Dijital Pazarlamada Yapay Zeka İçin Nihai Kılavuz: Araçlar, Örnekler ve Uygulanabilir İpuçları

Yapay Zeka (AI) birçok alanı yeniden şekillendiriyor ve dijital pazarlama da bir istisna değil. IBM verileri, şirketlerin %35'inin işlerinde zaten yapay zeka kullandığını, %42'sinin ise yapay zekayı araştırdığını ortaya koyuyor. Yapay zekanın dijital pazarlamada nasıl kullanılacağını araştırıyorsanız tam da olmanız gereken yere geldiniz!

Gerçek dünyadan örnekler ve hedef kitlenize yaklaşmak için uygulayabileceğiniz uygulanabilir ipuçlarıyla yapay zekanın pazarlama konusunda size yardımcı olabileceği yollardan bazılarını burada bulabilirsiniz.

İçindekiler

• Kişiselleştirilmiş İçerik Önerileri
• Potansiyel Müşteri Puanlaması için Tahmine Dayalı Analitik
• Dinamik E-posta Pazarlama
• Müşteri Desteği için Chatbotlar
• Reklamcılıkta Davranışsal Hedefleme
• İçerik Optimizasyonu için Anlamsal Analiz
• Sosyal Medya Dinleme ve Duygu Analizi
• Otomatik Kampanya Optimizasyonu
• Tahmine Dayalı Müşteri Yaşam Boyu Değer (CLV) Modellemesi
• Görsel Arama ve Görüntü Tanıma

1. Kişiselleştirilmiş İçerik Önerileri

Ne ilginç ne de alakalı bulmadığınız içerik bombardımanına tutulduğunuz bir gezinme deneyimi hayal edin. Böylesine gürültülü bir dijital labirentte muhtemelen internette gezinmeyi tamamen bırakırsınız.

Şimdi bunu, gördüğünüz her içeriğin sizin için özel olarak seçildiği, ilgi alanlarınıza ve tercihlerinize uygun olduğu bir senaryoyla karşılaştırın. İkinci sahne yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş içerik önerilerinin gücünü yansıtıyor.

Google'dan alınan veriler, 10 pazarlamacıdan dokuzunun, kişiselleştirmenin iş karlılığını artırmada önemli bir rol oynadığını kabul ettiğini söylüyor. Yapay zeka, kişiye özel içerik önerileri sunmak için kullanıcı davranışını analiz eden algoritmalar kullanarak kişiselleştirme sunmayı çok daha kolay hale getirdi.

Gerçek Dünyadan Örnek: YouTube'un Kişiselleştirilmiş Önerileri

YouTube, kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için yapay zekadan yararlanıyor. Platform, izlenen videolar, görüntüleme süreleri, beğeniler, beğenmemeler ve yorumlar da dahil olmak üzere her kullanıcının etkileşim verilerini analiz eder ve her bir eylem, tercihlerinin profilinin oluşturulmasına katkıda bulunur.

Geçtiğimiz haftalarda üretkenlik ve yazmayla ilgili videolar izliyordum. Ayrıca çalışırken arka planda caz müziği çalma alışkanlığı da edindim.

Bu yazıyı yazarken tarayıcımda açtığımda YouTube önerilerim şunlar:

Bu öneriler ilgimi çekti ve eğer derin bir çalışmayla meşgul olmasaydım muhtemelen onları izlerdim. Bu yalnızca YouTube'un yapay zekasının videoların içeriğini ve bağlamını nasıl anladığını ve benim için özel öneriler hazırlamaya nasıl yardımcı olduğunu gösteriyor. Öneriler yerinde olduğu için daha fazla video tüketiyorum ve platformda daha uzun süre vakit geçiriyorum.

Bunu Markanıza Uygulamak

E-ticaret işinizde AI kişiselleştirme araçlarını kullanmayı düşünün. Örneğin Intellimaze gibi bir araç, web sitelerinin yapay zeka kullanarak her web sitesi ziyaretçisine benzersiz sayfa varyasyonları göstermesine olanak tanır ve böylece dönüşüm oranlarını artırır.

