Davranışsal Hedefleme, E-Posta Pazarlama, Kişiselleştirme, Omnichannel Pazarlama, Pazarlama Otomasyonu, Yeni Başlayanlar İçin

Yapay Zeka ve Machine Learning Kullanmanın E-Posta Pazarlamasına Etkileri

Machine-Learning-Kullanmanin-EPosta-Pazarlamasina-Etkileri

Pazarlama otomasyonu, yalnızca ilgili teknolojileri kullanmak ve e-postalar göndermekten ibaret değildir. Daha iyi sonuç almak için mesajları test etmeye, öğrenmeye ve yaptığınız işleri geliştirmeye devam etmelisiniz. Sizin de çok iyi bildiğiniz gibi yalnızca insana odaklanan ve insan gücüne dayanan bir iş dünyası, geçmişte kaldı. Forrester’e göre machine learning(Türkçe çevirisi makine öğrenmesi olan ancak sözcüğün genel kullanımı machine learning olduğundan biz de machine learning olarak kullancağız) ve yapay zeka(artifical intellegence – AI) 2020’de tüm dijital pazarlama işlerinin % 16’lık bir kısmını yapabilir duruma gelecek. Machine learning, kısa tanımıyla bilgiyi analiz eden ve insanlar gibi akıllı kararlar verebilen bilgisayar programları kurma bilimidir. Machine learning ve yapay zeka, dünyada pek çok önemli marka tarafından pratikte özellikle pazarlama ve CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) başta olmak üzere, farklı şekillerde kullanılmakta. 

Machine learning ve yapay zeka günlük yaşamımıza doğrudan etki edeceği gibi, önümüzdeki dönemde e-posta pazarlaması için de önemli bir oyun kurucu konumuna yükselebilir. YouAppi tarafından yapılan bir ankette CMO’ların %37’si, ankette verilen diğer seçeneklere oranla, önümüzdeki dönemde yoğunlukla machine learning çalışmalarına yatırım yapmayı planladıklarını belirtmişMachine learning, veri noktalarını uygun ve etkili şekilde kullanabilir ve müşteri davranışında işe yarayabilecek kalıpları tanımlayabilir. Markalar pazarlamasının otomasyonu yönetimi için bu teknolojilerden faydalanabilirler. Burada bahsettimiz şey, sıradan otomatik cevaplama e-postalarının ötesinde bir durum. Machine learning kullanarak otomasyon yaptığınızda aboneleriniz, gerçekten ilgilenecekleri ve kişiselleştirilmiş e-postalar alırlar. Related Digital olarak biz de machine learning ve AI pratiklerini, müşterilerinin açılma oranlarını artırmak için kullanıyoruz. Machine learning, devamlılığı olan bir süreçtir; bilgisayarlar sürekli yeni verileri tarar, öğrenir ve kullanırlar. Machine learning ve AI tahmini analizleri; otomasyon, segmentasyon ve diğer veri analizi yöntemleri ile birlikte kullanarak e-posta pazarlama uygulamalarınızı fark yaratacak şekilde, geliştirebilirsiniz. Bu sistemlerden yararlanarak e-posta pazarlama uygulamalarınızı geliştirmenin bazı ipuçlarına değinelim.


Öneri: Aşağıdaki yazılarımız da ilginizi çekebilir 😉


Abone Davranışları Öğrenmeye Yardımcı Oluyor

Machine learning ve AI teknolojisi yapılan uygulamalarda; belirli bir müşterinin markayla ne zaman ve neden temasa geçeceğini tahmin edilebiliyor. Markalar, machine learning teknolojisini kullanarak bir sonraki e-postada belirli bir müşteri için hangi ürünün veya teklifin iyi bir şekilde çalışacağını tahmin edebilir. E-posta pazarlama açısından machine learning ve yapay zeka kullanımı, stratejileri güçlendirmeye yardımcı olur.

Adobe’un geçtiğimiz yıl 235 üst düzey pazarlama profesyoneli ile yaptığı bir anket çalışmasında, katılımcıların % 77’si gerçek zamanlı kişiselleştirmenin markalar için çok önemli olduğunu söylerken, % 60’lık bir kesim ise, içeriği kişiselleştirmenin kolay olmadığını düşünüyordu. Yüzlerce kullanıcı için çeşitli veri noktalarını hesaba katmak ve kişiselleştirilmiş içeriği e-postalara dahil etmek gerçekten de zor iştir. Machine learning bu noktada devreye girerek, içerik veya tekliflerle kendiliğinden kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturabilir. Daha da iyisi, programa hedefleriniz hakkında bilgi verebilir ve içeriği dönüşüm hedefine uyacak şekilde düzenlemesini isteyebilirsiniz.

