Pazarlama stratejilerine Twitter yön verecek

İSTANBUL - Sosyal medya teknolojileri geliştiren YNKLabs, kullanıcıların sosyal medya paylaşımlarını takip ederek, demografik bilgiler ve lokasyon bilgilerini tespit eden yeni yazılımı Kullanıcı Analizi'ni tanıttı. Buna göre, piyasada faaliyet gösteren ve yeni kitlelere ulaşmak isteyen firmaların en fazla gereksinim duyduğu konum ve nüfus bilgileri edinme süreci, YNKLabs şirketinin sosyal medya üzerinden sağlayacağı akış ile mümkün olacak.  

YNKLabs Kurucu Ortağı Deniz Umut Dereli, konuya ilişkin açıklamasında, markaların pazarlama ve iletişim uzmanları için demografi bilgileri ve lokasyon bilgilerinin çok değerli olduğunu belirtti. Dereli, şunları aktardı;

"Tüm firmalar sunduğu mal veya hizmeti yeni potansiyel müşterilere duyurmak ister. Sosyal medya, özellikle Twitter ve Instagram bu firmaların en sağlıklı tarama yapabileceği mecralardır. Tüketicinin zevk ve tercihlerine göre, konum, yaş, cinsiyet, AVM'lerde yapılan check in'lerine göre analizleri mümkün. Bizler de kullanıma sunduğumuz yazılımla şirketlere bu imkanı sağlıyoruz. Yazılımımız, ürünlerini, hizmetlerini ve markaları ile ilgili konuşanları tanıyabilmek isteyen firmalara sayısız potansiyel satış ipucu veriyor." 

YNKLabs'in, "derinlemesine makine öğrenme sistemleri" kullandığını dile getiren Dereli, "YNKLabs olarak Türkçe'ye özgü doğal dil işleme motorları sayesinde sosyal medyayı daha iyi anlamak adına markalara yenilikçi teknolojiler geliştirmeye devam ediyoruz" dedi. 

YNKLabs'in sosyal medya kullanıcılarının demografik bilgilerini bulabilmek için öncellikle sosyal medya kullanıcısının profil resmini ve renk skalasını incelediğini anlatan Dereli, "İlk olarak profil resmini ve renk skalasını inceliyoruz. Kullanıcı isimleri ve açıklama kısımları da sayısız ipucu niteliğinde. Kullanıcıların paylaşımlarına göre de emosyonel ölçümler yapıyor ve hızlı bir şekilde kullanıcılara ait demografi bilgilerini tespit edebiliyoruz" ifadelerini kullandı.  

"Kümülatif analizlerin yetersizliğini fark ettik" 

Kullanıcı Analizi yazılımına ilişkin teknik detayları da paylaşan Dereli, "YNKLabs, geliştirmiş olduğu yazılım ile bir sosyal medya kullanıcısının geriye dönük 1.200 adet paylaşımını inceliyor ve bu paylaşımlar içerisinde, check in (yer bildirimleri), şehir-ilçe-kasaba bilgilerini tarıyor. Çoğu sosyal medya kullanıcısı yer bildirimi yapmayı sevdiğinden YNKLabs kolayca lokasyon bilgisini edinebiliyor. YNKLabs'ın akıllı yazılımı eğer böyle bir bilgi bulamazsa ikinci aşamaya geçiyor ve kullanıcıların sosyal medya çevresi yani arkadaşları ile olan bağlarını analiz etmeye başlıyor. Özetle, YNKLabs'den kaçış yok" ifadelerini kullandı. 

YNKLabs'in, birçok marka ile birlikte yapmış olduğu testlerin sonucunda sosyal medya kullanıcılarının yüzde 80'in üzerinde bir başarıyla lokasyon ve cinsiyet bilgisini bulabildiğini kaydeden Dereli, şöyle devam etti: 

"Sosyal medyadaki tüm konuşmaların ajanslar tarafından takip edildiği bir gerçek. YNKLabs, bunlardan farklı olarak sosyal medya kullanıcılarını daha iyi anlamak ve analiz edebilmek için sürekli farklı Ar-Ge projeleri gerçekleştiriyor.  

Yüzde 100 yerli sermayeyle faaliyet gösteren ve çalışanlarının tamamı Türk mühendislerden oluşan YNKLabs Ar-Ge grubumuz, özellikle markalar için kümülatif analizlerin yetersizliğini fark etti. Buna yönelik çözüm üretimine yöneldi ve yeni yazılımımız Kullanıcı Analizi başarıyla geliştirildi. Çok kısa bir süre sonra markaların hizmetine sunulacak olan yazılıma bir Uygulama Programlama Arayüzü (API) aracılığıyla erişebilmek mümkün olacak."  

"Kategorize edip raporlayabilen bir teknolojiye ulaştık" 

Yazılımın, kullanıcıların sosyal medya platformlarında şehir ve cinsiyet bilgilerini paylaşmasa dahi bunları bulmak için öğrenebilen teknolojileri kullandığını belirten Dereli, şunları kaydetti: 

"Sosyal medya üzerinden uyguladığımız tarama teknolojisiyle kelimeleri ve paylaşımları zaman ve konuma göre sınıflandırabilen, kategorize edip raporlayabilen bir teknolojiye ulaştık. Markalar kısa bir süre sonra sosyal medya kullanıcılarını daha iyi tanıyabilecek ve mesajlarını geri beslemelerle optimize ederek daha iyi sunumlar yapabilecekler."