Dynamic Yield ayrıca her ziyaretçinin tıklama olasılığı en yüksek olan bir sonraki ürünü tahmin etmek için derin öğrenme algoritmasını kullanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri de sunuyor.

2. Potansiyel Müşteri Puanlaması için Tahmine Dayalı Analitik

Potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterileri her bir potansiyel müşterinin algılanan değerini temsil eden bir ölçeğe göre sıralamak için kullanılan pazarlama metodolojisini ifade eder.

Strateji sayısal değerlerin, puanların veya tanımlayıcıların (sıcak, sıcak veya soğuk gibi) atanmasını içerir. Geleneksel olarak pazarlamacılar olası satışları puanlamak için belirli kriterler belirler; örneğin:

• Demografik bilgiler
• Şirket büyüklüğü
• İş unvanı
• Etkileşim düzeyi (web sitesi ziyaretleri veya e-posta etkileşimleri gibi)
• Pazarlama hunisinin neresindeler

Bu arada tahmine dayalı analitik, Harvard Business School tarafından "gelecekteki eğilimleri ve olayları tahmin etmek için verilerin kullanılması" olarak tanımlanıyor.

Dijital pazarlamada yapay zeka, potansiyel senaryoları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanarak potansiyel müşteri puanlamasında tahmine dayalı analitiklere olanak tanır. Sonuçta yapay zeka, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarlardaki verileri entegre edebilir ve analiz edebilir:

• CRM sistemleri
• Sosyal medya
• Web sitesi etkileşimleri ve
• E-posta etkileşimleri.

Bu kapsamlı veri analizi, her potansiyel müşterinin daha eksiksiz bir resmini sağlar.

Gerçek Dünyadan Örnek: Salesforce'un Einstein Lider Puanlaması

Bir müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı olan Salesforce, kullanıcıların potansiyel müşterilerini takip etmelerine olanak tanır. CRM'de her müşteri adayı, veritabanlarına yeni iletişim bilgileri aldıklarında oluşturulur.

Platform, potansiyel müşterileri nitelendirmek için Einstein Potansiyel Müşteri Puanlaması adı verilen bir teknolojiyi kullanıyor. Bu özellik, potansiyel müşterileri kullanıcının yerleşik başarılı dönüşüm modellerine göre değerlendirmek için yapay zekanın gücünden yararlanır.

Einstein Lead Scoring, hangi mevcut potansiyel müşterilerin geçmiş dönüşüm gerçekleştirenlere en çok benzediğini belirlediği için geçmiş potansiyel müşterileri analiz etmek için yapay zekayı kullanıyor. Sistem, bu verilere dayanarak bu potansiyel müşterilere çeşitli bilgilere göre puanlar atar. Puan ne kadar yüksek olursa potansiyel müşterilerin geçmiş müşterilerle o kadar fazla ortak noktası olur.

Bu özellik, pazarlamacıların daha ayrıntılı bilgiler görmesine ve potansiyel müşterileri puanlarına göre önceliklendirmesine olanak tanır.

Bunu Markanıza Uygulamak

Potansiyel müşteri puanlamasına yönelik tahmine dayalı analizler elde etmek için yapay zeka destekli yazılım kullanmayı düşünün. Bu yalnızca pazarlama çabalarınızı kolaylaştırmakla kalmayacak, aynı zamanda markanızın potansiyel müşterilerle etkileşim kurma konusundaki genel etkinliğini de artıracaktır.

3. Dinamik E-posta Pazarlama

Pazarlama e-postalarını gelen kutunuzda ne sıklıkla açıyorsunuz? Mailmunch'tan elde edilen veriler, sektörler genelinde ortalama %21,33'lük bir e-posta açılma oranının olduğunu ortaya koyuyor; bu, on e-postadan yalnızca ikisi anlamına geliyor.

