Tahmine Dayalı Kişiselleştirme

İnsanların isteklerini tahmin etmek için yapay zekâ kullanan son derece modern bir reklam tekniği. Tüketiciler giderek kişiselleştirilmiş marka deneyimleri bekliyorlar. Pazarlama iletişimleri veya mağaza içi, çevrimiçi ve uygulama deneyimleri olsun, kendi benzersiz bağlam ve tercihlerine uygun etkileşimleri değerlendiriyorlar. Anket yaptığımız tüketicilerin yarısından fazlası (%51), şirketlerin kişisel tercihlerine uygun ürün ve hizmetleri önermesini beğendiklerini söylüyorlar.

Markalar bu beklentiyi kabul ediyor ve geniş kapsamlı demografik veya pazar tabanlı segmentasyondan uzaklaşıyorlar. Bunun yerine, müşteri verilerini kullanarak daha uygun deneyimler sunan daha bireysel müşteri deneyimi (CX) stratejilerini tercih eden daha bütünsel bir yaklaşım benimsiyorlar.

Tahmine Dayalı kişiselleştirme bu sürecin bir sonraki adımıdır. Üretici yapay zekâ, kişiselleştirmeyi üretkenliğini artırarak işletmelere eşi benzeri görülmemiş bir ölçekte ve hassasiyetle özelleştirilmiş deneyimler yaratma olanağı sunar. Üretici yapay zekâ, müşterilerin gelecekte ne yapacaklarını veya ne isteyeceklerini öğrenmek için davranışsal kalıpları ve bireysel özellikleri kullanabilir. Bu şekilde, kişiselleştirme, geçmiş davranışların statik bir görünümüne dayanan önerilerden, müşterilerin ihtiyaçlarının ve zevklerinin ileride nasıl gelişeceğini tahmin etmeye kadar evrilir.

Ancak Tahmine Dayalı kişiselleştirme karmaşık bir girişimdir. Onu etkili bir şekilde kullanmak için markaların, müşterilerin değişen isteklerini ve ihtiyaçlarını derinlemesine anlayarak bu bilgi üzerine hareket eden sofistike ML modelleri kullanarak veri odaklı bir yaklaşım benimsemeleri gerekir.

2024 yılında, öncü markalar Tahmine Dayalı kişiselleştirmeyi stratejik bir zorunluluk olarak benimseyecekler ve değerli birinci parti verilerini kullanarak daha etkileyici ve ilgili CX sunacaklar.

Tüketicinin Bakış Açısı

Tüketiciler kişiselleştirilmiş reklamlara olumlu yanıt veriyorlar. Aslında, anket yaptığımız insanların neredeyse yarısı (%47), kişiselleştirilmiş içerik içeren bir reklama veya e-postaya daha fazla tıklama olasılığına sahip olduklarını belirtti, bu içerik teklifler de dahil olmak üzere kişiselleştirilmiş reklamların ve önerilerin anlamlı olduğunu hissetmektedir.

Dahası, yaklaşık yarısı, markalara verilerini sağlamanın, ilgi ve çevrimiçi davranışlarına dayalı reklamlar, konum (%53) ve kişisel özelliklerine dayalı reklamlar (%47) veya sadakat programının bir parçası olarak kişiselleştirilmiş teklifler almak ise bu verileri sağlamanın değerli olduğunu düşünmektedir. Şirketlerin çevrimiçi bilgileri nasıl kullanabilecekleri konusunda insanlara sorulduğunda, anketimize katılanlar aşağıdaki sıralamayı yapmışlardır.

İnsanlar zaten markaların kendi benzersiz bağlamlarına uygun bir şekilde kendileriyle iletişim kurmalarını istiyorlar, bu nedenle Tahmine Dayalı kişiselleştirme doğal bir sonraki adımdır. Tahmine Dayalı önerilerin tüketiciler için birkaç faydası vardır:

Kolay alışveriş deneyimleri: Anketimize katılanların yarısından fazlası (%57), kişiselleştirilmiş reklamlar ve önerilerin onlara ilgili ürün ve hizmetleri daha kolay bulmalarına yardımcı olduğunu söyledi.

Daha ilgili reklamcılık: Markalar Tahmine Dayalı kişiselleştirmeyi kullandığında, insanlar gereksiz reklamlarla daha az karşılaşırlar.

