Yapay Öğrenme Yoluyla Müşteri Davranışını Yeniden Tasarlamak

Makine Öğrenmesi Yoluyla Müşteri Davranışını Yeniden Tasarlamak

Çeşitli endüstriler ve kurumlar tarafından Yapay Zeka (AI) teknolojisinin dahil edilmesinde büyük bir ilerleme olmuştur. Sağlık, inşaat, tarım gibi sektörler yeni teknolojiyi benimseyen öncü kurumlardır. Bu teknolojinin verimliliği nasıl artırdığının ve işletme maliyetini nasıl azalttığının farkındalığı, küresel olarak kabul edilmesinin arkasındaki ana nedendir.

Günümüzde yapay zeka, işlevselliklerini geliştirmek için farklı teknoloji cihazlarına kolayca entegre edilebiliyor. Yapay zekanın yardımıyla insan iletişimi bile daha etkili hale geldi. 2021 Truelist istatistiğine göre, önde gelen küresel işletmelerin %91,5’i AI’ya sürekli yatırım yapıyor.

Birçok işletmenin hızla büyüme, üretkenlik düzeylerini artırma ve daha fazla kar elde etme arzusu, yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğreniminin (ML) benimsenmesini beraberinde getirdi.

Yapay Öğrenme Nedir?

Yapay Öğrenme yani biline adıyla Makine öğrenimi (ML) teknolojisi, veriler yardımıyla herhangi bir görevin sonuçlarının kesin bilgi, analiz ve tahminine sahip insanlar üretmek için ortaya çıktı. ML, bilgisayar sistemlerinin – AI yazılımının – açık talimatları izlemeden öğrenmesini, uyarlamasını, iyileştirmesini ve sonuç üretmesini sağlayan benzersiz bir teknoloji biçimidir.

Başka bir deyişle ML, insan talimatlarını almadan kendi başına işlev görebilen ve karar verebilen bir tür yapay zeka teknolojisi olarak tanımlanabilir.

Yapay Öğrenme, verileri işlemek ve analiz etmek ve çıkarımlar yapmak için algoritmalardan yararlanır. ML tarafından kullanılan iki ana algoritma türü vardır, bunlar Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenmedir.

Denetimli makine öğrenimi, bir veri bilimcisinin veya geliştiricisinin, verilerin nasıl okunacağı ve doğru bir sonuca varılacağı konusunda algoritmayı öğretmesi ve yönlendirmesi gerektiği zamandır. Bu, bir yürümeye başlayan çocuğun ebeveynlerinden nasıl öğrendiği ile bağlantılı olabilir. Denetimli makine öğrenimi, algoritma aracılığıyla öğretilenlerden kararlar/tahminler yapamaz. Yalnızca etiketlenmiş verilerle çalışır.

Denetimsiz makine öğrenimi, AI teknolojisinin anlatısını değiştiren yeni fenomendir. Bu, bilgisayarlara (yazılıma) insan denetimi olmadan karmaşık verileri işleme, analiz etme ve tahminlerde bulunma yeteneği verir. Denetimsiz makine öğrenimi, etiketlenmemiş veriler üzerinden çalışabilir ve doğru tahminler yapabilir. Birçok endüstri, bu yeni teknolojiyi operasyonlarına dahil etmek için çalışıyor. 2020 Mckinsey anketine göre, katılan 2.000’den fazla sektör ve şirketin %50’den fazlası ML kullanmayı araştırıyor veya kullanmayı planlıyor.

Pek çok şirket, operasyonlarında ML’den yararlanmak istiyor. Ana odak noktaları her zaman daha fazla kar elde etmek, daha fazla bağlantı kurmak, daha fazla tüketici çekmek ve rakiplerinin üzerinde kalmak olmuştur. Neyse ki, bu iş alanları en iyi şekilde ML tarafından yürütülür.

Müşterilerin nasıl kazanılacağından başlayarak, ML birçok işletme tarafından tüketicilerinin davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için kullanılıyor; ne satın almak istediklerini, onları en çok neyin ilgilendireceğini ve finansal güçlerini gözlemlemek.

Tüketici Davranışı Nedir?

Tüketici davranışı, basitçe tüketicilerin satın almak istedikleri ürünleri ve himaye etmek istedikleri markaları seçerken kullandıkları yöntemlerin veya süreçlerin gözlemlenmesidir. Tüketici davranışlarını etkileyen üç önemli faktör vardır: fiziksel, psikolojik ve sosyal faktörler.

Fiziksel faktör: Tüketiciler, yaşlarına, cinsiyetlerine, kültürlerine ve demografik konumlarına göre bir ürünü satın alma veya satın alma konusunda etkilenirler.

Psikolojik faktör: Tüketicilerin belirli bir ürün veya hizmete yönelik davranışları, pazarlama uyaranlarına tepkisel tepkilerin bir sonucu olabilir. Bir ürün veya hizmetin nasıl tanıtıldığı, tüketicilerin nasıl tepki vereceğini tetikleyebilir.

