Tahmine Dayalı Segmentler
Netmera'nın Yapay Zeka Tabanlı Tahmine Dayalı Segmentleri sunar son derece esnek, olay-tetiklemeli bir yapı olup işletmelerin satın almalar, tıklamalar veya bildirimler gibi herhangi bir olaya dayalı tahmin modelleri oluşturmasına olanak tanır. Churn önlemeyi, dönüşümleri artırmayı veya kullanıcıları yeniden etkileşime sokmayı amaçlayın, Netmera'nın Yapay Zekası her kullanım durumuna, davranışsal kalıplardan ve gerçek zamanlı korelasyonları tanımlayarak proaktif etkileşim sağlar.
Yapay zeka tabanlı segmentler çeşitli işletme hedeflerine uyacak şekilde özelleştirilebilir. Bazı yaygın tahmine dayalı segment türleri şunları içerebilir:
Churn Risk Tahmincisi – Ürünü kullanmayı bırakma veya ilgiyi kaybetme eğiliminde olan kullanıcıları belirler.
Terk Etme Kurtarma – Eylemlerini (ör. sepet veya form) terk etme olasılığı yüksek olan kullanıcıları tahmin eder.
Yüksek Değerli Müşteri Tahmincisi – Yüksek yaşam boyu değere sahip olma potansiyeli olan kullanıcıları öne çıkarır.
Etkileşim Artırıcı – Artan etkileşime olumlu yanıt verme olasılığı yüksek kullanıcılara hedeflenir.
Dönüşüm İhtimali Yüksek Kitle – Tanımlı bir dönüşüm olayını tamamlama olasılığı istatistiksel olarak daha yüksek olan kullanıcıları tespit eder.
Bu kullanım örnekleri örnektir—kendi özel olaylarınızı ve hedeflerinizi tanımlamakta özgürsünüz. Netmera'nın yapay zeka segmentasyon motoru, sizin tarafınızdan tanımlanan herhangi bir senaryoyu hesaplayacak ve ona uyum sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
Örnek Kullanım Durumları
Netmera'nın Yapay Zeka Tabanlı Tahmine Dayalı Segmentleri tamamen özelleştirilebilir—sabit veya varsayılan olaylar yoktur. İş hedefleriniz için önemli olan herhangi bir olayı tanımlayabilir ve bunun etrafında tahmine dayalı segmentler oluşturabilirsiniz. Aşağıda yapay zeka segmentasyonunu kendi stratejilerinizde nasıl uygulayabileceğinize dair bazı örnek kullanım durumları bulunmaktadır.
Yapay Zeka Tabanlı Dönüşüm Segmentleri
Bir dönüşüm olayı, satın alma, kayıt veya form doldurma gibi işletmeniz için anlamlı bir eylemi işaret eden herhangi bir etkileşimdir. Yapay zeka tabanlı dönüşüm segmentleri ile şunları yapabilirsiniz:
Hangi kullanıcıların belirli bir eylemi tamamlama (ör. satın alma veya abone olma) olasılığının en yüksek olduğunu tahmin edin.
Dönüşümlere yol açan davranışsal kalıpları belirleyin ve bunları hızlandırmak için proaktif kampanyalar oluşturun.
Örnek olaylar: Satın Alma Tamamlandı, Sepete Ekle, Form Gönderimi, Paket Yükseltme
Yapay Zeka Tabanlı Churn Segmentleri
Churn segmentleri, ilgisini kaybediyor olabilecek veya uzaklaşma eğiliminde olan kullanıcıları belirlemeye yardımcı olur. Bu kurulumla şunları yapabilirsiniz:
Ürününüz için ilgisizliği hangi sinyallerin gösterdiğini tanımlayın—bu etkinlik olmaması, temel bir özelliğin kullanılmaması veya sıklıkta azalma olabilir.
Yapay zekayı risk altındaki kullanıcıları erkenden tespit etmek için kullanın ve zamanında tutundurma çabalarını mümkün kılın.
Örnek olaylar: Uygulamayı Aç, Mesaj Okundu, İçerik Görüntülendi, İşlem Yapıldı
Yapay Zeka Tabanlı Etkileşim Segmentleri
Bu segmentler, etkileşimi artırma çabalarına yanıt verme olasılığı yüksek kullanıcıları hedefleyerek platformunuzla etkileşimi güçlendirmeye odaklanır.
Kişiselleştirilmiş içerik veya push kampanyaları gibi teşviklerden fayda sağlayabilecek yükselen ilgi gösteren kullanıcıları belirleyin.
Büyüyen veya azalan ilgiyi tespit etmek için özel etkileşimle ilgili olaylar ve tetik noktaları ayarlayın.
Örnek olaylar: Ekran Görüntülendi, Bildirim Tıklaması, İçeriğe Göz Atma, Özellik Kullanıldı
Yapay Zeka Tabanlı Yüksek Değer Segmentleri
Bu segmentler, yüksek potansiyel yaşam boyu değere veya güçlü ilgi göstergelerine sahip kullanıcıları öne çıkarmaya yardımcı olur.
Hangi kullanıcıların VIP veya yüksek harcama yapma potansiyeline sahip olduğunu tahmin etmek için davranışsal trendleri kullanın.
