Dijitalleşme birçok kolaylığı beraberinde getirirken, insanların sosyal medya ve farklı mecralarda oluşturdukları içerikler ve paylaşımlar her gün milyonlarca veri oluşturuyor. Pazarlamacılar için, bu verileri toplayıp, kendi CRM veri tabanlarına entegre etmek, doğru İdeal Müşteri Profilini (İMP) ve hedef kitlesini oluşturmak her gün daha karmaşık bir hal alırken; başarılı iş sonuçları için bunların doğru analiz edilmesi bir o kadar daha önemli hale geliyor.

Tüm pazarlama kampanyaları, işletmeniz için en iyi ve en potansiyel müşterileri belirlemenize yardımcı olan bu İMP profillerine dayanmaktadır. Ancak, bir İMP oluşturmak zordur. Yüksek değerli müşterileri belirlemek, hassas hedefleme ve kişiselleştirme geliştirmek için birden çok veri kaynağının gözden geçirilmesini gerektirir. 

Manuel olarak yapılması karmaşık ve zaman alıcı bir iştir, ancak gereklidir. Araştırma sonuçlarına göre: nitelikli İMP'lere sahip olan şirketlerin, şirketin hedeflerine uygun doğru yeni müşteriler edinme potansiyelinin yüzde 50 oranında yükseldiğini, pazarlama aktivitelerinden yüzde 30 oranında daha fazla gelir elde etme potansiyelleri olduğunu ve satış hedeflerini aşma olasılıklarının, İMP çalışması yapmayan şirketlere kıyasla %67 oranında daha fazla olabileceğini gösteriyor.

Diğer taraftan, İMP'nizi doğru bir şekilde tanımlamazsanız; pazarlama bütçelerinizi ürünlerinizle ilgilenmeyecek, tekrar satın alma yapmayacak, uzun dönemli müşteriniz olmayacak yanlış kişilere harcama riskiniz çok fazladır. Özellikle; ekonomik koşulların bu kadar zorlaştığı, harcanan her kuruşun önemli olduğu zamanlarda, doğru hedef kitleye dijital platformlar üstünden ulaşmak her zamankinden daha önemli hale gelmiş durumda.

Önemli olan, İMP'nizi geliştirmek ve ürünlerinizi bu müşterilerle eşleştirmek için müşteri verilerinizi verimli bir şekilde kullanmaktır. Yapay zekâdaki gelişmeler, artık bu veri dağlarından oluşan zorlu analizleri kolaylaştırmaya başladı. 

Yapay zekâ, İMP iyileştirmesini geliştirebilir ve pazarlamacıların en olası potansiyel müşterileri belirlemek için büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde gözden geçirmesine yardımcı olabilir. Yapay zekânın verilerden analiz ettiği içgörüler ile, pazarlamacılar daha hızlı ve doğru hedef kitleye yönelik daha doğru kişiselleştirilmiş mesajlar oluşturabilir.

Ürünleriniz için en iyi müşteri kim? Hangi sektör veya hangi şirketin pazarlamasının başında olduğunuzdan bağımsız, sunduğunuz ürün ile en çok ilgilenen ve tekrar satın alma olasılığı en yüksek olanlara odaklanarak en fazla değeri elde edersiniz. İdeal bir müşteri profili (İMP) kapsamında en iyi müşterinizi belirlemek, tüm satış ve pazarlama çabalarınızın yönünü belirlemenize yardımcı olur. 

Dikkat edilmesi gereken nokta, İMP yaklaşımından ortaya çıkan çözümlerin, seri üretim mantığında; her zaman herkese uyan bir çözüm olmayacağıdır. Kişiselleştirme yaparken; özellikle birden fazla coğrafyada faaliyet gösteren, farklı ürün ve iş kollarına sahip SaaS şirketlerinde, CRM'nizde olan müşteri bilgilerinin kalitesini ölçmek için tek bir İMP puanına sahip olmak neredeyse imkansızdır. 

Bunun yerine; endüstri, ürün ve bölge özelinde İMP'leri çeşitlendirmek gerekir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki sağlık hizmeti müşteriler için işe yarayan yaklaşım, Orta Doğu'daki sağlık hizmeti müşterileri için muhtemelen işe yaramayabilir. 

