Pazarlama çabalarınızın karşılığını neden alamıyorsunuz? Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Kıdemli yönetici, kazanan bölge satış müdürüne kadeh kaldırmak için kadehini kaldırırken, "Harika bir çeyrekti" dedi. “Siz beni gururlandırdınız.”

Şirket yılın ilk yarısında tam yıllık kotasını doldurmuştu ve şampanya akıyordu. Şirketin daha da iyisini yapabileceğini bilen pazarlama müdürü dışında herkes başarılı bir yıl gibi görünen bu yıl karşısında çok heyecanlıydı.

Pazarlama müdürü, şirketin içeriği yönetme, teklifleri sunma ve marka için heyecan yaratma biçiminde gerçek değişiklikler yapmasına olanak tanıyacak fonları serbest bırakmak için CFO ile aylardır mücadele ediyordu.

İyi bir şekilde kullanılan birkaç damla fon elde etmiş ve satış ekibinin son çeyreği tamamlamasına yardımcı olmuştu. Ancak yalnızca CFO'nun yıllık bütçeyi finanse etmesi durumunda ne yapabileceğini biliyordu. Finansman için üç ayda bir yapılan mücadeleden çok yorulmuştu.

İlişkilendirmenin nasıl çalıştığını veya pazarlamanın bir fark yarattığını nasıl anladığını kaç kez açıklasa da, CFO'yu yaptığı şeyin gerçekten önemli olduğuna ikna edemedi. CFO'nun kafasında hâlâ John Wanamaker'ın söylediği eski sözün değiştirilmiş bir versiyonu vardı: "Pazarlamamın yarısının işe yaradığını biliyorum. Hangi yarı olduğunu bilmiyorum."

Günümüzün sıkı ekonomisinde giderek daha fazla sayıda pazarlama yöneticisi, mali denetçileriyle birlikte bu zorlu senaryoyla karşı karşıya kalıyor. Finans departmanları, yeni kurulan şirketlerde ve köklü şirketlerde bu "sızdırılmış" finansman yaklaşımını yaygın olarak benimsedi. Pazarlamaya yalnızca üç ayda bir program başlatmaya yetecek kadar fon sağlıyor; program o çeyrekte değer döndürmezse bir sonraki çeyrekte iptal edilir.

Çoğu şirket, pazarlamayı genel başarının önemli bir bileşeni olarak görse de, çeşitli nedenlerden dolayı genellikle göz ardı ediliyor veya hak ettiği itibar gösterilmiyor. İşte bu ufaklığın olası açıklamaları ve pazarlamanın konumunu yükseltmek için neler yapılabileceği.

Bu satışa katkıda bulunan son e-posta, etkinlik veya teklif miydi?

Satışları pazarlamayla ilişkilendirmek zorlu bir iştir. Tüm faaliyetleri ve bunların satış hattına birikimli ve bireysel katkılarını nasıl hesaba katıyorsunuz?

Pazarlama, çabalarını satışlara atfetmeyi başarsa bile, bu atıf kaçınılmaz olarak sorgulanacaktır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi başka faktör satış ortamına katkıda bulunur:

• Ürün kalitesi.
• Yarışma.
• Müşteri hizmetlerinin fiyatlandırılması.
• Genel pazar talebi.

Ve son olarak satış ekibinin genel performansı. Pazarlama çabalarının belirli katkılarını bu diğer değişkenlerden ayırmak zor olabilir, bu da pazarlamanın başarı üzerindeki doğrudan etkisini ölçmeyi zorlaştırır.

Ancak pazarlamacıların denemesi gerekiyor. Bireysel faaliyetlerin yatırım getirisi olduğunu kanıtlamak, işletmede güvenilirlik oluşturmanın anahtarı ve temelidir. Ancak bu ölçümlerin nasıl sunulduğu tüm farkı yaratıyor.

Pazarlama, her etkinlik için istatistik sağlayan bir gösterge panosuna sahip olabilir ve belirli bir programla ilişkili etkinliklerin görünümüne sahip olabilir. Ancak en iyi pazarlamacılar, tüm faaliyetleri müşterinin bakış açısından gösterir ve bu faaliyetlerin kararları nasıl yönlendirebileceğini veya etkileyebileceğini gösterir.

Aşağıdaki grafik, belirlenen potansiyel hedef kitlelerden kaçının pazarlama faaliyetlerine yanıt verdiğini göstermektedir. Bu yatırım getirisini göstermez ancak hitap edilen, ilgilenen ve satılan potansiyel kitlenin yüzdesini gösterir. Kararların alındığı tüm pazarlama ortamını gösterir.

