Kişiselleştirme ve Yapay Zeka: Yapay Zekanın Sitenizi Daha İnsan Dostu Hale Getirmesinin 3 Yolu

İster ilişkilerimizde ve arkadaşlıklarımızda, ister iş yerimizde, isterse bir işle etkileşim halindeyken olsun, hepimiz özel ve takdir edilmekten hoşlanırız. Marka kişiselleştirmenin, şirketlerin hedef kitleleriyle bağlantı kurmak için kullandığı önemli bir araç olmasının nedeni budur.

Kişiselleştirilmiş deneyimler, tüketicilerin markalarla etkileşim kurma ve satın alma kararları verme biçiminde devrim yarattı. Bir işletme kişiselleştirilmiş deneyimler sunuyorsa, müşterilerin dönüşüm sağlama olasılığı dört kat daha fazladır ve ortalama tüketiciden beş kata kadar daha fazla harcama yapma eğilimindedirler.

Açıkçası, kişiselleştirme çevrimiçi alışveriş yapanlar için önemlidir ve çoğu işletme, etkileşimlerini, özellikle dijital pazarlama yoluyla özelleştirmenin yollarını bulmaları gerektiğinin farkındadır. Ancak, birçoğu bu konuda müşteri taleplerine ayak uydurmayı oldukça zor buluyor.

Müşteriler, markaların her hareketini çevrimiçi olarak takip ettiğini ve verilerinin kaydını tuttuğunun oldukça farkında olduğundan, karşılığında kişiselleştirilmiş avantajlar bekliyorlar. Ancak bazı kişiselleştirilmiş pazarlama yöntemleri diğerlerinden çok daha etkili ve etkilidir. Müşteriler, adlarının yer aldığı bir e-posta gibi basit dokunuşlardan artık etkilenmiyor, işletmelerin tam olarak ne istediklerini ve ne zaman istediklerini anlamalarını bekliyorlar.

Neyse ki, AI teknolojisi işletmelerin müşterilerinin kişiselleştirme taleplerini karşılamasını mümkün kılmakla kalmıyor, otomasyon sayesinde aslında bunu oldukça basit hale getiriyor.

Lafı daha fazla uzatmadan, Yapay Zekanın kişiselleştirme oyununuzu değiştirebileceği üç yol var!

1. Derin Kitle Analizini Basitleştiriyor(r)

Etkili müşteri kişiselleştirmenin gerçek sırrı, müşterilerinizin tam olarak kim olduğunu ve ne istediklerini derinlemesine ve net bir şekilde anlamaktır.

Açıkçası, bunu yapmanın tek yolu veriye dayalı izleyici analizidir. Yapay zeka, büyük miktarda tüketici davranış verisi arasında gezinmeye ve bunların ne anlama geldiğini anlamak için noktaları birleştirmeye yardımcı olmak için inanılmaz derecede faydalı olabilir.

Bunun oldukça ilginç bir örneği aslında Hollywood'dan geliyor. Film stüdyoları artık izleyicilerini analiz ederek ve en iyi film türlerini tahmin ederek bir sonraki gişe rekorları kıran filmleri yaratmalarına yardımcı olmak için AI teknolojisine yatırım yapıyor.

20 ^th Century Fox, kısa süre önce izleyicinin bir fragmana tepkisini analiz etmek ve en olumlu tepkileri ortaya çıkaran tam kareleri belirlemek için AI algoritmalarına sahip gelişmiş görüntü sistemleri kullandı. Bu, “Proje Merlin” olarak bilinir.

Stüdyo, TensorFlow derin öğrenme çerçevesiyle birlikte Cloud Machine Learning Engine'i kullanır. Merlin bir film fragmanını tarar ve belirli nesneleri ve bunların ekranda ne kadar süreyle göründüklerini ve bunların filmin türüyle nasıl ilişkili olduğunu etiketler.

Örneğin, bir fragmanda bir kahramanın daha uzun, yakın çekimleri varsa, filmin bir aksiyon filminin aksine bir drama olması daha olasıdır.

Bu veriler daha sonra, eleştiriler alan diğer film fragmanlarında bulunan öğelerle karşılaştırılır. Veriler daha sonra, çeşitli izleyicilerin izlemesi (ve ideal olarak) en çok beğeneceği film türlerini tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılır.

Kitle Analizine Nereden Başlamalı?

