- Pazarlamada makine öğrenimi, potansiyel müşteri puanlama, segmentasyon, tahminler ve kişiselleştirilmiş mesajlaşma gibi görevleri otomatikleştirmek ve optimize etmek için veriye dayalı modeller kullanarak pazarlamayı daha hassas ve ölçeklenebilir hale getirir.
- Popüler makine öğrenimi uygulamaları arasında, kullanıcı davranışını tahmin etmek ve yatırım getirisini artırmak için geçmiş verilerden yararlanan sohbet robotları, tahmine dayalı analitik, kayıp tahmini, dinamik fiyatlandırma ve öneri sistemleri yer almaktadır.
- Uygulama başarısı, net hedeflerin tanımlanmasına, kaliteli verilerin toplanmasına, doğru makine öğrenimi yaklaşımının seçilmesine (önceden oluşturulmuş özellikler, özelleştirilebilir araçlar veya özel modeller) ve çıktıların yinelemeli olarak test edilip iyileştirilmesine bağlıdır.
- Pazarlamacılar için en iyi araçlar HubSpot ve Mailchimp gibi platform eklentilerinden, kopya optimizasyonu için Jacquard, rekabetçi içgörüler için Pathmatics ve Botpress gibi esnek yapay zeka aracı oluşturucuları gibi özel çözümlere kadar uzanıyor.
Ben bir pazarlamacıyım ve makine öğrenimini her gün kullanıyorum.
Ve dürüst olmak gerekirse, işinizde en iyisi olmak istiyorsanız, yapay zekanın işinize nasıl uygulanabileceği konusunda en üst düzeyde olmalısınız.
(Yemin ederim bunu sadece bir yapay zeka aracı şirketinde çalıştığım için söylemiyorum).
Benim naçizane görüşüme göre pazarlama, yapay zekanın uygulanması için en verimli alanlardan biri. Veriler, analizler, zor tahminler, kafa karıştırıcı insan davranışlarıyla dolu - ikinci bir tür zeka getirmek için mükemmel.
Pazarlama görevlerine makine öğrenimi eklemek platform eklentileri, kurumsal sohbet robotları ve hatta daha karmaşık LLM aracıları gibi görünebilir.
Makine öğrenimini günlük pazarlama görevlerinize nasıl ekleyebileceğinizi - ve umarım sonuçlarınızı 10 katına çıkarabileceğinizi - ve sizi bu noktaya getirebilecek araçları anlatayım.
Pazarlamada makine öğrenimi nedir?
Pazarlamada makine öğrenimi, pazarlama çabalarını otomatikleştirmek, optimize etmek ve kişiselleştirmek için verilerden öğrenen algoritmaların kullanılması anlamına gelir.
Makine öğrenimi modelleri, yalnızca insan sezgisine veya kural tabanlı mantığa dayanmak yerine, kalıpları ortaya çıkarmak, sonuçları tahmin etmek ve büyük ölçekte veri odaklı kararlar almak için büyük veri kümelerini analiz eder.
Pazarlamada neden makine öğrenimi kullanılmalı?
Makine öğrenimi, gerçek verilere dayanarak size gerçekten neyin işe yaradığını göstererek pazarlamadaki tahminleri ortadan kaldırır.
Pazarlama ekipleri yapay zeka ile desteklendiğinde daha fazla veriyi analiz edebilir , daha ayrıntılı deneyler yapabilir ve günlük iş akışlarını hızlandırabilir.
Bilinçli bir şekilde uygulandığında, yapay zeka 2 kişilik bir ekibin 10 kişinin işini yapmasını sağlayabilir.
Makine Öğreniminin Pazarlamada Nasıl Kullanılacağına Dair Örnekler
Sohbet robotları ve diyalogsal yapay zeka
Düşündüğünüzde, çoğu sohbet robotu geniş 'pazarlama' kategorisine giriyor.
Yüz binlerce sohbet botu kullandık ve bunların çoğu yapay zeka potansiyel müşteri yaratma ya da müşteri destek botlarıydı.