Hiç şüphe yok ki, e-postayla pazarlama, deneyim, beceri ve doğru araçlarla donatılmadığınızda yanıltıcı olabilir. Neyse ki, pazarlamada yapay zeka, işletmelerin makine öğreniminden yararlanarak doğru mesajları doğru kitlelere doğru zamanda göndererek kampanyalarını optimize etmelerine olanak tanıyor.

E-posta kampanyaları bağlamında, dijital pazarlamada yapay zeka kullanıcılara şunları sağlar:

• Dikkat çekici konu satırları oluşturmak ve en uygun gönderim sürelerini belirlemek için geçmiş e-posta performansını analiz edin
• Genel kampanya performansına ilişkin değerli bilgiler sağlayan e-posta analizlerini bir araya getirin
• Alıcıların gerçekleştirdiği belirli eylemlere göre e-posta iş akışlarını otomatik olarak başlatın
• Kişi listelerinizi temizleyip düzenleyerek e-posta listesi yönetimini geliştirin
• Hedef kitlenizde yankı uyandıracak özel e-posta metni oluşturun
• Farklı hedef kitle segmentlerine hitap edecek şekilde e-posta içeriğini kişiselleştirin

Gerçek Dünyadan Örnek: MailChimp'in Yapay Zeka Pazarlama Aracı

Mailchimp, müşterilerin e-posta kampanyalarına yaklaşımında devrim yaratmak için AI büyüme asistanı Intuit Assist'ten yararlanıyor.

Araç, kullanıcıların pazarlamanın çeşitli yönlerini otomatikleştirmesine ve optimize etmesine olanak tanır ve geniş ölçekte kişiselleştirilmiş içerik oluşturmalarına olanak tanır. Mailchimp'in yapay zeka işlevleri arasında yeni kişileri karşılamak, terk edilmiş alışveriş sepetlerini kurtarmak ve kaybedilen müşterilerle yeniden etkileşime geçmek için otomasyon oluşturma yer alıyor.

Araç aynı zamanda marka estetiğiyle uyumlu yapay zeka odaklı özel tasarım özelliklerinin yanı sıra markaya özel e-postaların ve pazarlama metinlerinin hazırlanmasında da yapay zekayı kullanıyor.

Bunu Markanıza Uygulamak

E-posta kampanyalarınızı optimize etmek için yapay zeka destekli e-posta pazarlama araçlarını kullanmayı düşünün. Bunu yapmak, doğru mesajları doğru zamanda göndermenize, e-posta açılma oranınızı ve tıklama oranınızı artırmanıza yardımcı olacaktır.

4. Müşteri Desteği için Sohbet Robotları

Chatbotlar bir süredir ortalıkta dolaşıyor. Ancak chatbotlar dikkatli bir şekilde yapılandırılmadığında, geleneksel olanların sınırlı yetenekleri müşterileri sinir bozucu bir döngüye sokabilir.

Dijital pazarlama ve müşteri hizmetlerinde yapay zekadaki en yeni devrim olan konuşmaya dayalı yapay zeka sohbet robotlarına girin.

Kural tabanlı sohbet robotları olarak da adlandırılan geleneksel sohbet robotları, önceden belirlenmiş bir dizi kural ve yanıta dayanır. Bu araçlar, kullanıcının girişinde tanımlanan belirli anahtar kelimelere veya ifadelere yanıt vererek "eğer-o halde" mantığına dayalı olarak çalışır.

Öte yandan, konuşmaya dayalı yapay zeka sohbet robotları, makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojilerle destekleniyor. Bu, insan dilini daha incelikli ve bağlama duyarlı bir şekilde anlayabilecekleri, öğrenebilecekleri ve yanıt verebilecekleri anlamına gelir.

Gerçek Dünyadan Örnek: KLM Royal Dutch Airlines

KLM Royal Dutch Airlines'ın müşteri tabanı kıtalara yayılıyor. Haklı olarak, Facebook Messenger'da 7/24 erişilebilen yapay zeka destekli çok dilli bir sohbet robotu uyguluyor. Chatbot, çeşitli dillerde haftalık 15.000 sosyal sohbeti yönetiyor.

