Makine Öğrenimi Pazarlamayı Nasıl Akıllı Hale Getirir?
Makine Öğrenimi İle Pazarlamayı Akıllı Hale Getirmek.
Pazarlama ekiplerinin çözmesi gereken en önemli zorluklardan biri, yatırım getirisini artıracak şekilde tahsis etmektir. Bu, müşterileri davranışlarına veya özelliklerine göre farklı gruplara ayırma süreci olan segmentasyon yoluyla mümkündür.
Müşteri segmentasyonu, pazarlama kampanyalarında israfı azaltmaya yardımcı olabilir. Hangi müşterilerin birbirine benzediğini bilirseniz, kampanyalarınızı doğru kişilere hedeflemek için daha iyi konumlanırsınız.
Müşteri segmentasyonu, ürün önerileri, fiyatlandırma ve satış stratejileri gibi diğer pazarlama görevlerinde de yardımcı olabilir. Ancak son yıllarda verilerde istatistiksel düzenlilikleri bulan makine öğrenimi, yapay zeka algoritmaları sayesinde çok daha kolay hale geldi. Makine öğrenimi modelleri, müşteri verilerini işleyebilir ve çeşitli özelliklerde yinelenen kalıpları keşfedebilir. Çoğu durumda, makine öğrenimi algoritmaları, pazarlama analistlerinin verilerin sezgisel olarak ve manuel olarak incelenmesiyle fark edilmesi çok zor olan müşteri segmentlerini bulmalarına yardımcı olabilir.
Müşteri segmentasyonu, yapay zeka ve insan sezgisinin kombinasyonunun, parçalarının toplamından daha büyük bir şeyi nasıl yaratabileceğinin mükemmel bir örneğidir.
K-ortalamalı kümeleme algoritması
Makine öğrenimi algoritmaları, her biri belirli görev türleri için uygun olan farklı şekillerde gelir. Müşteri segmentasyonu için uygun olan algoritmalar arasında k-ortalamalı kümeleme bulunmaktadır.
K-anlamına gelen kümeleme, denetimsiz bir makine öğrenme algoritmasıdır. Denetimsiz algoritmaların performanslarını değerlendirmek için bir temel doğruluk değeri veya etiketli verileri yoktur.
Örneğin, müşteri verileriniz yaş, gelir ve harcama puanını içeriyorsa, iyi yapılandırılmış bir k-ortalama modeli, müşterilerinizi özelliklerinin birbirine daha yakın olduğu gruplara ayırmanıza yardımcı olabilir. Bu ortamda müşterilerin yaşı, geliri ve harcama puanı arasındaki fark hesaplanarak kümeler arası benzerlik ölçülür.
Bir k-ortalama modeli eğitirken, verilerinizi bölmek istediğiniz küme sayısını belirtirsiniz. Model, her bir kümenin merkezini belirleyen değişkenler olan rastgele yerleştirilmiş ağırlık merkezleriyle başlar. Tüm eğitim örnekleri sınıflandırıldıktan sonra, ağırlık merkezlerinin parametreleri kümelerinin merkezinde olacak şekilde yeniden ayarlanır.
Aynı süreç, eğitim örnekleri ince ayarlı ağırlık merkezlerine yeniden atanarak ve ağırlık merkezlerinin veri noktalarının yeniden düzenlenmesine göre yeniden ayarlanmasıyla tekrarlanır. Bir noktada, model bir noktada birleşecek ve veriler üzerinde yineleme yapılması, eğitim örneklerinin kümeleri ve ağırlık merkezlerini değiştirerek parametreleri değiştirmesine neden olmayacaktır.
Doğru müşteri segmentinin belirlenmesi
K-ortalama makine öğrenimi algoritmasının başarılı bir şekilde kullanılmasının anahtarlarından biri, küme sayısını belirlemektir. Bir model, ona sağladığınız herhangi bir sayıda kümede birleşecek olsa da, her yapılandırma uygun değildir. Bazı durumlarda, verilerin hızlı bir şekilde görselleştirilmesi, modelin içermesi gereken mantıksal küme sayısını ortaya çıkarabilir. Örneğin, aşağıdaki resimde, eğitim verilerinin iki özelliği vardır (x1 ve x2) ve bunların bir dağılım grafiği üzerinde eşleştirilmesi, kolayca tanımlanabilen beş küme ortaya çıkarır.
Sorununuzun üç özelliği olduğunda (örneğin, x1, x2, x3), verileriniz kümeleri tespit etmenin daha zor olduğu 3B alanda görselleştirilebilir. Üç özelliğin ötesinde, tüm özellikleri tek bir görüntüde görselleştirmek imkansızdır ve farklı özellik çiftlerinin korelasyonlarını görselleştirmek için bir dağılım grafiği matrisi kullanmak gibi başka hileler kullanmanız gerekir.
Verileri kümelemeye yardımcı olabilecek bir başka numara da boyutsallık azaltma, veri noktalarındaki korelasyonları inceleyen ve sahte veya daha az bilgi içeren özellikleri kaldıran makine öğrenme teknikleridir.
