Derin öğrenmenin tarihi, Pitts ve McCulloch'un insan beyninin sinir ağlarına dayanan bir bilgisayar modeli yarattığı 1943’e kadar uzanıyor. Sonrasında derin öğrenme algoritmaları geliştirme konusundaki ilk çabalarsa 1965'te grup veri işleme yöntemini (GMDH) geliştiren, Türkçeye “Sibernetik ve Tahmin Teknikleri” şeklinde çevirebileceğimiz “Cybernetics and forecasting techniques” kitabının yazarı Ivakhnenko’dan geldi. Günümüzde tüketicilerin ne istediğini ve neye ihtiyaç duyduğunu onlar henüz satın alma kararı vermeden önce anlamak markalar için giderek önem kazanıyor. Yapay zekâysa derin öğrenmenin de ortaya çıkmasıyla bu süreci oldukça kolaylaştırıyor. Teknoloji ve yapay zekâ geliştikçe pazarlama ekipleri de hem becerilerini hem uyguladıkları stratejileri geliştirmek durumunda kalıyor. Bu ekiplerin daha akıllı kararları daha hızlı almasına olanak sağlamak için de halihazırdaki süreçler de otomatikleşiyor.Yapay zekânın kullandığı veri kümesi çok geniş olduğundan müşteri ihtiyaçlarını daha iyi tahmin edebiliyor. Bu sayede kampanyalarımız daha başarılı olur. Yapay zekâ gelişmeye devam ettikçe ve pazarlama ekipleri stratejik kararları daha bilinçli bir şekilde aldıkça iş süreçlerindeki insan hataları da artık geçmişte kalacak. Derin öğrenme nasıl çalışır?Yapay zekânın bir alt kümesi olan derin öğrenme, işletmelerin tüketici davranışlarını tahmin etmesine yardımcı olan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Pazarlamanın geleceğini dönüştürme potansiyeline sahip becerileri geliştirebilir ve karmaşık sorunları insanlardan daha hızlı çözmeyi mümkün kılabilir. Bu derin öğrenme aynı zamanda, bilgisayarların veya gelecekte robotların nesneleri algılama, sesleri tanıma ve dilleri tercüme etme gibi yakın zamana kadar insana özgü olduğunu düşündüğümüz görevleri yerine getirmesine de yardımcı olur.Derin öğrenme, yapay zekâyı bir dizi girdi göz önüne alındığında çıktıları tahmin edecek şekilde eğitmenin bir yolunu sağlar. Üstelik Geleneksel makine öğrenmesi tekniklerine göre bazı avantajlar da sunar. Örneğin verinin insanlar tarafından hazırlanmasına daha az ihtiyaç duyar ve veriyi otomatik olarak işleyip anlamlandırma yetenekleri sayesinde insan davranışlarını oldukça doğru bir şekilde tahmin edebilirler.Günümüzün en önemli hedefi yeni müşterileri keşfetmekDerin öğrenme teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, şirketlerin de çevrimiçi ve çevrimdışı kanallar üzerinden mevcut, eski ve potansiyel müşteriler hakkında topladıkları ve kullandıkları veri miktarı da artıyor. Özellikle nesnelerin interneti gibi teknolojilerin de ilerlemesi çok çeşitli cihazlardan tüketici davranışlarına dair daha fazla veri üretilip toplanmasını mümkün kılıyor. Bu da derin öğrenmeyi pazarlamacılar için daha da önemli bir araç haline getiriyor.Günümüzün rekabetçi pazarında başarılı olmak isteyen işletmelerin tüketici davranışlarını anlaması çok önemli. Yapay zekâ teknolojilerindeki hızlı gelişmelerle birlikte, şirketler tüketicilerin satın alma tercihlerini tahmin etmek için yapay zekâ çözümlerine giderek daha fazla yöneliyor. Bu yüzden, tüketici davranışlarını tahmin etmek için kullanılan yapay zekâ uygulamaları daha da ön plana çıkıyor. Örneğin tüketici duyarlılığı analizinde, öneri sistemlerinde ve pazar trend tahminlerinde kullanılan makine öğrenimi algoritmaları daha fazla öne çıkarken, veri gizliliği endişeleri ve etik konular da yapay zekâyla daha da önem kazanacak. Yapay zekâ eldeki veriler ve örnekleri inceleyerek mevcut ortama ilişkin kapsamlı bir bilgi sunar ve bu da tüketici davranışı tahmini alanında gelecekteki araştırmaların ve pratik uygulamaların önünü açacak.Büyük veriyi derin öğrenmeyle birleştirmek, işletmelere farklı pazarlarda, coğrafyalardaki tüketicilerin ilgisini çekecek kişiselleştirilmiş pazarlama yaklaşımları oluşturmasına da yardımcı olacak.Pazarlama Analitiğinde Derin Öğrenme Dinamik pazarlama dünyasında tüketici davranışına ilişkin derinlemesine bir anlayış kazanmak, işletmeler için değişen ekosistemde daha da önemli hâle geliyor.Derin öğrenmeyi pazarlama analitiğinde kullanmanın önemli bir faydası da karmaşık, organize olmayan verileri etkili bir şekilde yönetme yeteneğidir. İster sosyal medyadaki müşteri etkileşimlerini analiz etmek, ürün incelemelerinden duyguları çözmek veya resim ve video içeriğini anlamak olsun, derin öğrenmeyle müşteri içgörüleri elde edilebilir.Ayrıca derin öğrenme, işletmelere tahmine dayalı modelleme yapma yeteneği kazandırır. Geçmiş verileri inceleyerek gelecekteki eğilimleri, müşteri davranışlarını ve pazar dinamiklerini tahmin edebilmelerini sağlar. Bu yalnızca stratejik karar almaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda proaktif ve veri odaklı pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine de olanak tanır.Derin öğrenme pazarlama ekiplerine daha hedefli ve kişiselleştirilmiş tüketici deneyimleri sunma, etkileşimi artırma ve marka sadakatini güçlendirme konusunda güç verir. Derin öğrenme algoritmalarının yeteneklerinden yararlanan işletmeler aynı zamanda, tüketici davranışının karmaşıklıklarını çözmek, gelişen trendlere uyum sağlamak ve rekabetin yüksek olduğu pazarlama dünyasında başarılı olmak için daha iyi bir şekilde konumlanma imkânını yakalayacak.Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.