Segmentasyon, hedeflenen gruplara yönelik kişiselleştirilmiş e-posta göndermenize olanak sağlarken; machine learning her bir abonenize özgü kişiselleştirilmiş e-posta göndermenizi sağladığı için segmentasyona göre daha güçlü sonuçlar üretmenize yardımcı olabilir. Dünyada bu konudaki tartışmasız en iyi örneklerden biri olan Amazon, abonelerine geçmişte taradıkları kategorilerle ilgili ürünler ve tekliflerle özelleştirilmiş e-postalar göndererek, önemli sonuçlar elde etmeyi başarıyor.


Machine Learning Sayesinde Daha Etkili Tetiklenmiş E-postalar Gönderebilirsiniz

Geçmişte benzer müşterilerle deneyim yaşadığından, yalnızca mağazada yürüyüşünü gözlemleyerek bir müşteriye en iyi hizmeti sunan bir satış yetkilisi gibi düşünebilirsiniz, machine learning konusunu. eMarketer’in yaptığı bir araştırmaya göre dijital dünyadaki müşterilerin % 81’i daha önceki alışveriş veya tarama davranışınlarına göre kişiselleştirilmiş bir e-posta aldıklarında, daha fazla satın alma gerçekleştiriyorlar. Hepimizin bildiği ve tahmin ettiği üzere, tetiklenmiş e-postalar, diğer e-postalara göre daha iyi performans gösterir. Experian’ın yaptığı araştırmaya göre, bültenlere kıyasla 6 kat daha fazla gelir elde edebiliyor ve 8 kat yüksek açılma oranları elde edebiliyorlar. Terk edilmiş sepet hatırlatıcılarını ele alalım. eMarketer tarafından yapılan başka bir araştırma, ise terk edilmiş alışveriş sepeti e-postası bir saat içinde gönderildiğinde dönüşüm oranının en yüksek olduğunu ortaya koyuyor. Machine learning sepette unuttuğunuz ürünlere dair bir e-postayı en doğru anda göndermekle kalmaz; ayrıca alıcının göz atma geçmişini tarayarak içeriği kişiselleştirme imkanı da sağlar.


Gerçek Sonuçlara Odaklanmanızı Sağlar

E-posta pazarlama uzmanları, genellikle açılma oranı ve çıkma oranı gibi yüzeysel metrikleri takip etme eğilimindedir. Machine learning, etkileşim oranı ve dönüşümler gibi gerçek sonuçlara odaklanmanıza yardımcı olabilir. Experian tarafından yapılan bir e-posta pazarlama araştırması, kişiselleştirmenin açılma oranını % 29, tıklama oranını % 41 arttırabileceğini ortaya koydu. Daha önceki bölümlerde de açıkladığımız gibi, tahmini analiz, yüksek bir katılım oranı elde etmeye yarayacak, kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Örneğin gönderim zamanı, e-posta kampanyaları için etkileşim oranını etkileyen diğer bir faktördür. Adobe tarafından yapılan bir araştırmada, bir çok kullanıcının e-postaları yatakta iken (% 70), TV izlerken ve hatta banyodayken (% 57) kontrol ettiğini ortaya koydu. Markalar genelde tüm segmentler veya abone grupları için optimize edilmiş bir gönderim zamanı saptamaya çalışırlar. Ancak, aynı segmentteki ya da aynı demografik yapıya sahip iki kişi, e-postaları kontrol etme konusunda tamamen farklı alışkanlıklara veya tercihlere sahip olabilir. Machine learning, geçmiş davranışları analiz edebilir ve belirli bir kişiye e-posta göndermek için ideal zamanı bulabilir. Son olarak machine learning, bir iletinin spam olmamasını sağlamakla kalmaz, önemsiz ve ilgisiz iletiler göndermenizi de engellemenize yardımcı olur.

İlginizi Çekebilir:
email-marketing-future
E-posta Pazarlamasının Geleceğine Dair 7 İstatistik
E-ticaret-performansinizi-gelistirmek-icin-Sosyal-Medyadan-Yararlanabileceginiz-5-ipucu
E-ticaret Performansınızı Geliştirmek İçin Sosyal Medyadan Yararlanabileceğiniz 5 İpucu
Önceki yazıyı okuyun:
eticaret-sitesinde-mutlaka-olmasi-gereken-unsurlar
[REHBER] Bir E-Ticaret Sitesinde Mutlaka Olması Gereken 60 Unsur

E-ticaret hepimizin çok iyi bildiği ve hatta tüketici olarak bizzat yaşadığı gibi dünyada da, Türkiye'de de hızla gelişen ticaret yapma...

Kapat