Verimli İMP'ye Ulaşmanın Önündeki Potansiyel Riskler:

Karmaşık Veri Analizleri: Bir İMP oluşturmak için demografik, teknolojik ve davranışsal verilerin sürekli iyileştirilmesi gerekir. İMP analizleri çoğu zaman eksik veriler yüzünden beklenen sonuçları vermeyebilir. Şirketler istedikleri hedefe yönelik bir İMP puanı ve profili oluştururlar, ancak analiz etmek istemedikleri detaylara dair herhangi bir olumsuz kriter ve veri eklemezler, bu nedenle sağlıklı sonuçlar elde edemeyebilirler. İMP verisi oluşturulurken, pozitif girdiler kadar istenmeyen verilerin de etkisinin analizde modellenmesi önemlidir. İMP puanı ve hedef kitleyi etkileyen bir başka kritik nokta da verileri toplayan ve analiz eden insanların ön yargısıdır. Özellikle literatürde “Yakınsama Ön Yargısı” bir fenomen haline gelmiştir. Yakınsama ön yargısı nedeniyle şirketler yakın dönemdeki verilere konsantre olduklarından; geçmiş değerli verileri göz ardı etme ve son yıllardaki verilere veya eğilimlere gereğinden fazla önem puanı verme eğiliminde olurlarsa İMP puanı ve hedef kitlesi çok doğru oluşmayabilir.

Doğrulanma Arzusu: Pazarlamacılar, ideal müşterinin nasıl görünmesi gerektiğine dair önceden var olan inançlarını veya hipotezlerini doğrulayan verilere seçici bir şekilde odaklanabilir ve aksini gösteren verileri gözden kaçırabilir. 

Endüstri Ön Yargısı: Benzer müşterileri türlerine aşırı vurgu yapılması, potansiyel olarak diğer sektörlerdeki fırsatların kaçırılması. Bu, özellikle bir işletme belirli bir sektörde başarılı olmuşsa, bir tuzak olabilir.

Büyük Şirketler Daha Kârlı Ön Yargısı: Özellikle B2B ve SaaS çalışan firmalar, daha büyük müşterilere yüksek ciro potansiyeli ve daha büyük satış hacmi nedeniyle gereğinden fazla odaklanıp, buradan gelen verileri her tür müşteri için İMP puanı ve hedefi olarak kullanma eğilimine girebilirler. Bu İMP puanı daha çevik ve hızlı küçük şirketlere uygun olmayacağından aynı yaklaşımı bu tarz küçük müşterilere yönelik uyguladıkları için başarılı sonuç alamazlar. 

Coğrafi Ön Yargı: İşletmeler, öncelikle belirli bölgelerdeki hesaplara/müşterilere odaklanırlar ve başka yerlerde bulunan potansiyeli yüksek, değerli fırsatları gözden kaçırabilirler.

İMP çalışması zaman alıcıdır, bilgisayar modelleri çıkan analizler manuel çaba gerektirir, piyasa koşullarındaki gerçek zamanlı değişimleri hesaba katmak ve tüketici davranışındaki değişikliklere uyum sağlamak kritik başarı faktörüdür. İnsan faktörü analize girdiğinde çoğunlukla ön yargıya eğilimlidirler ve yeni içgörülere veya verilere hızlı bir şekilde uyum sağlayamayabilirler, bu da kaçırılan fırsatlar anlamına gelebilir. 

Mevcut İMP yaklaşımları şirketlere bir temel sunarken; uyarlanabilirlik, gerçek zamanlı alaka, veriyi dahil etme ve makro gelişmeler nedeni ile ortaya çıkan içgörü derinliği açısından genellikle yetersiz kalıyorlar ve bu da İMP iyileştirme sürecini oldukça zorlaştırıyor. İMP'yi belirlemeye yönelik geleneksel yaklaşımları sürdürülemez hale getiren, artık hızına yetişemediğimiz teknolojik gelişmeler, yeni bir yaklaşım ile ortaya çıkan yıkıcı bir rakip, pandemi gibi küresel bir olay İMP stratejisinin iyileştirilmesinde daha çevik bir yaklaşım gerektiriyor. Buna ek olarak; gerçek zamanlı veriler ve içgörülerin, veri tabanına sürekli işlenmesi ihtiyacı ve zaman gerektiren, insan ön yargılarına açık manuel veri toplama ve analizi; işletmelerin hızlı kararlar alması gerektiği günümüz koşullarında önemli bir dezavantaj olabilir. Yapay zekâ çözümleri, bu açıdan İMP oluşturulmasında kritik bir rol oynayabilir.

