. Reklam envanteri satın alma sürecini kolaylaştırmak için talep yönlü platformlar (DSP – Demand SidePlatform) kullanılıyor. Pazarlamacıların daha isabetli kararlar verebilmeleri için, çerez (cookie) bilgilerinden de faydalanılıyor. Yayıncılar da satılmamış reklam envanterlerini arz yönlü platformlar (SSP – Supply Side Platform) üzerinden yönetiyor.

IAB verilerine programatik reklamcılık, dijital pazarlamada hala yükselmekte olan trendler arasında… CMO istatistiklerine göre de, pazarlamacıların %76’sı, programatik satın almayı stratejilerinin önemli bir parçası olarak görüyor; %40’ından fazlası ise hedef kitlelerine ulaşma konusunda bu sistemlere güvendiğini ifade ediyor.

Örnek:

Ünlü ekonomi dergisi The Economist, programatik reklamlardan faydalanabilen şirketlere güzel bir örnek. Eskisi kadar okuyucu çekmediğini fark eden dergi, bunun üzerine çoğunlukla tereddütte kalan kullanıcıları hedeflediği bir kampanya başlattı. Web sitesi ve mobil uygulama kullanımlarını analiz ederek, kullanıcıların okuma tercihlerini gördü ve elde ettiği verileri onları daha iyi hedefleyebilmek için kullandı. Aynı zamanda uyumlu çerez, abone ve diğer veri setlerini de kullanarak etkili bir kitle profili çıkarabildi.  

The Economist’in bu kampanyasının sonuçlarından genel notlar:

• 650.000 yeni kullanıcı elde etme hedefi için 1.2 milyon £ medya bütçesi ayrıldı.
• Hedefin%50’sine yalnızca 9 günde ulaşıldı.
• Toplamda,3.6 milyondan fazla insan aksiyon aldı, ve tekrar hedeflenebilir kitle arasına dahil oldu.
• 10:1oranında bir yatırıma dönüş(ROI – Return of Investment) elde edildi.
• Operasyonun ikinci evresinde, etkileşim kurulan kullanıcı sayısı 8 milyonu buldu.

Böyle bir kampanyanın başarılı olmasında, yapay zeka teknolojileri kullanılarak elde edilen güvenilir verilerin rolü büyük. Doğru kullanıldığında programatik reklamcılık uzun vadede yukarıdaki örnektekiler kadar etkileyici sonuçlar ortaya çıkartabiliyor.

2- Pazar Tahmini ve Müşteri Bağlayabilme

Markalar, müşterilerinin gereksinimlerini karşılayabileceklerinden emin olmak isterler. Bunun yanı sıra, müşterileri ile girdikleri diyalogların satış ile sonlanıp sonlanamayacağını önceden kestirebilmeleri de onlar için önemlidir. Yapay zeka sistemlerinin yardımıyla,markalar pazardaki talebi efektif bir şekilde öngörebiliyorlar. Yine bu sistemler sayesinde, pazarlamacılar potansiyel müşteri ile diyaloğu sürdürmenin dönüşümle sonuçlanıp sonuçlanmayacağı hakkında da fikir sahibi olabiliyor.

Belli bir üründen kaç parça satabileceğinizi daha iyi tahmin edebilmek, daha yüksek satışlara ulaşmak için pazarlama faaliyetlerine ne zaman yatırım yapmanızın doğru olacağını da bilmek anlamına gelir. Bunun yanı sıra,bu sayede envanter stoğu da yapabilirsiniz. Özetle, yapay zeka sistemleri ile bu gibi konularda daha doğru kararlar vererek uzun vadede kârınızı artırmanız mümkün.

Örnek:

Qurious, satış temsilcilerine tavsiye vermek için yapay zeka kullanan yazılımlara iyi bir örnek olarak gösterilebilir. Yazılım, doğal dil işleme(natural language processing) yöntemini kullanarak, müşteri – pazarlama iletişiminde başarılı veya başarısız olabilecek senaryoları belirliyor ve verileri kullanarak satış temsilcilerine ihtiyaçları olan stratejileri gerçek zamanlı olarak sunabiliyor.

Örneğin potansiyel müşteri ile konuşmakta olan bir satış temsilcisine, görüşmeyi sonladırması (başarısız senaryo) ya da satışın gerçekleşebilmesi için biraz daha konuşması gerektiği tavsiyesini (başarılı senaryo) verebiliyor. Gerçek zamanlı olarak sorulara ve potansiyel müşterinin tereddütlerine/itirazlarına yanıt bulabilen bu sistem sayesinde, satış temsilcilerinin müşteri bağlama oranı artıyor, ya da en kötü ihtimalle “ümitsiz vaka” denebilecek görüşmelerle vakit kaybı yaşanmasının önüne geçilebiliyor.

3- Öneri Sunmayı ve İçerik Küratörlüğünü Kolaylaştırma

Yapay zeka sistemleri ile, markaların hedefleme için kullanacakları içeriği keşfetmeleri, toplamaları ve tüketicilere sunmaları kolaylaşıyor. Burada, içerik küratörlüğünün içerik pazarlamadan farklı bir kavram olduğunun unutulmaması gerek: İçerik küratörlüğü, içeriği çeşitli kaynaklardan toplayarak hedef kitleye organize bir şekilde sunma sürecini kapsıyor. Yapay zeka sistemleri sayesinde, bu süreçte farklı veri setlerinden faydalı verilerin toplanabilmesi mümkün oluyor.

