Yeni değil, uzunca bir süredir pazarlama sektörü “kişiselleştirmeyi” ve ne denli hayati olduğunu konuşuyor. Ancak gerçek şu ki pazarlamanın kişiselleştirme macerası daha yeni başlıyor. Zira artık milyonlarca kişinin datasını aynı anda işleyebilen ve bu datayı milyonlarca farklı deneyime dönüştürebilen bir yapay zeka silahı var pazarlamacıların ellerinde… Peki, Gen AI kişiselleştirme açısından nasıl bir gelecek vadediyor? Gen AI destekli kişiselleştirmenin sınırları neler? İşte yanıtlar…
Tüketici zamandan ve enerjisinden tasarruf ederek istediği ürün ve hizmetlere hızlıca erişmek isterken, pazarlamacılar sundukları müşteri deneyimlerini otomatize ederek yeni ufukları keşfedecek vakit ve enerji yaratmak istiyor. Şimdilerde iki tarafı da mutlu edecek bir oyuncu iniyor sahaya: “Gen AI…”
Deloitte’un “Why does hyper-personalization matter?” raporuna göre; müşterilerin yüzde 80’inin kişiselleştirilmiş deneyimler sunan bir şirketten alışveriş yapma olasılığı daha yüksek. Yine aynı rapor, çevrim içi alışveriş yapanların yüzde 69’unun, bir şirketin mesajının kalitesinin veya uygunluk düzeyinin marka algısını etkilediğini söylüyor. Yani her ne kadar Gen AI’a yatırım maliyetli olsa da büyük bir potansiyel vadediyor.
Pazarlamada mevcut gen AI kullanımlarının çoğunlukla mevcut iş akışlarına entegre edilmiş kullanıma hazır pilot uygulamalardan oluştuğuna dikkat çeken bir Mckinsey & Company raporu, bu çabaların şirketlerin metin ve görselleri daha kısa sürede oluşturmasına, kampanyaları kişiselleştirmesine ve müşteri geri bildirimlerine yanıt verip onlardan öğrenmesine yardımcı olarak hızlı bir şekilde değer sağladığını vurguluyor.
Müşterilerine strateji, satış ve fiyatlandırma danışmanlığı veren Homburg & Partner’ın yapay zeka destekli müşteri segmentasyonu üzerine yaptığı bir çalışma sonucunda, gelirde yüzde 4’lük etkileyici bir artış, müşterilerin süreçlerindeki manuel çabada yüzde 80’lik bir azalma görüldü.
Gen AI’ın pazarlamada fark yarattığı 4 alan
1- Pazarlama kampanyalarının kişiselleştirilmesi
Pazarlama kampanyalarının kişiselleştirilmesi konusunu en iyi başaran markalardan biri Netflix. Gen AI kullanarak izleyicileri analiz ediyor ve kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor. Hatta film ve dizilerin kapak görsellerini bile kullanıcı alışkanlıklarından ve tercihlerinden hareketle farklı farklı gösteriyor.
Başarılı örneklerden biri de Coca-Cola’nın “Share a Coke” kampanyasında Gen AI ile kişiye özel şişeler tasarlaması oldu. Kampanya kapsamında kullanıcıların sosyal medya profilleri analiz edildi ve şişelere kişiselleştirilmiş mesajlar yazıldı. Sonuç elbette satışların artması oldu…
2- Müşteri verisi analizi
Duygusal analizden anomali tespitine, müşteri segmentasyonundan kişiselleştirilmiş önerilere dek pek çok alanda Gen AI potansiyelinden bahsetmek mümkün. Bu noktada Amazon Gen AI’ı müşterilerine özel kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanıyor. E ticaret devi, sahte incelemeleri tespit etmek ve ürünlere yapılan yorumların özetlerini çıkarmak için de Gen AI’dan faydalanıyor. Spotify ise çalma listelerini kişiselleştiriyor, ayrıca DJ adlı bir kişiselleştirilmiş yapay zeka kılavuzu sunuyor.
