Yapay Zeka Pazarlamınızı İyileştirmeyecektir, Verilerinizi İyileştirene Kadar

Yapay zeka, pazarlamada deneyselden operasyonel olana geçiş yaptı. Bugün, yapay zeka içerik yazıyor, ürünler öneriyor, platformlar ve kanallar boyunca deneyimleri kişiselleştiriyor ve müşteri yaşam döngüsü boyunca iş akışlarını otomatikleştiriyor. Ancak, bu hızlı entegrasyona rağmen, sonuçlar genellikle beklentileri karşılamıyor.

Son bir endüstri raporuna göre, जबकi 73% olan işletmeler yapay zeka teknolojilerini benimsemiş olsalar da, yalnızca 52% bekledikleri sonuçları elde ediyor. Bu, dağıtım ve performans arasında temel bir kopukluğu işaret ediyor. Suçlu model tasarımı veya hesaplama gücü değil; verilerin kalitesi.

Organizasyonlar yapay zekaya parçalı, boş, eski veya “kötü” verileri beslediğinde, çıktılar bu kusurları yansıtıyor. Hatalı veriler yalnızca doğruluğu azaltmakla kalmaz, aynı zamanda önyargıları da artırır, sürüklenmeyi hızlandırır ve müşteri güvenini zayıflatır. Yapay zeka aracılığıyla verimliliği artırırken ölçeklenebilir kişiselleştirme ve büyümeyi sağlayan pazarlama ekipleri için bu, kritik bir başarısızlık noktasıdır.

Altyapı Zekayı Belirler

Yapay zeka, örnekler aracılığıyla öğrenen bir sistemdir ve etkinliği, aldığı verilerin yapısı ve güvenilirliğine doğrudan bağlıdır. Bir şirketin sistemleri “Chris Smith”, “Christopher Smith” ve “C. Smith” olarak üç ayrı birey olarak yorumlarsa, model kohezif bir içgörü üretemez. Bağlamsız ve analitiklere sahipmiş gibi görünen ancak birleşik veri noktalarını birleştirerek tekil bir profil oluşturamayan öngörüler ve analitikler üretecektir. Bu profil, iş ve tüketici verilerini, online ve offline davranışları sentezleyerek bireyin her yerde, markayla nasıl etkileşime girdiğine bakılmaksızın 360 derecelik bir görünüm elde etmek için oluşturulur.

Bu sorun bazılarının düşündüğünden daha yaygın. Forrester göre, küresel pazarlama liderlerinin neredeyse üçte biri, veri silolarını önemli bir engel olarak gösteriyor. Veriler, e-posta pazarlama platformları, CRM araçları, e-ticaret motorları gibi bağlantısız sistemlerde yaşıyorsa, davranışları temas noktaları arasında bağlamak neredeyse imkansız hale geliyor. Bu yalnızca yapay zeka sistemlerini karıştırıyor değil, aynı zamanda işletmelerin müşteri değeri, bağlılık veya niyet hakkında temel sorulara cevap vermesini de engelliyor.

Kısacası, tutarlı bir etkileşim elde edilmeden önce verilerdeki süreklilik gereklidir.

Hazırlık Stratejik Bir Karardır

Yapay zeka yatırımlarının hızı souvent bir organizasyonun teknik olgunluğu veya işgücü yetkinliğinden daha hızlı ilerliyor. Pazarlama ekipleri, üretken araçları entegre etmek, gerçek zamanlı kişiselleştirmeyi dağıtmak ve geleneksel segmentasyona bağımlılığı azaltmak için baskı altına girmekle birlikte, bu yetenekler için stratejik, altyapı ve insan denetimi sunabilen bir ekibe ihtiyaç duyuyor.

IBM göre, 68% CEO, şirket çapında veri mimarisini, çapraz fonksiyonel işbirliğinin kritik bir sağlayıcısı olarak görüyor. Başka 72% líder, özel verilerin, üretken yapay zekadan değer elde etmenin merkezi olacağını söylüyor. Bu liderler, anlamlı yapay zeka sonuçlarının hem deneysel hem de operasyonel disiplin gerektirdiğini anlıyor.

Şirketler, gelişmiş yapay zeka modellerini parçalı sistemlere katmanladığında, sonuç, ölçeklendirilmiş verimsizlik oluyor. Yapay zeka, aldığı bilginin yanlış olduğu sürece kendini düzeltmeyecek, bu nedenle ivme kazanabilir, ancak doğru yönde ve istenen açıklıkta ilerlemeyebilir.

Ayrıca, mevcut durumda yapay zeka, pazarlamacıların ihtiyaçları için kapsamlı bir çözüm değildir. Bu, bir görev için bir yapay zeka modeli, başka bir görev için başka bir model kullanmaya yol açar ve bu da birleşik içgörüler toplarken başka bir zorluk oluşturur. Çıktılar, tüm yapay zeka ekosistemini görmek için bir araya getirilmesi gereken yama bir battaniye haline gelir.

Hacim Without Yapı Gürültü Üretir

Çok sayıda pazarlama ekibi, veri toplama üzerinde odaklanıyor, ilk taraf sinyallerini, etkileşim ölçütlerini ve işlem ayrıntılarını yakalamak için boru hatlarını genişletiyor. Ancak, orkestrasyon olmadan, daha fazla veri sadece sorunu artırıyor.

