Pazarlamada Makine Öğrenimi Nasıl Uygulanır [2025]

Ben bir pazarlamacıyım ve her gün makine öğrenimini kullanıyorum.

Ve dürüst olmak gerekirse, işinizde en iyi olmak istiyorsanız, yapay zekanın işinize nasıl uygulanabileceğini yakından takip etmelisiniz.

(Ve inanın, bunu sadece bir yapay zeka ajansı şirketinde çalıştığım için söylemiyorum.)

Bana göre, pazarlama yapay zekanın en verimli şekilde uygulanabileceği alanlardan biri. Veri, analiz, karmaşık tahminler, kafa karıştırıcı insan davranışlarıyla dolu — ikinci bir zekanın devreye girmesi için mükemmel bir ortam.

Pazarlama görevlerine makine öğrenimi eklemek; platform eklentileri, kurumsal chatbotlar veya daha karmaşık LLM ajanları şeklinde olabilir.

Gelin, makine öğrenimini günlük pazarlama işlerinize nasıl ekleyebileceğinizi, umarım sonuçlarınızı 10 kat artırabileceğinizi ve bunu sağlayacak araçları birlikte inceleyelim.

Pazarlamada makine öğrenimi nedir?

Pazarlamada makine öğrenimi, verilerden öğrenen algoritmaların pazarlama faaliyetlerini otomatikleştirmek, optimize etmek ve kişiselleştirmek için kullanılmasına denir.

Sadece insan sezgisine veya kurallara dayalı mantığa güvenmek yerine, makine öğrenimi modelleri büyük veri kümelerini analiz ederek kalıpları ortaya çıkarır, sonuçları tahmin eder ve ölçekli olarak veriye dayalı kararlar alır.

Pazarlamada neden makine öğrenimi kullanılmalı?

Makine öğrenimi, gerçek verilere dayanarak neyin işe yaradığını göstererek pazarlamadan tahmin yürütmeyi çıkarır.

Yapay zeka desteğiyle, pazarlama ekipleri daha fazla veriyi analiz edebilir, daha ayrıntılı denemeler yapabilir ve günlük iş akışlarını hızlandırabilir.

Doğru şekilde uygulandığında, yapay zeka 2 kişilik bir ekibin 10 kişinin işini yapmasını sağlayabilir.

Pazarlamada Makine Öğreniminin 9 Kullanım Örneği

1. Chatbotlar ve konuşmaya dayalı yapay zeka

Düşününce, çoğu chatbot geniş anlamda ‘pazarlama’ kategorisine giriyor.

Yüz binlerce chatbot kurduk — ve çoğu yapay zeka ile potansiyel müşteri oluşturma veya müşteri destek botları olarak kullanılıyor.

Ama konuşmaya dayalı yapay zeka, hem iç hem dış birçok görevi üstlenebilir. Pazarlama ekibimiz botları ve yapay zeka ajanlarını şu işlerde kullanıyor:

• Rakip siteleri analiz edip rekabetçi içgörü sağlamak
• Kişiye özel takip e-postaları göndermek
• Ürün sinyallerini analiz ederek kimin yükseltmeye hazır olduğunu önermek

2. Tahmine dayalı analiz

Makine öğrenimi, tahmine dayalı analizlerin arkasındaki gücü sağlar. Etiketlenmiş geçmiş verileri — örneğin hangi potansiyel müşterilerin dönüşüm sağladığı veya hangi kampanyaların gelir getirdiği — alır ve bu sonuçlara yol açan kalıpları tanıyacak bir model eğitir.

Zaten dönüşümleri, etkileşimi veya satış aşamalarını takip ediyorsanız, bu verileri denetimli bir öğrenme modeline aktararak tahminler oluşturmaya başlayabilirsiniz.

Model eğitildikten sonra, yeni potansiyel müşterileri, kampanyaları veya müşterileri gerçek zamanlı olarak geçmiş başarı sinyallerine ne kadar yakın olduklarına göre puanlayabilir.