Ancak diyaloğa dayalı yapay zeka, hem dahili hem de harici neredeyse her şeyi halledebilir. Pazarlama ekibimiz botları ve yapay zeka aracılarını şu amaçlarla kullanıyor:
- Rakip web sitelerini analiz etmek ve rekabetçi istihbarat sağlamak
- Kişiselleştirilmiş takip e-postaları gönderin
- Kimlerin yükseltmeye hazır olduğunu önermek için ürün sinyallerini analiz edin
Tahmine dayalı analitik
Makine öğrenimi, perde arkasında tahmine dayalı analitiğe güç veren şeydir. Hangi potansiyel müşterilerin dönüşüm sağladığı veya hangi kampanyaların gelir getirdiği gibi etiketlenmiş geçmiş verileri alır ve bu sonuçlara yol açan kalıpları tanımak için bir modeli eğitir.
Dönüşümleri, etkileşimi veya işlem hattı aşamalarını zaten takip ediyorsanız, tahminler oluşturmaya başlamak için bu verileri denetimli bir öğrenme modeline aktarabilirsiniz.
Bu model eğitildikten sonra, geçmiş başarı sinyalleriyle ne kadar yakından eşleştiklerine bağlı olarak yeni potansiyel müşterileri, kampanyaları veya müşterileri gerçek zamanlı olarak puanlayabilir.
Dönüşüm olasılığı veya beklenen gelir gibi çıktılar daha sonra günlük kararlarınızı daha akıllı ve hızlı hale getirmek için gösterge tablolarınıza, kampanya mantığınıza veya yapay zeka aracılarınıza çekilebilir.
E-posta ile pazarlama
Makine öğrenimi, e-postayı "püskürt ve dua et "ten "mükemmel mesajı mükemmel zamanda gönder "e yükseltebilir.
Açılma oranlarını tahmin edebilir, davranışa dayalı olarak içeriği kişiselleştirebilir ve hatta her kişi için dinamik bir blokta hangi ürünün görünmesi gerektiğini önerebilir.
Yukarıda paylaştığım gibi, kendi pazarlama botlarımız bunun bazı kısımlarını hall ediyor - kimin özellik yükseltme e-postası alması gerektiğini önermek için ürün etkileşim verilerini çekmek gibi.
Ancak tam bir yapay zeka aracısı kurulumu olmadan bile , gönderme zamanlarını, konu satırlarını ve içerik varyasyonlarını optimize etmek için makine öğrenimini kullanabilirsiniz. Tek gereken geçmiş e-posta performans verilerinin (açılışlar, tıklamalar, dönüşümler) hangi kalıpların daha iyi etkileşim sağladığını öğrenen bir modelle eşleştirilmesidir.
Müşteri segmentasyonu
Makine öğrenimi segmentasyonu demografik özelliklerin çok ötesine taşıyor.
Müşterilerinizi gerçekte nasıl davrandıklarına göre kümeler - tarama kalıpları, satın alma sıklığı ve etkileşim sinyalleri gibi şeyler - böylece pazarlamanızı insanların iş unvanları ve konumları yerine nasıl davrandıklarına göre uyarlayabilirsiniz.
Bunu yapmak için satın alma sıklığı, tekrarlama veya etkileşim gibi davranışsal verileri bir elektronik tabloya veya analiz aracına aktarın, ardından benzer müşterileri bu özelliklere göre bir araya getirmek için bir kümeleme algoritması (k-ortalamalar gibi) kullanın.
Ya da bırakın ağır işleri sizin için bir LLM temsilcisi yapsın. Bu yapay zekadan en iyi şekilde yararlanın.
Basit bir kurulum bile gizli kalıpları ortaya çıkarabilir - yalnızca satış sırasında satın alan bir grup gibi - farklı şekilde hedefleyebilirsiniz.
Churn tahmini
Makine öğrenimi modelleri, biri ayrılmadan önce kullanımdaki düşüşler, atlanan yenilemeler veya yavaş yanıt süreleri gibi geçmiş davranışlardan öğrenerek hangi müşterilerin kaybolma olasılığının yüksek olduğunu işaretleyebilir.
Bir yapay zeka modelinin, erken uyarı işaretlerini belirleyebilmesi için geçmiş veriler üzerinde eğitilmesi gerekir - kimin çalkalandığı ve kimin çalkalanmadığı ile etiketlenmiş -.
Temel bir sınıflandırma modeli (lojistik regresyon veya karar ağaçları gibi) daha sonra kayıp riskini tahmin etmek için eğitilebilir.
