Emarsys Yapay Zeka Pazarlaması

B2C pazarlama bulutu şirketlerinden Emarsys, Emarsys Yapay Zeka Pazarlaması (AIM) özelliğini lanse etti.

Yapay zeka pazarlamasının yeni kabiliyetleri, pazarlama profesyonellerinin üzerindeki yükü hafifletiyor. Bunu da bambaşka araçlar ekleyerek değil, onun yerine karmaşık veri bilimiyle her ölçekte gerçekten kişiselleştirilmiş kampanyaları tüm kanallarda uygulama arasındaki boşluğu basit ve etkin bir şekilde birleştirerek başarıyor.

İleri görüşlü pazarlama profesyonellerine güçlü ve somut bir yapay zeka çözümü olarak sunulan AIM, daha önce deneyimlenmemiş kabiliyetlere sahip; bir komutla kişiselleştirilmiş teşvik tavsiyeleri ve gelirleri % 28’den1 fazla artırma potansiyeliyle ciddi değer katma bunlardan sadece ikisi.

Forrester2 tarafından yapılan bir araştırmaya göre müşteri sadakati yaratmaya çalışan pazarlama profesyonellerinin % 40’ı kişiselleştirme konusunda zorluk yaşıyor. Emarsys AIM, ileri görüşlü pazarlama profesyonellerine daha fazla empati kurabilme ve müşterileriyle bire bir etkileşime odaklanabilme imkanı veriyor. Yapay zeka, operasyonel ve uygulama görevlerinin yükünü aldığı için bu her ölçekte yapılabiliyor. Pazarlama profesyonellerinin strateji, içerik ve yaratıcılığa konsantre olması da e-ticaret, perakende, seyahat ve diğer B2C sektörlerinde faaliyet gösteren küresel şirketlerin daha çok etkileşime giren müşteriler, daha fazla sadakat ve daha yüksek gelir elde etmesini, dolayısıyla da ROI oranlarının artmasını mümkün kılıyor.

Pazarlama profesyonellerinin AIM ile etkileşimi, gelişmiş özellikleri Emarsys B2C Marketing Cloud’a ekleyen özgün ve sezgisel bir kullanıcı deneyimi (UX) portalı aracılığıyla gerçekleşiyor. AIM, iki milyardan fazla Emarsys birleştirilmiş müşteri profilinin analizinden elde edilen verileri kullanarak zamanlamayı, içeriği ve iletişim kanalını otomatize ediyor.

Şimdiden AIM kullanmaya başlayan Evolution Slimming1 ve Japan Centre3 gibi Emarsys’in perakende ve e-ticaret müşterileri ciddi değer artışı yaşadıklarını ve yapay zeka kullanımını desteklediklerini ifade ediyor.

Pazarlama profesyonellerine yapay zeka desteği

AIM konusunda açıklamalarda bulunan Emarsys İnovasyon Üst Yöneticisi Hagai Hartman4, “Günümüzde pazarlama profesyonelleri hala kampanyalarının ince ayarlarını manuel olarak yapıyorlar. Segmentasyon ve kişiselleştirme kararlarını derin, veriye dayalı bilgilerle değil sezgileriyle veriyorlar. Kendi bünyemizde sıfırdan geliştirdiğimiz ve Emarsys AIM’e entegre ettiğimiz kabiliyetler, ileri görüşlü pazarlama profesyonellerine ölçeği ne olursa olsun, her şirketteki rollerini yeniden tanımlama imkanı veriyor. Kampanyalarda tahminde bulunmayı ortadan kaldırarak ve operasyonel işlere daha az zaman harcayarak gelir ve yatırım getirisi açısından sonuçlarını kolayca iyileştirebiliyorlar” diye konuştu.

AIM’nin lansmanı, Emarsys’in 22,3 milyon $’lık ek finansman sağladığını açıklamasından kısa bir süre sonra gerçekleşti. Son 24 ayda toplam 55,3 milyon $’a ulaşan ek finansman, Emarsys AIM gibi yapay zeka inovasyonlarını desteklemek için kullanılacak.

AIM kabiliyetleri şimdiden Emarsys müşterilerine ciddi ROI artışı sağlamış bulunuyor. Bu müşterilerden biri olan Evolution Slimming, uluslararası bir zayıflatıcı gıda takviyeleri tedarikçisi olarak 100’den fazla ülkeye gönderim yapıyor. Emarsys B2C Marketing Cloud’un gücünü yapay zekadan alan Teşvik Tavsiyeleri özelliği, Evolution Slimming’in önemli sonuçlar elde etmesine yardımcı oluyor 1 Örneğin, ‘varsayılan teşvik’ kontrol grubuna kıyasla + % 28,6 gelir artışı, potansiyel müşterilerden yaratılan gelirlerde + % 32,2 artış ve kaybedilmekte olan müşterilerden + % 6,5 gelir artışı elde edilmiş bulunuyor.

Uygulama ve Kampanya katmanları arasında yer alan Emarsys AIM ile yakın ve uzun vadede yeni özellikler sunulacak. Emarsys AIM lansmandan itibaren aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli ürün ve özelikleri destekleyecek ve geliştirecek:

-Gelirleri maksimize etmek için özelleştirilmiş Teşvik Tavsiyeleri
-Kişisel alışveriş deneyimleri için öngörülü Ürün Tavsiyeleri
-Gönderim Zamanı Optimizasyonu ve mükemmel zamanlanmış içerikler için makine öğrenmesi