Çıktılar — örneğin dönüşüm olasılığı veya beklenen gelir — panolarınıza, kampanya mantığınıza veya yapay zeka ajanlarınıza aktarılabilir, böylece günlük kararlarınızı daha akıllı ve hızlı alabilirsiniz.

3. E-posta pazarlaması

Makine öğrenimi, e-postayı “herkese aynı anda gönder” yaklaşımından “doğru mesajı doğru zamanda gönder” seviyesine taşıyabilir.

Açılma oranlarını tahmin edebilir, içeriği davranışa göre kişiselleştirebilir veya her kişi için dinamik bir blokta hangi ürünün gösterileceğini önerebilir.

Yukarıda paylaştığım gibi, bizim kendi pazarlama botlarımız da bunun bir kısmını üstleniyor — örneğin ürün etkileşim verilerini çekip kime özellik yükseltme e-postası gönderileceğini önermek gibi.

Ama tam bir yapay zeka ajansı kurmadan da, makine öğrenimiyle gönderim zamanlarını, konu başlıklarını ve içerik varyasyonlarını optimize edebilirsiniz. Tek ihtiyacınız olan, geçmiş e-posta performans verileri — açılma, tıklama, dönüşüm — ve daha iyi etkileşime yol açan kalıpları öğrenen bir model.

4. Müşteri segmentasyonu

Makine öğrenimi, segmentasyonu demografinin çok ötesine taşır.

Müşterilerinizi gerçekten nasıl davrandıklarına göre gruplar — örneğin gezinme alışkanlıkları, satın alma sıklığı ve etkileşim sinyalleri gibi — böylece pazarlamanızı insanların iş unvanı ve konumuna değil, davranışlarına göre uyarlayabilirsiniz.

Bunu yapmak için, satın alma sıklığı, yakınlığı veya etkileşim gibi davranışsal verileri bir tabloya veya analiz aracına aktarın, ardından kümeleme algoritması (örneğin k-means) kullanarak benzer müşterileri bu özelliklere göre gruplayın.

Ya da işi sizin için bir LLM ajanına bırakın. Yapay zekadan en iyi şekilde yararlanın.

Basit bir kurulum bile gizli kalıpları ortaya çıkarabilir — örneğin sadece indirim dönemlerinde alışveriş yapan bir grup — ve bu grubu farklı şekilde hedefleyebilirsiniz.

5. Kayıp (churn) tahmini

Makine öğrenimi modelleri, hangi müşterilerin kaybolmaya yakın olduğunu geçmiş davranışlardan — kullanımda azalma, yenilemelerin atlanması veya ayrılmadan önceki yavaş yanıt süreleri gibi — öğrenerek belirleyebilir.

Bir yapay zeka modelinin, kimlerin kayıp yaşadığını ve kimlerin yaşamadığını gösteren etiketli geçmiş verilerle eğitilmesi gerekir ki erken uyarı işaretlerini tespit edebilsin.

Temel bir sınıflandırma modeli (örneğin lojistik regresyon veya karar ağaçları) ile kayıp riski tahmini yapılabilir.

Kendiniz kodlamıyorsanız, etiketli verileri girmenize izin veren platform veya araçlara bakın — övünmek gibi olmasın ama bizim platformumuzda bu var — ve otomatik olarak kayıp riski puanları oluşturun.

6. Kişiselleştirilmiş öneriler

Bunun alıcı tarafında sıkça yer alıyorsunuz. Makine öğrenimiyle çalışan öneriler birçok farklı şekilde karşınıza çıkabilir:

• Ana sayfada ürün önerileri sunmak
• Bir kullanıcının göreceği e-posta içeriğini seçmek
• Sepeti muhtemel ek ürünlerle otomatik doldurmak
• Birinin geçmiş davranışına göre içeriğin sırasını değiştirmek

Bu sistemler arka planda, kullanıcıların neye tıkladığını, neyi görüntülediğini, neyi satın aldığını veya görmezden geldiğini öğrenen algoritmalar kullanır ve benzer şekilde davrananlarla karşılaştırır.