3- Süreç otomasyonu
Gen AI ile süreçlerin otomatikleştirilmesi şirketlerin operasyonlarında daha yüksek verim elde etmesini sağlıyor. McKinsey & Company’ye göre Gen AI’ı kullanarak şirketler ilk yanıt süresini yüzde 80’e kadar düşürebiliyor ve medya planlama, ekiplerin iç iletişimi, toplantı gündemleri gibi süreçlerin otomatize edilmesinde de birçok fırsat sunuyor. FMCG devi Unilever, tedarik zinciri optimizasyonu, müşteri hizmetleri ve pazarlama alanlarında Gen AI’ı aktif bir şekilde kullanıyor. Siemens, AI ile üretim ve bakım süreçlerini optimize ediyor. ING Bank ise müşteri hizmetlerini ve kredi risk değerlendirmesini geliştirmek için Gen AI’a başvuruyor.
4- Fırsat tanımlama ve fikir üretme
Pazarlamacılar, rakiplerin hareketlerini analiz etmek, tüketici duyarlılığını değerlendirmek ve yeni ürün fırsatlarını test etmek için Gen AI kullanıyor.
Mattel, Hot Wheels ürün geliştirme sürecine Gen AI’ı entegre ederek daha önce olduğundan dört kat daha fazla ürün konsepti görseli oluşturuyor.
Kellogg’s, kahvaltı gevreği içeren trend tarifleri tarıyor ve elde edilen verileri, yaratıcı ve alakalı tarifler etrafında sosyal kampanyalar başlatmak için kullanıyor. L’Oréal ise, potansiyel ürün inovasyonu fırsatlarını belirlemek için milyonlarca çevrim içi yorumu, görseli ve videoyu analiz ediyor.
Keşif ve etkileşimi geliştirmek için yeni yollar deniyoruz
- Yapay zeka artık sadece sıcak bir gündem maddesi değil; aynı zamanda dünya çapında her türlü endüstri için neredeyse merkezi bir dayanak noktası haline geldi. Konu audio olduğunda ise yıllardır yapay zekaya ve özellikle de makine öğrenmesine yaptığımız yatırımlar, Spotify’ı bugünkü haline getirdi: Her bir kullanıcı için kişiselleştirilmiş; yaptığı önerilerin etkisi ve gücüyle yepyeni keşifleri ve dinleyicilerle içerik üreticileri arasındaki bağlantıyı mümkün kılan bir deneyim. Bu tutku; Spotify Home Feed, Haftalık Keşif, Blend ve “Senin İçin Hazırlandı” listeleri gibi dünya çapında milyonlarca dinleyicinin her gün etkileşimde bulunduğu yenilikçi deneyimlerin geliştirilmesi yolunda çalışmalarımıza rehberlik etmeye devam ediyor. Öte yandan, kişiselleştirme deneyimlerimizin algoritma sorumluluğunu taşımaya kendini adamış bir ekibin işin başında olmasını sağlayarak, söz konusu teknoloji konusunda sorumluluk sahibi ve dikkatli olma gerekliliğini de ciddiye alıyoruz.
- Son dönemde üretken yapay zekanın (GenAI) yükselişiyle birlikte keşif ve etkileşimi geliştirmek için yeni yollar da deniyoruz. Bunun en heyecan verici örneklerinden biri DJ: Dinleyicilerimizin müzik zevkini çok iyi bilen, önerdiğimiz sanatçı veya parça hakkındaki yorumların yanı sıra onlar için ne çalacağını seçebilen kişiselleştirilmiş bir yapay zeka rehberi.
- Olaya daha geniş bir açıdan bakalım: Bu alanın süratle değişip geliştiğini biliyoruz; bu nedenle de araştırma ve geliştirme yoluyla aktif olarak yeni ve gelişen teknolojileri keşfediyoruz. Üretken yapay zeka gibi teknolojilerin misyonumuzu ilerletmeye yardımcı olabileceğine ve hem müzik hem de audio endüstrisine daha geniş anlamda gerçek faydalar sunma potansiyeline sahip olduğuna inanıyoruz. Bu da bizi, sanatçılar açısından yaratıcılık anlamında bile fırsatın çok büyük olacağına dair bir inanca yöneltiyor. Spotify olarak üretken yapay zekanın bu yaratıcılık dolu yolculuğu anlamlı bir şekilde artıracağını ve müzik üretiminin yepyeni bir grup sanatçıya kapıları aralayabileceğini düşünüyoruz.