Boyut azaltma, sorun alanınızı basitleştirebilir ve verileri görselleştirmeyi ve kümeleme fırsatlarını tespit etmeyi kolaylaştırabilir.
Ancak birçok durumda, yukarıda bahsedilen tekniklerin kullanılmasıyla bile küme sayısı belirgin değildir. Bu durumlarda, en uygun olanı bulana kadar farklı sayıda küme denemeniz gerekir. Ancak en uygun yapılandırmayı nasıl bulursunuz? K-ortalama modelleri, bir kümedeki örnekler ile onun ağırlık merkezi arasındaki ortalama mesafe olan ataletlerine göre karşılaştırılabilir. Genel olarak, daha düşük ataletli modeller daha tutarlıdır.
Ancak atalet, makine öğrenimi modelinizin performansını değerlendirmek için tek başına yeterli değildir. Küme sayısını artırmak, her zaman örnekler ve küme merkezler arasındaki mesafeyi azaltacaktır. Ve her bir örnek kendi kümesi haline geldiğinde, atalet sıfıra düşecektir. Ancak müşteri başına bir küme atayan bir makine öğrenimi modeline sahip olmak istemezsiniz.
Optimal küme sayısını bulmak için etkili bir teknik, daha fazla küme eklemenin eylemsizlikte önemli bir düşüşe neden olmayacağı noktayı bulana kadar makine öğrenimi modelinizi kademeli olarak artırdığınız dirsek yöntemidir. Buna makine öğrenimi modelinin dirseği denir. Örneğin aşağıdaki resimde dirsek dört küme halinde durmaktadır. Bunun ötesinde daha fazla küme eklemek, verimsiz bir makine öğrenimi modeliyle sonuçlanacaktır.
K-kümeleme ve müşteri segmentlerinin kullanılması anlamına gelir
Makine öğrenimi modeliniz eğitildikten sonra, yeni müşterilerin ait olduğu segmenti, küme merkezlerinin her birine olan mesafelerini ölçerek belirleyebilir. Bunu kullanmanın birçok yolu var.
Örneğin, yeni bir müşteri edindiğinizde, onlara ürün önerileri sunmak isteyeceksiniz. Makine öğrenimi modeliniz, müşterinizin segmentini ve bu segmentle ilişkili en yaygın ürünleri belirlemenize yardımcı olacaktır.
Ürün pazarlamasında, kümeleme algoritmanız kampanyalarınızı yeniden düzenlemenize yardımcı olacaktır. Örneğin, farklı segmentlere ait rastgele bir müşteri örneklemiyle bir reklam kampanyası başlatabilirsiniz.
Kampanyayı bir süre çalıştırdıktan sonra, hangi segmentlerin daha duyarlı olduğunu inceleyebilir ve kampanyanızı yalnızca bu segmentlerin üyeleri için reklam gösterecek şekilde hassaslaştırabilirsiniz. Alternatif olarak, farklı kampanyalara verdikleri yanıtlara göre müşterilerinizi bölümlere ayırmak için kampanyanızın birkaç sürümünü çalıştırabilir ve makine öğrenimini kullanabilirsiniz. Genel olarak, reklam kampanyalarınızı test etmek ve ayarlamak için daha birçok araca sahip olacaksınız.
K-anlamına gelen kümeleme, hızlı ve verimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Ancak verilerinizi hızla mantıklı müşteri segmentlerine dönüştürecek sihirli bir değnek değildir. Öncelikle pazarlama kampanyalarınızın ayarını ve bunlarla alakalı olacak özellikleri tanımlamalısınız. Örneğin, kampanyalarınız belirli bölgeleri hedef alacaksa, coğrafi konum alakalı bir özellik olmayacaktır ve verilerinizi o belirli bölge için filtrelemeniz daha iyi olur. Benzer şekilde, erkekler için bir sağlık ürününün tanıtımını yapacaksanız, müşteri verilerinizi yalnızca erkekleri içerecek şekilde filtrelemeli ve makine öğrenimi modelinizin özelliklerinden biri olarak cinsiyeti dahil etmekten kaçınmalısınız.
Ve bazı durumlarda, geçmişte satın aldıkları ürünler gibi ek bilgiler eklemek isteyebilirsiniz. Bu durumda, bir müşteri-ürün matrisi, müşterileri satır olarak ve öğeleri sütun olarak içeren bir tablo ve her bir müşteri ile öğenin kesişme noktasında satın alınan öğe sayısını oluşturmanız gerekir. Ürün sayısı çok fazlaysa , ürünlerin çok boyutlu vektör uzayında değerler olarak temsil edildiği bir yerleştirme oluşturmayı düşünebilirsiniz.
Genel olarak, makine öğrenimi, pazarlama ve müşteri segmentasyonunda çok etkili bir araçtır. Muhtemelen yakın zamanda insan yargısının ve sezgisinin yerini almayacaktır, ancak insan çabalarını daha önce imkansız olan seviyelere yükseltmeye yardımcı olabilir.