Başlamak için, kullanıcı etkileşim verilerine (görüntüleme, tıklama, satın alma gibi) ve kullanıcılar arasında kalıpları tespit eden bir modele ihtiyacınız var; örneğin işbirlikçi filtreleme veya temel bir öneri motoru.

Bunu ekibinizin veri bilimi kaynaklarıyla oluşturabilir veya etkileşim verilerini girip sitenizde, e-postalarınızda ya da uygulamanızda dinamik olarak kişiselleştirilmiş çıktılar üreten araçlar kullanabilirsiniz.

7. Dinamik fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma, makine öğrenimini talep, stok seviyesi, kullanıcı davranışı veya hatta günün saati gibi faktörlere göre fiyatları ayarlamak için kullanır.

Müşteriler için bu, yoğun saatlerde farklı fiyatlar görmek, kişiselleştirilmiş indirimler almak veya bir kampanya sırasında gerçek zamanlı promosyon ayarlamaları olarak görünebilir.

Bunu uygulamak için, fiyat geçmişine, satış verilerine ve bağlamsal sinyallere (ör. trafik hacmi veya stok seviyesi) erişmeniz gerekir, ardından belirli bir durum için en uygun fiyatı tahmin etmek üzere bir regresyon modeli kullanırsınız.

Bundan sonra, fiyat değişikliklerinin ne zaman ve nasıl uygulanacağına dair kurallar belirleyebilirsiniz — bunu bağlı bir fiyatlandırma motoru ile ya da model çıktısını e-ticaret sisteminize aktararak fiyatları dinamik olarak güncelleyebilirsiniz.

8. Reklam hedefleme ve optimizasyonu

Kimse yanlış kişiye yanlış reklamı göstererek bütçesini boşa harcamak istemez. Makine öğrenimi bunu önlememize yardımcı olur.

Kampanyalarınızın performansını gerçek zamanlı izler, neyin işe yaradığını (ve neyin yaramadığını) tespit eder ve bütçenizi otomatik olarak en iyi yaratıcı, hedef kitle ve yerleşim kombinasyonlarına yönlendirir.

Başlamak için temiz kampanya performans verilerine ihtiyacınız var: tıklamalar, dönüşümler, hedef kitle detayları, cihaz türleri gibi tüm bu bilgiler.

Bundan sonra, siz veya ekibinizden biri, en iyi sonuçları getiren kurulumları tahmin edecek bir model eğitebilir ya da verilerinizi bu işi sizin için yapan bir sisteme aktarabilirsiniz.

9. Duygu analizi

Duygu analizi, insanların söylediklerinin arkasındaki tonu ve niyeti anlamak için makine öğrenimini kullanır — heyecan, hayal kırıklığı, kafa karışıklığı, ruh halindeki ince değişimler gibi.

Bu teknoloji, ince duygusal ya da niyete dayalı kategorilerle etiketleyerek, incelemelerden, destek sohbetlerinden veya sosyal medyadan gelen büyük hacimli açık metin geri bildirimlerini işleyebilir.

Yapay zeka ve doğal dil işleme olmadan, bu ölçekte bir analiz gerçekçi değildi — her mesajı manuel olarak okuyan bir ekibe ihtiyacınız olurdu.

Artık, önceden eğitilmiş modeller ve metin işleme hatları sayesinde, duygusal eğilimleri otomatik olarak tarayabilir, etiketleyebilir ve zaman içinde takip edebilirsiniz; böylece manuel inceleme darboğazı olmadan kitlenizin tepkisini net bir şekilde görebilirsiniz.

Pazarlamada Makine Öğrenimi Nasıl Uygulanır?

Müşteri Başarısı ekibimiz, son 7 yıldır müşterilere iş yerinde yapay zekayı devreye alma konusunda yardımcı oldu.

Başarılı bir uygulamanın neye bağlı olduğunu (ve zaman ile para kaybına neyin yol açtığını) iyi biliyorlar. Aslında, yapay zekanın nasıl doğru şekilde uygulanacağına dair kapsamlı bir rehber üzerinde birlikte çalıştık.

