Gartner’ın Başkan Yardımcısı ve Araştırma Şefi Noah Elkin, müşterilerin farklılaşmamış deneyimler ve alakasız iletişimler için markaları cezalandırdığını ve kişiselleştirmeyi iyi bir şekilde yürütmeye yüksek bir fiyat koyduğunu anlatıyor:
Müşteriler için kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmak, bir pazarlama organizasyonunun yaptığı her şeye ilham vermeli. İster B2B ister B2C olsun, müşteriler artık kişiselleştirmiş öneriler ve teklifler bekliyor. Bu beklentileri karşılamamanın cezaları ağır olabilir. Gartner araştırması, müşterilerin farklılaşmamış deneyimler ve alakasız iletişimler için markaları giderek daha fazla cezalandırdığını gösteriyor.
Sorun şu ki, birçok marka bunu doğru anlamıyor. Çoğu pazarlamacı için kişiselleştirme hedeflerine ulaşmak zor. Gartner’ın 2021 Dijital Pazarlama Anketine göre, dijital pazarlama liderlerinin yüzde 63’ü, müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanın şirketlerinin dijital pazarlama stratejisini uygularken orta veya önemli bir zorluk oluşturduğunu belirtti. Zorluklar ilerledikçe, gizlilik ve güvenlik standartlarına uymanın arkasında ikinci sırada yer aldı. Daha çarpıcı olan, kişiselleştirme zorluğunun ciddiyetinin 2019’dan bu yana kayda değer bir şekilde artması… Kişiselleştirmeyi önemli bir zorluk olarak belirten katılımcıların oranı, bu zaman diliminde %53 arttı.
Kişiselleştirme zorlukları
Konu kişiselleştirme olduğunda, ilerleyen zorluk seviyesini birkaç ilgili faktör açıklayabilir; bunlardan ilki, etkili kişiselleştirmenin birçok hareketli parçanın senkronizasyonunu içermesidir. Dijital pazarlama liderlerinin strateji belirlemesini, kaynakları tanımlamasını, taktiklere öncelik vermesini, verileri entegre etmesini ve izleyici davranışını motive etmek için içeriği test etmesini ve optimize etmesini gerektiriyor. Kapsamlı bir kişiselleştirme stratejisi ve yol haritası, pazarlamacıların kişiselleştirme çabalarından elde ettikleri sonuçlarda belirleyici faktörler olsa da pazarlama kuruluşlarının çoğu, bırakın istenen iş ve müşteri hedefleriyle açıkça bağlantılı olan etkili bir kişiselleştirme stratejisinden yoksun!
Kişiselleştirme tipik olarak, çoğu örtüşen işlevselliğe sahip birden çok teknolojinin kullanımını gerektiriyor. Kişiselleştirme dört temel yetenek kümesi gerektirir: veri yönetimi, analitik, karar verme ve yürütme. Bu nedenle kişiselleştirme teknolojisini bir kuruluş için her şeyi yapacak tek bir çözüm yerine genel mimari açısından düşünmek genellikle tercih ediliyor.
Buradaki zorluk, dijital pazarlamacıların aradıkları kişiselleştirme sonuçlarını sunmalarına yardımcı olacak teknolojileri gereğinden fazla satın alma ve yetersiz kullanma eğiliminde olmaları. Başarılı kişiselleştirme sonuçları elde etmek, genellikle kişiselleştirme teknolojilerine yapılan harcamaların artmasına bağlı değil. Aksine, bu sonuçlara ulaşmak, daha etkin kullanım yoluyla teknolojileri en üst düzeye çıkarmaya bağlıdır. Benzer şekilde, pazarlamacıların yeni yatırımlar yapmadan önce erişilebilir verilerden, mevcut içerikten ve mevcut organizasyonel yeteneklerden değer elde etmesi gerekiyor. Pazarlama organizasyonunun, başlamak için araçlara, içerik geliştirmeye veya yeteneklere yoğun bir şekilde harcama yapmasını gerektiren kişiselleştirme programları, boyutu, hızı ve getiri kesinliği konusunda daha büyük riskler getiriyor.
Veri yönetimini, analitiği, karar vermeyi ve pazarlama yürütmeyi destekleyen bir dizi martech çözümüne yerleştirilmiş yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), pazarlamacıların kişiselleştirme hedeflerini kolaylaştırma vaadini taşıyor. Bu çözümler, müşteri veri platformlarını çok kanallı pazarlama merkezlerini (MMH), kişiselleştirme motorlarını ve A/B/n test araçlarını en öne çıkanlardan birkaçını içerir. Örneğin, MMH çözümleri içinde yerleşik yapay zeka ve makine öğrenimi, çok çeşitli kişiselleştirme senaryolarını destekler. Bunlar, segment keşfini içerir; iş hedeflerine dayalı kampanya ve yolculuk yolu oluşturma; kanal eğilim modelleri; tahmine dayalı içerik ve teklif önerileri ve özerk kampanya optimizasyon yetenekleri.
