Yapay Zeka, Müşteri Yaşam Boyu Değerini Nasıl İyileştirir ve Onu Birincil KPI Yapar

John’u hayal et. B2B yazılım şirketinizin müşterisi oldu ve bir yıllık destek ve bakımla birlikte gelen ürününüzü satın almayı kabul etti. 12 ay sonra John, lisanslarını aktif tutmak için sözleşmesini yenilemek zorunda kalacak.

Şimdi satışı kaydetme ve bir sonraki müşteriyi kazanma zamanı, değil mi? Pek değil.

Elbette John’un ilk işlem değerini kaydedeceksiniz, ancak bu, John’un müşteri yaşam boyu değerinin (CLV) yalnızca başlangıcıdır. Parçalanmış kitleler, pahalı reklamlar ve şiddetli rekabet ile pazarlamacılar, müşterilerin gelir potansiyelini nasıl gördükleri konusunda daha stratejik olmalıdır.

Bugün, bir satış kapandıktan sonra, birçok pazarlamacı işlerinin (çoğunlukla) yapıldığını düşünüyor. Zaman zaman bir haber bülteni gönderebilirler veya bir üst satış kampanyasında satışlarla işbirliği yapabilirler, ancak çoğunlukla, bir sonraki John’u bulmak yarışlara bırakılır.

Çok hızlı değil! Pazarlama ortamı hızla değişiyor ve alıcılar artık yaşamdan daha büyük deneyimler ve kişiselleştirilmiş katılım bekliyor. Yapay zeka (AI) alanındaki gelişmelerin CLV ile eşleştirilmesinin hızlı bir şekilde herhangi bir karmaşık pazarlama stratejisinin kritik bir bileşeni haline gelmesinin nedeni budur.

CLV hesaplanıyor

CLV aslında basittir: Şirketle olan tüm ilişki boyunca tüketiciye atfedilen gelecekteki nakit akışının bugünkü değeridir. Diğer bir deyişle, John gibi bir müşteriden yaşam döngüsü boyunca elde ettiğiniz gelirin tamamıdır.

Ek değer, ek satışlar ve çapraz satışlar yoluyla ek gelirden gelebilir. Bir pazarlamacı CLV’yi ne kadar iyi anlarsa, en sadık ve karlı müşterileri çeken ve elinde tutan stratejiler oluşturmak o kadar kolay olur.

Daha derine dalmak ister misiniz? İzlemek isteğe bağlı oturumumuz CLV’nin hesaplanması hakkında.

AI’nın dahil edilmesi

Neyse ki, tüm hesaplamaları kendiniz yapmanız gerekmiyor – AI yardım etmek için burada. Aslında 2019, pazarlamada AI yılı olacak. Forbes, bunu en iyi dijital pazarlama trendi izlemek.

Değişim geliyor. Yapay zeka, yalnızca müşteri yaşam boyu değerini hesaplamaya ve iyileştirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda pazarlamacıları birincil KPI ölçütü olarak CLV’yi kullanmaya zorlar.

Neden? Çünkü John gibi bir müşteriden ilk işlem değerinin dışında kazanılacak çok şey var. Ve şimdi, AI bize hepsini izleme, analiz etme ve anlama gücü veriyor. John’u markanıza hangi dijital pazarlama kanalları itti? Nihayetinde daha yüksek yaşam boyu değerine yol açan güçlü ilişkiyi ne yarattı?

Yapay zeka, bir müşterinin ömrü boyunca muazzam miktarda veriyi işleme ve analiz etme becerisiyle, pazarlamacıların stratejilerini uyarlamak ve müşterileri şunları yapmaya teşvik etmek için metrik temelli kararlar almasına yardımcı olur:

1. Daha Hızlı Kapatın

John’un eşsiz olduğunu biliyorsun, bu yüzden ona göster. Sıkıcıysa, tek bir müşteriyi dinlemek ve her temas noktasında onlarla en iyi nasıl etkileşimde bulunulacağını belirlemek mümkündür. Ama bunu geniş ölçekte yapmak? İmkansız.

Şimdiye kadar, yani. Yapay zeka, sizin için derinlemesine dinleme ve öğrenmeyi yapar, böylece güçlü ilişkiler yaratma ve müşterileri dönüştürme olasılığı en yüksek olan alakalı içerikleri sunabilirsiniz. Ölçütler ve içgörülerle donanmış olarak, artık her müşteriye ne kadar yatırım yapacağınıza öncelik verebilirsiniz. Ve belirli bir harcama bir müşteriyi çekmiyorsa, AI size ne zaman havlu atmanız gerektiğini söyleyerek değerli zaman ve paradan tasarruf etmenizi sağlayabilir.