1. Kullanım amacını ve hedefleri belirleyin

Birçok şirket, sadece moda olduğu için yapay zekayı ekliyor. Bu, şirketlerin yaptığı en yaygın yapay zeka uygulama hatalarından biri.

Yöneticiniz yapay zekayı entegre etmenizi istiyorsa sorun yok – ama başlangıç kullanım alanlarını netleştirmek sizin göreviniz.

Belki müşteri kaybını azaltmak, dönüşümleri artırmak veya hedeflemeyi geliştirmek istiyorsunuz.

Yapay zekayı ileride daha geniş alanlarda kullanabilirsiniz (ve kullanmalısınız). Ama önce pilot proje olarak kullanabileceğiniz net bir hedefle başlayın.

2. İhtiyacınız olacak verileri belirleyin

Makine öğrenimi, doğru girdiler olmadan fazla bir şey yapamaz. Kullanım alanınızı seçtikten sonra, modelinizin öğrenmesi için hangi verilere ihtiyaç duyacağını belirlemelisiniz.

Genellikle bu, tahmin etmeye çalıştığınız sonucun geçmiş örnekleri ile öncesinde gerçekleşen davranış veya sinyalleri içerir.

Hedefinizi alın ve hangi verilerin bunu desteklediğini belirleyin:

• Dönüşüm olasılığı tahmini: Dönüşüm sonuçları ile birlikte, dönüşüm öncesi etkinlikler (reklam tıklamaları, sayfa ziyaretleri, e-posta etkileşimi gibi).
• İçeriği veya teklifleri kişiselleştirme: Satın alma geçmişi, gezinme davranışı, ürün kullanımı, etkileşim metrikleri vb.
• Reklam hedeflemesini iyileştirme: Kampanya performans verileri, hedef kitle demografisi veya segmentleri, cihaz türleri ve dönüşüm süresi trendleri.

3. Makine öğrenimini nasıl uygulayacağınızı seçin

Pazarlama süreçlerinize makine öğrenimini entegre etmenin üç ana yolu var; hangisini seçeceğiniz, ne kadar özelleştirme ve teknik katılım istediğinize bağlı.

Hazır ML özellikleri

Bazı araçlar, makine öğrenimini zaten entegre olarak sunar — gönderim zamanı optimizasyonu, potansiyel müşteri puanlama veya akıllı öneriler gibi.

Bunlar minimum çaba gerektirir: Veriniz aktığında, model arka planda çalışır.

Özelleştirilebilir ML uygulamaları

Bu seviyede daha fazla kontrol sizde olur. Modeli siz oluşturmazsınız ama hangi verileri kullanacağını, eşik değerlerini veya çıktının nasıl kullanılacağını belirleyebilirsiniz — örneğin bir kampanya başlatmak ya da bir adayı işaretlemek gibi.

Tamamen özel ML modelleri

Daha fazla esnekliğe ihtiyacınız varsa veya hazır çözümlere uymayan bir kullanım alanınız varsa, veri ekibinizle birlikte kendi geçmiş verilerinizle bir model eğitebilirsiniz.

Bu size modelin nasıl çalışacağı ve nelerden öğreneceği üzerinde tam kontrol sağlar, ancak en çok zaman ve teknik bilgi gerektiren seçenektir.

4. Çözümünüzü eğitin veya etkinleştirin

Sisteme “başarı”nın neye benzediğini gösteren örnekler vermeniz gerekecek ki, kendi başına tanımaya başlayabilsin.

Başlangıç adımlarınız, kullandığınız ML seviyesine göre değişir:

• Hazır özellikler: Verinizi bağlayın, özelliği etkinleştirin ve çıktının nasıl kullanılacağını tanımlayın (örneğin bir kampanya başlatmak veya bir potansiyel müşteri puanını güncellemek gibi).
  
  
• Özelleştirilebilir uygulamalar: Girdilerinizi eşleyin, eşik değerleri veya mantık belirleyin ve tahminlerin aksiyonları nasıl yönlendireceğini yapılandırın.
  
