Sizler için analitik pazarlamayı ve veri bilimini derinlemesine araştırmaya, bu yeni teknolojilerde kendimi geliştirmeye devam ediyorum. Bu alandaki çalışmalarımın özetini, bu yazımda sizler için derledim.
Son on yılda, World Wide Web'in geniş satın alınabilirliği nedeniyle çevrimiçi bilgi tüketimi büyük ölçüde arttı. İnternete bağlanan cihazların sayısının 2023 yılında 43 milyarı bulması bekleniyor. Pazarlama departmanları için bu şaşırtıcı miktarda veri, bir altın madeni demek oluyor. Bu veriler uygun şekilde işlenip analiz edilebilirse, pazarlama ekipleri, müşterileri hedeflemek için kullanabilecekleri değerli bilgiler sağlayabilirler. Veri bilimi, verilerden anlamlı bilgiler çıkaran ve pazarlamacıların doğru bilgileri ayırt etmesine yardımcı olan bir alan, bu iç görüler, pazarlama stratejilerini verimli bir şekilde optimize etmelerine ve maksimum gelir elde etmelerine yardımcı olacak müşteri amacı, deneyimi, davranışı gibi gibi çeşitli pazarlama yönleri hakkında olabilir. Veri biliminin pazarlamada uygulanabileceği alanları şöyle sıralayabiliriz:
Pazarlama bütçesi optimizasyonu
Pazarlamacılar her zaman sıkı bir bütçeye tabidirler. Her pazarlamacının temel amacı, ayrılan bütçelerinden maksimum yatırım getirisi elde etmektir. Bunu başarmak her zaman zor ve zaman alıcıdır. İşler her zaman plana göre gitmez ve verimli bütçe kullanımı gerçekleştirilemez. Bir veri bilimcisi, bir pazarlamacının harcama ve satın alma verilerini analiz ederek, bütçeyi daha iyi kullanmaya yardımcı olabilecek bir harcama modeli oluşturabilir. Model, pazarlamacıların temel ölçütlerini optimize etmek için bütçelerini konumlar, kanallar, ortamlar ve kampanyalar arasında dağıtmalarına yardımcı olabilir.
Doğru kitleye pazarlama
Genel olarak, pazarlama kampanyaları, konum ve hedef kitleden bağımsız olarak geniş bir şekilde dağıtılır. Sonuç olarak, pazarlamacıların bütçelerini aşma ihtimalleri yüksektir. Ayrıca, amaçlarından ve gelir hedeflerinden hiçbirine ulaşamayabilirler. Ancak, verilerini düzgün bir şekilde analiz etmek için veri bilimini kullanırlarsa, hangi konumların ve demografinin kendilerine en yüksek yatırım getirisini sağladığını anlayabileceklerdir.
Doğru kanalların belirlenmesi
Veri bilimi, hangi kanalların pazarlamacı için yeterli artışı sağladığını belirlemek için kullanılabilir. Bir veri bilimcisi, bir zaman serisi modeli kullanarak çeşitli kanallarda görülen artış türlerini karşılaştırabilir ve tanımlayabilir. Bu, pazarlamacıya tam olarak hangi kanalın ve ortamın uygun getirileri sağladığını söylediği için oldukça faydalı olabilir.
Pazarlama stratejilerini müşterilerle eşleştirme
Pazarlama stratejilerinden maksimum değeri elde etmek için pazarlamacıların bunları doğru müşteriyle eşleştirmesi gerekir. Bunu yapmak için veri bilimcileri, müşterileri davranışlarına göre segmentlere ayırabilen bir müşteri yaşam boyu değer modeli oluşturabilir. Pazarlamacılar bu modeli çeşitli kullanım durumları için kullanabilirler. En yüksek değerli müşterilerine tavsiye kodları ve geri ödeme teklifleri gönderebilirler. Müşteri tabanlarından ayrılma olasılığı olan kullanıcılara elde tutma stratejileri uygulayabilirler.