Gartner’ın 2021 Dijital Pazarlama Anketi’ne göre, pazarlama liderlerinin dijital pazarlama uygulamasını iyileştirmek için kullandığı gelişen teknolojiler arasında AI/ML lider durumda. Ancak pazarlamacıların yalnızca %17’si çeşitli pazarlama işlevlerini desteklemek için AI/ML’yi yaygın olarak kullanıyor. Ankete katılanların yüzde 38’i çabalarını planlama ve pilot uygulama aşamalarında olarak nitelendiriyor. Bu aşamaların ötesindeki kuruluşlar için, %44’ü birkaç belirli uygulama için sınırlı bir temelde AI/ML dağıtıyor. Başka bir deyişle, AI/ML’nin pazarlama yürütme üzerindeki etkisinin hala ilk günlerindeyiz.
Güven, özellikle önemli kararlar almak için AI/ML kullanımına güvenmek, AI/ML teknolojilerinin pazarlama organizasyonlarında, hatta şu anda bunları kullanana markalar arasında daha yaygın bir şekilde kullanılmasının önündeki kilit bir engel. Bununla birlikte artan kullanım, aşamalı bir kabul eğrisi getiriyor. AI/ML pilotluğunu yapan katılımcıların %75’i teknolojiye güvenme konusunda endişelenirken, pazarlama organizasyonunda AI’yı geniş çapta kullananlar arasında bu sayı %53’e düşüyor.
Personel boşlukları, başarılı AI/ML dağıtımlarının önündeki bir diğer kritik engel. Kuruluşlarının AI/ML ve yerleşik iş akışlarını bozabilecek diğer ortaya çıkan teknolojileri kullanımını ilerletmek isteyen dijital pazarlama liderleri , bunu daha geniş bir değişim yönetimi gözüyle yapmalıdır. Dağıtımların başarısı, mevcut personele yeterli eğitim verilmesine, gerektiğinde yeni ekip üyelerinin işe alınmasına ve yeni teknolojilerin kurum kültürüne getireceği etkinin farkındalığına bağlı olacaktır.
AI/ML kullanımı kişiselleştirme hedeflerine bağlıdır
Genel olarak konuşursak, dijital pazarlama liderleri AI/ML’nin etkisini kişiselleştirme prizmasından görüyor. Gartner anketine katılanların yüzde seksen dördü, AI/ML kullanmanın pazarlamanın müşterilere gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş deneyimler sunma yeteneğini geliştirdiği ifadesine katılıyor veya kesinlikle hemfikir. AI/ML özellikli araçlar için en önemli kullanım örnekleri sorulduğunda, katılımcılar kanallar genelinde pazarlama faaliyetlerine otomasyon, ölçek ve verimlilik getirmede bu tür araçların değerine odaklandı. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere daha geniş kişiselleştirme çabalarına bağlanan belirli faaliyetlerden bahsettiler:
- Tahmine dayalı içerik sağlama (%45)
- İş hedeflerine dayalı kampanya/yolculuk yolları oluşturma (%45)
- Müşteri profillerine, davranışlarına ve tercihlerine göre kanal eğilimi modelleri geliştirmek (%45)
- Etkileşim kurma olasılığı en yüksek kitleleri ve segmentleri belirleme (%43)
Kişiselleştirmede başarılı olmak, müşterilerin markanızla etkileşimlerinde neyi başarmaya çalıştıklarını anlamayı gerektiriyor. Bu içgörü, kişiselleştirmenin müşterilerin hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olabileceğine ve müşteri ihtiyaçlarının iş hedefleriyle nasıl uyumlu hale getirileceğine ilişkin stratejiyi bilgilendirmelidir.
Kişiselleştirme, karmaşık iş akışlarını yönetmek için teknolojilerin, belirli becerilerin ve doğru ekip yapısının bir karışımının kasıtlı, düşünülmüş bir kullanımını gerektiriyor. İstenen yetenekler arasında strateji, planlama, analitik, martech benimseme, kampanya düzenleme, içerik oluşturma ve proje yönetimi yer alıyor. Pazarlama liderleri, yeni teknolojilere taahhütte bulunmadan önce mevcut veriler ve içerikle birlikte mevcut araçlardan yararlanarak elde edebileceklerini en üst düzeye çıkarmalıdır. Pazarlama etkileşiminde daha fazla alaka düzeyi sağlayarak ve müşteri davranışı üzerindeki etkiyi artırarak çabaları olgunlaştırmak için AI ve ML kullanmalı.