Pazarlama çabalarını bu değerli kullanıcıları yetiştirmeye odaklayın.
Örnek olaylar: Sık Satın Alımlar, Birden Fazla Giriş, Premium Özellik Kullanımı, Yönlendirme Gönderildi
Nasıl Çalışır?
Netmera'nın Yapay Zeka Tabanlı Segmentleri için Hesaplama Metrikleri
Netmera'nın Yapay Zeka Tabanlı Segmentleri, geçmiş olay verilerini analiz ederek kullanıcı davranışını tahmin etmenize ve gelecekteki eylemleri projekte etmenize yardımcı olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu tahmine dayalı yaklaşım üç temel aşamaya dayanır:
Geçmiş (P1) – Tarihsel veriler: tanımlı bir zaman penceresi içindeki kullanıcı eylemleri
Şu An (P2) – Analizin gerçekleştiği an
Gelecek (P3) – Tahmin edilen sonuç penceresi
Hem geçmiş analiz dönemini (ör. "son 7 gün") hem de tahmin zaman dilimini (ör. "önümüzdeki 3 gün") tanımlayabilirsiniz; bu, yapay zeka modelini dönüşümler, churn veya etkileşim gibi belirli hedeflere tamamen özelleştirilebilir kılar.
Tahminlerde Kullanılan Ana Metrikler
Güvenilir tahminler sunmak için yapay zeka modeli birkaç temel davranışsal metrik kullanır. Bu metrikler, yapay zekanın kullanıcı davranışı hakkında nüanslı bir anlayış oluşturmasına olanak tanır ve gelecekteki bir olayın olasılığını tahmin etmek için kullanılır.
Yenilik (Recency) – Bir kullanıcının bir eylemi ne kadar yakın zamanda gerçekleştirdiğini ölçer. Bu, mevcut etkileşim düzeylerini anlamak için kritiktir. Yenilik, hâlâ etkileşimde olan kullanıcıları yeniden etkileşim gerektirenlerden ayırt etmeye yardımcı olur.
Sıklık (Frequency) – Belirlenen zaman periyodu içinde belirli bir olayın ne sıklıkla gerçekleştiğini izler. Çok aktif kullanıcıları veya popüler davranışları belirlemeye yardımcı olur. Örneğin, bir ürün sayfasına sık ziyaretler yüksek satın alma niyetini gösterebilir.
Olaylar Arası Süre (Duration Between Events) – İki belirli kullanıcı eylemi arasındaki zaman aralıklarını ölçer. Bu, kullanıcıların eylem hızındaki kalıpları—hızlı hareket edip etmediklerini veya zamanla düşüş yaşayıp yaşamadıklarını—tespit etmeye yardımcı olur. Özellikle churn gösterebilecek etkinliksizlikleri tespit etmekte faydalıdır.
Hassasiyet Seviyesi
Şu Hassasiyet Seviyesi yapay zeka modelinin kullanıcıları bir segmente ne kadar sıkı sınıflandırdığını belirler. Model tarafından tanımlanan kullanıcıların kaçının gerçekte tahmin edilen eylemi gerçekleştirme olasılığında olduğunu yansıtır.
Yüksek Hassasiyet Seviyesi → Daha küçük, daha doğru segmentler
Düşük Hassasiyet Seviyesi → Daha geniş hedeflemeye sahip daha büyük segmentler
Hassasiyet şu şekilde hesaplanır: Hassasiyet = Gerçek Pozitifler / (Gerçek Pozitifler + Yanlış Pozitifler)
Daha yüksek bir hassasiyet seviyesi seçmek daha emin tahminler sağlar, ancak segmentte daha az kullanıcı olur. Daha düşük bir hassasiyet seviyesi daha fazla kullanıcıyı içerir ancak eylemi gerçekleştirme olasılığı daha düşük olanları dahil etme olasılığını artırabilir.
SSS
Önerilen bir hassasiyet seviyesi var mı?
Hepsi için tek bir doğru yanıt yoktur. Bu, hedefinize bağlıdır. Yüksek kesinlik ve doğru hedefleme mi istiyorsunuz? Daha yüksek hassasiyeti tercih edin. Biraz dönüşüm sağlamayacak bazı kişileri de içerse bile daha fazla insana ulaşmak mı istiyorsunuz? Daha düşük bir ayar kullanın. Doğru dengeyi seçmenizde CSM'iniz size yardımcı olabilir.
Yapay Zeka Tabanlı Segmentler ne sıklıkla güncellenir?
Segmentleriniz her gecegüncellenir. Bu günlük yenileme, tahminlerinizin her zaman en son kullanıcı davranışına dayalı olmasını sağlar ve size daha akıllı kararlar için güncel içgörüler sunar.
Yeni bir Yapay Zeka Tabanlı Segment nasıl oluşturabilirim?
Kendi Yapay Zeka Tabanlı Segmentinizi oluşturmak için sadece Müşteri Başarı Yöneticiniz (CSM)ile iletişime geçin. Kurulumda size rehberlik edecek ve hedeflerinize uyduğundan emin olacaklardır. Hazır olduğunda, diğer segmentler gibi kampanyalarınızda kullanabilirsiniz.
Last updated
Was this helpful?