Kenara çekilin, veri bilimcileri. Köşe yazarı Paul Ford, etkileşim biliminin neden pazarlamacıların iş yapma biçimini yeniden tanımlamaya hazır olduğunu açıklıyor.
Pazarlama uzmanının becerilerini veri bilimcinin becerileriyle harmanlayan yeni bir iş türü ortaya çıkıyor.
“Katılım bilimcisi”, veri bilimcisinin rolünün bir evrimi olarak görülüyor. Katılım biliminin önümüzdeki 12 ay içinde ivme kazandığını görebiliriz ve görmeliyiz.
Peki nişan bilimi tam olarak nedir?
Önerilen makale: hislerinize tercuman olan robot kuri hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Katılım bilimi, veriler ve pazarlama stratejileri arasında kusursuz entegrasyon sağlar. Pazarlamacılara ve veri bilimcilerine müşterilerle anlamlı bir şekilde etkileşim kurmaları için bir platform sağlar. Etkileşim bilim insanları, müşterilerin markalarıyla nasıl etkileşim kurduğuna dair daha iyi ve daha güçlü bir anlayış yaratır ve ardından analize dayalı stratejik kararları uygular.
Reaktif yaklaşımı proaktif yaklaşıma dönüştürür.
Tanıdık geliyor mu?
Bir büyüme hacker’ı etkileşim bilimi uygulayabilir, ancak büyüme korsanlığı hiçbir şekilde katılım bilimi ile eşitlenmemelidir. Evet, büyüme korsanları ve etkileşim bilimcileri pazarlama, ürün ve mühendislik ekipleri arasında köprü oluşturur.
Bununla birlikte, katılım biliminin temel farklılığı, sezgi veya kabul edilen bilgeliğin aksine, ölçümlerini (e-posta açılmaları ve tıklamalar gibi) istatistiksel modeller aracılığıyla doğrudan pazarlama kararlarına bağlamasıdır.
Bir örnek: Bir büyüme korsanı e-posta açılışlarını ve tıklamalarını ölçebilir ve ardından örneğin son iki e-postayı tıklayanlara özel bir e-posta göndermeyi seçebilir çünkü bu bir “en iyi uygulamadır”.
Öte yandan bir etkileşim bilimcisi, başarının ne anlama geldiğine dair bir tahmin modeli oluşturacak ve ardından her e-postayı, tahmin edilen değerini en üst düzeye çıkaran spesifik hedefe gönderecektir.
Katılım bilim insanları yalnızca sezgi veya “en iyi uygulama”yı değil, istatistiksel bir modeli de kullanırlar.
Bu Rolü Nasıl Oluşturabilirim?
Katılım biliminin bir rol olması gerekmez. Olabilir ama daha da önemlisi veri bilimi, mühendislik ve pazarlamayı birbirine bağlayan bir köprüdür.
Örneğin bir veri bilimcisi, veri kümelerinden içgörü elde etme konusunda uzmandır, ancak bir etkileşim bilimcisi bunu bir adım daha ileri götürür ve analizin müşteriler ve bunun sonucunda da markanız için değere dönüşmesini sağlar.
Bir nişan bilimcisini birden fazla şapka takan bir zihin olarak düşünün. Bu kişi (veya ekip) pazarlamacılar için değer ve başarının nelerden oluştuğunu anlıyor ve bunu nasıl ölçeceğini biliyor. Bir etkileşim bilimcisi aynı zamanda istatistikleri de kavrar ve neden ile korelasyon arasındaki farkı belirleyebilir.
Örneğin, bir şeyin birbiriyle bağlantılı olması, sebebin o olduğu anlamına gelmez. Yaygın olarak yapılan bir hata bu farkı fark etmemek, ardından verileri yanlış kullanmaktır.
Bu beceriler arasındaki boşluğu kapatmak yepyeni bir bireyin ortaya çıkmasıyla gerçekleşebilir, ancak aynı zamanda mevcut ekiplere ve insanlara da yatırım yapılması anlamına gelebilir. Peki ya mevcut veri bilimcileriniz iyi bir pazarlama kampanyasını neyin iyi yaptığını anlamıyorsa?
Eğitime yatırım yapın ve pazarlama ile veri bilimi ekipleri arasında daha fazla etkileşim başlatın.
Peki ya pazarlamacılar istatistik 101’i anlamıyorsa? Yeni başlayanlar için “Sinyal ve Gürültü” veya “Freakonomics” kitaplarının bir kopyasını almalarını önerin. Bu yeterli değilse istatistik alanında hızlandırılmış bir kursa zaman ayırın. Evet, bu veri bilimcileriniz tarafından bile öğretilebilir.
Hazır, Ayarla… O Kadar Hızlı Değil
Pazarlamacılar ve veri bilimcileri farklı diller konuşuyor. Veri kümelerini pazarlama ekiplerine ve pazarlama konseptlerini mühendislere anlatmaya başladığınızda, çeviri sırasında tartışmalar kaybolabilir.
Deneyimlerime göre en verimli tartışmalar ürün düzeyinde gerçekleşiyor. Çoğu zaman, her ekip üyesi zaten ürün diliyle yakın bir şekilde çalışmıştır ve belirli projelerin tüm ayrıntılarını anlamıştır.
Tüm yeni alanlar gibi etkileşim bilimi de henüz tam olarak anlaşılamamıştır. Bu, ilk başta yavaş ilerlemeye veya görünüşte ilerleme olmamasına neden olabilir. Katılan herkes bu yeni alana yaptığı ve anlamadığı şeyler konusunda yüzde 100 dürüst olarak yaklaşmalı.
Neden umursayayım?
Startup aşamasından kurumsal dünyaya kadar olan şirketler, bağlılık biliminin katabileceği değeri değerlendirmelidir.
Neden? Çünkü bağlılık bilimi, ölçüm ve tahmin yoluyla pazarlama stratejilerinin uygulanmasını verilerle sorunsuz bir şekilde desteklemeyi amaçlamaktadır.
Şirketler zaten müşterilerden gelen etkileşimi ölçüyor olmalı. Ancak bir sonraki adım, bu etkileşimi önceden tahmin etmek ve ardından bu tahminleri doğrudan genel pazarlama stratejisinin uygulanmasına entegre etmektir.
Son düşünceler
Bağlılık bilimi bir paradigma değişikliği gerektirir. Bir veri bilimciyi ya da pazarlamacıyı başka bir araç olarak görmek doğru bir yaklaşım değil. Bunun yerine, bu kişinin veya ekibin, markaların iş yapma şeklini yeniden tanımlayabilecek yepyeni bir bakış açısını temsil ettiğini görmemiz gerekiyor.
Pazarlama Uygulamaları 