Örnek:

Under Armour ve IBM’in geliştirdiği fitness ve sağlığa yönelik billişsel koçluk sistemi (cognitive coaching system) spor giyim markası Under Armour, IBM Watson destekli bu sistem ile, mobil uygulaması üzerinden topladığı veriler doğrultusunda kullanıcılarına amaçlarına, yaşam tarzlarına ve fiziksel özelliklerine göre kişiselleştirilmiş antrenman tavsiyeleri ve diyet planları sunabiliyor.

Örneğin 5 kilometrelik bir yarışa hazırlanmakta olan 32 yaşındaki bir kadın, programa hedefleri ve kendisi hakkında verdiği belli başlı bilgilerden sonra; oturduğu yeri, günün saatini ve hava durumunu göz önüne alarak oluşturulan koşu rotaları alabiliyor. Ya da uygulama, kadının yediklerini takip ederek, ona diyetini performansına katkı sağlayacak şekilde geliştirecek öneriler sunabiliyor.

Yukarıdakine benzer yaklaşımları kullanarak, diğer markalarda kendi alanlarına uygun pazarlama stratejileri keşfedebilirler. İçerik küratörlüğü,doğru yapıldığında markanın doğru kitleyi hedeflemesini mümkün kılar; daha sonra da bu kitle ile etkili bir iletişim kurulabilir. Bu, özellikle de abone sayısını artırmaya yönelik reklam kampanyaları için etkili bir yaklaşımdır. Yapay zeka kullanarak tüketici ve amaçları için faydalı olacak verileri toplayıp bunları ona örneğin sürekli bildirimler göndererek sunarak dikkatini çekebilen markalar, tüketici bunların işine yaradığını fark edip abone olduğunda/ürün satın alma yaptığında, dönüşümlerini artırmış olurlar.

4- Chatbot Kullanımı

Git gide daha popüler hale gelen chatbotlar, günümüzde dijital pazarlamanın önemli aktörlerinden. Müşteriler çeşitli konularda destek ya da belli başlı sorularına cevap ararken, markalar da onların ilgilerini yitirmemelerini, başka bir deyişle alternatiflere kaymadan olabildiğince “hatta kalmalarını” istiyor, ve bu noktada da marka – müşteri ilişkisinin önemli bir parçasını oluşturan chatbotlar devreye giriyor.

Milyonlarca müşterisi olan bir şirket düşünün. Bu kadar müşterinin her gün sorabileceği soruları standart bir müşteri hizmetleri ekibinin cevaplamaya çalışması ne kadar verimli olur? Chatbotlar bu soruna cevap veriyor. Böyle bir şirket, yapay zeka temelli bu sanal asistanlara yatırım yaparak müşteri ile standart bir otomatik cevap sisteminin yapabileceğinden çok daha etkili iletişim kurabiliyor, müşterinin ilgisini canlı tutuyor. Müşterinin sorunu tamamen bu noktada çözülebileceği gibi,kendisi gerekirse daha sonra canlı bir müşteri temsilcisine de aktarılabiliyor.İlgi çekici ve çözüm odaklı böyle bir iletişim -özellikle de hemen hemen herkesin zamanında tecrübe ettiği sinir bozucu müşteri hizmetleri/otomatik cevap sistemi deneyimleri düşünüldüğünde- müşteri sadakatine önemli bir katkı sağlıyor.

Örnek:

Havayolu şirketi KLM, BlueBot adlı bir yapay zeka sistemine yatırım yaptı. Facebook Messenger üzerinden kullanılabilen bu chatbot ile iletişim kuran müşteriler; bilet satın alma, işlem doğrulama gibi işlemleri yapabiliyor, uçuş güncellemeleri alıp belli başlı sorularına yanıt bulabiliyorlar. KLM’nin yetkilileri, müşteri ilişkilerinde attıkları bu adım için aşağıdaki sözleri söylediler:

“Müşteriler sizden her zaman hızlı bir geri dönüş bekliyor, bununla birlikte bu müşterilerin sayısı da git gide artıyor. Bu yüzden onlara ihtiyaçlarına uygun şekilde, zamanında ve doğru yanıtlarla dönüş yapabilmek için yapay zeka sistemlerini kullanmaya başladık.”

Müşteriler sorularına gerçek zamanlı ve doğru cevaplar bekliyorlar. BlueBot olmasaydı, KLM yüz binlerce kullanıcının yolladığı milyonlarca mesajı bu kadar kısa sürede etkili bir şekilde değerlendirip geri dönüş yapamazdı. Soruların cevaplanabilmesinin, sorunlara çözüm bulunabilmesinin müşteri memnuniyetinin ilk ve en önemli adımlarından olduğu düşünülürse, bu örnek chatbotların ve dolayısıyla yapay zekanın satış ve pazarlamadaki önemli rolünü kanıtlıyor.

SONUÇ

Yapay zeka, görüldüğü gibi markalara dijital pazarlama alanındaki çok sayıda farklı operasyonda yardımcı olabiliyor. Kampanyaların ne kadar efektif işlediği yapay zeka sayesinde görülebiliyor; ne zaman yatırım yapıp ne zaman yapılmaması gerektiği konusunda daha doğru kararlar alınabiliyor,müşteri ilişkilerine daha verimli yaklaşımlar getirilebiliyor.

Dolayısıyla, gelişen teknolojiyle birlikte sürekli bir dönüşüm içerisinde olan dijital dünyada, markalar varlıklarını sağlamlaştırabilmek ve daha geniş kitlelere ulaşıp daha sadık müşterilere sahip olmak için, yapay zeka sistemlerinden bir şekilde faydalanabilmeyi öğrenmeliler. Ve her marka, şu an, stratejilerinin yapay zeka ve diğer dijital pazarlama trendleri ile ne derece uyum içerisinde olduğunu kendisine sormalı.