Gerçek değer, verilerin organize edildiği, bağlamsallaştırıldığı ve gerçek zamanlı olarak bağlandığı zaman ortaya çıkıyor. Bu, sıfır taraf tercihlerini, ilk taraf davranışlarını, ikinci taraf ortaklıklarını ve üçüncü taraf zenginleştirmeyi içerir. Her biri müşteri anlayışında bir rol oynuyor. En önemlisi, tüm bu verilerin bir araya gelerek paylaşılan tanımlayıcılar oluşturması gerekiyor.

Google ve Econsultancy araştırması, 92% olan önde gelen pazarlamacıların, ilk taraf verilerinin büyüme için esas olduğunu düşünüyor. Ancak, yüksek kaliteli veri, müşteri yolculuğunun daha geniş bir görünümünde yorumlanamıyorsa, değerini kaybeder. Başka bir çalışma, 72% olan tüketicilerin, tam kimliklerini anlayan markalarla etkileşime girmeye daha eğilimli olduğunu buldu. Bu, zaman, kanallar ve formatlar boyunca kayıtları uzlaştıran sistemleri gerektirir.

Kimlik Etkileşimi Sağlar

Yapay zeka, tanımadığı şeyi kişiselleştiremez. Kimlik çözümü modern pazarlamanın en teknik ve en çok göz ardı edilen yönlerinden biri olmaya devam ediyor. Kalıcı bir müşteri kimliği, modellerin davranışları bireylerle, yalnızca oturumlar veya cihazlarla değil ilişkilendirmesine olanak tanır. Bu, tercihlerin gelişimini izlemek, anormallikleri tespit etmek ve ihtiyaçları öngörmenin gerekli olduğu sürekliliği oluşturur.

Etkili kimlik çerçeveleri, temiz veriler ve tutarlı mantık üzerine dayanır. Bunlar yalnızca edinme yoluyla elde edilemez. Eşleştirme algoritmaları, veri yönetimi ve gerçek zamanlı davranış uzlaştırması gerektirir. Doğru şekilde uygulandıklarında, yapay zeka’ya müşteri beklentilerine uygun sonuçlar üretmek için gerekli netliği sağlar.

Birleşik bir kimlik olmadan, kişiselleştirme bozulur. Yapay zeka, alakasız iletilere, tekrar eden temas noktalarına ve verimsiz tekliflere dönüşür. Bunlar yalnızca yüzeydeki sinir bozucu şeyler değil, aynı zamanda güveni aşındırır, ROI’yi azaltır ve ilerlemeyi durdurur.

Veri Hijyeni Pazarlama İhtiyacıdır

Tarihsel olarak, pazarlama ekipleri, arka uç sistemlerini yönetmek için BT’ye güvenirken, yaratıcı ve strateji üzerinde odaklanabiliyordu. Bu bölünme artık geçerli değil. Yapay zeka ile başarılı olmak için, pazarlama ekipleri ve veri bilimcileri, verilerin nasıl hareket ettiğini, nerede kırıldığını ve tutarlılığı nasıl sağlanacağını anlamalıdır.

Bu, doğrulama, çift veri kaldırma, meta veri hizalama ve kaliteyi zorlayan yönetim protokollerini içerir. Ayrıca, net taksonomiler oluşturmak, sürüm kontrolünü yönetmek ve yeni sinyallerin ve platformların ortaya çıkmasıyla birlikte adapte olabilen sistemler oluşturmak anlamına gelir.

Bu iş, operasyonel gibi görünse de, giderek daha stratejik hale geliyor. Yapay zeka çıktılarının gerçeğe dayandığını, gürültü olmadığını garantiliyor. Ekiplerin test etmelerine, öğrenmelerine ve güvenle yinelemelerine olanak tanır. En önemlisi, müşteri deneyimlerinin tutarlı, alakalı ve saygılı hissetmesini sağlar.

Pazarlamanın Geleceği Veri Liderliğine Bağlı

Yapay zeka yatırımlarının önümüzdeki iki yıl içinde çiftlenmesi bekleniyor, pazarlama organizasyonlarının, yapılandırılmış, yönetilen ve erişilebilir veri ortamları oluşturmak için hızlı hareket etmesi gerekiyor. Rekabet avantajı, yalnızca model karmaşıklığından gelmeyecek. Müşteri etkileşimlerinin her birinde hızlı içgörü sunma yeteneğinden gelecek.

Data Axle’da konuştuğum çoğu müşteri, tüm verilerine ortak bir kimlik ile merkezi bir veri gölü oluşturmak üzerine odaklanıyor. Bu, yapay zeka’nın yalnızca içgörüler sağlamakla kalmayıp aynı zamanda eyleme geçirilebilir hale getirmesini sağlıyor.

Yapay zeka hırsı ile yapay zeka performansı arasındaki uçurum genişliyor, ancak markalar bu uçurumu kapatmak için adımlar atabilir, veri anlayışını ve en iyi uygulamaları geliştirmek için yatırım yaparak başlıyor. Bu, başarılı yapay zeka uygulaması için güçlü bir temel oluşturur.