Botla İspanyolca sohbet etmeyi denedim, sorgumu anladı ve gerekli işlemleri yaptı:

Birden çok dildeki sorguları daha iyi anlayan bu botlar, yalnızca müşteri etkileşimini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri hizmetleri temsilcilerinin zamandan tasarruf etmesini sağlayarak daha karmaşık görevlere odaklanmalarına olanak tanıyor.

Bunu Markanıza Uygulamak

Kural tabanlı sohbet robotlarıyla başa çıkılması zor olabilecek çok sayıda karmaşık sorguyla karşılaşırsanız LiveHelpNow, Ada, Tidio ve diğerleri gibi yapay zeka sohbet robotlarını kullanmayı düşünün.

5. Reklamcılıkta Davranışsal Hedefleme

Yapay zekanın dijital pazarlamada kullanımı, markaların hedefi yüksek ve kişiselleştirilmiş reklam kampanyaları oluşturmasına olanak tanıyan davranışsal hedeflemeyi de içerir.

İnternette bir sırt çantası aradıysanız ve hemen ardından uygulamalarınızda ve tarayıcılarınızda sırt çantası reklamları görünmeye başladıysa, davranışsal hedeflemenin gücünü görmüşsünüzdür.

Bu teknik, söz konusu kişiye hangi reklamların gösterileceğini seçmek için kullanıcının aramalar, ziyaret edilen sayfalar ve kontrol edilen ürünler gibi web'de gezinme davranışından toplanan verileri kullanır.

Örneğin, yapay zeka ve iş dünyasındaki en son gelişmelerden haberdar olmayı önemsiyorum ve Instagram sayfamdaki sponsorlu reklamlar şöyle görünüyor:

Gerçek Dünyadan Örnek: Facebook Kişiselleştirilmiş Reklamları

Facebook, kişiselleştirilmiş reklam dağıtımını geliştirmek ve hem tüketiciler hem de işletmeler için değer yaratmak amacıyla ML'yi kullanıyor.

Reklamverenler, hedef kitlelerini Facebook'un self-servis araçları aracılığıyla aşağıdaki gibi verileri kullanarak tanımlar:

• Yaş
• Cinsiyet
• Platformdaki kullanıcı işlemleri
• E-posta listeleri veya web sitesi ziyaretçi verileri gibi özel bilgiler

( Resim Kaynağı )

Bu kitleleri hedefleyen reklamlar açık artırmaya girer. Bu süreçte Facebook, her bir reklamın toplam değer puanını teklifine, tahmini işlem oranına (kullanıcının istenen eylemi gerçekleştirme olasılığı) ve reklam kalite puanına göre hesaplamak için ML'yi kullanır.

Bu sistem, yalnızca en yüksek teklifi verenin kazanmasını değil, aynı zamanda daha ilgi çekici veya daha kaliteli olacağı tahmin edilen reklamların da kazanmasını sağlayarak her ölçekteki işletmenin istedikleri kitleye etkili bir şekilde ulaşmasını sağlar.

Bunu Markanıza Uygulamak

Reklamlarınızı kullanıcılara çevrimiçi etkileşimlerine göre yönlendirmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları sunan Facebook ve Instagram gibi platformları kullanın. Bunu yapmak, reklamlarınızın alaka düzeyini artırabilir ve dönüşüm oranlarının artmasına yardımcı olabilir.

6. İçerik Optimizasyonu için Anlamsal Analiz

Diyelim ki "rock" anahtar kelimesi için içerik oluşturmakla görevlendirildiniz. İçeriğinizi hangi konuya odaklayacaksınız?

Pekala, kullanabileceğiniz birkaç yol var. Birincisi, rock müzikle ilgili içerik oluşturabilir ve rock müziğinin tarihini ve sektördeki önemli oyuncuları tartışabilirsiniz. Öte yandan katı mineral malzemeler, çeşitleri ve kullanımları hakkında da bir yazı hazırlayabilirsiniz.