Karar verme becerilerinin iyileştirilmesi: Tahmine Dayalı kişiselleştirme, insanların daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Örneğin, bir finansal hizmetler şirketi, bir müşterinin risk toleransına ve finansal hedeflerine dayanarak yatırım ürünlerini önermek için bunu kullanabilir.

İş Yerlerinin Bakış Açısı

Tercihleri ve ihtiyaçları öngörerek, markalar müşterilere istedikleri ürünleri ve hizmetleri sunabilirler, hatta müşterilerin bunları istemelerinin farkında olmadan. Bu, kişiselleştirmeyi tamamen yeni bir seviyeye taşır. Yapay zekâ destekli Tahmine Dayalı kişiselleştirme, özel içeriğin geniş bir yelpazede ölçeklenebilir bir şekilde sunulmasına olanak tanır, bunlar arasında reklamlar, makaleler, ürün görselleri, videolar, e-postalar ve teklifler bulunur. Müşteriler kendilerini daha iyi anlaşıldıklarını hissettiklerinde ve ihtiyaçlarının önceden tahmin edilmesinin kolaylığını yaşadıklarında, sonuçların artan katılım, memnuniyet ve sadakat olacağı muhtemeldir, sonuç olarak da daha yüksek bir yaşam boyu değeri ortaya çıkacaktır.

Yeni edinilen müşterilerimize, ikinci satın alımda muhtemelen satın alınacak ürünleri ortaya çıkarmak için yapay zekâyı kullanıyoruz. Örneğin, insanlar bir Adidas kazak satın aldıklarında, muhtemelen bir Nike üst de satın alacaklar. Veriler, bunun ikinci bir satın almaya teşvik ettiğini güçlü bir şekilde gösteriyor.

Ve genelde genelde erişilebilir hale gelen üretken yapay zekâ uygulamalarının ortaya çıkmasıyla, Tahmine Dayalı kişiselleştirme daha önce hiç olmadığı kadar erişilebilir hale gelmiştir. Ancak buna rağmen, Tahmine Dayalı kişiselleştirme hâlâ genellikle teknolojiye hakim, dijital odaklı kuruluşların tekelindedir. Anketimize katılan kuruluşların yalnızca %12'si mevcut durumda AI kullanarak müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmektedir. Bu, markaların Tahmine Dayalı kişiselleştirmeyi benimsemesi ve rekabet avantajı elde etme fırsatının büyük olduğu anlamına gelir.

Bunu Başarmak

Veri stratejilerine yapay zekâ ve karar alma süreçlerini katmak için, markalar öncelikle tek bir müşteri görünümü oluşturmak için birinci ve üçüncü parti platformlarda müşteri verilerini birleştirmelidirler. Bu görünüm, en son müşteri etkileşimlerini yansıtmak ve değişen müşteri tercihlerini yakalamak için gerçek zamanlı olarak güncellenmelidir. Bu hedefe ulaşmak için CDP'ler ideal teknolojidir, ancak bir bireyin çeşitli verilerini uzlaştırmak için birleştirici bir kimlik çözümüne de ihtiyaç duyulacaktır.

Yüksek hacimli müşteri verilerini bir araya getirmenin yanı sıra, markalar bu verileri işlemek için analitik yeteneklere de sahip olmalıdırlar. Tahmine Dayalı modeller, müşteri davranışını öngörmek için farklı platformlar ve kanallardan veri analiz etmelidir.

Son olarak, işletmelerin bireylere ilgi duyabilecek ürün ve hizmetleri öneren AI öneri algoritmalarını geliştirmek ve uygulamak için yerinde uzmanlığa sahip olmaları gerekir.

Bu düşüncelerin yanı sıra, işletmelerin veri gizliliği ve güvenliğini de önceliklendirmeleri gerekmektedir. Anketimize katılan tüketicilerin %61'i, kişiselleştirilmiş reklamlar ve öneriler almanın verilerinin nasıl kullanıldığı ve paylaşıldığı konusunda endişelendirdiğini belirtti. Veri gizliliği tüketiciler için ön planda olduğunda, markalar üçüncü parti AI entegrasyonlarının ve uygulamalarının müşteri verilerini tehlikeye atmamasını sağlamalıdır.

Genel olarak, Tahmine Dayalı kişiselleştirme markaların ne tür veriler topladıkları, müşterileri bu verileri paylaşmaya nasıl ikna ettikleri ve bu verileri nasıl bir araya getirecekleri konusunda farklı düşünmelerini gerektirecektir.

ETİKETLER