Kendiniz kodlamıyorsanız, etiketli verileri girmenize izin veren platformları veya araçları arayın - övünmek için değil, ancak platformumuz bunu yapıyor - ve otomatik olarak kayıp risk puanları oluşturun.
Kişiselleştirilmiş öneriler
Siz de her zaman bunun muhatabı oluyorsunuz. Makine öğrenimi destekli öneriler birçok farklı şekilde olabilir:
- Ana sayfada ürün önerme
- Bir kullanıcının hangi e-posta içeriğini göreceğini seçme
- Sepeti olası eklentilerle otomatik doldurma
- Birinin geçmiş davranışlarına göre içeriği yeniden sıralama
Bu sistemler perde arkasında, kullanıcı davranışlarından - insanların neyi tıkladığı, görüntülediği, satın aldığı veya görmezden geldiği - öğrenen ve benzer şekilde davranan diğerleriyle karşılaştıran algoritmalar kullanır.
Başlamak için kullanıcı etkileşim verilerine (görüntüleme, tıklama ve satın alma gibi) ve işbirlikçi filtreleme veya temel bir öneri motoru gibi kullanıcılar arasındaki kalıpları tespit etmek için eğitilmiş bir modele ihtiyacınız olacaktır.
Bunu ekibinizin veri bilimi kaynaklarıyla oluşturabilir veya etkileşim verilerini eklemenize ve siteniz, e-postalarınız veya uygulamanız genelinde dinamik olarak kişiselleştirilmiş çıktılar oluşturmanıza olanak tanıyan araçları kullanabilirsiniz.
Dinamik fiyatlandırma
Dinamik fiyatlandırma , fiyatları talep, envanter seviyeleri, kullanıcı davranışı ve hatta günün saati gibi unsurlara göre ayarlamak için makine öğrenimini kullanır.
Müşteriler için bu, yoğun saatlerde farklı fiyatlar, kişiselleştirilmiş indirimler veya bir satış sırasında gerçek zamanlı promosyon ayarlamaları görmek gibi görünebilir.
Bunu uygulamak için fiyatlandırma geçmişine, satış verilerine ve bağlamsal sinyallere (trafik hacmi veya stok seviyeleri gibi) erişmeniz ve ardından belirli bir durum için en uygun fiyatı tahmin etmek için bir regresyon modeli kullanmanız gerekir.
Buradan, bağlı bir fiyatlandırma motoru aracılığıyla veya fiyatlandırmayı dinamik olarak güncellemek için model çıktılarını e-ticaret sisteminize besleyerek fiyat değişikliklerinin ne zaman ve nasıl uygulanacağına ilişkin kurallar belirleyebilirsiniz.
Reklam hedefleme ve optimizasyon
Kimse yanlış kişiye yanlış reklam göstererek bütçesini boşa harcamak istemez. Makine öğrenimi bundan kaçınmamıza yardımcı olur.
Kampanyalarınızın gerçek zamanlı olarak nasıl performans gösterdiğini izler, neyin işe yaradığını (ve neyin yaramadığını) tespit eder ve harcamalarınızı otomatik olarak en iyi reklam öğesi, kitle ve yerleşim kombinasyonlarına yönlendirir.
Başlamak, temiz kampanya performansı verilerine sahip olmak anlamına gelir: tıklamalar, dönüşümler, kitle ayrıntıları, cihaz türleri, tüm bu iyi şeyler.
Buradan, siz veya ekibinizden biri, hangi kurulumların en iyi sonuçları verdiğini tahmin etmek için bir modeli eğitebilir veya verilerinizi sizin için ağır işleri yapan bir sisteme bağlayabilir.
Duygu analizi
Duygu analizi, insanların söylediklerinin arkasındaki tonu ve niyeti anlamak için makine öğrenimini kullanır - heyecan, hayal kırıklığı, kafa karışıklığı, ruh halindeki ince değişimler vb.
İncelemeler, destek sohbetleri veya sosyal medya gibi yerlerden gelen büyük hacimli açık metin geri bildirimlerini işleyebilir ve bunları incelikli duygusal veya amaca dayalı kategorilerle etiketleyebilir.
