Makine öğrenimi: Kurgu, gerçek ve pazarlamanın geleceği

Olivia Calafat, Fabio Ercolani Mayıs 2019 Veri & Ölçümleme

Makine öğreniminden genellikle "pazarlamanın geleceği" olarak söz ediliyor, ancak reklamverenler bugün bu son teknolojiyi pratiğe aktarabiliyor mu?

Dijital pazarlamanın büyük bölümü, kalıpları fark etmenin yanı sıra anlamlı sinyaller ile arka planda duyduğumuz o gürültü arasındaki farkı belirlemeyle ilgili. Ancak, işlenmesi gereken çok büyük miktarda veri varken önemli bilgileri tespit etmek ve bu bilgilere sahip olduktan sonra onları verimli şekilde kullanmak zor olabilir.

Google'da Reklam Pazarlaması Direktörü Janusz Moneta şu açıklamada bulunuyor: "Pazarlamacılar, en belirgin ayrıntılardan en belirsiz örneklere kadar tüm resmi görebilmeli. Makine öğrenimi sayesinde bu keskin görme gücü artık mümkün."

Makine öğreniminin gücünden faydalanma

Google’ın B2B pazarlama ekibinde, makine öğreniminin 40’tan fazla ülkede ve 20’den fazla dilde daha hızlı şekilde bilgi edinmemize yardımcı olup olmayacağını araştırmak için testlerden ve denemelerden yararlandık. Pazarlama stratejilerimizi dönüştürmek için büyüme hunimizdeki her adıma en yeni makine öğrenimi teknolojisini uyguladık. Bu makalede, bu teknolojiyi kampanyalarımıza uygulamanın sağladığı önemli katkıları ve elde ettiğimiz sonuçları inceliyoruz.

Hissi yakalayın - Makine öğrenimi ve yaklaşım analizi

Makine öğrenimi söz konusu olduğunda "duyarlılık" kavramından söz etmek kulağa çok mantıklı gelmeyebilir. Nitekim, B2B pazarlama dünyası daha önce işletme sahiplerinin "insani dürtüleri olan insanlar" olduğu gerçeğini görmezden gelerek tercihini rasyonel mesajlar alıp vermekten yana kullanmıştı. Bu temel ihtiyaç ve içgüdülere hitap etmeyi başaramayan pazarlamacılar, bir fırsatı kaçırmış olabilirler mi?

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP); pazarlamacıların belirli mesajların neden yankı uyandırdığını anlamak amacıyla mesajlaşma duygularını analiz etmelerini sağlıyor. NLP analizini kullanmak, kapsamlı bir duygusal çağrışım veri kümesine erişmemizi ve belirli kayıtlara göre uyarlanmış şekilde, geniş ölçekte ve herhangi bir Avrupa dilinde yeni mesajlaşma varyasyonları oluşturmak için makine öğreniminden yararlanmamızı sağladı.

En iyi mesajları belirlemek için pazarlamamızda duygusal keskinlik ve empati seviyelerini artırmak ve 2018 yılı boyunca Birleşik Krallık, İtalya, Almanya ve Fransa'da yapılan kontrollü denemeleri kullanmak performansta etkileyici bir artış sağladı ve hatta bazı durumlarda reklamlarımızın dönüşüm oranını iki katına çıkardı.

Aynı teknikler açılış sayfası performansını optimize etmek, sayfa öğelerinin çağrışımlarını eşleştirmek ve makine öğrenimi tarafından oluşturulan farklı alternatifleri test etmek için kullanılabilir. Elde ettiğimiz sonuçlar yine etkileyiciydi: En iyi varyasyonun orijinal versiyona kıyasla %80 daha iyi performans gösterdiğini gördük.

Toplanan verilerin, her bir reklamın en ince ayrıntısını incelememize olanak tanıması son derece önemliydi: Bir durumda, bir banner'ın etkisinin %81'inin insanlara mutluluk veren tek bir ifadeden kaynaklandığını gördük.

Geleceği öngörmek - Makine öğrenimi ve tahmine dayalı optimizasyon

B2B pazarlaması genellikle uzun satın alma döngüleri içeriyor. Örneğin, bir kaydolma işleminin gerçek değeri altı aydan önce netleşmeyebilir. Bu tür zaman ölçeğinde optimizasyon için "bekle ve gör" yaklaşımının uygun bir çözüm olmadığı ise oldukça net.

Ancak, geçmiş kampanya verilerini analiz ederek makine öğrenimi sisteminin bir reklam tıklamasının potansiyel uzun vadeli değerini tahmin etmeyi öğrenebildiğini gördük. Bir müşterinin kaydolma işleminin ardından yalnızca iki gün içinde, çözümlerimizi sonraki üç aylık sürede nasıl benimseyeceği doğru şekilde tahmin edilebildi.

Bu tahmine dayalı olarak uzun vadeli etki için optimize edilen kampanyaların ön yayın analizleri, yatırım getirisinde %33'lük bir iyileşme olduğunu ortaya koydu. Ayrıca müşteri yaşam boyu değerinin tahmini, her yeni müşteriye ihtiyaçlarına uygun bir destek seviyesi atanmasını sağlayarak satış sürecini kolaylaştırma potansiyeli de sunuyor.

Makine öğrenimi sizin için şu anda ne yapabilir?

Veri bilimcilere ve mühendislerine erişiminiz varsa mevcut makine öğrenimi çözümlerinden en iyi şekilde yararlanmak daha kolay olabilir, ancak bu sınırlamalar bile ortadan kalkıyor. Teknoloji o kadar hızlı ilerliyor ki kullanıma hazır çözümler sunulmaya başlıyor. Ayrıca yaklaşım analizi ve tahmine dayalı optimizasyon sağlayan araçlar da kolay kullanım imkanı sunuyor.

Abartılı söylemlerle, makine öğreniminin şimdilik sınırlı uygulamaları olan çok uzak bir fütürist kavram olduğunu, hatta pazarlamacıların kendi yaratıcılığına ve vizyonuna yönelik bir tehdit olduğunu varsaymak çok kolay. Ancak, bu teknolojiyi mevcut pazarlama kampanyalarında uygulayarak ve sonuçları ölçerek, makine öğreniminin oynayabileceği vazgeçilmez destek rolünü kendi gözlerimizle gördük.

Kendi uzmanlığını arttırmak ve geliştirmek için bu son teknoloji araçlarını kullanan modern pazarlamacılar, müşteri ihtiyaçlarını belirlemek ve anlamak için daha önce hiç sahip olmadıkları benzersiz bir güce kavuşuyor.

Akbank, makine öğrenimi kurgusuyla kredi kartı satış maliyetini %65 oranında azalttı