Her iki durumda da, ilk etapta doğru bağlamı bilmediğiniz için, "rock" terimini arayan kişilerin yarısı içeriğinizi alakasız bulabilir. Anlamsal analizin devreye girdiği yer burasıdır.

Dijital pazarlamada yapay zeka bağlamında anlamsal analiz araçları, içerikteki dilin bağlamını ve nüanslarını anlamak için çalışır. Bu süreç, kullanıcının amacına uygun ve arama motoru algoritmalarıyla daha uyumlu içerik oluşturulmasına olanak tanır.

Gerçek Dünyadan Örnek: Google BERT

Google BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri), doğal dil işlemeye (NLP) yönelik sinir ağı tabanlı bir tekniktir.

Bu araç, aranan sorguların bağlamını ve nüanslarını kavramak ve arama motorunun kullanıcıların aramaları için daha alakalı sonuçlar sunmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Metni doğrusal bir şekilde (sırayla bir kelimeden sonra) anlayan önceki modellerden farklı olarak BERT, kelimeleri bir cümledeki diğer tüm kelimelerle ilişkili olarak çift yönlü olarak işler.

Bunu Markanıza Uygulamak

Yalnızca anahtar kelimeleri değil aynı zamanda hedef kitlenizin ilgilendiği ilgili kavramları, terimleri ve soruları belirlemek için semantik analiz yetenekleri sunan yapay zeka destekli SEO araçlarını kullanın. Bu alanlara hitap eden içerik oluşturun ve değer sağlamaya ve sorguları bağlamsal olarak alakalı bir şekilde yanıtlamaya odaklanın. biçim.

7. Sosyal Medya Dinleme ve Duygu Analizi

Müşteri duyarlılığının izlenmesi her zaman iyi pazarlama uygulamalarının bir parçası olmuştur. Ancak pazarlamada yapay zeka bu yöntemi tamamen yeni bir düzeye taşıdı.

Algoritmalar artık girişimlerin müşteri ruh hallerini ve halkın algısını daha iyi anlamasına ve gerçek zamanlı eğilimleri belirlemesine olanak tanıyor. Yapay zeka, çok miktarda sosyal medya verisini analiz ederek kullanıcılara tüketici tercihleri ​​ve davranışları hakkında eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunabilir.

Gerçek Dünyadan Örnek: Airbnb'nin Yorum Duyarlılığı Analizi

Airbnb, müşteri geri bildirimlerinden önemli bilgiler toplamak için yapay zeka algoritmalarını kullanıyor. Platform, NLP yöntemlerini kullanarak müşteri değerlendirmelerindeki metinleri ayrıştırarak müşteri duygularını, beğenilerini, hoşlanmadıklarını ve ilgi alanlarını kapsamlı bir şekilde anlayabilir.

Bu yapay zeka yaklaşımı, Airbnb'nin geçmiş temel duygu analizini genişletmesine ve kesin iyileştirme fırsatlarını belirlemesine olanak tanır.

Bunu Markanıza Uygulamak

Yapay zekayı duyarlılık analizinde ve sosyal medya dinlemede kullanmak için yapay zeka destekli bir sosyal medya yönetim platformu kullanmayı düşünün.

Örneğin Hootsuite, kullanıcıların bir aramada bahsedilme sıklığı ve yaygın olarak kullanılan kelimeler gibi istatistiklere ilişkin verilere erişmesine olanak tanır.

Arama terimleriyle ilgili konuşmaların duygusal bağlamı, halkın algısını anlamak için analiz edilir. Örneğin, bir ürünle ilgili sürekli olumsuz geri bildirimler ürün geliştirme ekibine iletilmelidir.

"En iyi yazarları" belirlemek aynı zamanda arama terimleriyle ilgilenen potansiyel etkileyicileri veya kötüleyicileri ortaya çıkarabilir ve işbirliği veya katılım fırsatları sunabilir.