Yapay Zekânın İMP Tanımlamaya Yardımcı Olmasının Dört Temel Yolu 

Günümüzde doğru bir İMP tanımlamak için birçok kaynaktan gelen farklı verileri ayrıştırmak, tanımlamak, tekilleştirmek için yazılım ve bilgisayar destekli bile olsa ciddi insan zamanı gerektiren zorlu bir süreç gerekiyor. Yapay zekâ bu noktada büyük miktarda veriyi geniş ölçekte çok daha hızlı toplamaya ve analiz etmeye yardımcı olur. Bu sayede daha sağlıklı bir İMP analizi ile hedef kitleye doğru mecradan en etkili mesajla ulaşma konusunda ve geri dönüşümü artırma konusunda katkı sağlar.

Hızla değişen pazar dinamikleri nedeni ile işletmeler hızlı kararlar almak için gerçek zamanlı içgörülere ihtiyaç duyar. Yapay zekâ, birçok mecradan anlık olarak beslendiği için ve bunları çok daha efektif analiz etmeye yardımcı olduğu için geleneksel yöntemlere göre çok daha hızlı anlık karar süreçlerini destekleyebilecektir. 

Müşteri Bazlı Pazarlama (ABM) kampanyanızı devreye alırken, yapay zekânın kampanya sonuçlardan öğrenebilmesi ve İMP'yi sürekli olarak iyileştirebilmesi için bir geri bildirim döngüsü oluşturabilirsiniz. Yapay zekânın bu sürekli öğrenme ve geliştirme yetenekleri sayesinde hedeflemeyi zaman içinde daha doğru hale getirerek pazarlama ve satış kaynaklarının daha etkili kullanılmasına olanak sağlar. İMP modellerinin verimli sonuç vermesi için verilerin nasıl depolanacağını ve gerçek zamanlı olarak en iyi sonuçları elde etmek için ne sıklıkta hangi kaynaklardan besleneceğinin planlanması gerekir. Toplanan verilerin sahip olduğunuz veri tabanları yapısına ve yazılımlarına uygun olması önemlidir.

Yapay zekâ, ön yargıları azaltmaya yardımcı olur. Yapay zekânın veriye dayalı yaklaşımı nedeniyle, analizlerinizde insansı ön yargıların kendi inandığını doğrulama tuzağına düşme olasılığınız daha düşüktür. Ek olarak, AI algoritmaları, veri kümelerindeki potansiyel ön yargıları işaretlemek için tasarlanabilir.
Yapay zekâ İMP belirlenip zaman içinde öğrendikleri ile hem bu hedef kitleye benzer 100 veya 200 hesabın web sitelerine gidebilir. Bu web sitelerin faklı coğrafyalarda kullandıkları yabancı dil altyapısında nasıl farklılaştığını analiz edebilir; buralarda ortak olan veriler nedir tanımlayabilir veya kaçırdığımız içgörüler varsa yapay zekâ bunları tespit edebilir. Bu analizlerin insan tarafında manuel olarak yapılması aylar alabilir, ancak yapay zekâ bu süreci hızlandırabilir ve insan gözünden kaçabilecek içgörüleri sağlayabilir. Bu analizleri satış ve pazarlama ekipleri kendi modelleri ile entegre ederek İMP farklı coğrafyalarda kullanabilecek lokalizasyonu yapmakta çok daha kolay tasarlayabilir.

Pazarlama, iletişim ve analiz konularında işlerinizi kolaylaştırabilecek popüler yapay zekâ uygulamaları arasında Zapier, Trellisi Evolv.ai, Improvado'nun AI Asistant, ChatGPT'nin Data Analysis modülleri, içerik oluşturmak için Jasper Aİ, Copy.ai ve Grammaly. SEO için SurferSEO, etkileşim ile iletişim tarafında ManyChat, Coversica ve sosyal medya pazarlaması için Spourt Social, FeedHive, Seventh Sense ve FullStory son iki senede en fazla beğenilen yapay zekâ platformlarından bazılarıdır.

*Dijital Network Alkaş (“DNA”), blog yazarı tarafından DNA'da paylaşılan içeriklerin doğruluğundan, geçerliliğinden, güncelliğinden ve telif hakları konusundaki iddialardan sorumlu değildir. Tüm hukuki ve cezai sorumluluk blog yazarına aittir.  

Son Yazıları

Yapay Zekâ Bazlı Yeni Dönem Pazar Araştırma Modelleri: Geleceğe Yolculuk

Blog 2024, 2 Nisan

Reklam Vermek Kolay! Peki İzlenmesi?

Blog 2023, 18 Aralık

Pazarlama Profesyonellerinin Yeni Odağı Medya Karması Kararları!

Blog 2023, 23 Ekim

Pazarlama için Metaverse Tamam mı Devam mı?

Blog 2023, 31 Ağustos

Perakendede Fark Yaratmak İçin Veri Pazarlaması

Blog 2023, 11 Temmuz