Marka takibi: bu süreç yapay zeka ile nasıl kolaylaştırılır

Marka takibi, marka performansını, müşteri sadakatini ve pazar konumlandırmasını ölçmek için önemli bir pazarlama stratejisidir. Geleneksel olarak, şirketler bu verileri toplamak için anketlere, panellere ve pazar araştırmalarına güvenirler. Ancak bu yöntemler yavaş olabilir ve içgörüler genellikle haftalar veya aylar sürebilir. Bu da işletmelerin piyasa değişikliklerine gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasını zorlaştırır. Marka takibi aynı zamanda pahalı ve zaman alıcı olabilir, bu da sınırlı bütçelere sahip daha küçük ekipler için erişilemez hale gelir.

Yapay zeka, daha erişilebilir, hızlı ve uygun maliyetli sonuçlar sunan potansiyel bir çözümdür. Ancak, yapay zekanın marka takibi için hangi pratik pazarlama uygulamaları vardır ve ne kadar doğrudur?

Son tarihli bir Marketing Against the Grain bölümünde, Kieran ve ben, ChatGPT ve Claude gibi üretken yapay zeka araçlarının marka takibini nasıl kolaylaştırabileceğini keşfetmek için HubSpot’u bir test vakası olarak kullandık. Yapay zeka destekli içgörüleri, kendi şirket verilerimizle karşılaştırarak, yapay zekanın geleneksel izleme yöntemlerine ve daha geniş kullanım potansiyeline ne kadar yakın olduğunu değerlendirdik.

Yapay zeka destekli marka takip fırsatları

Yapay zeka, marka performansını izlemek ve değerlendirmek için daha verimli bir yol sunar ve daha fazla esneklikle hızlı içgörüler sağlar. Kieran ve ben burada üç pratik uygulamayı keşfettik:

1. Müşterilerin markanızı neden rakiplere tercih ettiğini anlayın:
   Yapay zeka sadece nicel analizle sınırlı değildir; aynı zamanda pazarlamacılara çevrimiçi müşteri geri bildirimlerini, incelemelerini ve tartışma forumlarını analiz ederek müşteri kararlarının arkasındaki nitel “neden”i anlamalarına yardımcı olur. AI, HubSpot’u seçen müşterilerin kullanım kolaylığı, entegrasyon yetenekleri ve müşteri desteği gibi temel temalarını belirlememizi sağladı. Bu bulgular, yapay zekanın genel platformlardan hızlıca doğru içgörüler çıkarma yeteneğini sergileyerek dahili verilerimizle yakından eşleşti. Bu, pazarlamacılara marka mesajlaşmalarını geliştirme ve satın alma stratejilerini daha etkili hale getirme fırsatı sunar.
2. NPS puanınızı tahmin edin:
   Net Promoter Score (NPS), müşteri sadakatinin ve marka memnuniyetinin önemli bir göstergesidir, ancak ölçülmesi genellikle pahalı ve zaman alıcıdır. Yapay zeka, NPS anketlerinin yerine geçmese de çevrimiçi geri bildirimleri toplayarak ve müşteri duyarlılığını analiz ederek hızlı tahminler sunabilir. Deneyimizde AI, HubSpot’un NPS’sini çevrimiçi verilerle tahmin etti ve şaşırtıcı bir şekilde geleneksel rakamlarımıza oldukça yakın bir sonuç üretti.
3. Ölçüm destekli marka bilinirliği:
   Marka bilinirliği, bir tüketicinin bir markayı adı veya logosu istendiğinde ne kadar tanıdığına dair önemli bir metriktir. Geleneksel olarak bu, araştırma firmalarını işe almayı gerektirirken, yapay zeka kamuya açık verileri ve tüketici duyarlılığını analiz ederek daha hızlı ve daha erişilebilir bir alternatif sunar. Deneyimizde, yapay zeka kullanarak HubSpot’un belirli bir hedef pazar segmentindeki (200 ila 2.000 çalışanı olan şirketler) marka bilinirliğini tahmin ettik. İki modelin farklı sonuçlar verdiği gözlemlendi ve Claude, ChatGPT-4’e kıyasla daha doğru bir tahmin sundu.

Marka takibini optimize etmek için yapay zeka kullanımına dair ipuçları

Yapay zeka harika, ancak mükemmel değil. Yapay zeka pazarlama araçlarınızı nasıl uyguladığınız ve yönettiğiniz konusunda dikkatli olmak, yapay zekanın marka izleme stratejinize getirdiği değeri en üst düzeye çıkarır. İşte en iyi sonuçları almak için beş uygulanabilir ipucu:

1. Doğru yapay zeka sonuçları için hassas istemler oluşturun:
   Yapay zeka çıktısının kalitesi, isteğinizi ne kadar iyi yapılandırdığınıza doğrudan bağlıdır. Yapay zekanın daha odaklı ve eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmasına yardımcı olmak için hedef kitlenizi, hedeflerinizi ve bağlamınızı açıkça tanımlayın.
2. Aykırı değerleri izleyin ve ne zaman doğrulama yapmanız gerektiğini bilin:
   Yapay zeka temsilcilerinizi, aykırı değerleri işaretleyecek şekilde ayarlandığında, sonuçlar beklentilerden saparsa sizi bilgilendirir. Bu, bulguları doğrulamak için manuel analiz veya ek anketler gibi kaynaklara ne zaman yatırım yapmanız gerektiğini belirlemenize yardımcı olur.
3. Yapay zekayı mevcut araçlarınız ve dahili verilerinizle entegre edin:
   Markanızın benzersiz bağlamını ve konumlandırmasını yansıtan daha kişiselleştirilmiş yapay zeka içgörülerini yakalamak için yapay zeka pazarlama araçlarınızı, satış çağrıları, sosyal medya etkileşimleri ve web sitesi analizleri gibi dahili verilerle entegre ederek bağlamsal doğruluğu artırın.
4. Yapay zeka araç setinizi düzenli olarak değerlendirin ve güncelleyin:
   Yapay zeka modelleri sürekli gelişiyor, bu nedenle her zaman en güncel sürümü kullandığınızı onaylamak önemlidir. Pazarlama ekibiniz ve iş hedeflerinizle uyumlu olduklarından emin olmak için yapay zeka araçlarınızı düzenli olarak kontrol edin ve güncelleyin.
5. Pazarlama yapay zeka ekosisteminizi şimdi oluşturun:
   Kieran, “Yapay zeka 12, 18, 24 ay içinde katlanarak daha iyi olacak,” diyor. Bu nedenle, pazarlama yapay zeka altyapınızı oluşturmanın zamanı şimdi, böylece gelecekteki yapay zeka iyileştirmelerini kullanılabilir hale gelir gelmez entegre edebileceksiniz.

Yapay zeka, marka takibinde ekibinizin pazar değişimlerine ve müşteri davranışlarına daha hızlı tepki vermesini sağlarken, aynı zamanda yapay zeka pazarlama stratejinizi geleceğe hazır hale getirir.

Kaynak: https://blog.hubspot.com

Facebook\\\\\\\'ta paylas

Tweetle