Potansiyel müşteri hedefleme
Pazarlamacılar, potansiyel müşterileri dar bir şekilde hedeflemek ve çevrimiçi davranışları ve niyetleri hakkında her şeyi bilmek için veri bilimini kullanabilir. Pazarlamacılar, geçmiş verilere bakarak iş gereksinimlerini ve geçen yıl ilişkilendirildikleri marka türlerini belirleyebilirler.
Gelişmiş müşteri puanı
Bir pazarlamacının sağladığı her müşteri adayı müşteriye dönüşmez. Pazarlamacı, müşterileri ilgi alanlarına göre doğru bir şekilde segmentlere ayırabilirse, satış departmanının performansını ve nihayetinde gelirini artıracaktır. Veri bilimi, pazarlamacıların tahmine dayalı bir müşteri adayı puanlama sistemi oluşturmasını sağlar. Bu sistem, dönüşüm olasılığını hesaplayabilen ve potansiyel müşteri listenizi bölümlere ayırabilen bir algoritmadır. Liste istekli müşteriler, meraklı beklentiler ve ilgilenmeyen müşteriler şeklinde kategorize edilebilir.
Müşteri kişileri ve profil oluşturma
Bir ürünü/hizmeti pazarlarken, pazarlamacılar müşteri kişilikleri yaratmaya bakarlar. Sürekli olarak hedeflenecek belirli potansiyel müşteri listeleri oluştururlar. Veri bilimi ile hangi kişilerin hedeflenmesi gerektiğine doğru bir şekilde karar verebilirler. Müşteri tabanlarını oluşturmak için ihtiyaç duydukları kişi sayısını ve özelliklerin türünü anlayabilirler.
İçerik stratejisi oluşturma
Pazarlamacılar, müşterilerini çekmek için her zaman alakalı ve değerli içerik sunmak zorundadırlar. Veri bilimi, her müşteri için en iyi içeriği oluşturmaya yardımcı olacak kitle verilerini çekmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir müşteri belirli bir anahtar kelimeyi arayarak Google üzerinden geldiyse, pazarlamacı bu anahtar kelimeyi içeriğinde daha fazla kullanmayı bilecektir.
Duygu analizi
Pazarlamacılar, duygu analizi yapmak için veri bilimini kullanabilirler. Bu, müşteri inançları, görüşleri ve tutumları hakkında daha iyi içgörü kazanabilecekleri anlamına gelir. Ayrıca müşterilerin pazarlama kampanyalarına nasıl tepki verdiğini ve işleriyle ilgilenip ilgilenmediklerini de izleyebilirler.
Ürün geliştirme
Veri bilimi, pazarlamacıların birkaç farklı demografi için ürünleriyle ilgili verileri toplamasına ve sentezlemesine yardımcı olabilir. Bu veriler tarafından sağlanan içgörülere dayanarak, ürünler geliştirebilir ve hedeflenen demografiye yönelik yüksek oranda hedeflenmiş pazarlama kampanyaları oluşturabilirler.
Fiyatlandırma stratejisi
Veri bilimi, fiyatlandırma stratejilerini iyileştirme konusunda pazarlamacılara yardımcı olabilir. Pazarlamacılar, bireysel müşteri tercihleri, satın alma geçmişi ve ekonomik durum gibi faktörlere odaklanarak, fiyatları tam olarak neyin yönlendirdiğini ve her bir ürün segmenti için müşterinin satın alma niyetini belirleyebilirler.
Müşteri iletişimi
Pazarlamacılar, verileri doğru bir şekilde analiz ederek, potansiyel ve mevcut müşterileriyle iletişim kurmak için doğru zamanı belirleyebilirler. Örneğin, bir müşterinin e-postaları okuyup yanıtladığını ancak SMS'e pek sıcak bakmadığını anlayabilirler. Bu tür içgörüler, pazarlamacıların iletişim için doğru zamanı ve kanalı anlamalarına yardımcı olabilir.
Gerçek zamanlı etkileşim pazarlaması
Veri bilimi, gerçek zamanlı olaylar hakkında bilgi üretebilir ve pazarlamacıların müşterileri hedeflemek için bu durumlardan yararlanmasına olanak tanır. Örneğin, bir otel şirketinin pazarlamacıları, uçuşları ertelenen yolcuları belirlemek için veri bilimini gerçek zamanlı olarak kullanabilirler. Ardından, reklam kampanyalarını doğrudan mobil cihazlarına göndererek onları hedefleyebilirler.