Yapay zeka ve doğal dil işlemeden önce, bu tür bir analiz gerçekçi değildi - her mesajı manuel olarak okuyan bir ekibe ihtiyacınız vardı.
Artık, önceden eğitilmiş modeller ve metin işlem hatları sayesinde, zaman içindeki duyarlılık eğilimlerini otomatik olarak tarayabilir, etiketleyebilir ve izleyebilir, böylece manuel incelemenin darboğazı olmadan kitlenizin nasıl tepki verdiğini net bir şekilde okuyabilirsiniz.
Pazarlamada Makine Öğrenimi Nasıl Uygulanır?
Müşteri Başarısı ekibimiz son 7 yılını müşterilerin iş yerinde yapay zekayı kullanmalarına yardımcı olarak geçirdi.
Başarılı bir dağıtım için neyin gerekli olduğunu (ve neyin zaman ve para kaybına yol açacağını) biliyorlar. Aslında yapay zekanın nasıl doğru bir şekilde uygulanacağına dair derinlemesine bir kılavuz üzerinde işbirliği yaptık.
1. Kullanım durumunu ve hedefleri tanımlayın
Bir sürü şirket yapay zekayı sırf kullanmış olmak için ekliyor. Bu, şirketlerin yaptığını gördüğümüz en yaygın yapay zeka dağıtım hatalarından biridir.
Patronunuz yapay zekanın kullanılmasını emrediyorsa, sorun değil - ancak başlangıç kullanım durumlarını belirlemek sizin işiniz.
Belki de kayıpları azaltmak, dönüşümleri artırmak veya hedeflemeyi iyileştirmek istiyorsunuz.
Yapay zekayı kullanma şeklinizi ileride genişletebilirsiniz (ve genişletmelisiniz). Ancak pilot proje olarak kullanabileceğiniz net bir hedefle başlayın.
2. İhtiyaç duyacağınız verileri belirleyin
Makine öğrenimi doğru girdiler olmadan pek bir şey yapamaz. Bir kullanım durumu seçtikten sonra, bir sonraki adım modelinizin hangi verilerden öğrenmesi gerektiğini belirlemektir.
Bu genellikle tahmin etmeye çalıştığınız sonucun geçmiş örnekleri ve ondan önce gelen davranışlar veya sinyaller anlamına gelir.
Hedefinizi ele alın, ardından hangi verilerin bunu desteklediğini bulun:
- Kimin dönüşüm yapacağını tahmin etme: Dönüşüm sonuçlarının yanı sıra reklam tıklamaları, sayfa ziyaretleri ve e-posta etkileşimi gibi dönüşüm öncesi etkinlikler.
- İçeriği veya teklifleri kişiselleştirme: Satın alma geçmişi, tarama davranışı, ürün kullanımı, etkileşim ölçümleri vb.
- Reklam hedeflemeyi iyileştirme: Kampanya performans verileri, kitle demografileri veya segmentleri, cihaz türleri ve dönüşüm süresi eğilimleri.
3. Makine öğrenimini nasıl uygulayacağınızı seçin
Makine öğrenimini pazarlama iş akışınıza dahil etmenin, ne kadar özelleştirme ve teknik katılım istediğinize bağlı olarak üç ana yolu vardır.
Önceden oluşturulmuş makine öğrenimi özellikleri
Bazı araçlar zaten yerleşik makine öğrenimi ile birlikte gelir - gönderim zamanı optimizasyonu, potansiyel müşteri puanlaması veya akıllı öneriler gibi şeyler.
Bunlar minimum çaba gerektirir: Verileriniz bir kez akmaya başladığında, model perde arkasında işini yapar.
Özelleştirilebilir makine öğrenimi uygulamaları
Bu seviye size daha fazla girdi sağlar. Modeli siz oluşturmazsınız, ancak hangi verileri kullanacağını kontrol edebilir, eşikleri belirleyebilir veya bir kampanyayı tetiklemek veya bir müşteri adayını işaretlemek gibi çıktılarla ne olacağını tanımlayabilirsiniz.
Tamamen özel makine öğrenimi modelleri
Daha fazla esnekliğe ihtiyacınız varsa veya kullanıma hazır çözümlere uymayan bir kullanım durumunuz varsa, kendi geçmiş verilerinizi kullanarak bir modeli eğitmek için bir veri ekibiyle birlikte çalışabilirsiniz.