  
• Özel modeller: Modelinizi etiketlenmiş geçmiş verilerle eğitin — neler oldu, neler işe yaradı — ve benzer sonuçları tahmin etmeyi öğrenmesini sağlayın.

5. Çıktıyı test edin ve iyileştirin

Küçük başlayın. Modeli sınırlı bir segmentte veya kampanyada çalıştırın ve tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırın.

Bir şeyler yanlış geliyorsa — yanlış adaylar önceliklendirilmişse, garip öneriler çıkıyorsa — bu, veri kalitesiyle ilgili bir sorun ya da modelin ayar gerektirdiğine işaret olabilir.

(İyileştirme başarısızlık değildir, sürecin bir parçasıdır.)

6. Çözümü devreye alın

Sonuçlar sağlam göründüğünde, çıktıyı gerçek iş akışlarınıza bağlayın.

Bu, tahminleri CRM’inize aktarmak, otomasyonları tetiklemek veya bir yapay zeka ajanının sonraki adımı atmasına izin vermek anlamına gelebilir.

İçgörülerin sadece bir panoda kalmadığından emin olun. Yapay zeka yatırımlarında para kaybetmenin en kolay yolu budur.

Makine Öğrenimiyle Pazarlama için En İyi Araçlar

‍

Kullanabileceğiniz araç türleri arasında birkaç önemli fark var.

En yaygın olanı, mevcut ürünlere eklenen yapay zeka eklentileridir. Dürüst olmak gerekirse, elinizde varsa kullanın; ama bir uyarı — çoğu henüz çok iyi değil.

Sonra tek amaçlı ürünler var. Yapay zekayı belirli bir şekilde eklemek istiyorsanız, bunlardan birini alırsınız.

Örneğin: Reklam metni üretmek, davranışa göre aday puanlamak veya bireysel kullanıcılara ürün önermek.

Ve son olarak, özel, yatay araçlar var.

Örneğin, CRM’inizden, analiz platformunuzdan ve e-posta aracınızdan veri analiz eden ve size haftalık özetler ile öneriler sunan bir yapay zeka ajanı devreye almak gibi.

1. Botpress

Botpress, hepsi bir arada bir yapay zeka ajanı oluşturucusudur. Tamamen esnek bir araçtır; neredeyse her görev için yapay zeka ajanları özelleştirebilirsiniz.

Kişiselleştirilmiş e-postalar gönderen basit botlar tasarlayabilir veya verilerinizi analiz edip öneriler sunan botlar oluşturabilirsiniz. Esnek bir platform olduğu için olanaklar sınırsızdır.

Ama karmaşık yapay zeka ajanları oluşturmak istiyorsanız, biraz geliştirici bilgisine ihtiyacınız olacak (ya da bir freelancer veya yapay zeka ortağı bulabilirsiniz).

Daha basit projeler için ise, Botpress; HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack gibi platformlara önceden hazırlanmış geniş bir entegrasyon kütüphanesiyle birlikte gelir — pazarlama teknoloji yığınınızdaki çoğu şeyle uyumludur.

Botpress ajanlarını, kişiselleştirilmiş e-posta göndermekten rakip analizi yapmaya, ürünümüzün kullanımını izleyerek içgörüler elde etmeye kadar her şey için kullanıyoruz.

Gerçekten her şeyi yapabiliyor. Ve ücretsiz olarak bir yapay zeka ajanı oluşturabilirsiniz.

2. HubSpot

Pazarlama alanında çalışıyorsanız, muhtemelen bir noktada HubSpot kullanmışsınızdır. Zaten teknoloji yığınınızda varsa ve yapay zeka iş akışlarına küçük bir adım atmak istiyorsanız, kolayca ekleyebilirsiniz.

Yapay zekayı potansiyel müşteri puanlama için kullanabilirsiniz — etkileşimleri analiz ederek adaylarınıza öncelik verir. Ayrıca, blog gönderileri veya sosyal medya paylaşımları için fikir üretmek üzere AI içerik asistanını da kullanabilirsiniz.

