Yapay zeka ve otomasyon, markaların pazar araştırmasına yaklaşımını nasıl değiştiriyor?

Karar vermeyi yönlendirmek, iyileştirmek için müşteri içgörülerini arayan markalar için müşteri deneyimi (CX)ve nihayetinde büyümeyi teşvik eden pazar araştırması, uzun süredir alet takımı.

Gerçekten yararlı olup olmadığı başka bir sorudur. Tipik bir pazar araştırması projesinde markalar, mevcut müşteri duyarlılığının ve belki de rakiplerin hakim olan farklılaştırıcı özelliklerinin tek seferlik bir anlık görüntüsüne varan araştırma yürütmeye (genellikle büyük ölçüde) yatırım yapar. Bu araştırma yapılırken olabilmek Yararlı içgörüler sağlar, genellikle potansiyel müşterilerin isteklerini tanımakta başarısız olur veya müşterilerin tam olarak neden rakiplerle birlikte olduğunu ortaya koyan verileri yeterince ilişkilendiremez.

Markalar, geleneksel pazar araştırmasına güvenirken ağaçlar için ormanı kolayca gözden kaçırabilir. Şikayetlerin temel nedenlerini gözden kaçırırken, şikayetleri ele alma konusunda saplanıp kalıyorlar. Neden bir müşteri bir markayı diğerine tercih eder. Aynı zamanda, pazar araştırması projelerinin düzenli olarak tekrarlanması aşırı derecede pahalıdır ve araştırma tamamlandığı andan itibaren eskimeye başlayan sınırlı içgörüler sunar.

Bunun yerine bazı pazarlamacılar, müşteri davranışının (ve belirli özellikler veya marka teklifleriyle müşteri etkileşiminin) daha sürekli analizi için sosyal dinleme platformlarından yararlanır. Bu strateji, faydalı müşteri incelemeleri ve geri bildirimler toplayabilir ve tek seferlik pazar araştırması çalışmaları yaptırmaktan çok daha ekonomik olma eğilimindedir.

Ancak bu yaklaşım, pazarlamacıları rekabetçi faaliyetler ve bu potansiyel müşterileri kazanmaya en uygun ayarlamalar konusunda hâlâ kör bırakıyor. Sosyal dinleme platformları ayrıca itfaiye verilerinden içgörüleri elemek için büyük ölçüde manuel süreçler gerektirir. Bu zaman alıcı işi yapan yetenekli veri analisti ekipleri, bu veriler arasındaki korelasyonları çok iyi bir şekilde belirleyebilir, ancak bu yetenek ucuza gelmez. Hem geleneksel pazar araştırması hem de sosyal dinleme platformlarının eksiklikleri, müşteri deneyimlerini anlamlı ve çevik bir şekilde iyileştirmeye yönelik zengin fırsatların düzenli olarak keşfedilmediği anlamına gelir.

Eski pazar araştırmasına ve tamamlanmamış sosyal dinleme platformlarına – daha geniş teknoloji ortamında olduğu gibi – yanıt pekala şu olabilir: yapay zeka (AI) ve otomasyon.

Doğru veri kaynaklarından sürekli pazarlama içgörülerini toplamak için devreye alınan yapay zeka ile markalar, ilgili müşteri deneyimi verilerini araştırma ve ilişkilendirme konusundaki varsayımları ortadan kaldırabilir. Yapay zeka güdümlü otomasyon, geleneksel doğrudan pazar araştırmasının en büyük sınırlamalarını ele alır: toplanan içgörülerin maliyetini, gidişatını ve kalitesini dönüştürmek. Aksi takdirde, pahalı araştırma projelerini periyodik olarak bütçelendirecek ve müşteriyle yüz yüze uygulamalarını yalnızca bu sıklıkta ayarlayacak olan pazarlamacılar, net korelasyonlar gösteren gerçek zamanlı, her zaman açık içgörüler aramalıdır.

Geleneksel pazar araştırması, bir anda çekilmiş hareketsiz bir fotoğraftan anlamı deşifre etmek gibiyse, bu pazarlama uygulamasına yapay zeka ve otomasyonu dahil etmek, markaların müşteri ihtiyaçları ve duygularındaki sürekli canlı video akışından yararlanmalarına izin vermek gibidir. Yapay zekanın akıllı kullanımı, pahalı veri ekiplerine olan ihtiyacı da azaltarak, pazarlamacıların ve işletme yöneticilerinin içgörüye dayalı iyileştirmeleri doğrudan uygulamasına olanak tanır.

Basitçe söylemek gerekirse, müşteri duyarlılığı verilerini yapay zeka ile analiz etmek, korelasyonları ve müşteri eğilimlerini tanımaya yönelik insan kapasitesinin ötesine geçer. toplayarak sürekli sosyal medyadaki müşteri geri bildirimleri, inceleme siteleri, anketler, hizmet etkileşimleri ve diğer temas noktaları dahil olmak üzere pazarlama zekası, akıllı, yapay zeka odaklı bir yaklaşım, markaların iş uygulamalarını müşterilerin gerçekte istedikleriyle uyumlu hale getirme konusunda çok daha duyarlı ve kendinden emin olmalarını sağlar. Yapay zeka merkezli bir strateji dağıtmak, aynı analizi aşağıdakiler üzerinde de gerçekleştirebilir: rekabet İşletmeler, bu rakiplerin olumlu müşteri duyarlılığını kazanan ve taklit etmeye değer olabilecek uygulamaları belirlemek gibi yararlı içgörüleri keşfetmelidir.

Örneğin, yapay zeka tabanlı müşteri duyarlılığı veri analizi uygulayan bir konaklama işletmesi, doğrudan bir rakibin müşterilerinin otelin yüksek kaliteli kahvaltı seçeneklerinden bahsederek birçok olumlu söz söylediğini görebilir. Otomatik analiz daha sonra bu eyleme geçirilebilir içgörüyü kolayca sindirilebilir bir temel çıkarım olarak sunar: o rakibin kalitesiyle eşleşen veya aşan bir kahvaltı menüsüne yatırım yaparak, markanın daha tatmin edici bir müşteri deneyimine, daha iyi puanlara ve uzun vadeli vadeli müşteri ve gelir artışı.

Aynı şekilde, bir kahve zinciri, rakiplerinin çeşitli alternatif süt seçenekleri nedeniyle olumlu müşteri duyguları kazandığını keşfedebilir ve tekliflerini bu açık fırsattan yararlanmak için uyarlayabilir.

Doğru bir şekilde kullanıldığında, gürültülü verilerde gizlenen bunun gibi küçük bulgular yine de bir markanın kendi pazarındaki rekabet gücünü değiştirebilir.

Stas Tushinksiy şirketin CEO’su Instreamatik.