Kaynak: Theresa Kushner ve AxleHire'dan Marie Martin

Gösterildiği gibi bireyler farklı zamanlarda farklı taktiklerle etkileşime girebilirler. Pazarlama, potansiyel alıcılara, ürününüzle ilgilenmeye başladıklarında sürekli olarak ulaşılabilir olmalıdır; siz onu satmak istediğinizde değil.

Burada, örneğin, eğer pazarlama bir ticaret fuarına katılıyorsa ve en son ürününü sergiliyorsa, metrikler, diğer tüm faaliyetlerin (yani, doğrudan pazarlama, satış görüşmeleri ve web ziyaretleri) eş zamanlı olarak gerçekleşmesiyle birlikte gösterilmelidir.

Pazarlama faaliyetinin genel resmini çizmek, sonuçları gösterebilir ve olayların yer aldığı tüm pazar manzarasının bir resmini çizebilir. Pazarlamacıların yine de aşağıdaki gibi metrikleri sağlaması gerekir:

• Gösteri kaç ziyaretçi çekti?
• Ürün tanıtımınızı kaç kişi gördü?
• Yeni ürünün demosunu fuarda veya başka bir yerde sunma teklifinize kaç e-posta alıcısı yanıt verdi?
• Etkinlikte satış görevlileri müşterilerle veya potansiyel müşterilerle kaç tane önemli görüşme yaptı?
• Bu müşterilere satışların potansiyel değeri nedir?
• Etkinlik potansiyel müşterileri web sitesine nasıl yönlendirdi?
• Sitenizi ziyaret edenlerin etkileşim süresi ne kadardı?

Bir ticari fuar etkinliği için yatırım getirisinin gösterilmesi, katkıda bulunan tüm olası etkinlikleri içermelidir. Ayrıca asıl gösteriden sonra da üretmeye devam eden bir etkinlik olarak gösterilmelidir.

Daha derine inin: Pazarlama ilişkilendirmesi: Nedir ve hayati müşteri temas noktalarını nasıl tanımlar?

Pazarlama mesaj birikiminin zaman içindeki etkisidir

Peki zaman içinde katkıda bulunan mesajları nasıl ölçersiniz? Aynı şeyleri tutarlı aralıklarla ölçerek başlayın.

Pazarlamanın öncelikli amacı marka bilinirliği oluşturmak, müşteri bakış açılarını şekillendirmek ve müşteri ilişkilerini geliştirmek olduğundan, bu hedeflerin somut sonuçlar vermesi zaman alır. Tıpkı bir ticari fuarın veya bir endüstri dergisindeki iyi yerleştirilmiş bir makalenin bir ürünü hemen satmaması gibi, pazarlama da hemen satış yaratmaz.

Bunun aksine, finansal performans veya operasyonel verimlilik gibi diğer faktörlerin bir şirketin başarısı üzerinde daha doğrudan ve gözle görülür etkileri olabilir. Sonuç olarak, pazarlama faaliyetlerinin uzun vadeli faydaları, özellikle tek bir noktaya bakıldığında, yeterince değerlendirilemeyebilir veya gözden kaçırılabilir.

Başarı nadiren tek başına veya yalnızca pazarlama çabaları sayesinde elde edilir

Gerçek başarı genellikle ürün geliştirme, operasyonlar, satış, müşteri hizmetleri ve finans dahil olmak üzere bir şirket içindeki çeşitli departmanların kolektif çabasını gerektirir.

Başarı bir ekip başarısı olarak görüldüğünden, kredi birden fazla fonksiyon arasında paylaştırılabilir. Bu, çoğu zaman pazarlamanın katkısının gölgede kalmasına yol açar, tıpkı bu makalenin başında tasvir edilen çeyrek dönem patlaması senaryosu gibi.

Örneğin satış ve pazarlama tarafından ortaklaşa belirlenen ve birlikte ölçülen hedefler ekibe itibar kazandırır. Satışlardan dev anlaşmayı getiren "en değerli oyuncular" her zaman olacaktır. Ancak Super Bowl'da bile takımın kazananlarının her biri bir yüzük alıyor. Pazarlama ve satışın bu dinamiği anlaması ve ekip çalışmasını ödüllendirmesi gerekiyor.

Daha derine inin: B2B satış ve pazarlama ekipleri nasıl uyumlu hale getirilir?