Milyonlarca insanın verisini analiz ediyoruz
- Geleneksel olarak, ajansların tüketicilerin dijital kimliklerini veri olarak kullanmaları sonucunda tüketiciler sürekli olarak tekrarlanan reklamlara maruz kaldı. Hedefleme açısından mantıklı görülse de bu, tüketici odaklı olmayan bir yaklaşım.
- Oysa kişilerin seçtiği kimlikler düşündüğümüzden daha karmaşık ve akıcıdır. Bunlar esnek, bağlama göre değişen ve aynı anda birden fazla boyutu kapsayan kimliklerdir ve dijital kimliklerimizden daha fazlasıdır. Bunlar kim olduğumuz veya olmayı seçtiğimiz hakkında ipuçlarıdır; motivasyonlarımız, zihin durumlarımız ve duygularımız davranışımızın çekirdeğini oluşturur.
- Bu kimlikleri anlamak, daha az dijital atık ve daha anlamlı bağlantılar sağlar. İnsanlar kimlik ihtiyaçlarını farklı platformlarda farklı topluluklara katılarak karşılarlar. Bu motivasyonları haritalayarak daha hedefli ve etkili iletişim stratejileri oluşturabiliyoruz.
- Bu amaçla, çok yüksek miktarda tarama, satın alma, sosyal medya, demografi gibi müşteri verisini analiz ederek daha verimli stratejiler oluşturmak ve etkili hedefleme yapmak için makine öğrenme algoritmaları ile yapay zeka farklı programlarımızın tabanını oluşturuyor; müşteri verileri ile çıkarttığımız içgörüler ve davranış tarzları aracılığıyla hiper kişiselleştirmeyi sağlıyor. Örneğin “Precisely Human Intelligence” programımızla milyonlarca insanın verisini analiz ediyoruz. ✓ Bu sayede stratejiden iletişim aktivasyonuna kesintisiz bir izleyici planlaması yapabiliyor, gittikçe küreselleşen dijital iletişimde Türkiye’ye ait nüansları yakalayabiliyor ve çerezsiz bir dünyaya hazır olarak girebiliyoruz.
E-ticaret deneyimi kökten değişecek
- Müşteri deneyimini kişiselleştirmek için yapay zekayı pek çok alanda kullanıyoruz. Kullanıcılar, Hepsiburada’ya geldikleri andan itibaren ana sayfadan kategori sıralaması, arama çubuğu, ürün sayfası ve alışveriş sonrası sayfalarında kişiye özel içerikler görüyor. Her müşterinin uygulaması ona özel tasarlanıyor. Kullanıcıların geçmiş alışveriş alışkanlıklarını ve tercihlerini analiz ederek, ihtiyacı olan ürünleri veya ilgisini çekebilecek kampanyaları yapay zeka araçlarıyla belirliyoruz. Ne zaman bu önerilere ihtiyaç duyacağını, hangi kanaldan daha kolay ulaşacaklarını, hangi söylemlerin onlara hitap edeceğini tahminleyip tüm süreci kişiselleştiriyoruz. Yapay zeka, iç süreçlerimizde bize yol gösteren analizlerde, hedeflediğimiz segmentlerin dinamik oluşturulmasında, güncellenmesinde ve değişen gündeme göre de yenilerinin oluşturulmasında kullanılıyor.
- Diğer taraftan chatbot teknolojisi ile müşteri sorularını hızlı ve etkili bir şekilde yanıtlıyoruz.
