Son on yılda, dijital pazarlama ortamında büyük veri kümelerinden karar vermeyi ve eyleme geçirilebilir iç görüler ve bilgilerin toplanmasını kolaylaştıran veri bilimi yöntemlerinin kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Genel olarak, veri biliminin ana amacı, belirli araştırma sorularını yanıtlamak için veri analizinden bilgi çıkarmaktır. Verileri analiz ederek, veri bilimi uzmanı, bir sorunu açıklamak veya hipotezleri formüle etmek için veri tabanlarından kalıplar çıkarmayı mümkün kılar. Veri bilimi teknikleriyle tanımlanan modeller, eyleme geçirilebilir iç görüler elde etmeye yardımcı olur. Bu iç görüler dijital reklamcılıkta çok işe yarar bir kaynak olarak kullanılmaktadır. Aşağıda bu konu ile ilgili yapılmış çalışmalarda veri biliminin dijital pazarlamadaki kullanım örneklerinden bahsedilmektedir. Kısaca bahsedecek olursak: veri biliminde esas olan, verinin bilgeliğe olan yolculuğudur. Veri enformasyona, enformasyon bilgiye, bilgi ise bilgeliğe dönüşür. Veri bilimi ise bu süreçte istatistik teorilerini veriye uygulayarak verinin bu yolculuğunun bilgelikle sonuçlanmasını amaçlar. Veri ön işleme aşamasında ilgili verinin analiz edilebilecek hale getirilmesi sağlanır. Kişisel veriler ve tüketim ile ilgili bir analizde bu kişilerin yaşları, cinsiyeti ve tüketilen ürünün sıklığı olabilir. Verilerin analiz edilebilecek hale gelmesi ise eksik verilerin ayıklanması, verinin düzeltilmesi gibi aşamalardan oluşur. Daha sonra elde edilen veri için analiz yöntemleri seçilir. Bu aşamada tek katmanlı makine öğrenmesi yöntemleri ya da çok katmanlı derin öğrenme yöntemleri kullanılır. Elde edilen sonuçlar ile türevlenmiş veri amacına uygun şekilde sınıflandırmaya tabi tutulur. Sınıflandırılmış verinin doğruluğu ve kararlılığı tespit edildiğinde ise veri bilgelik yolculuğu tamamlanmış olur.

 

1) Müşterinin Dijital Ayak İzlerini Üretir

Bir web sitesi veya uygulama deneyimini geliştirmek için bir müşteri tarafından kişisel veriler serbest bırakıldığında, zamanının çoğunu hangi sayfada geçirdiklerine dair ayak izlerini bırakır, hangi tür ürün satın almaya eğilimli olduklarını paylaşır verilerinden yararlanarak bu kullanıcıyı yeniden hedeflememize yardımcı olur. Burada toplanan veriler ile regresyon analizleri, destek vektör makinaları analizleri kullanılarak tahminlemeler yapılmaktadır.

 

2) Müşteri Segmentasyonu

Dijital pazarlamada, veri biliminin en yaygın kullanımlarından biri müşteri segmentasyonudur, Verilerinizden, hedef pazarınızı yaş, cinsiyet, ilgi alanı, gelir, meslek gibi anlamlı segmentlere ayırabilirsiniz. Bu,  arama motoru optimizasyonu ve e-posta pazarlama ile birlikte hedef kitleyi daha doğru bir şekilde tahminlemeyi mümkün kılar.

 

3) Optimize Edilmiş Hedef Kitle

Verileri topladıktan sonra işletmeniz için önemli verileri analiz etmek zor olabilir. İşte tam olarak bu noktada veri bilimi devreye girer, örneğin; şirketiniz 25-30 yaş arası ve yıllık 45.000-60.000TL civarında geliri olan kişiler için ürünler sunuyorsa, veri bilimi yöntemlerinden predictive analiz ile veri kümesindeki milyonlarca girişte yaş ve gelir arasında bir ilişki bulur. Bu nedenle, yalnızca size geri dönüş yapacak ve satışlarınızı artıran müşteriler için bir kampanya yürütebiliriz.

 

4) Ürünün Alaka Düzeyini Artırır

Veri bilimi yöntemleri, işletmenizin geçmiş verilerini inceler ve stratejinizi, içerisinde bulunduğunuz pazarı analiz etmenize yardımcı olur, ayrıca ürününüzün neden, nerede ve ne zaman en çok satacağını bilmenizi sağlar. Bu yöntemi sürekli olarak tekrarlamak, ürün veya hizmetleriniz için piyasadaki hedef kitlenizin tepkisini anlamanızı sağlayacaktır. Müşterilerinizin ihtiyaç duyduğu çözümleri sunduğunuzdan emin olmak için modelinizi yeniden kurgulayarak sürdürülebilir stratejiler oluşturabilirsiniz.

 

5) Tahmine Dayalı Analiz

Yapay zeka ve makine öğrenimi, dijital pazarlamada büyük bir rol oynar ve pazarlamacılar çok kanallı(omnisale) pazarlama araçlarını kullandığında önemli bir özellik olarak kabul edilir. Bu araçlar, pazarlamacıların gerçek zamanlı olarak iç görülere göre hareket etmelerine ve otomatik olarak dinamik içerik sunmalarına olanak tanıdığından çok gereklidir. Tahmine dayalı analitiğe dayanan pazarlama yetenekleri, dinamik fiyatlandırma ve gerçek zamanlı kişiselleştirme sunabilir.

 

6) Tüketici Davranışı

Müşterinizin mağazanıza adım attığı anda ne istediğini bildiğinizi ve o özel ürünün stokta olmadığını hayal edin. Sonunda potansiyel bir müşteriyi sonsuza kadar üzebilir ve kaybedebilirsiniz. Tüketicilerinizin ne istediğini ve ne zaman istediğini zaten bilseydiniz daha kolay olmaz mıydı? Bunun gerçekleşmesi için tüketici davranışını analiz etmek çok önemlidir. Müşteri segmentlerini belirlemek için, müşteri veri tabanlarını segmentlere ayırarak öngörüler oluşturabilirsiniz. Geçmiş satın alımları ve profili analiz ederek ilgili tekliflerle müşteri segmentini hedefleme yolu ile potansiyel müşteriler ile etkileşime geçebilir ve onları kendinize yönlendirebilirsiniz.

 

Sonuç olarak, veri bilimi işletmelerde büyük önem arz etmektedir, eğer işletmenizle ilgili yeterli miktarda veriye sahipseniz, bunları mümkün olduğunca verimli bir şekilde kullanmanın size çok büyük ölçekte faydası olacaktır. Veriler, dijital pazarlama sektöründe çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Adres Gezgini olarak Ar-Ge departmanımızda yaptığımız projelerle sektöre özel veri bilimi ve makine öğrenmesi, derin öğrenme modelleri ile dijital pazarlamada sizi öncü konuma taşıyabilecek teknik ekip ve donanıma sahibiz.

Bir cevap yazın