Elektronik ağızdan ağıza pazarlama (eWOM) şirketlerin pazarlama stratejilerini oluşturmak için başvurduğu vazgeçilmez bir araç. Sosyal medya, forum, blog ve pazaryerlerinde yapılan çevrimiçi yorumlar aracılığıyla hızla yayılan ve geniş kitlelere ulaşan eWOM’un etkili bir şekilde yönetilmesi için harcanan efor ve zaman firmalara iyileştirilmiş ürünler sunma imkânı ve müşteri memnuniyeti olarak geri döner. Fakat her geçen gün dijitalleşen dünyada en büyük zorluk bilgiye erişmek değil, bilgiyi hızlıca analiz etmek. Tabii firmaların bu bilgileri hızlıca analiz edebilmesi için hem analitik beceriler hem de geniş pazarlama anlayışına sahip olması gerekir. Makine Öğrenmesinin Elektronik Ağızdan Ağıza Pazarlamadaki RolüElektronik ağızdan ağıza pazarlamanın etkili bir şekilde yönetilmesi için binlerce yorumu incelemenize gerek yok. Bunun yerine konu modelleme algoritmalarını kullanabilirsiniz. Bu algoritmalar büyük veri kümelerini analiz ederek belirli konu ve temalar etrafında gruplandırma yapar. İşte konu modelleme algoritmalarının başlıca faydaları:Derinlemesine Analiz: Algoritmalar yorumları belirli konular etrafında gruplandırarak, hangi konuların en çok konuşulduğunu ve hangi alanlarda iyileştirme gerektiğini belirler. Bu sayede kullanıcıların odak noktaları kolaylıkla belirlenebilir.Zaman Tasarrufu: Binlerce yorumu manuel olarak incelemek yerine, algoritmalar sayesinde bu yorumları otomatik olarak analiz edebilir, özetleyebilirsiniz. Bu, pazarlama ekiplerinin zamanını daha verimli kullanmasını sağlar. Algoritma Seçimi: En faydalı çıktıları veren algoritmayı bulmak, analizlerin doğruluğu ve güvenilirliği açısından kritik. Bu nedenle doğru algoritmanın seçilmesi, şirketlerin stratejik kararlar almasına yardımcı olur. Pazarlama araştırmalarında sıklıkla tercih edilen LDA gibi olasılıksal modeller, markaların kullanıcıların genel olarak konuştuğu konuları belirlemelerine yardımcı olur. Fakat bu modeller daha standart kelimeler ortaya koyarak derinlemesine analiz yapmayı engeller. Derin öğrenme modelleri olarak karşımıza çıkan BERTopic, Top2Vec gibi yeni modellerdeyse pek çok ön işleme adımı hızla geçilebilir, araştırmacıya hız ve zaman kazandırabilir. Ayrıca algoritmaların çıkardığı belli başlı konulara has kelimeler, tüketicilerin tercih ettikleri ürün özellikleri veya ilgili alana dair detaylı çıkarımların yapılmasını sağlayabilir.Bu algoritmalar önceden eğitilmiş model erişilebilirliği, ön işleme ihtiyaçları, çalışma süresi veya sunduğu görselleştirme hizmetlerine göre seçilebilir. Örneğin bir ürün piyasaya sürüldüğünde firmanın stratejisi müşterilerin konuştuğu daha genel konuları görmeye yönelik olabilir. Fakat ürün yaşam eğrisinin ilerleyen dönemlerinde, daha spesifik kelimelerin çıkarılması firmaya farklı stratejiler uygulamak için bir ışık yakabilir. Sonuç olarak, en uygun tekniğin seçimi, veri türü, özel kullanım durumu, hesaplama kaynakları ve kolayca yorumlanabilir veya daha spesifik konular olmak üzere birçok kritik faktöre bağlıdır. Pazarlama araştırmacıları analizin kendine özgü taleplerine göre farklı ürün yaşam döngüsünün farklı aşamalarında çeşitli algoritmalar kullanabilir. Ayrıca tüm bu analizler derin bir alan bilgisi ve pazarlama bakış açısı gerektirir. Sadece analiz yapmak değil, sonuçları doğru yorumlayabilmek önemlidir.Duygu ve Fırsat AnalizieWOM yorumlarına duygu analizi eklemek, tüketicilerin marka hakkında ne düşündüğünü ve ne hissettiğini anlamak için önemli bir araç. Duyarlılık analizi pozitif, negatif ve nötr duyguları tespit ederek müşterilerin memnuniyet seviyesini belirler. Duygu analiziyse kullanılan yazılım dili ve kütüphaneye göre duyguların ayrışmasını sağlayabilir. Python’da bununla ilgili (örneğin TextBlob, NLTK…) kütüphaneler bulunuyor. Bunun yanı sıra fırsat analizi yapmak şirketlere hangi konularda gelişmeleri gerektiğine dair yol gösterir. Bu analizlerin sağladığı başlıca faydalar şu şekilde sıralanabilir:Müşteri Memnuniyeti: Duygu analizi müşteri memnuniyetini anlamak ve artırmak için gerekli iyileştirmelerin yapılmasına olanak tanır.Stratejik Kararlar: Fırsat analizi hangi ürünlerin veya hizmetlerin geliştirilmesi gerektiğini belirler ve stratejik kararlar alınmasına yardımcı olur.Rekabet Avantajı: Bu analizler şirketlere rekabet avantajı sağlar ve pazarda öne çıkmalarına yardımcı olur.Örnek olarak Amazon’un sanal asistan ürünü Alexa’yı ele alalım. Konu modelleme için uygulanan algoritmalar farklı konular ortaya koyar. LDA fotoğraf kaydırma, video arama gibi genel özellikleri çıkarmakta başarılı olurken Top2Vec, cihaz entegrasyonu ve akış kalitesi gibi spesifik konular çıkarır. Duygu analiziyle farklı ürün modelleri arasındaki duyguların nasıl değiştiği bulunabilir. İki farklı ürün modelinde yapılan incelemede, bir sonraki modelde ilkine kıyasla kızgınlık duygusunun tamamen sıfırlandığı görülmüş. Yapılan fırsat analizindeyse, “Kapı zili kullanımı”nın önemli bir fırsat alanı olduğu ortaya konmuş. Entegrasyon özelliklerinin ön plana çıktığı bu üründe, firmanın doğru işbirlikleri yapmasının önemi de yadsınamaz.Sonuç olarak elektronik ağızdan ağıza pazarlama, şirketler için güçlü bir araç. Bu pazarlama stratejisini etkin bir şekilde yönetmek konu modelleme, duygu analizi ve fırsat analizi gibi tekniklerin kullanımıyla mümkün. Makine öğrenmesi teknikleri pazarlamayı daha verimli ve etkili hâle getirir. Hızlı karar almanın ve proaktif davranmanın çok önemli olduğu bu çağda, makine öğrenmesi teknikleriyle pazarlamayı birleştirmek şirketleri bir adım daha ileri taşıyacaktır.Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.