8. Otomatik Kampanya Optimizasyonu

Kampanyaların uygulanması ve izlenmesi söz konusu olduğunda yapay zeka odaklı stratejiler, pazarlamacıların tahminlerin ötesine geçmesini sağlar.

Dijital pazarlamada yapay zeka, sürekli testleri ve gerçek zamanlı ayarlamaları kolaylaştırarak kullanıcıların en fazla yatırım getirisini (ROI) elde etmesine olanak tanır.

O nasıl çalışır? Yapay zeka ile reklam harcamalarının en iyi performans gösteren yaratıcı öğelere ve kanallara tahsisini otomatikleştirebilirsiniz. Bunu yaparak kampanyalarınızın hedeflemesi daha kesin olur ve artan dönüşüm oranlarından yararlanabilirsiniz.

Gerçek Dünyadan Örnek: Google Ads'in Yapay Zeka Destekli Kampanya Çözümleri

Google Ads, kullanıcıların Akıllı Teklif adı verilen otomatik teklif teknolojilerinden yararlanmasına olanak tanır. Bu özellik, kampanyaları dönüşümler veya dönüşüm değeri açısından optimize etmek için makine öğreniminden yararlanır.

( Resim Kaynağı )

Çok sayıda Google Ads kullanıcısı otomatik teklif vermeyi zaten kullandığından, odak noktası artık bütünsel kanallar arası optimizasyona doğru kayıyor.

Bu teknoloji, Teklifleri Arama, Görüntülü Reklam, Video ve daha fazlasında entegre ederek ve çok sayıda kanalı kapsayan çok yönlü tüketici yolculuğuna uyum sağlayarak geleneksel tek kanal stratejilerini aşmayı amaçlıyor.

Örneğin, Google/Ipsos tarafından Ekim 2021 ile Ocak 2022 arasında gerçekleştirilen Yılbaşı Alışverişi Araştırması, ABD'de alışveriş yapanların yarısından fazlasının iki günlük bir süre içinde alışveriş yaparken sosyal medya ve video gibi beş veya daha fazla kanalı kullandığını ortaya çıkardı.

Bunu Markanıza Uygulamak

Bir dahaki sefere reklam platformlarında bir kampanya yayınladığınızda otomatik teklifi kullanmayı düşünün. Örneğin Google Ads'de kullanıcıların %80'inden fazlası zaten otomatik teklif vermeyi tercih ediyor; dolayısıyla bunun markanız için de işe yarayıp yaramayacağını görmek iyi bir fikirdir.

Ayrıca, kanallar arası optimizasyonunuzun, hedef kitlenizi her gün birden fazla platformla etkileşimde bulunurken dönüşüm hunisi boyunca yönlendirmek için iyi bir strateji olup olamayacağını araştırmak da faydalı olacaktır.

9. Tahmine Dayalı Müşteri Yaşam Boyu Değer (CLV) Modellemesi

Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV), bir işletmenin iş ilişkisi boyunca bir müşteriden bekleyebileceği toplam tutarı tahmin eden bir ölçümdür.

İşte bu ölçüm için temel bir formül:

CLV = Bir Satışın Ortalama Değeri x Tekrarlanan İşlemlerin Sayısı x Ortalama Elde Tutma Süresi

Bir satışın ortalama değerinin 100$ olduğunu, yıllık tekrarlanan işlem sayısının beş olduğunu ve müşterilerin ortalama üç yıl elde tutulduğunu varsayalım. Yukarıdaki formülü kullanırsak (100 $ x 5 x 3), CLV 1500 $ olacaktır.

Dijital pazarlamada yapay zeka, girişimlerin manuel hesaplamaya gerek kalmadan bu ölçümü geniş ölçekte hesaplamasına olanak tanır. Tahmine dayalı CLV ile kullanıcılar, müşterilerin geçmiş ve mevcut davranışlarını analiz ederek gelecekteki değerini tahmin edebilir.