Algı genellikle istenmeyen bir gerçekliktir

Pazarlama genellikle reklam, promosyonlar ve marka oluşturma ile ilişkilendirildiğinden, katkı "kabarık" veya diğer iş fonksiyonlarına göre daha az somut görülüyor. Bu algı, pazarlamanın stratejik öneminin değersizleştirilmesine ve bunun bir şirketin başarısı üzerindeki etkisinin tanınmamasına yol açabilir. Bu algılara nasıl karşı çıkıyorsunuz?

Öncelikle algının gerçek olduğunu kabul etmeli, ardından bu algının pazarlamanın bilinirliğini nasıl etkilediğini tam olarak araştırmalısınız. Algılamalarla en iyi şekilde genel görüntüye bir ayna tutularak baş edilir.

Algıyı doğrudan selamlayın, kabul edin ve ardından onu nasıl değiştirmek istediğinizi tasvir edin. Pazarlamanızı pazarlayın. Ve insanların fikirlerini değiştirmenin zor olduğunu unutmayın. Duruma ilişkin algılarını değiştirerek başlamak ve fikirlerini değiştirme işini onların yapmasına izin vermek istiyorsunuz.

Veriler gerçekten içgörüleri yönlendiriyor mu?

Çoğu zaman kuruluşlar, pazarlamanın başarısını kanıtlayacak veri eksikliğine sahiptir. Örneğin reklamcılıkta, hangi reklamın hangi yerde alıcının dikkatini çektiğini belirlemek her zaman zor olmuştur. Bazı durumlarda pazarlama ekipleri çabalarının sonuçlarını etkili bir şekilde ölçmek ve iletmek konusunda zorluk yaşayabilir. Pazarlama kampanyalarının etkisini ortaya koyacak sağlam veriler ve analitik araçlar olmadan, pazarlamanın bir şirketin başarısına doğrudan katkısını sergilemek zorlaşır.

Ancak bunun, verilerin anlaşılmasını sağlayan bir araç olmadığını unutmayın. İçgörüleri artırmadaki asıl faktör, hem müşterilerin istek ve ihtiyaçlarını, hem de ürününüzün bunları nasıl karşıladığını anlayanlardır. Pazarlamacılar, pazarları ve pazarlama çabaları hakkında "içgörü" toplamak için sıklıkla bir elektronik tablo veya CRM aracı kullanır. Veriler içgörüleri yönlendirmez; içgörüler, verilerin tüm yönlerine bakılarak elde edilir.

Örneğin, haftalık pazarlama raporlarınız, son basın bülteninizin web sitenize gelen ziyaretçi sayısında bir artış sağladığını gösteriyor - ya da en azından öyle görünüyor. Ancak enerjik bir stajyer, mühendislerinizden birinin aynı zaman diliminde yayınlanan bir blog yazdığını belirtti.

Blog biraz tartışmalıydı ve çalışanlardan ve müşterilerden binlerce yorum aldı. Blog bir pazarlama taktiği değildir. Pazarlama, ziyaretçi sayısındaki artıştan pay almalı mı?

Pazarlamaya verilen tanınma ve itibarın sektörlere, kuruluşlara ve bireylere göre değişebileceğini unutmamak önemlidir. Bazı şirketler pazarlamaya değer verir ve pazarlamanın başarıyı artırmadaki rolünü kabul ederken, diğerleri farklı önceliklere veya bakış açılarına sahip olabilir. Her iki organizasyon türünde de pazarlamanın bir yeri vardır ve yeni teknolojiler tarafından büyük ölçüde desteklenebilir.

Pazarlamanın değerini göstermek için yapay zekayı kullanma

AI'ye girin. Dijital bir algoritma, pazarlama ekiplerinin çabaları için gecikmiş kredi almalarına nasıl yardımcı olabilir? Yapay zekanın pazarlama çabalarınızın karşılığını almanıza yardımcı olabileceği beş yola bakalım.

Müşteri davranış kalıpları

Müşteri verilerinden satın alma kalıplarını, iade kalıplarını veya kullanım kalıplarını çıkarmak için yapay zekayı veya makine öğrenimini kullanın. Bu bilgi, iş hedefleri müşteri satın alımını veya kullanımını sürdürmek veya genişletmek olduğunda faydalıdır.

Ürününüzün bir sonraki sürümünü yükseltmeye veya satın almaya hazır müşterileri hedefleyen pazarlama kampanyaları ile pazarlama, birincil gelir kaynağı olabilir. Yapay zekanın yardımıyla pazarlama, doğru müşterileri doğru zamanda belirleyebilir ve açıkça pazarlama çabalarına dayandırılabilen özel teklifler sunabilir.

