Yapay zekâ ve günümüzde pazarlama

Önümüzdeki beş yıl içinde yapay zekânın iş gücü üzerindeki en büyük olumlu ve olumsuz etkilerinin ne olacağı şu dönemde en çok konuştuğumuz konular arasında yer alıyor.

Birçoğumuz mevcut iş rollerinde bü­yük bir üretkenlik artışı olacağını ve bunun birçok yeni iş rolü yaratacağını düşünürken, bazılarımız da bir miktar iş kaybı yaşanaca­ğını ama insanların şu anda endişelendiği ka­dar kötü olmayacağı görüşündeyiz.

Yapay zekânın işler üzerindeki etkisi konu­sunda önemli bir toplumsal tartışma yaşadı­ğımız bu dönemde, çalışma hayatı açısından bakıldığında görevleri otomatikleştirdiği­ni görüyoruz. Gelecekte muhtemelen yapay zekâ insanların yerini değil, yapay zekâyı kul­lananlar kullanmayanların yerini alacak.

Makine öğreniminde iki farklı yaklaşım

Topluluk öğrenimi, birden fazla temel modeli aynı çerçevede birleştirerek onlar­dan daha iyi performans gösteren daha güç­lü bir model elde eden yöntemleri ifade eder. Bir topluluk yönteminin başarısı, temel mo­dellerin nasıl eğitildiği ve nasıl birleştirildi­ği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Literatür­de, çeşitli alanlarda başarıyla uygulanan bir topluluk modeli oluşturmaya yönelik ortak yaklaşımlar vardır.

Derin öğrenmeye dayalı modeller, çok çe­şitli alanlarda makine öğreniminin tahmin doğruluğunu artıran mimarilerinin çeşitlili­ğine, karmaşık problemlerle başa çıkma ye­teneklerine ve özellikleri otomatik olarak çı­karma yeteneklerine sahiptir. Ancak derin öğrenmedeki asıl zorluk, optimal hiper para­metreleri ayarlamanın çok fazla uzmanlık ve deneyim gerektirmesidir.

Dijital çağda, internet devrimi, perakende ve promosyonun ardından günlük veri üreti­mi, pazarlamacıların geniş veri hacminin yeni taleplerini geleneksel istatistiksel yöntemler­le daha fazla işleyemeyeceği bir noktaya ge­tirirken, büyük veri analitiğinin kullanımı ve yapay zekânın yükselişi, makine öğrenimi, ve­ri işleme çözümleri de dahil olmak üzere tah­mine dayalı analitiği beraberinde getirdi.

Veri analizinde yapay zekâ

Yapay zekâ pazarlamanın uygulanma şek­lini etkilerken, verileri analiz etmenin ve iş­lemenin yanı sıra karar vermenin de adımı ol­duğu artık kabul ediliyor.

Yapay zekâyı bir araç olarak düşünen ve büyük miktarda veri işleme ve tahmin doğ­ruluğu sağlayan pazarlama ekipleri tüketici davranışlarını tahmin ederek bu teknoloji­nin faydalarına tanık oluyorlar.

Markalar tüketici davranışları farklılık gösterdiğinden müşteri memnuniyeti için çaba harcarken, ürün veya hizmet potansi­yellerini öne çıkarmak, pazar paylarını da­ha iyi tanımlamak ve müşterilerin ihtiyaç­larını sınıflandırmak için zaman ve yatırım yapıyor. Çevirim içi ölçümlerini okumak ve erişim ile dönüşüm stratejilerini optimize etmek için yapay zekâ araçlarını kullanarak müşteri memnuniyetini sağlıyorlar.

İş hedefleri, satışları artırmaya, karar ver­me riskini azaltmaya odaklanırken ve müşte­ri memnuniyetini, müşteri sadakatini, satış tahminlerini artırmaya olanak tanıyan yapay zekâ, bunları kişiselleştirip tahmin etme im­kanı sağlıyor. Aynı zamanda yeni müşteri ka­zanmak ve tüketici davranışını tahmin edip, yapay zekânın tüketici davranışına katkısının aşamalarını haritalandırmaya çalışmak önü­müzdeki dönemin en önemli konusu olacak.

Tahmine dayalı pazarlama

Tahmine dayalı pazarlamada, projelerin başarısını sağlamak için pazarlama ekiple­rinin gelecekteki eğilimleri tahmin etmek amacıyla geçmiş verileri analiz etmek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zekâyı kullandığı bir döneme geçiliyor.

Tüketici internette her gezindiğinde ya­pay zekâ, çevrim içi davranışıyla ilgili bilgile­ri toplar, analiz eder, halihazırda analiz ettiği verilerle tüketicinin ihtiyaç ve tercihlerini anlama yeteneğine sahiptir. Yapay zekâ, şir­ketlerin hedef kitleyi segmentlere ayırarak müşterilerinin ne istediğini anlamalarına ve hedef müşterilerinin satın alma davranışını tahmin etmelerine yardımcı olur.

Tahmine dayalı analitik, şirketlerin üretim planlarını yönetmelerine yardım edecek. Ta­lep ve arz tahminlerinin yanı sıra pazarlama ekiplerinin mevcutta yüzde 44’ü yapay zekâ­nın en önemli faydasının karar verme oldu­ğuna inanırken bu oran önümüzdeki dönem­de daha da artacak.