Gerçek Dünyadan Örnek: Microsoft Dynamics 365

Microsoft'un kurumsal kaynak planlama (ERP) ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılım uygulamalarından oluşan bir paket olan Dynamics 365, işlem geçmişini ve müşteri etkinliklerini toplayarak CLV'yi tahmin etmek için yapay zekayı kullanır.

Bunu yaparken, kullanıcıların yüksek değerli müşterileri belirlemesine ve buna göre strateji oluşturmasına, müşterileri potansiyel değere göre segmentlere ayırmasına ve tek tip ürün geliştirme kararlarına olanak tanır.

Dynamics 365, yüksek değerli müşterileri belirlemede yapay zeka modelinin performansını değerlendirmek için bir puanlama sistemi kullanır. Bu dereceler şunlardır:

• A Sınıfı – Yapay zeka modeli, temel modele kıyasla en az %5 daha fazla yüksek değerli müşteriyi doğru bir şekilde tahmin ediyor
• B Sınıfı – Yapay zeka modelinin yüksek değere sahip müşterileri tahmin etme performansı, temel modele göre %0-5 daha doğru bir oranda düşüyor
• C Sınıfı – Bu yapay zeka modeli, temel modele kıyasla daha az sayıda yüksek değerli müşteriyi doğru bir şekilde tahmin eder

Bu derecelendirme sistemi, kullanıcıların tahmine dayalı CLV modellerinin etkinliğini değerlendirmelerine ve stratejik kararlar için yapay zeka modelinin tahminlerine güvenip güvenmeyeceklerine karar vermelerine olanak tanır.

Bunu Markanıza Uygulamak

Verileri CLV'yi tahmin edebilen tahmine dayalı modellere entegre etmek için bir yapay zeka çözümü uygulamayı düşünün. Daha sonra bu bilgileri, yüksek değere sahip müşterilere yönelik pazarlama çalışmalarınıza ince ayar yapmak ve özel ödüller sunarak deneyimlerini kişiselleştirmek için kullanabilirsiniz.

10. Görsel Arama ve Görüntü Tanıma

Hiç çevrimiçi bir ürün aramak için görsel aramayı kullandınız mı? Cevabınız evet ise bu özelliğin tüketiciler için ne kadar yararlı olabileceğini biliyorsunuzdur.

Yapay zeka teknolojisiyle birleşen görsel arama ve görüntü tanıma, daha verimli bir alışveriş deneyimine olanak tanıyor. Sonuçta müşterilerin yalnızca ürün fotoğraflarını yüklemeleri yeterli olacak ve ilgili sonuçları otomatik olarak alabilecekler.

Algoritmalar ayrıca renkleri, şekilleri, desenleri ve diğer özellikleri tanımlamak için görüntüleri analiz edebilir ve müşterilerin istediklerini bulmasını kolaylaştırabilir.

Gerçek Dünyadan Örnek: Amazon Lens

Amazon Lens, e-ticaret sektöründe yapay zeka destekli görsel arama teknolojisinin güzel bir örneğidir.

Kullanıcılar araca doğrudan Amazon uygulaması aracılığıyla erişebilir. Arama çubuğunda Lens özelliğini seçmeniz ve mevcut bir görseli yüklemeniz veya bir öğenin fotoğrafını çekmeniz yeterlidir. Görüntü tanıma algoritmaları daha sonra resimdeki öğenin görsel özelliklerine uyan ürünleri tanımlayacak.

Örneğin bilgisayar faremin fotoğrafını çektim ve Amazon Lens buna benzer sonuçlar elde etti:

Bunu Markanıza Uygulamak

E-ticaret web sitenize görsel arama özelliğini entegre edin. Örneğin Shopify kullanıcıları, Shopify uygulama mağazasında bu özelliği sunan çeşitli uygulamalar arasından seçim yapabilir. Amazon ve eBay gibi halihazırda bu özelliği kullanan e-ticaret platformlarını kullanmak da akıllıca olacaktır.