Müşteri deneyimini geliştirme
Zengin bir müşteri deneyimi sağlamak, pazarlama başarısına ulaşmada her zaman önemli bir faktör olmuştur. Veri bilimi ile pazarlamacılar, belirli ürünleri kimin isteyebileceğini veya ihtiyaç duyabileceğini tahmin edecek kullanıcı davranış kalıplarını toplayabilirler. Bu, verimli bir şekilde pazarlama yapmalarına ve müşterilere zenginleştirici deneyimler sunmalarına olanak tanır.
Müşteri sadakati
Sadık müşteriler, bir işin sürdürülmesine yardımcı olanlardır. Yeni müşteri kazanımından daha ucuzdurlar. Veri bilimi, pazarlamacıların mevcut müşterilere yönelik pazarlamayı geliştirmelerine ve böylece bağlılıklarını artırmalarına yardımcı olabilir. Örneğin Target, hamilelikten önceki satın alımlarına dayalı olarak hamile kadınların profilini çıkarmak için veri bilimini kullandı. Şirket, daha sonra bu müşterileri hamilelikleri sırasında ürün teklifleriyle hedef aldı. Bu pazarlama stratejisi, şirket için satın alma ve sadakat açısından büyük bir başarıya dönüştü.
Sosyal medya pazarlaması
Günümüzde müşteriler Facebook, LinkedIn ve Twitter gibi sosyal medya sitelerinde oldukça aktifler. Pazarlamacılar, hangi potansiyel müşterilerin sosyal medya sayfalarını keşfettiğini, hangi içeriğe tıkladıklarını ve daha fazlasını görmek için veri bilimini kullanabilirler. Bunun gibi içgörülerle uygun bir sosyal medya etkileşim stratejisi formüle edebilirler.
Topluluk gruplamaları
Veri bilimi, müşteri geri bildirimlerine erişmek için belirli sosyal medya gruplarını hedeflemek için kullanılabilir. Bu, pazarlamacıların anahtar kelime sıklığına göre en sık tartışılan konuları belirlemelerine yardımcı olarak yapılır.
Kelime bulutlarının ötesine geçmek
Sosyal konuşmaları analiz etmek için pazarlamacılar her zaman kelime bulutlarına güvendiler. Bununla birlikte, yüksek düzeyde sosyal aktivite olduğunda kelime bulutları faydalıydı. Sosyal aktivite düzeyi daha düşük olsaydı, pazarlamacılar genellikle alakasız anahtar kelimeler kullanırlardı. Veri bilimi ve doğal dil işleme algoritmalarıyla, kelime kullanımını bağlamsal hale getirerek ve anlamlı bilgiler sunarak kelime bulutlarının ötesine geçebilirler.
Reklam teklifleri
Pazarlamacılar, reklamları özel olarak müşterilere hedeflemek ve kampanyaların tıklamalarını ve sonuçlarını ölçmek için veri bilimini kullanabilirler. Doğru kişilerin banner reklamları görmesini sağlayabilir ve tıklanma şansını artırabilirler.
E-posta kampanyaları
Veri bilimi, hangi e-postaların hangi müşterilere hitap ettiğini anlamak için kullanılabilir. Bu e-postalar ne sıklıkta okunur, ne zaman gönderilir, müşteride ne tür içerik yankılanır gibi durumları değerlendirebilirler. Bu tür bilgiler, pazarlamacıların bağlama dayalı e-posta kampanyaları göndermesine ve müşterileri doğru tekliflerle hedeflemesine olanak tanır.
Dijital pazarlama platformları
Dijital pazarlama platformları veriler üzerinde gelişir. Pazarlamacılar, bu platformları rafine verilerle besleyerek daha iyi içgörüler elde edebilirler. Veri bilimi, doğru verileri sağlayarak ve böylece pazarlamacıların pazarlama hedeflerine ulaşmak için ne yapmaları gerektiğini belirlemelerini sağlayarak dijital pazarlama platformlarını iyileştirebilir.