Bu size modelin nasıl çalıştığı ve nelerden öğrendiği üzerinde tam kontrol sağlar, ancak aynı zamanda en fazla zaman ve teknik beceri gerektirir.
4. Çözümünüzü eğitin veya etkinleştirin
O zaman sisteme "başarının" neye benzediğine dair örnekler vermeniz gerekecek, böylece bunu kendi kendine tanımaya başlayabilir.
Nasıl başlayacağınız kullandığınız makine öğrenimi seviyesine bağlıdır:
- Önceden oluşturulmuş özellikler: Verilerinizi bağlayın, özelliği açın ve çıktının nasıl kullanılacağını tanımlayın (bir kampanyayı tetiklemek veya potansiyel müşteri puanını güncellemek gibi).
- Özelleştirilebilir uygulamalar: Girdilerinizi eşleyin, eşikleri veya mantığı ayarlayın ve tahminlerin eylemleri nasıl yönlendireceğini yapılandırın.
- Özel modeller: Modelinizi etiketli geçmiş verileri kullanarak eğitin - ne oldu, ne işe yaradı - ve ileriye dönük benzer sonuçları tahmin etmeyi öğrenmesine izin verin.
5. Çıktıyı test edin ve iyileştirin
Küçük başlayın. Modeli sınırlı bir segment veya kampanya üzerinde çalıştırın ve tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırın.
Eğer bir şeyler ters geliyorsa - önceliklendirilmiş yanlış müşteri adayları, garip öneriler - bu bir veri kalitesi sorunu veya modelin ayarlanması gerektiğine dair bir işaret olabilir.
(İyileştirme başarısızlık değildir, sürecin bir parçasıdır).
6. Çözümü dağıtın
Sonuçlar sağlam göründüğünde, çıktıyı gerçek iş akışlarınıza bağlayın.
Bu, tahminleri CRM'nizle senkronize etmek, otomasyonları tetiklemek veya bir yapay zeka temsilcisinin bir sonraki adımı atmasına izin vermek anlamına gelebilir.
İçgörülerin sadece bir gösterge tablosunda kalmadığından emin olun. Bu, bir yapay zeka yatırımında para israf etmenin en kolay yoludur.
Makine Öğrenimi ile Pazarlama için En İyi Araçlar
Kullanabileceğiniz araç türleri arasında birkaç önemli ayrım vardır.
En yaygın olanı mevcut ürünlere eklenen yapay zeka eklentileridir. Dürüst olmak gerekirse, eğer kullanabiliyorsanız bunları kullanın, ancak dikkatli olun - çoğu henüz o kadar iyi değil.
Bir de tek kullanımlık ürünler var. Yapay zekayı belirli bir şekilde eklemek istiyorsanız, bunlardan birini satın alacaksınız.
Şunları düşünün: Reklamlar için metin oluşturma, davranışa dayalı potansiyel müşterileri puanlama veya bireysel kullanıcılara ürün önerme.
Ve son olarak, özel, yatay araçlarımız var.
CRM, analitik platformu ve e-posta aracınızdaki verileri analiz ederek size haftalık genel bakışlar ve öneriler sunan bir yapay zeka aracını devreye almak gibi.
1. Botpress
Botpress , hepsi bir arada bir yapay zeka aracı oluşturucusudur. Tamamen esnek bir araçtır, böylece yapay zeka aracılarını neredeyse her görev için özelleştirebilirsiniz.
E-postaları kişiselleştiren ve gönderen basit botlar tasarlayabilir veya verilerinizi analiz edip öneriler sunabilirsiniz. Esnek bir platform olduğu için olasılıklar sonsuzdur.
Ancak karmaşık yapay zeka aracıları oluşturmak istiyorsanız, bazı geliştirici becerilerine ihtiyacınız olacak (veya serbest çalışan veya yapay zeka ortağı bulabilirsiniz).
Ancak daha basit projeler için Botpress ayrıca HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack gibi platformlara - pazarlama teknolojisi stack hemen hemen her şeye - önceden oluşturulmuş kapsamlı bir entegrasyon kitaplığıyla birlikte gelir.
Botpress aracılarını, kişiselleştirilmiş e-postalar göndermekten rekabetçi istihbarat yürütmeye ve içgörüler için ürünümüzün kullanımını izlemeye kadar her şey için kullanıyoruz.