HubSpot kullanıyorsanız ve iş akışlarınıza yapay zeka eklemek istiyorsanız bunlar harika seçenekler. Dezavantajları? Dar kullanım alanlarının ötesine geçmiyorlar. Sonuçlarınızda makine öğreniminin tüm gücünü istiyorsanız, daha ileri gitmeniz gerekebilir.

Ama zaten HubSpot kullanıyorsanız, neden onların yapay zeka özelliklerini de denemeyesiniz?

3. Jacquard

Jacquard, sadece bir metin üretici değil. Ama evet, amacı potansiyel müşterilere ve kullanıcılara gönderdiğiniz tüm metinleri iyileştirmek.

Geniş bir pazarlama dili veri setiyle eğitilmiş bir genAI aracıdır. Rastgele kombinasyonlar üretmek yerine, kitlenizle en çok hangi ifadelerin etkileşim yaratacağını öngörebilir. Yürüttüğü her kampanyadan öğrenir.

Platform, kullanıcıların e-posta, blog ve diğer içeriklerinin nasıl performans gösterdiğini ayrıntılı olarak görebilmeleri için gerçek zamanlı test ve performans tahmini özellikleri sunar.

Jacquard, büyük miktarda içeriğe ihtiyaç duyan ekipler için idealdir; örneğin e-ticaret şirketleri veya içerik üreticileri. Ya da hayatı e-posta a/b testleriyle geçen herkes için.

4. PaveAI

Bir veri analisti yardımcısına ihtiyacınız varsa, PaveAI işinizi görebilir. Google Analytics, Facebook Ads ve Twitter Ads gibi platformlardan ham verileri alıp, bunları uygulanabilir içgörülere dönüştürür.

Sonsuz raporlar arasında kaybolmak yerine, kullanıcılar neyin işe yarayıp neyin yaramadığını özetleyen kısa raporlar alabilir.

Raporları ekibinizin özel hedeflerine göre de kişiselleştirebilirsiniz. Milyonlarca içgörüyü analiz ederek pazarlama ekibiniz için en alakalı olanları belirler.

Veriye dayalı karar alma ve farklı pazarlama kanalları sizin için önemliyse, göz atmaya değer olabilir.

5. Pathmatics

Pathmatics, markaların Facebook, Instagram, YouTube, TikTok ve OTT servisleri gibi platformlarda dijital reklamlarını nasıl yürüttüğünü takip eden bir pazarlama istihbarat platformudur.

Reklam harcamaları, gösterimler, kreatifler ve dağıtım yolları gibi verileri toplayarak pazarlama ekiplerinin rakiplerin nerede ve nasıl yatırım yaptığını net bir şekilde görmesini sağlar.

Platformun en büyük avantajı, özellikle çok kanallı kampanyalar yürüten markalar için, rekabetle ilgili detayları derinlemesine sunmasıdır. Medya verileriyle çalışmaya alışık değilseniz başta karmaşık gelebilir, ancak alışınca büyük bir avantaj sağlar.

Pathmatics; ajanslar, kurum içi medya ekipleri ve rakiplerini daha yakından takip etmek isteyen pazarlamacılar için idealdir.

6. Mailchimp

Bir süredir bu alandaysanız, muhtemelen Mailchimp’i biliyorsunuzdur. HubSpot gibi, artık yapay zeka özellikleriyle gelen genel bir pazarlama platformudur.

Bu yapay zeka eklentileri, kişiselleştirilmiş içerik, gönderim zamanlarının optimize edilmesi ve diğer bazı alanları kapsar. Örneğin, Email Content Generator GPT teknolojisini kullanarak sektörünüze ve marka dilinize uygun e-posta kampanyaları oluşturur.

Mailchimp, özellikle teknik uzmanlığı olmayan küçük ve orta ölçekli işletmelerin yapay zekadan yararlanması için oldukça uygundur.

7. Mutiny

Mutiny, B2B pazarlamacıların farklı hedef kitleler için mühendislik desteğine ihtiyaç duymadan web sitesi deneyimlerini kişiselleştirmesini sağlayan kodsuz bir yapay zeka platformudur.