Çevrimiçi müşteri deneyimini gerçekten optimize etmek için önce web sitenizi kimin kullandığını, oraya nasıl geldiklerini ve onu ne için kullandıklarını anlamanız gerekir. AI destekli analiz programları, daha net bir izleyici genel bakışı için web sitenizin trafik verilerini parçalamak için kullanılabilir.

Bu programlar, sağlayıcı bilgilerini ve IP adreslerini kullanarak, müşterilerinizin tam olarak nerede olduğunu ve sitenize nasıl geldiklerini (organik arama veya PPC reklamı gibi) gösterebilir.

Ayrıca, yeni gelen ziyaretçilere karşı geri gelen ziyaretçilerin sayısını kırabilir ve davranış ve etkileşimleri izlemek için hedeflenen hesapları izlemenize yardımcı olabilirsiniz.

Bu tür derinlemesine izleyici analizi, çeşitli nedenlerle etkili kişiselleştirme için kritik ilk adımdır. Her şeyden önce, farklı demografiler ve gruplar, işletmenizden istedikleri özelleştirilmiş deneyim türleri konusunda farklı tercihlere sahip olacaktır.

Adobe'nin Dijital Reklamcılık raporuna göre, daha genç yaş grupları, Baby Boomers'a göre kişiselleştirilmiş ayrıntılara çok daha açık ve verilerinin daha fazla izlenmesine açık.

Müşterilerinizin yaşı, konumu, satın alma sıklığı ve alıcının yolculuğundaki konumu gibi ayrıntılara dayalı olarak müşterilerinizde en iyi yankı uyandıracak kişiselleştirme düzeyini belirlemek için kendi hedef kitlenizin yapısını bilmeniz gerekir.

İkinci olarak, bu tür bilgilere erişim, müşterilerinizin davranışlarının arkasındaki motivasyonları ve bunun segmentten segmente nasıl değiştiğini anlamanıza yardımcı olabilir. Bu, onları web sitenize yönlendiren ilk bağlantıdan çıktıkları ana kadar izledikleri yoldan tahmin edilebilir. Davranış ve demografi arasındaki korelasyonları arayın.

Örneğin, iş liderleri ve daha yüksek pozisyonlardaki müşterilerin blog içeriğinizi tüketme ve harici bağlantılar yoluyla ulaşma olasılığı daha mı yüksek? Tekrar eden ziyaretçiler organik aramalarla mı yoksa hedeflenen tıklamalarla mı geri dönüyor ve ikinci veya üçüncü ziyaretlerinde doğrudan bir dönüşüme mi yöneliyorlar?

Derin analitik programları kullanarak, hedef kitlenizin kim olduğunu ve onları bir dönüşümü motive edecek içeriğe yönlendirerek davranışlarını nasıl etkileyeceğinizi gerçekten anlamaya başlayabilirsiniz.

2. Aynı Anda Birden Fazla A/B Testi Yapabilmenizi Sağlar

Şansınız, kişiselleştirme pazarlama stratejinizi ilk denemede hemen elde edememenizdir.

Tıpkı diğer herhangi bir iş uygulaması veya pazarlama stratejisi gibi, müşterileriniz üzerinde en büyük etkiyi yaratan yöntemleri bulana kadar bunu izlemeniz ve test etmeniz gerekecektir. Web sitenizi optimize etmek için, en iyi sonuçları getiren düzeni, yapıyı ve içeriği bulmak için A/B testleri yapmanız gerekecektir.

A/B testine yönelik geleneksel yaklaşım, son derece zaman alıcı olabilir çünkü aynı anda yalnızca iki tasarım öğesini birbirine karşı test ediyorsunuz. Bu, web sitenizdeki blog başlıkları veya renk şemaları gibi şeyler için gayet iyi olsa da, en uygun kişiselleştirme karışımını bulmak için mutlaka en iyi yaklaşım değildir.

AI, aynı anda birden fazla varyantın sonuçlarını ölçebildiği için test sürecini kolaylaştırır. Döviz bozdurma sağlayıcısı Monito, tasarımı optimize etmek için web sitelerini geliştirirken yapay zekayı kullandı. AI, on iki farklı tasarım ince ayarını aynı anda test etmelerine izin verdi - bu, Monito'nun nihai bir karar için aylar yerine birkaç hafta içinde yeterli sonucu toplaması anlamına geliyordu.

A/B Testine Nereden Başlamalı?

AI A/B testi ile ilgili olarak yapmanız gereken ilk şey, onun hakkında daha fazla bilgi edinmek ve test sürecinizde gerçekten önemli bir fark yaratıp yaratmayacağını belirlemektir.