- Yapay zeka artık hayatın içinde, her deneyime yön veriyor. Veri analizi, öneri sistemleri ve hedeflenmiş içerik yapay zeka sayesinde daha iyi bir müşteri deneyimi sunulmasını sağlayacak. Yeni teknolojilerinin gelişmesiyle ürünleri kombin önerileri veya varyant tavsiyeleri ile kendi üzerinde görmek, canlı destek alabilmek gibi alanlarda e-ticaret deneyimi de kökten değişecek.
Müşteri deneyiminde önemli bir rol alacak
- Yapay zeka, büyük veri kümelerini analiz ederek, müşterileri benzer davranışlar, tercihler veya demografik özellikler temelinde segmentlere ayırabilir. Web sitesi, mobil uygulama, kiosk verileri kullanarak yolcuların geçmiş davranışları, tercihleri, alışkanlıkları temelinde kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunarak müşteri memnuniyetini artırabilir. Ayrıca, yolcuların havaalanı içindeki konumlarına ve uçuş bilgilerine dayanarak, kişiselleştirilmiş uçuş güncellemeleri, kapı değişiklikleri ve havalimanı hizmetleri hakkında bilgilendirmeler sağlayabilir.
- Türk Hava Yolları olarak aktif olarak kullandığımız yapay zeka uygulamalarına örnek olarak seyahat asistanı Boti’yi verebiliriz. Müşterilerimiz seyahatlerini planlarken veya seyahatleri sırasında WhatsApp platformunda 7/24 hizmet veren bir chatbot olan Boti’yi kullanarak birçok konuda kolayca bilgi alabiliyorlar.
- Havacılık teknolojik gelişmeleri yakından takip eden ve kimi zaman ilk uygulamalara sahne olan bir sektör. Son derece dinamik ve hızlı gelişen böyle bir sektörde rekabette öne geçebilmek için yapay zekanın, özellikle müşteri deneyimini özelleştirmede, önemli bir rol üstleneceğine inanıyoruz.
- Temelde; mevcut verilerin analiziyle yapay zeka havayolu şirketleri, her bir yolcuya özel seyahat önerileri, dinamik fiyatlandırma ve 7/24 otomatik destek sunabilir. Biletleme check-in gibi uçuş öncesi işlemlerin yanı sıra, uçuş sırasında ve sonrasında yapay zeka destekli uygulamalar müşteri deneyiminin geliştirilmesinde kullanılabilir. Ülkeleri, demografik yapıyı, etnik kökeni, kültürel farklılıkları ve kişisel ilgi alanları ile ilgili yapılan analizleri seyahat ihtimali anlamında değerlendirerek müşteri portföyü oluşturabilir. Son olarak, akıllı algoritmalar kullanarak sosyal medya analizleriyle birlikte müşteri reaksiyonlarının takibi sayesinde kişiselleştirilmiş deneyimin daha isabetli olması sağlanabilir.
Karar vermek kolaylaşıyor
- Kişiselleştirilmiş deneyim ve iletişim stratejilerimizi geliştirmede kilit bir rol oynayan yapay zekayı, ürün pazarlaması alanında, görsel ve metin içeriklerinde sıklıkla kullanıyoruz. Yapay zekanın öğrenme yeteneği, müşteri davranışlarını analiz ederek deneyime pozitif katkılarda bulunmamızı sağlıyor. Ayrıca, bu öğrenme teknikleri sayesinde güçlü ve zayıf yönlerimizi belirleyerek doğrudan gelişimimize etki edebiliyoruz.
- Bununla birlikte, yapay zekanın dijital pazarlama alanındaki potansiyelini de keşfediyoruz. Özellikle CRM tarafında yapay zekanın gücünden yararlanıyoruz. Gen AI sayesinde anında bildirimler, e-posta ve uygulama içi metinler oluşturabiliyor, bunları doğrudan içerik blokları şeklinde kullanabiliyoruz.
- Yapay zeka, müşteri deneyimini kişiselleştirme konusunda gerçekten bir dönüşüm yaratıyor. Günümüzde karar verme süreci seçeneklerin fazlalığı nedeniyle zorlaşmış durumda. Bu, kişiselleştirilmiş deneyimlerin önemini daha da artırıyor. Kullanıcılarımıza özel olarak hazırlanan öneri ve kampanyalar sayesinde, onların siparişleriyle ilgili karar verme süreçlerini kolaylaştırıyor ve yemek seçimi deneyimlerini iyileştiriyoruz.