Mesajlaşma çeşitliliği

Müşteri verilerini kullanarak, pazarlamacıların mesajları belirli pazar segmentlerine göre uyarlamasına olanak tanıyan yapay zeka algoritmaları oluşturulabilir. Web sitenize giriş yapan, e-posta yoluyla ilgi gösteren veya çağrı merkezinizi arayan müşteri için doğru mesaj mevcut olabilir.

Algoritmalar, ürün tekliflerini hedef kitleye bağlı olarak çeşitli şekillerde tanımlayabilir. Hedef kitle seçimi ve mesajlaşma, potansiyel müşterilere dönüşebilecek müşteri ilgisi yaratabilir.

Ayrıca yapay zeka algoritmaları bu mesajların iletilmesi için en iyi ritmi belirleyebilir. Çoğu pazarlamacı haftalık, aylık veya belirli bir etkinlik sırasında e-posta mesajları gönderir. Peki ya veri analiziniz belirli bir dağıtım temposunun en fazla yanıtı oluşturduğunu gösterirse?

Örneğin verileriniz size, destek sözleşmesinin yenilenmesi için hazır olan bir müşteriye mesaj göndermek için en iyi zamanın sona ermeden 60 gün önce olduğunu söyleyebilir. Ardından yapay zeka uzmanlığınızı kullanarak hangi müşterilerin 60 gün kuralına uyduğunu, hangilerinin bundan farklı olduğunu belirleyebilirsiniz. Mesajların müşterilere dahili zaman dilimlerine göre iletilmesi, ek gelir ve müşteri memnuniyeti sağlar.

İçerik geliştirme ve sunma

Neredeyse herkes ChatGPT gibi üretken bir yapay zeka aracını biliyor veya kullanmış durumda. Bu araçlar, günümüzün alıcıları için en çekici olan küçük içerikleri oluşturmak için mükemmeldir. Yapay zeka araçları, karmaşık verileri müşterilerinize fayda sağlayacak sindirilebilir içgörülere dönüştürmenize yardımcı olabilir.

Örneğin, ağaç uzmanlarına, yani ağaçlarınızı budamaya gelen adamlara yönelik hizmetler pazarladığınızı varsayalım. Verileriniz önümüzdeki iki ayın bölgenizdeki ağaç büyümesi açısından çok önemli olduğunu gösteriyor.

Üretken bir yapay zeka uygulamasının yardımıyla belirli bir pazar bölgesindeki ağaçlar için üç senaryo geliştirirsiniz. Yapay zeka uygulaması yılın belirli bir zamanına (Eylül) ilişkin üç paragraflık genel bilgi oluşturur:

1. Yaprak Dökmeyen Ağaçlar: Eylül ayında yaprak dökmeyen ağaçların önemli budamalarından kaçınmak en iyisidir. Budama, kıştan önce sertleşmeye vakti olmayan yeni büyümeyi teşvik edebilir, bu da ağacı dondan kaynaklanan zararlara karşı savunmasız hale getirir. Yaprak dökmeyen bitkileri kışın sonlarında veya ilkbaharın başlarında budamak genellikle daha iyidir.

2. Meyve Ağaçları: Meyve ağaçlarınız varsa Eylül ayı hafif budama için iyi bir zaman olabilir. Bu meyve üretimine, hava dolaşımına yardımcı olur ve hastalık riskini azaltır. Bununla birlikte, meyve ağaçlarının büyük budaması genellikle ağaçların hareketsiz olduğu kış sonlarında veya ilkbahar başlarında yapılır.

3. Yaprak Döken Ağaçlar: Sonbaharda yapraklarını döken birçok yaprak döken ağaç, eylül ayında henüz tam yeşillikteyken budanabilir. Bu, ağacın yapısını daha iyi görmenize ve sorunları çözmenize olanak tanır. Eylül ayında budamadan yararlanabilecek yaygın yaprak döken ağaçlar arasında akçaağaçlar, meşeler, karaağaçlar ve huş ağaçları bulunur.

(Yukarıdaki paragraflar ChatGPT tarafından oluşturulmuştur.)

Her bölgedeki hangi evlerin en çok yaprak dökmeyen, meyve ve yaprak döken ağaçlara sahip olduğunu belirlemek için bir yapay zeka uygulamasıyla donanmış pazarlamacılar, daha sonra belirli ağaç hizmetlerini satarken müşteriye bilgi sağlayan bir doğrudan pazarlama mesajı hazırlayabilir. Yapay zeka, mesajların oluşturulmasına ve doğru zamanda doğru kişilere iletilmesine yardımcı olabilir.