Gerçekten her şeyi yapabilir. Ve ücretsiz olarak bir yapay zeka temsilcisi oluşturabilirsiniz.
2. HubSpot
Pazarlama alanında çalışıyorsanız muhtemelen HubSpot'u bir noktada kullanmışsınızdır. Zaten teknoloji stack ve yapay zeka iş akışlarına doğru küçük bir adım atıyorsanız, bu kolay bir eklentidir.
Yapay zekayı potansiyel müşteri puanlaması için kullanabilirsiniz - potansiyel müşterilerinizi önceliklendirmek için etkileşimleri analiz eder. Ayrıca, blog gönderileri veya sosyal medya gönderileri için fikirler oluşturmak üzere yapay zeka içerik asistanını da kullanabilirsiniz.
HubSpot kullanıyorsanız ve iş akışlarınızı yapay zeka ile geliştirmek istiyorsanız bunlar harika seçenekler. Dezavantajları? Dar kullanım alanlarının ötesine geçmiyorlar. Sonuçlarınızda makine öğreniminin tüm gücünü kullanmak istiyorsanız, bir adım daha atmanız gerekebilir.
Ama zaten HubSpot kullanıyorsanız, neden yapay zeka özelliklerini denemiyorsunuz?
3. Jakar
Jacquard bir kopya oluşturucudan daha fazlasıdır. Ama evet, amacı potansiyel müşterilere ve kullanıcılara gönderdiğiniz tüm kelimeleri iyileştirmektir.
Kapsamlı bir pazarlama dili veri seti üzerinde eğitilmiş bir genAI aracıdır. Rastgele kombinasyonlar oluşturmak yerine, hedef kitleniz için en büyük hitin ne olacağını tahmin edebilir. Yürüttüğü her kampanyadan bir şeyler öğrenir.
Platform gerçek zamanlı test ve performans tahmini özellikleri sunuyor, böylece kullanıcılar e-postalarının, bloglarının ve diğer içeriklerinin nasıl performans gösterdiğine dair ayrıntılı bir fikir edinebiliyor.
Jacquard, e-ticaret işletmeleri veya içerik oluşturucular gibi çok büyük içerik talepleri olan ekipler için en iyisidir. Ya da hayatı a/b test e-postalarından ibaret olan herkes için.
4. PaveAI
Eğer genç bir veri analisti arıyorsanız, PaveAI bu iş için biçilmiş kaftan olabilir. Google Analytics, Facebooks Ads ve Twitter Ads gibi platformlardan ham verileri alır ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürür.
Kullanıcılar sonsuz raporlar arasında gezinmek yerine, neyin işe yarayıp neyin yaramadığına dair kısa özetler alabilirler.
Ayrıca raporları ekibinizin özel hedeflerine göre kişiselleştirebilirsiniz. Pazarlama ekibiniz için en uygun olanları belirlemek için milyonlarca içgörüyü analiz eder.
Veriye dayalı karar verme ve farklı pazarlama kanallarını çok önemsiyorsanız, muhtemelen göz atmaya değer.
5. Patematik
Pathmatics, markaların Facebook, Instagram, YouTube, TikTok ve OTT hizmetleri gibi platformlarda dijital reklamları nasıl yayınladığını izleyen bir pazarlama istihbarat platformudur.
Reklam harcamaları, gösterimler, reklam öğeleri ve dağıtım yolları hakkında veri toplayarak pazarlama ekiplerinin rakiplerin tam olarak nereye ve nasıl yatırım yaptığını görmesine yardımcı olur.
Platformun en büyük gücü, özellikle çok kanallı kampanyalar yöneten markalar için ne kadar çok rekabetçi ayrıntıyı ortaya çıkardığıdır. Medya verileriyle çalışmaya alışık değilseniz, bunları sıralamak çok zor olabilir, ancak bir kez aşina olduğunuzda, gerçek bir avantaj haline gelir.
Pathmatics, daha derin rekabet görünürlüğü isteyen ajanslar, kurum içi medya ekipleri ve pazarlamacılar için idealdir.
6. Mailchimp
Eğer buralardaysanız, Mailchimp'i muhtemelen biliyorsunuzdur. Tıpkı HubSpot gibi artık yapay zeka özellikleriyle gelen genel bir pazarlama platformudur.
