BLOG

  • AdresGezgini Blog Ana Sayfa
  • Blog
  • Pazarlamada Makine Öğrenmesi

Pazarlamada Makine Öğrenmesi

Pazarlamada Makine Öğrenmesi

Machine learning Türkçe ifadeyle makine öğrenmesi günümüz teknolojisinin en gelişmiş bilimsel alanlarından biridir. Yapay zeka elde etmenin de bir yoludur. Makine öğrenmesi yapay zekadan farklı olarak herhangi bir uygulama olmadan bilgisayarlara öğrenme ve anlama yeteneği verir ve yapay zekanın bir uygulamasıdır.

Makine öğrenmesi, matematiksel ve istatistiksel metotlar kullanarak var olan verilerden anlamlı çıkarımlar yapar. Bunları yaparken bilgisayar bilimi ve matematik mühendisliğinden yararlanır. Yaşamımızda çok fazla veri var ve bilgisayar bilimi de hızla ilerlemektedir. Makine öğrenmesi birçok problemimizi kolayca çözebilmektedir. Makine öğreniminde yer alan süreçler, veri madenciliği ve tahmine dayalı modellemeye benzer. Her ikisi de, kalıp aramak ve program eylemlerini buna göre ayarlamak için verilerde arama yapılmasını gerektirir.

Makine öğrenmesi dijital pazarlamada nasıl kullanılıyor?

Günümüzde pazarlamacıların müşterilerini ve hedef kitlelerini tam anlamıyla anlamaları için cins, ırk, yaş, iş durumunun ötesinde bilgilerine ihtiyacı var. Kullanıcı profilleri, sosyal gönderileri, ilgi alanları gibi kullanıcı segmentleri oluşturma, her biri için doğru iletişim stratejisi belirleme, alakalı kampanyalar oluşturma vb. Elbette bu veriler çok fazla ve karmaşık görünebilir. Ancak makine öğrenmesi ile pazarlamacılar, hedef kitleleriyle anlamlı bağlantılar kurmak için tüm bu müşteri bilgilerine erişebilir.

Makine öğrenmesinin dijital pazarlama uygulamalarında kullanılma yolları, hedef tüketicileri hakkındaki anlayışlarını ve onlarla etkileşimlerini nasıl optimize edebileceklerini genişletmeye yardımcı olmaktır. Günümüzde işletmelerin performanslarını arttırması için müşterilerin ihtiyaçlarını tahmin etmesi gerekiyor. Bunu da geçmişteki eylemlerinden ipuçları alarak gerçekleştiriyorlar. Birçok büyük marka bu en yeni teknolojiyi kampanyalarına bütünleştirmişlerdir. En çok bilinen örneklerden biri, Target Pazarlama ekibinin bir genç kızın geçmiş alışveriş deneyimlerini analiz ederek kimseye söylemediği halde hamile olduğunu tahmin eder ve mail adresine hamilelik ihtiyaçları için kampanyalar yollar.

Facebook Haber Kaynağı da bu teknolojiden faydalanır. Beğendiğimiz, okuduğumuz her şey bizim Facebook’taki özet akışımızı kişileştirir. İstatistiksel analizler ve tahmin analitiği ile kullanıcı verisindeki kalıplar tanımlanır ve her hareketimiz veri kümemize yeni veriler ekler. Instagram Keşfet bölümü yine her kullanıcı için aynı mantıkla kişileştirilir. Makine öğrenmesi hakkındaki bilgiler geliştikçe ve insanlar daha çok öğrenmeye başladıkça gelecekte daha çok kullanılacak ve kampanyalar müşteriler için daha etkili hale gelecektir.

Bu Gönderiyi Paylaş:

Bu gönderi Şizem Şentürk tarafından yayınlanmıştır.

Şizem Türkü Şentürk 1995 yılında İzmir’de doğdu. Liseyi İzmir Anadolu Lisesi’nde okuduktan sonra İzmir Ekonomi Üniversitesi İngilizce Matematik bölümünü %100 burslu kazandı. Okurken gönüllü stajını 9 ay boyunca bir denetim şirketinde, zorunlu stajını ise Amerika Philadelphia Drexel Üniversitesi LeBow College of Business pazarlama departmanında tamamladı. Bu süre boyunca davranışsal veriyi kullanarak istatistiksel analizler yaptı. Bitirme tezini yine uygulamalı matematik alanında çalışarak optimizasyon problemi üzerine yaptı. 2018 yılında mezun olduktan sonra pedagojik formasyon sertifikası aldı. Selma Yiğitalp Anadolu Lisesi’nde stajyer matematik öğretmenliği yaptı. 2 yıldır Türkiye Eğitim Gönüllüleri Vakfı’nda gönüllü eğitmenlik yaparak algo-dijital etkinliğine katılmakta ve çocuklara algoritma öğretmektedir. Üniversitede 4 yıl İspanyolca dersi aldı ve yabancı dil öğrenmeye ilgi duyduğu için İspanyolca ve Fransızca’sını geliştirmeye çalışmaktadır.

Yorum Yap