Daha derine inin: Pazarlamacıların yapay zekayı benimserken akılda tutması gerekenler

Tekrarlanan görevlerde zamanın azaltılması

Yapay zeka, tekrarlanan görevleri gerçekleştirmek için sohbet robotlarını yönlendirmesiyle tanınır. Yapay zeka destekli sohbet robotları kullanan pazarlamacılar, yüzlerce saatlik sıkıcı işlerden tasarruf edebilir.

AI sohbet robotlarının, bariz müşteri desteği ve hizmetinin ötesinde pazarlama için yapabileceği birkaç şey şunlardır:

• Potansiyel müşteri yaratma ve yetiştirme . Sohbet robotları web sitesi ziyaretçileriyle etkileşime geçebilir, potansiyel müşterileri değerlendirebilir ve potansiyel müşteriler için iletişim bilgileri toplayabilir. Konuşmalar başlatabilir, nitelikli sorular sorabilir ve sıcak potansiyel müşterileri satış ekiplerine yönlendirebilirler. Chatbot'lar ayrıca potansiyel müşteri yetiştirme süreçlerini otomatikleştirerek, önceki etkileşimlerine dayalı olarak potansiyel müşterilere takip mesajları ve içerik gönderebilir.
• Kişiselleştirilmiş öneriler . Yapay zeka destekli sohbet robotları, kişiselleştirilmiş ürün veya içerik önerileri sunmak için kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz edebilir. Bu, çapraz satış ve üst satış fırsatlarını artırır.
• İçerik dağıtımı . Chatbotlar, ilgi alanlarına ve etkileşimlerine göre kullanıcılara makale, video veya tanıtım materyalleri gibi içerikler sunabilir. Bu, içerik pazarlamasına ve müşteri eğitimine yardımcı olur.
• Geri bildirim ve anketler . Chatbot'lar, müşteri görüşleri ve tercihleri ​​hakkında değerli bilgiler toplamak için geri bildirim toplayabilir ve anketler düzenleyerek pazarlama stratejisinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
• A/B testi . Chatbotlar, farklı kullanıcılara farklı mesajlar göndererek ve etkileşim ve dönüşüm oranlarını ölçerek A/B testini kolaylaştırabilir.

Geliştirilmiş veri kalitesi

Yapay zeka algoritmaları, müşteri veya pazarlama veri kalitesini artırmaya yönelik çeşitli görevlerde yardımcı olabilir. İşte müşteri veri yöneticilerine inanılmaz derecede yardımcı olabilecek birkaç tanesi.

• Veri temizleme ve tekilleştirme . Yapay zeka, eksik değerler, tutarsızlıklar ve yanlışlıklar gibi veri hatalarını otomatik olarak tanımlayıp düzeltebilir. Tekilleştirme algoritmaları, yinelenen kayıtları tanımlayabilir, en doğru kaydı belirleyebilir ve her birinden gelen bilgileri tek bir kayıtta birleştirebilir.
• Veri doğrulama . Yapay zeka modelleri, tutarlılığı sağlamak için girilen verileri yerleşik kalıplara göre kolayca değerlendirebilir. Örneğin e-posta adresleri, telefon numaraları, posta kodları ve eyaletlerin tümü, girilen bilgilerin geçerli olduğundan emin olmak için yapay zeka algoritmaları tarafından yönetilebilir.
• Anormallik tespiti . Yapay zeka destekli anormallik tespit algoritmaları, hataları veya sahtekarlığı gösterebilecek olağandışı veya aykırı veri noktalarını tanımlayabilir. Ayrıca normdan önemli ölçüde sapan veri noktalarını işaretleyerek veri kalitesi sorunlarının tespit edilmesine de yardımcı olabilirler.
• Veri yükleme. Yapay zeka, istatistiksel modellere veya makine öğrenimine dayalı atama tekniklerini kullanarak eksik veri noktalarını tahmin edebilir ve doldurabilir. Bu, verilerin eksiksizliğini ve doğruluğunu korumaya yardımcı olur ve analiz için yeni veri alanları sağlar.
• Veri standardizasyonu . Yapay zeka, verilerin analiz edildiğinde onaylandığından emin olmak için ölçü birimlerini dönüştürerek, tarih formatlarını normalleştirerek veya kategorizasyonları hizalayarak verileri standartlaştırabilir.

Pazarlama, tüm çabaları nedeniyle hala tanınmama sorunu yaşıyor olsa da, yapay zekanın pazarlama görevleriyle uyumlu hale getirilmesi, pazarlamaya başka bir boyut katabilir ve şirketin genel refahına katkıda bulunabilir.