Sosyal faktör: Bazı tüketiciler, sosyal ilişkileri nedeniyle bir markayı himaye eder. Aile üyeleri, arkadaşlar, eğitim düzeyi ve medya okuryazarlığı, tüketicilerin bir ürün veya hizmet üzerinde nasıl davrandığına katkıda bulunabilir.

Bu faktörlerin tüketicilerin davranışlarını nasıl etkilediğini bilmek, satış yapmaya hazır herhangi bir işletme için önemlidir. Herhangi bir işletmenin bir diğer önemli odak noktası, tüketici satın alma gücünü anlamaya da odaklanmalıdır.

Satış ve Tüketici Satın Alma Gücü

Her işletmenin gündemi, ürünlerini hedef kitleye satmak ve bu tür tüketicilerin gelecekteki patronaj için elde tutulmasını sağlamaktır. Satış yapmak için işletmeler, acı noktalarına vurarak ürünlerini izleyicilere nasıl sunabileceklerine odaklanır. Bu hedefe ulaşmanın kesin bir yolu, tüketici satın alma gücünü gözlemlemektir.

Tüketici satın alma gücü, satış düzeyini artıran işin önemli bir yönüdür. Potansiyel müşterilerin satın alma yaparken finansal yeteneklerinin farkındalığı ile ilgilidir. Bir şirket/işletme, ürünlerine bir etiket fiyatı koymadan önce hedef kitlesinin finansal gücünü dikkatlice gözlemlemelidir.

Tüketici satın alma gücü, tüketicilerin hayatındaki enflasyon ve durgunluk gibi sosyo-ekonomik faktörler aracılığıyla değerlendirilebilir. Birçok işletmenin satış ve pazarlama temsilcileri, satın alma sürecini gözlemleme konusunda çok başarısız oluyor. tüketicilerine borçludur ve bu onların ticari satışlarını ve patronajlarını etkiler.

Makine Öğrenimi İşletmelerin ve Kuruluşların Tüketici Davranışlarını Tahmin Etmesine Nasıl Yardımcı Oluyor?

Statista’ya göre, 2016-2025 yılları arasında işletmelerdeki AI/ML uygulamalarının piyasa değerinin 31 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu da teknolojinin ne kadar önemli ve değerli hale geldiğini gösteriyor. Pek çok büyük işletme, tüketicilerin tam olarak ne istediğini bilmek için tüketicilerin verilerini analiz etmede artık makine öğrenimi yardımından yararlanıyor.

Aşağıda, ML’nin işletmelerin ve kuruluşların büyümesine ve tüketici davranışlarını tahmin etmesine yardımcı olma yolları verilmiştir:

Müşteri Kaybı Modeli

Zaman zaman, işletmeler düzenli müşterilerinden kısa bir himaye yaşarlar. Müşterilerin bir ürünü satın almaktan veya bir hizmeti sahiplenmekten ani bir şekilde çekilmesi, ürünün fiyatındaki artıştan veya müşterilerin markadan bıkıp başka bir şey istemesinden kaynaklanabilir.

ML, şirketinizin/işletmenizin müşterilerinizin verilerini analiz etmesine yardımcı olabilir ve bazılarının neden ürünlerinizi korumaktan vazgeçtiği ve bu müşterileri elde tutmak için neler yapabileceğiniz konusunda fikir verebilir. Sorun bir ürünün fiyatıyla ilgiliyse, şirket bu müşterilerin ilgisini çekip gitmemek için indirim teklifleri sunabilir.

ML aynı zamanda şirketlerin ve işletmelerin pazarın dinamik doğasını incelemelerine ve markanızın/ürünlerinizin – tüketicilerin karşılayabileceği esnek fiyatlara sahip olarak – işteki rakiplerinizi yenmek için nasıl geliştirilebileceği konusunda önerilerde bulunmalarına yardımcı olur.

Müşteri Segmentasyonu

Birçok işletme için, ilk yaklaşımda markalarını korumak için hedeflenen bir kitlenin ilgisini çekebilecek şeyleri belirlemek çoğunlukla zordur. Bunun nedeni, tercihlerini öğrenmek için her tüketicinin dikkatli bir şekilde gözlemlenmesinin gerekli olmasıdır. Ancak ML, veri bilimcilerinin tüketicileri kişi bazlı spesifikasyonlara bölmek için sınıflandırma algoritmalarını kullanmasını sağlar.

ML algoritmaları, tüketicilerin demografik bilgilerine, tarama geçmişlerine ve yakınlıklarına göre yeniden gruplandırılmasına yardımcı olur ve bu da işletmelerin tüketicilerin çıkarlarına en uygun ürün ve hizmetleri uyarlamalarına olanak tanır.