- Kişiselleştirilmiş öneriler, kullanıcıların platformumuzda geçirdikleri süreyi azaltarak, deneyimlerini daha verimli ve keyifli hale getiriyor. Kullanıcılarımızın kişisel tercihlerine uygun iletişim kurarak, onlarla daha etkili bir bağ kurmamız da ilgi oranlarını ve memnuniyetlerini artırıyor.
Oyunbozan işlere imza atacağız
- Yıllardır hepimizin gündeminde büyük veri var. Veri odaklı pazarlama, kişiselleştirilmiş teklifler ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmak Hopi’nin çalıştığı markalara sunduğu en önemli hizmet. SAS ile gerçekleştirdiğimiz hiper-kişiselleştirme dönüşümü ile bunu Hopi uygulaması içinde gerçekleştirebilirken; reklam teknolojileri ve dijital pazarlama araçlarımızla da online kanallarda müşterilerimize kişiselleştirilmiş teklifler sunabiliyoruz. Şimdi sıra, bu veriyi yeni nesil yapay zeka araçları ile işleyip anlamlandırarak pazarlama iletişim stratejimize yön verebilir içgörüler çıkarabilmesini sağlamak.
- Hopi müşterilerinin alışveriş alışkanlıklarını, marka tercihlerini, kampanyalara verdikleri tepkileri ve bunların satışa dönüşümünü yapay zeka ile analiz edip anlamlandırarak, bir sonraki oyun planımıza karar verebilir duruma gelmek için son aylarda önemli adımlar attık. Bu analizi bir de sosyal medya, arama motorları, forum/bloglardaki konuşmalar, trendler gibi üçüncü parti datadan yapay zeka ile elde edilecek insightlar ile birleştirebildiğimiz senaryoda; müşteriyi kalbinden vuracak, oyun bozan işlere imza atacağımıza inanıyorum.
- Bu işlerin içeriklerini ise yapay zeka tabanlı kreatif üreten araçlarla hazırlayarak, müşterilerimizin online kanallarda dikkatini çekecek, yüksek etkileşim getirecek şekilde hazırlayabiliriz. İçeriklerin performans optimizasyonunu da yine yapay zeka ile gerçek zamanlı yapabilir hale gelmek, pazarlama ajandamızda yer alan önemli projelerimiz arasında yer alıyor.
Yorumlanabilir modeller oluşturulmalı
- Yapay zekâ müşteri davranışlarını ve tercihlerini modellerle tahmin ederek ve gerçek zamanlı olarak takip ederek markaların ihtiyaçları öngörmesini sağlıyor ve proaktif olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri, içerikler, teklifler ve müşteriye özel dinamik fiyat sunabiliyor. Bunu yaparken firmaların kurumsal kaynak planlama ve tedarik zinciri sistemleriyle de entegre olarak maliyet, stok durumu gibi bilgileri de modellere entegre ediyor. Kişiselleştirilmiş müşteri desteği için yapay zekâ odaklı sohbet robotları ve sanal asistanlar kullanılabiliyor.
- Ürün teslimatı ve satış sonrası destek süreçlerinde de kullanılan yapay zekâ destekli sistemler uçtan uca hiperkişiselleştirilmiş müşteri deneyimini tamamlıyor. Sürecin tamamında yapay zekâ modelleri müşteri etkileşimlerinden sürekli olarak öğrenerek, önerileri iyileştiriyor ve zaman içinde hedefleme doğruluğunu arttırıyor. Pazarlamacılar için bir yapay zekâ algoritmasının sonuçlarına ve tavsiyelerine nasıl ulaştığı her zaman açık olmalı, bu nedenle oluşturulan modellerin yorumlanabilir ve şeffaf çıktılar oluşturması gerekiyor.
Kripto paralar: Altın mı kumar mı?