Bu yapay zeka eklentileri kişiselleştirilmiş içerik, gönderim sürelerini optimize etme ve diğer bazı yönleri kapsıyor. Örneğin, E-posta İçerik Oluşturucu, sektör ve marka sesine göre özel e-posta kampanyaları oluşturmak için GPT teknolojisini kullanır.
Mailchimp , kapsamlı teknik uzmanlık olmadan yapay zekadan yararlanmak isteyen küçük ve orta ölçekli işletmeler için özellikle faydalıdır.
7. İsyan
Mutiny, B2B pazarlamacılarının mühendislik yardımına ihtiyaç duymadan farklı kitleler için web sitesi deneyimlerini kişiselleştirmelerine yardımcı olan kodsuz bir yapay zeka platformudur.
Salesforce ve Segment gibi araçlarla bağlantı kurarak firografik ve davranışsal verileri çeker, böylece ziyaretçileri sektöre, şirket büyüklüğüne veya davranışa göre hedefleyebilirsiniz.
En güçlü yanı, etkileşimi ve dönüşümleri artıran kişiselleştirilmiş sayfaları kolayca oluşturmanıza olanak sağlaması. Bununla birlikte, kişiselleştirmeyi gerçekten beslemek için yeterli web sitesi trafiğine ve verisine sahip şirketler için en uygun olanıdır - daha küçük ekipler bunu daha az etkili bulabilir.
Mutiny, geliştiricilere fazla bel bağlamadan hızlı hareket etmek isteyen hesap tabanlı stratejiler yürüten B2B pazarlama ekipleri için mükemmel bir seçim.
Pazarlama KPI'larına yapay zeka içgörüleri getirin
Pazarlama ekipleri potansiyel müşteri yaratma, iletişim, karar verme, strateji ve istihbarat için yapay zekaya yatırım yapıyor.
Botpress , her seviyeden bot üreticileri için YouTube 'da kapsamlı eğitimler içeren bir yapay zeka aracı platformudur ve Botpress Academyönceden oluşturulmuş entegrasyonlardan oluşan bir kitaplık ve yapay zeka aracınızı hızla hayata geçirmenizi sağlayacak şablonlar.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
Sıkça Sorulan Sorular
Pazarlamada yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
Yapay zeka, makinelerin akıllı davranmasını sağlayan her şeyi kapsar. Makine öğrenimi bunun bir parçasıdır ve bilgisayarların daha iyi kararlar almak için verilerden öğrenmesini sağlar. Pazarlama alanında makine öğrenimi, tahminler ve potansiyel müşteri puanlaması gibi şeylere güç veren perde arkasındaki beyindir.
Bir makine öğrenimi modelini etkili bir şekilde eğitmek için ne kadar veriye ihtiyacım var?
Genellikle birkaç bin etiketli veri noktası iyi bir başlangıçtır. Verileriniz ne kadar tutarlı ve alakalı olursa, sonuçlarınız da o kadar iyi olacaktır.
Makine öğrenimi uygulamamın işe yarayıp yaramadığını nasıl anlayabilirim?
Sonuçlarınıza bakın. Model işini yapıyorsa, temel metriklerinizde bir artış göreceksiniz. Küçükten başlayın, test edin ve tahminlerin gerçeklikle nasıl örtüştüğünü stack .
Makine öğrenimini uygularken pazarlamacıların yaptığı en büyük hata nedir?
Net bir hedef olmadan atlamak. Sırf yapay zeka olsun diye yapay zeka eklemek işe yaramaz. Akıllıca hareket, müşteri kaybını azaltmak veya reklam hedeflemesini iyileştirmek gibi bir kullanım alanı seçmek ve önce bunun işe yaramasına odaklanmaktır.
Pazarlama alanında makine öğrenimini kullanmaya başlamak için kodlama veya veri bilimi becerilerine ihtiyacım var mı?
Pek çok pazarlama aracında makine öğrenimi yerleşik olarak bulunur ve kodlama gerektirmez. Ancak daha gelişmiş veya tamamen özel bir şey yapmak istiyorsanız, ekibinizde teknik becerilere sahip birinin olması yardımcı olur.
.png)