Model Müşteri Yaşam Boyu Değeri

Makine öğrenimi, işletmelerin geçmişte yaptıkları satın almaların geçmişi aracılığıyla müşterilerin yaşam boyu değerini analiz etmelerine de yardımcı olur. ML, bir işletmenin veya şirketin, bir tüketicinin markasını korumak için harcayabileceği para miktarını tahmin etmesine yardımcı olabilir.

Bu, işletmeye veya şirkete her bir tüketiciden ne beklemesi gerektiğine dair bir genel bakış sağlar ve aynı zamanda onlara tüketicilerinin değerini nasıl en üst düzeye çıkarabilecekleri konusunda bir fikir verir.

Makine Öğrenimi Pazarlama Stratejisine Nasıl Yardımcı Olur?

Pazarlama, şirketlerin/işletmelerin ürün ve hizmetlerini hedef kitleye tanıtmak için kullandıkları önemli bir kanaldır. İyi bir pazarlama stratejisi, bir şirketin çok fazla satış ve kar elde etmesine yardımcı olacaktır. ML’nin pazarlama sürecine dahil edilmesi, pazarlamacıların tüketicilerin çekici ve satın almaya değer bulacağı şeyleri yansıtan iyi pazarlama stratejilerini uygulamalarını sağladı.

Tüketici verilerinin değerlendirilmesiyle ML, her bir tüketicinin hangi ürünlerin ilgisini çekmesi gerektiğini ve pazarlamacıların bunları nasıl tanıtabileceğini tahmin eder. ML, tahmin gücüyle pazarlamacılara yardımcı olur.

Makine öğrenimi, bir işletmenin/şirketin almaya çalıştığı her kararın sonucunu yansıtabilir ve bu, bir şirketin/işletmenin risklere dikkat etmesine ve yanlış kararlardan kaçınmasına yardımcı olur.

Sorunsuz Bir Operasyon için ML Kullanan Farklı Kuruluşlar

Şu anda etkinlik ve üretkenlik için makine öğrenimini operasyonlarına dahil eden tonlarca kurum/kuruluş var.

Sosyal medya hizmetlerinde, Facebook ve Twitter gibi şirketler, kullanıcılarına en iyi hizmeti sunmak için makine öğrenimini kullanmayı başardı. Facebook, işletmelerin ve tüketicilerin sosyal Uygulamada sorunsuz etkileşimlere sahip olmalarına yardımcı olan Messenger Uygulamasına AI teknolojisini, sohbet robotlarını yerleştirmeyi başardı.

Twitter ise her bir tweeti çeşitli ölçütlere göre değerlendirmek için ML algoritmalarını kullanır. ML algoritmaları ayrıca her bir tweet’in geçmişini analiz eder ve kullanıcıların görmek isteyebileceği benzer tweet’leri önerir.

İnşaat sektöründe Plooto ve Sitekick gibi şirketler inşaat anlatısını değiştiriyor. Plooto(U.K), inşaatçıların alanı en üst düzeye çıkarmasına ve geliştirme maliyetini azaltmasına yardımcı olmak için makine öğreniminden yararlanıyor. Bu alandaki ML, inşaat yerleşimi optimizasyonu için geliştirilmiştir.

SiteKick(U.S), inşaatçıların makine öğrenimi yoluyla inşaatı tamamlamak için gereken zaman ve çaba miktarını yönetmelerine yardımcı olur. ML algoritmaları, devam eden inşaatın resimlerini ve videolarını analiz etmek ve öngörülemeyen riskler veya hasarlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır.

Sağlık sektöründe, ML, hastaların tedavisinde tıp pratisyenlerine yardımcı olmak için Ciox Health ve PathAI gibi şirketlerde kullanılmaktadır.

Ciox Health, her hastanın verilerini sağlık uzmanlarına yansıtan Datavant Switchboard’unu güçlendirmek için ML’yi kullanır. PathAI, patologların hızlı ve kesin tanı koymalarına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanır.

KenSci aynı zamanda bir Doktorların hızlı bir şekilde müdahale etmesi için bir hastalığı ve hastanın ihtiyaç duyduğu tedaviyi gerçek zamanlı olarak tahmin eden ML yazılımı.

Sonuç Bağlamı : Makine Öğrenmesi Yoluyla Müşteri Davranışını Yeniden Tasarlamak

2025 yılında 126 milyar ABD dolarına ulaşacak makine öğreniminin piyasa değeriyle, bu tür yapay zekanın gelecekteki tek beklentisi, daha fazla endüstri, kuruluş ve kurum tarafından büyük ölçüde kabul görmesi ve dahil edilmesidir.

ML’nin işletmelerin büyümesine kattığı değerin gerçekleştirilmesi, daha fazla işletme sahibine ve şirkete ekosistemlerini geliştirmek için teknolojiyi benimseme konusunda ilham verecektir.

Tebrikler 👏👏, bu yazının sonuna geldiniz!

Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere!

Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84‘de bulabilirsiniz .