AI'nın bu tür testlerde en büyük avantajı, aynı anda birçok farklı varyantı karşılaştırma yeteneğidir - sadece küçük bir avuç yerine. Bu, etkileşim veya dönüşüm açısından hangi tasarımların en iyi sonuçları vereceğini tahmin etmek için sizi daha iyi bir konuma getirir.

İnsan zihninin tıklamasını sağlama sürecine giren her türlü psikolojik nüans vardır; test programınızda çevrilmemiş taş bırakmak istemezsiniz!

Web sitenizi veya kullanıcı deneyiminizi optimize etmek için test etmek istediğiniz TÜM olası varyantların bir listesini oluşturarak başlayın.

• Ayarlanması gereken çeşitli renkler var mı?
• Peki ya düzen?
• CTA yerleşimi?
• Menü tasarımı?
• Bilgiler açılır kutularda gizlenmeli mi yoksa ana sayfada mı görüntülenmeli?
• Arama işlevi nereye yerleştirilmelidir?

Oradan, AI destekli bir aracın gerçekten gerekli olup olmadığına karar vermeniz gerekir. AI kullanmayan çok sayıda çok değişkenli test programı vardır - bu teknoloji, bu programların daha iyi ve daha hızlı çalışmasına yardımcı olan gerçekten tamamlayıcı bir özelliktir.

3. Bire Bir Bağlantılar İçin Fırsatlar Yaratır

Kişiselleştirmenin ana noktası, her müşteriyi özel ve benzersiz hissettirmektir. Müşterileriniz ve şirket adınız arasında anlamlı bağlantılar kuran şey budur. İnsanlar bir işletmenin gerçekten onları "aldığını" hissettiklerinde ve onların istek ve ihtiyaçlarını önemsediğinde, bu duygusal bir bağ kurar.

Tüketicilerin markanıza duygusal bir bağ hissetmesi harika bir şey çünkü bu onların sadakatini ve savunuculuğunu olumlu yönde etkileme eğiliminde. Ancak daha büyük şirketler için, her müşteriye bireysel düzeyde takdir edildiğini hissettirmek son derece zor olabilir.

Bire Bir Müşteri Kişiselleştirmeye Nereden Başlamalı?

Convert Nexus, işletmelerin web sayfası düzenini bireysel hesap bilgilerine göre kişiselleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bunu, her ziyaretçinin IP adresini takip ederek ve şirket hedefli hesaplarla eşleştirerek yapar.

Bir sensör analiz şirketi olan Savi'den bunun nasıl yapılabileceğine dair bir örnek görebilirsiniz. Hem devlet kurumlarına hem de şirketlere hizmet veriyorlar ve ana sayfa düzeni, web sitesi ziyaretçisinin kimin için çalıştığına bağlı olarak otomatik olarak ayarlanacak.

Nudge gibi CRM araçları, hedef kitlenizin tüm tüketici verilerini izlemek ve ABM (hesaba dayalı pazarlama) ile tercihlerini ve davranışlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için karmaşık raporlar sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Nudge, tüm müşteri hesaplarınızı analiz etmek için AI kullanır ve satış hattındaki konumlarına göre hangilerinin hedeflenmesi gerektiğini tahmin eder.

Program ayrıca özellikle ilişki yönetimi için tasarlanmıştır. Satış ve pazarlama ekibinizin deneyimleri kişiselleştirmek ve daha fazla anlaşma yapmak için kullanabileceği tüm önemli ayrıntıları ve bağlantıları takip eder.

Bunun gibi bilgilere erişim özellikle B2B kuruluşlar için önemlidir. Bir işletmedeki herkesin nasıl bağlantılı olduğunu ve en iyi sonuçlar için bir sonraki kime ulaşmaları gerektiğini tam olarak görebilirler.

B2C için bu tür bir ilişki yönetimi, geçmiş etkileşimleri izlemek, önemli bilgileri kaydetmek ve daha kişiselleştirilmiş iletişim için kullanmak için kullanılabilir.

Çözüm

Kişiselleştirme, şüphesiz tüketiciler üzerinde daha da etkili olacak, bu nedenle işletmelerin stratejilerini tam hedef kitleleri için mükemmelleştirmeye odaklanması gerekiyor.

Bu bağlamda yapay zekayı kullanan şirketler, müşterileriyle daha derin bir düzeyde bağlantı kurmalarına ve dönüşümleri etkileyen özelleştirilmiş bir deneyim sunmalarına yardımcı olacak stratejileri tam olarak belirlemeyi çok daha kolay bulacak.