Salesforce ve Segment gibi araçlarla entegre olarak firma ve davranışsal verileri toplar; böylece ziyaretçileri sektör, şirket büyüklüğü veya davranışa göre hedefleyebilirsiniz.

En büyük avantajı, etkileşimi ve dönüşümleri artıran kişiselleştirilmiş sayfaları kolayca oluşturabilmenizdir. Ancak, kişiselleştirmeden tam anlamıyla faydalanmak için yeterli web sitesi trafiği ve verisi olan şirketler için daha uygundur; küçük ekipler için etkisi daha sınırlı olabilir.

Mutiny, hızlı hareket etmek isteyen ve geliştiricilere fazla bağımlı kalmadan hesap bazlı stratejiler yürüten B2B pazarlama ekipleri için harika bir tercihtir.

Yapay zeka içgörülerini pazarlama KPI’larına taşıyın

Pazarlama ekipleri, yapay zekaya potansiyel müşteri bulma, iletişim, karar alma, strateji ve analiz için yatırım yapıyor.

Botpress, her seviyeden bot geliştiricileri için kapsamlı YouTube ve Botpress Academy eğitimleri, önceden hazırlanmış entegrasyonlar ve hızlıca başlayabileceğiniz şablonlar içeren bir yapay zeka ajan platformudur.

Hemen geliştirmeye başlayın. Ücretsizdir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Pazarlamada yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki fark; yapay zekanın, genellikle insan zekası gerektiren görevleri (örneğin kişiselleştirme veya hedefleme) yerine getirmek için tasarlanmış her türlü sistemi ifade etmesi, makine öğreniminin ise geçmiş pazarlama verilerinden (örneğin kullanıcı davranışı) öğrenerek tahmin veya karar veren yapay zekanın bir alt dalı olmasıdır.

2. Bir makine öğrenimi modelini etkili şekilde eğitmek için ne kadar veriye ihtiyacım var?

Bir makine öğrenimi modelini etkili şekilde eğitmek için en az birkaç bin etiketli örneğe (geçmiş kampanyalar, müşteri davranışları veya dönüşümler gibi) ihtiyacınız vardır. Ancak, gereken veri miktarı modelin türüne ve göreve bağlıdır. Müşteri yaşam boyu değeri gibi karmaşık tahminler, temel sınıflandırma görevlerinden daha fazla veri gerektirir.

3. Makine öğrenimi uygulamamın işe yarayıp yaramadığını nasıl anlarım?

Makine öğrenimi uygulamanızın işe yaradığını, tıklama oranı, potansiyel müşteri dönüşümü, müşteri tutma veya satış gibi temel metriklerde ölçülebilir iyileşmeler gördüğünüzde anlarsınız. ML tabanlı sonuçları manuel veya önceki sonuçlarla karşılaştırmak için A/B testleri yapın ve tahminlerin doğruluğunu gerçek sonuçlarla karşılaştırarak doğrulayın.

4. Pazarlamacıların makine öğrenimini uygularken yaptığı en büyük hata nedir?

Pazarlamacıların makine öğrenimini uygularken yaptığı en büyük hata, net bir hedef veya ölçülebilir başarı kriteri olmadan kullanıma almaktır. Belirli bir sonuç (örneğin edinme maliyetini düşürmek veya e-posta etkileşimini artırmak) hedeflenmezse, makine öğrenimi yalnızca karmaşıklık ekler ve değer sağlamaz.

5. Pazarlamada makine öğrenimini kullanmaya başlamak için kodlama veya veri bilimi bilgisine ihtiyacım var mı?

Makine öğrenimini kullanmaya başlamak için kodlama veya veri bilimi bilgisine ihtiyacınız yoktur; çünkü HubSpot, Salesforce veya Botpress gibi araçlar, makine öğrenimi özelliklerini kullanıcı dostu arayüzlere entegre eder. Ancak, ileri düzey özelleştirmeler için teknik uzmanlığa sahip olmak yeteneklerinizi artırır.