2. Daha Fazla Satın Alın

AI, her müşteriyi nasıl karşıladığınızı ve onlara ne sunduğunuzu değiştirebilir. Verinin bolluğundan yararlanarak, müşterileri ek ürünler satın almaya ve daha uzun taahhütleri kabul etmeye teşvik eden bütünsel ve hiper hedefli bir yaklaşım oluşturmak için AI’yı kullanabilirsiniz.

Ayrıca, geçmiş satın alma davranışlarından derlenen kişisel tercihler hakkında derinlemesine bir anlayışla, yalnızca John için özel yapılmış gibi görünen teklifler sunabilirsiniz. AI, güven oluşturmak ve kısa vadeli dönüşümleri uzun vadeli sadakate dönüştürmek için sizi araçlarla donatır.

3. Hızla Yenileyin

John’un değerli olduğunu ve anlaşıldığını hissetmesine yardımcı olan teknolojiyi benimsediğinizde, sadık bir müşteri haline gelme olasılığı çok daha yüksektir. Daha da iyisi, bir Yapay zeka destekli pazarlamacı, içgörüleriniz size bundan sonra ne isteyebileceğini veya neye ihtiyaç duyabileceğini tahmin etme yeteneği verir. John’u artan satışlar ve daha uzun vadeli taahhütlerle teşvik ederek, CLV’sini yeni bir müşteri edinmenin maliyetinin çok altında büyütmeye devam edebilirsiniz.

4. Coşkuyla Evangelize Edin

Pazarlamacılar, satın almaya odaklandıkları kadar CLV’ye de odaklandıklarında, markalar kişisel ve vazgeçilmez hissetmeye başlar. Ve AI, CLV’yi hesaplamanıza yardımcı olarak, en iyi müşterilerinizi belirleyebilir ve ödüllendirebilirsiniz. Bu, John gibi yüksek değerli müşterilerin ürünlerinizi ve hizmetlerinizi paylaşacağı ve önereceği anlamına gelir ve stratejinizi, tıpkı onun gibi daha fazla insanı çekmek için çoğaltabilirsiniz.

Metrikleri Değiştirme

Yapay zeka, pazarlama stratejilerini geliştirmeye devam ettikçe, e-posta açılışları, tıklamalar ve gösterimler gibi ayrı veya öncü metriklere odaklanma azalacaktır. Bunun nedeni, yapay zekanın müşteri verilerini sıralayabilmesi ve sonuçları bir insanın yapabileceğinden daha hızlı optimize etmek için otomatik olarak ayarlayabilmesidir.

Pazarlamacılar, daha sonra, CLV gibi toplu performansı iyileştirmeye odaklanma konusunda özgür olurlar. Bununla birlikte, toplu veya gecikmeli metrikler reaktiftir, yani pazarlamacılar eylemlerin kendileri yerine veri toplamak için eylemlerin son ürünlerine bakarlar.

Geciken metriklerle ilgili sorun mu? Eylemler veya stratejiler uygulanana kadar neyin işe yaradığını bilemezsiniz. Örneğin, belirli bir tür içeriğin John ile rezonansa girmediğini fark ettiğinizde, onu ayarlamak ve düzeltmek için çok geç.

AI yardımcı olabilir. Verileri güncel tutarak, zaman içinde izleyerek ve iki tür ölçüm arasındaki ilişkiyi analiz ederek, teknoloji ilerlemeyi ölçmenize ve sonuçlara odaklanmanıza olanak tanır. Bu, hangi eylemlerin ve girdilerin istenen sonuçları elde edeceğini tahmin etmenize yardımcı olabilir.

Hem öncü hem de gecikmeli ölçümlerden oluşturulan ayrıntılı bir resim oluşturmak için AI’yı kullanarak KPI’lerin nasıl değiştiğini ve etkileşime girdiğini görebilirsiniz. Daha sonra neyin işe yaradığından yararlanmak, neyin işe yaramadığını ayarlamak ve pazarlama hedeflerinizi karşılamak ve aşmak için bir Agile stratejisi belirleyebilirsiniz.

Geleceği tahmin etmek

Pazarlamacılar pazarlama yatırımlarını gelir etkisine bağlamada daha iyi hale gelseler de, çoğu bir sonraki adımı atmıyor: MYBD’yi hesaplamak.

AI ile CLV’yi artan doğrulukla tahmin edebilirsiniz. John gibi müşterilere sağladığınız değeri artırmak için yapay zekayı kullandığınızda, ek ürünler satın alarak, daha uzun taahhütleri kabul ederek ve kuruluşunuzu arkadaşlarına ve meslektaşlarına yönlendirerek geri verir.

Bunların hepsi, değerli içgörüler elde etmek, daha iyi karar vermeyi sağlamak ve daha etkili bir şekilde beslemek ve beklenti oluşturmak için yapay zekanın gücünü kullanmaya doğru bir geçişin parçası.

Gelecek burada. Hazır mısın?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *