2025'te İzlenecek 5 DCX ve MarTech Trendi

TREND 1: Kaostan Yalınlığa: DCX & MarTech mimarilerinin tekrar gözden geçirilmesi

Mart 2020’yi hatırlayalım: bir anda aylarca evlerde kilitli kaldığımız, tüm alışveriş ve sosyalleşme ihtiyacımızı online karşıladığımız, tüm iş dünyasının uzaktan çalışmaya başladığı o zamanları… Pandemi, yalnızca günlük yaşamı değil, müşteri davranışlarını ve iş dünyasının temel dinamiklerini kökten değiştirdi. Bu değişiklik, geri dönüşü olmayan bir dijitalleşme dalgasını başlattı. Öyle ki bu dönemde 5-6 yılda ulaşmayı beklediğimiz e-ticaret büyüme rakamlarına bir senede ulaştık.

Pandemiyle birlikte dijitalleşme ivme kazandı ve müşteri davranışlarında köklü değişiklikler oldu. Bu değişimle hem markaların teknolojik ihtiyaçları evrildi, hem de bu ihtiyaçlara cevap vermek için pazardaki CX (Müşteri Deneyimi) ve MarTech (Pazarlama Teknolojileri) yazılımlarının sayısında adeta patlama yaşandı. 2023-2024 döneminde bu büyüme zirveye ulaştı ve tarihi bir artış rekoru kırıldı: Sadece bir yıl içinde pazardaki MarTech araçlarının sayısı %27.8 arttı. Bu yalnızca bir büyüme değil, sektördeki devrim niteliğinde bir sıçramaydı. Her biri daha fazla verimlilik ve kolaylık vaadiyle gelen bu araçlar, şirketlerin dikkatini çekerken aynı zamanda hangisinin tercih edilmesi gerektiği konusunda kafa karışıklığını da beraberinde getirdi.

Markalar müşterilerinin artan dijital ayakizlerinden anlam çıkartmak ve en iyi deneyimi sunmak için birçok aracı mimarilerine dahil etmek için yarışa girdiler. Ancak bu yaklaşım, araçların birbiriyle nasıl uyumlu çalışacağı, hangi stratejiyle kullanılacağı ve nihayetinde müşteri deneyimine nasıl katkı sunacağı konusunda bir iç karmaşa doğurdu ve şirketlerde "teknoloji yorgunluğu" oluşturdu.

Çok Fazla Araç, Az Verim

Eldeki verilere göre, şirketler büyük miktarlarda müşteri deneyimi ve pazarlama teknolojileri yazılımı satın almasına rağmen bu araçların yarısı bile aktif olarak kullanılmıyor. Daha da çarpıcı bir şekilde, 2024 baharından kışına kadar olan kısa bir dönemde kullanım oranlarında 5 puanlık ciddi bir düşüş gözlemlendi. Kısacası büyük umutlarla yapılan teknoloji yatırımları şirketlerin beklediği sonuçları veremedi.

Bu memnuniyetsizliğin temel nedeni, alınan çözümlerin kötü veya kalitesiz olması mıydı yoksa asıl problem, ihtiyaçlara uygun olmayan araçlara yatırım yapılması ve mevcut çözümlerle uyumlu bir mimari oluşturulamaması mıydı?

Bugün pek çok kurumda fazlasıyla teknoloji aracı bulunmasına rağmen, hâlâ "bir şeylerin eksik olduğu" hissi devam ediyor ve istenen hedeflere ulaşılamıyor.

2025, yalnızca mevcut mimarilerin gözden geçirilmesi değil, aynı zamanda bu karmaşanın içinden stratejik bir yol haritası çıkarılması için kritik bir yıl olacak.

Şirketler yalnızca teknolojiyi toplamak yerine, bu araçları nasıl verimli bir şekilde kullanabileceklerini ve birbirleriyle nasıl uyumlu bir şekilde çalışabileceklerini düşünmek zorunda. Bu noktada, uzman bir danışmanla çalışmak, yalnızca mevcut çözümleri optimize etmek için değil, aynı zamanda hızla teknolojik olarak ilerlediğimiz bu çağda uzun vadeli dijital stratejiyi belirlemek için de büyük önem taşıyor. Şirketlerin teknoloji yatırımlarını sadece bir araç değil, stratejik bir avantaj olarak görmesi için bu fırsat yılı iyi değerlendirmesi gerekiyor.

TREND 2: Big data sarhoş bir denizci. Peki biz onunla ne yapacağız?

Bir zamanlar “Big Data” (Büyük Veri), dijital dönüşümün altın anahtarı olarak görülüyordu. Tüm kurumlar veriyi toplamanın, onu çeşitlendirmenin, çeşitli geleneksel veri ambarı (DWH) çözümleriyle onu bir araya getirmenin ve saklamanın peşinde koştu. Az veya çok, çoğu marka bunda belli bir seviyeye geldi, ancak gelinen noktada bu veri, tıpkı sarhoş bir denizci gibi bir köşede yatıyor ve şirketler soruyor: “Biz bu sarhoş denizci ile ne yapacağız? - What do we do with the drunken sailor?”. Yani, veriyi topladık, düzenledik, analiz etmeye de başladık ama şimdi o bize bakıyor, biz ona bakıyoruz; müşteri davranışlarını etkileyip iş sonuçlarına dönüştürmek için bu veriyi yeterli ve gerçek zamanlı olarak kullanılır hale getiremiyoruz. Ancak, bu noktada büyük veri sadece bir başlangıç noktasıydı ve asıl soru, bu verinin nasıl daha anlamlı ve davranış değişikliğine neden olarak iş sonuçlarını olumlu olarak etkileyecek bir şekilde kullanılabileceğiydi.

Bugün, şirketlerin karşılaştığı asıl sorun artık sadece "Big Data" değil, "Big Ops". Big Ops, yani büyüyen ve daha bütünsel ele alınması gereken operasyonlar, yalnızca büyük veriyi depolamak ya da yönetmekle ilgili değil; aynı zamanda dijital veya dijitalleşmekte olan işletmelerde veri üzerinde eşzamanlı olarak çalışan uygulamaların, otomasyonların, yapay zeka algoritmalarının, süreçlerin ve insan etkileşimlerinin devasa ölçeği ve karmaşıklığıyla ilgilidir. Bu durum, sistemlerin yönetimini ve kullanımını hem teknik ekipler hem de iş birimleri için zorlu bir hale getiriyor.

Bu zorlukların arkasında ise birkaç temel sorun yatıyor:

• Esneklik Eksikliği: Şirketlerin kullandığı birçok teknoloji kara kutu gibi çalışıyor. Çoğu zaman küçük bir güncelleme bile büyük bir kriz yaratıyor. Bu esneklik eksikliği, şirketlerin yenilik yapmasını ve hızla değişen ihtiyaçlara yanıt vermesini engelliyor.
• Bağımsız Çalışan Sistemler: Sistemler ve araçlar birbiriyle ya yeterince entegre değil, ya da aynı iş için birden fazla çözüm satınalması yapılmış durumda (Örneğin push mesaj atmak için farklı departmanların bağımsız çözümler kullanması, birden fazla BI, analitik ve veri görselleştirme çözümlerinin kullanılması gibi). Bu da veriyi anlamlı iş süreçlerine gerçek zamanlı olarak dönüştürmeyi zorlaştırıyor. Veri, bir noktada yığılmaya başlıyor; ancak bu verinin akıllıca kullanılabilmesi için sistemlerin birbirleriyle uyum içinde çalışması gerekiyor.
• İş ve Teknoloji Ekipleri Arasındaki Uyum Sorunu: İş birimlerinin teknolojiye bağımlılığı artmış durumda. Bu bağımlılık, operasyonel süreçlerde hız ve esneklik kaybına yol açıyor. İş ekipleri teknolojiye bağımlı hale geldikçe, iş süreçlerinde hız kayıpları ve esneklik eksiklikleri ortaya çıkıyor.
• Korku ve Çekingenlik: IT ekipleri, mevcut sistemlerin stabilitesini bozma korkusuyla ve operasyonel sürdürülebilirliği koruma önceliğiyle büyük değişikliklerden kaçınıyor, bu da inovasyonu sınırlıyor. Küçük değişikliklerin bile "bozulma" korkusu yaratması, inovasyonun önündeki en büyük engellerden biri haline geliyor.

Sonuç olarak, "Big Ops" sorunlarının çözümü, yalnızca büyük veriyi depolamak ya da yönetmek değil, bu veriyi şirketlerin günlük operasyonlarında anlamlı bir şekilde kullanılabilir hale getirmekten geçiyor. Ancak bunun gerçekleşmesi için, mevcut sistemlerin esneklik kazandıracak şekilde yeniden yapılandırılması ve operasyonel süreçlerin iş birimleri tarafından daha kolay yönetilebilir hale getirilmesi gerekiyor. AI modelleriyle desteklenen, iş ekipleri tarafından günlük hayatın bir parçası olarak kullanılabilen, daha esnek ve dinamik iş akışları, şirketlerin hem süreçlerini optimize etmelerine hem de verinin gerçek potansiyelini açığa çıkarmalarına yardımcı olacak.

Şirketler, yalnızca veriyi toplamak yerine, bu veriyi nasıl daha anlamlı ve gerçek zamanlı bir şekilde kullanacaklarını ve süreçlerini daha esnek hale nasıl getireceklerini düşünmek zorundalar. Ancak unutulmamalıdır ki, bu dönüşüm yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda kültürel bir değişim gerektiriyor. 'Sarhoş denizciyi' uyandırmak ve potansiyel değeri ortaya çıkarmak için doğru strateji ve rehberlikle ilerlemek çok önemli.

TREND 3: Merhaba, AI size bugün nasıl yardımcı olabilir?

Günümüzde geleneksel müşteri hizmetleri alanında bir dönem sona eriyor. Müşteri İletişim Merkezleri ve Çağrı Merkezleri, eski dünyanın yavaş, parçalı ve insan yoğun süreçlerinden çıkıp radikal bir dönüşümle yeniden şekilleniyor. Bu evrimin arkasında ise yeni bir güç yatıyor: Yapay Zekâ. AI ve makine öğrenimi, yalnızca süreçleri hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri deneyiminin sınırlarını da yeniden tanımlıyor.

Bugün çağrı merkezleri, geçmişten çok daha karmaşık bir yapıya sahip. Farklı kanallardan gelen sorgular, çeşitli araçlarla yönetilen süreçler ve her biri farklı müşteri ihtiyaçlarını anlamaya çalışan temsilciler… Bu dinamik yapı, adeta bir orkestrayı yönetmek gibi. Ancak şimdi, bu orkestranın yalnızca şefi değil, aynı zamanda bestenin kendisi olarak AI sahneye çıkıyor.

Generative AI ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri, self-service tarafında devrim yaratıyor. Artık hangi kanaldan gelirse gelsin, müşterinin ilk karşılaştığı kişi bir yapay zekâ olacak. Ancak bu, sadece bir chatbot değil; müşterinin duygularını anlayan, sorulara bağlamıyla yanıt veren ve her etkileşimde markanın sesini temsil eden bir çözüm olmalı. GenAI destekli IVR (otomatik yanıt) sistemleri, - chatbotlar müşterilere yalnızca daha hızlı yanıtlar sunmakla kalmıyor, aynı zamanda onları beklemekten kurtarıyor ve daha insana yakın, etkili bir deneyim sunuyor.

Tabii bu dönüşüm yalnızca self-service araçlarıyla sınırlı değil. Temsilci destekli süreçlerde ise AI, çağrı merkezi ve müşteri iletişim merkezi çalışanlarının görünmez bir yardımcısı olarak sahne alıyor. Sesli aramalarda gerçek zamanlı olarak duygu ve sezgi (sentiment) analizi yapılabiliyor, memnuniyet (CSAT) tahminleri oluşturuluyor ve en uygun yanıt önerileri sunuluyor. Daha da etkileyici olan, geçmiş müşteri etkileşimlerinin analiz edilerek temsilciye hızlı ve öz bir özet sunulması. Böylece temsilciler, detaylarda kaybolmak yerine müşteriye odaklanabiliyor, daha etkili ve empatik bir hizmet sunabiliyor. Aynı zamanda, temsilcilerin performanslarını artırmaya yönelik daha hedefe yönelik eğitim programları da bu analizlerin ışığında düzenlenebiliyor.

Bu noktada AI’ın gücü yalnızca operasyonel iyileştirmelerle sınırlı değil. Raporlama ve kalite yönetimi artık bambaşka bir boyuta taşınıyor. Geleneksel analizlerin yerini, çağrıların ve yazışmaların tamamını kapsayan derinlemesine AI analizleri alıyor. Bu analizler sayesinde yalnızca daha şeffaf ve ölçülebilir bir çağrı merkezi operasyonu kurulmuyor, aynı zamanda ürün geliştirme, pazarlama ve satış stratejileri için değerli içgörüler elde ediliyor. AI, müşteri etkileşimlerinden toplanan verileri işleyerek hangi ürünlerin daha fazla talep gördüğünü, hangi mesajların yankı uyandırdığını ve hangi kanalların daha etkili olduğunu ortaya koyuyor.

AI ayrıca proaktif müşteri iletişimi yaklaşımını bir adım daha öteye taşıyor ve şirketleri yalnızca sorun çözen değil, sorunları öngörüp önleyen bir yapıya kavuşturuyor. Müşteri davranışlarını ve geçmiş verileri analiz ederek potansiyel memnuniyetsizlikleri tespit ediyor ve henüz sorunlar ortaya çıkmadan harekete geçiyor. Bu, markaların müşterilerine "her zaman bir adım önde" olduğunu hissettirdiği bir deneyim yaratıyor.

Ancak bu dönüşüm sadece teknolojiyle sınırlı değil. Çağrı merkezlerinde AI ve ML’in etkisi, iş kültürüne yeni bir soluk getiriyor. Veri temelli karar alma süreçleri, yalnızca operasyonel verimliliği artırmakla kalmıyor, aynı zamanda şirketlerin müşterileri daha iyi anlamalarını ve onlarla daha anlamlı bağlar kurmalarını sağlıyor.

Sonuç olarak, çağrı ve müşteri iletişim merkezleri artık yalnızca birer hizmet noktası değil, aynı zamanda stratejik büyümenin merkez üssü haline geliyor. AI’ın gücüyle müşterilere "daha hızlı," "daha kişisel" ve "daha etkili" bir deneyim sunuluyor. Gelecek, AI ile çalışan ve müşterilerle anlamlı bağlar kuran markaların vizyonuyla şekillenecek.

TREND 4: Orkestranın şefi değişti: Bütünleşik 1. Parti Veri Katmanı ile BrandID 2.0

Başkalarının verisine ve geleneksel master data yaklaşımlarına yatırım dönemi kapandı! Üstelik, tarayıcılar, cihaz üreticileri gibi aktörlerin aldığı önlemler nedeniyle dijital dünyada “sinyal kaybı” giderek artıyor. Erişilebilirlik (Addressability), pazarlamacılar için her zaman olduğu gibi önümüzdeki yılın da en önemli konusu olmaya devam edecek. Bu kadar parçalanmış kimlik ve takip mekanizmaları ile tüm çevrim içi ve çevrim dışı deneyimleri birbirine bağlamak artık büyük bir yüke dönüşmüş durumda. Dahası, çevrim içi ve çevrim dışı dünyaları, bilinen ve anonim kullanıcıların verilerini & sinyallerini birleştirmek her geçen gün daha da zorlaşıyor, hatta neredeyse imkânsız hale geliyor.

İşte bu yüzden, günümüzün modern pazarlamacısının nihai hedefi olan online ve offline müşteri yolculuğunu bir orkestranın farklı seslerini yönetebilir gibi idare edebilmek için gerçek bir orkestra şefine ihtiyaç var: Çok yaşa Bütünleşik 1. Parti Veri Katmanı ve BrandID 2.0!

Geçtiğimiz yılın trendlerinden biri olan BrandID 2.0’ı bu yıl daha da ileriye taşıdık ve onu Bütünleşik 1. Parti Veri Katmanı ile zenginleştirdik. Geçtiğimiz yılın BrandID 2.0 hakkındaki notumuzu buradan okuyabilirsiniz. (https://labrys.global/5-adtech-martech-trends-to-watch-in-2024/)

Çerezlerin devre dışı bırakılmasının (cookie apocalypse) yarattığı panik son dönemde biraz azalmış olsa da, üçüncü parti veriye dayalı çözümlerin düşen getirileri gösterdi ki: BrandID 2.0’a (ID resolution – kimlik çözümleme mekanizması) ve markalara özel, bütünleşik bir 1. parti veri katmanına sahip olmak artık bir krizden bağımsız olarak zorunluluk haline geldi.

eMarketer'a göre bugün tarayıcı trafiğinin yaklaşık %40'ı üçüncü taraf çerezleri desteklemiyor! Erişilebilirlik sorunu, çerezsiz tarayıcıların pazar payının artması, kullanıcıların çerezleri kabul etme oranlarının düşmesi, ATT gibi yüksek etkili kısıtlayıcı çerçevelerin yaygınlaşmasıyla bu sorun her yıl daha da büyüyor.

Öte yandan, fiziksel deneyimlerin dijital ile, dijital deneyimlerin de fiziksel dünya ile entegre olması artık her zamankinden daha kritik. Bunu mümkün kılmanın tek yolu, markaların kendi kimlik çözümleme sistemine sahip olması ve onu kontrol edebilmesidir. Müşteri deneyiminin her temas noktasında (dijital ya da fiziksel) müşteriyi tanıyabilmek, anlamak ve beklentileri karşılamak, rekabette başarıyı getiren kilit unsur haline geldi. Ancak geleneksel veri ambarları (DWH) ve analiz araçları bu kadar karmaşık dijital ekosistemlerde veri toplamak, anlamlandırmak ve aktif hale getirmek için yetersiz kalıyor.

Beş yıl önce konuştuğumuz "müşteri 360° yapısı" artık bugünün ihtiyaçlarını karşılamıyor. Artık, müşteriyi tanımlamakla kalmayıp, anonim bir ziyaretçinin bilinen bir müşteriye dönüşüm sürecindeki tüm izleri takip eden, her temas noktasındaki davranışı konsolide eden, geçmişi analiz eden ve gelecekteki ihtiyaçları tahmin edebilen sistemler arıyoruz. Üstelik bunu hem dijital hem de fiziksel sinyaller, işlemler ve etkileşimler için yapabilecek sistemler peşindeyiz.

Dijital ve fiziksel müşteri deneyimini sorunsuz bir şekilde birbirine bağlama hedefimize ulaşmaya çalışmadan önce, dijital müşteri deneyimindeki parçalanmış yapı, adreslenebilirlik ve erişilebilirlik endişelerini gidermek ve çok kanallı iletişim ihtiyaçlarını karşılamayı önceliklendirmek gerekiyor. Dijital müşteri deneyiminin karmaşık dünyasında, Bütünleşik Birinci Parti Veri Katmanı ile BrandID2.0 (ID resolution - marka kimliği çözümlemesi), adeta bir orkestranın görünmeyen şefleri gibi, hali hazırda eksik çalışan kimliklendirme sorununu çözerek gerek dijital gerekse fiziksel dünyadaki erişilebilirlik sıkıntılarının üstesinden geliyor. Aynı zamanda, birbirinden bağımsız çalışan sistemlerin uyum içinde çalışmasını sağlayarak, markaların müşterilerini anlamalarına ve onlara kesintisiz bir deneyim sunmalarına olanak tanıyorlar. Peki, bu kavramlar nedir ve neden bu kadar değerlidir?

Veri Katmanı (Data Layer): Müşteri Deneyiminin Omurgası

Veri Katmanı, bir organizasyonun topladığı tüm müşteri verilerini anlamlı ve düzenli bir şekilde bir araya getiren merkezi bir sinir sistemi, yani bilgi katmanıdır. Web siteleri, mobil uygulamalar, CRM, analiz araçları, pazarlama otomasyon araçları gibi farklı sistemlerden gelen veriler burada ortak bir dilde toplanır, işlenir ve etkinleştirilir.

Veri katmanınızı pazarlama dışı bir bulut veri ambarıyla güçlendirmek, pazarlama kampanyalarının, tekliflerin ve müşteri deneyiminin gücünü de artıracaktır. Çünkü bu veriler; finans, satış, müşteri hizmetleri gibi alanlardan gelen verilerle zenginleştirilecek ve böylece gerçek zamanlı karar alma sürecine daha fazla müşteri içgörüsü katılacaktır. Bu şekilde, dijital ve fiziksel veriler kolaylıkla birleştirilebilir, yapay zekâ ve makine öğrenimi sistemleri zengin sinyal kaynaklarını kullanabilir ve dijital ayak izleri ile davranışların kurumsal verilerle birleştirilmesiyle daha fazla değer yaratılmış olur.

Neden Önemlidir?

1. Merkezi Veri Yönetimi: Pazarlama ve müşteri deneyimi (CX) ekipleri, çeşitli sistemlerden gelen veriye tek bir noktadan erişebilir, bu da karmaşıklığı azaltır. Tüm uygulamalar ve araçlar, her şeyi dikey olarak kendi başlarına yönetmek yerine merkezi bir depodan fayda sağlayabilirler. Ön yüzde yaratılan bu yeni depo sadece farklı tipte verileri bir araya getirmekle kalmaz, aynı zamanda arka plandaki ana veri kaynaklarındaki verinin bozulma riskini ortadan kaldırarak iş birimleri için tüm verileri gerçek zamanlı biçimde kullanılabilir hale getirir.
2. Kişiselleştirme ve Analitik: Veri Katmanı, pazarlama ve müşteri deneyimi ekiplerinin kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasına ve veri odaklı kararlar almasına olanak tanır, bu nedenle “veri paylaşımı” uygulamalar arasında gerçekleşir.
3. Yeni Kanalların Hızlı Etkinleştirilmesi: Yeni bir kanal veya araç eklenmesi gerektiğinde, veri katmanı sayesinde entegrasyon daha kolay ve hızlı hale gelir.
4. Bakım Kolaylığı: İyi organize edilmiş ve düzenli olarak bakım yapılan bir veri katmanı, sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve çözülmesini sağlar.

Diğer bir deyişle, Veri Katmanı, markaların sahip oldukları veriyi etkin bir şekilde kullanmalarını sağlayan temel bir yapı taşıdır.

BrandID 2.0 (Kimlik Çözümleme): Müşteri 360°’ın Gizli Kahramanı

BrandID 2.0 (ID resolution - kimlik çözümlemesi), farklı kanallardan (reklam kanalları, çağrı merkezi, mobil uygulama, mağaza satış sistemleri veya analitik altyapısı gibi) müşteri verilerini, veri tabanlarını ve cihazları çeşitli tanımlayıcılar (ID) aracılığıyla zincir şeklinde bir araya getiren bir teknolojidir. Bu teknoloji, her müşteri için tutarlı ve bütünleşik bir profil oluşturarak, pahalı bir "master data management" projesine ihtiyaç duymadan müşteri verilerini entegre eder.

Nasıl Çalışır?

1. Veri Birleştirme: Bir web sitesinde bırakılan çerezlerden, mobil uygulamaya girişlere, sadakat platformundaki işlemlerden mağazadan yapılan satın alımlara veya çağrı merkezi üzerinden yapılan alışverişlere kadar tüm izler bir zincir gibi ve tek bir kayıt altında bir araya getirme endişesi olmadan birleştirilir ve tüm bağlı kanallar ve kaynaklar için erişilebilir hale gelir.
2. Kimlik Tanımlama: Söz konusu izler, anonim veya kimliği belirli bir müşteri profili oluşturulmasına olanak tanır. AdTech tanımlayıcıları (örneğin, ID5 ve UID2.0 gibi konsorsiyum tanımlayıcıları veya CTV tanımlayıcıları) ile CRM ID'leri veya MarTech araç ID'leri gibi tüm izlenen tanımlayıcılar zamanla bir müşteri profili altında birinci parti teknolojilerle daha kalıcı olarak birleştirilir. Bu sayede, üçüncü tarafların verilerine veya kimliklendirme araçlarına olan bağımlılık azalırken, istendiğinde hala söz konusu üçüncü tarafların hizmetlerinden de yararlanılabilir.
3. 360 Derece Görünüm: Bu, her bir müşteri hakkında daha geniş içgörüler sunarak, markaların müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına ve elde edilen verinin daha uzun sürelerle kullanılabilir hale gelmesine yardımcı olur.

Neden Önemlidir?

1. Çerezlerin Devre Dışı Kalmasına Karşı Çözüm: Üçüncü parti çerezler ve bunlara dayalı araçlar/hizmetler, güvenilmez ve tutarsız hale geldikçe, yatırım geri dönüşü (ROI) azalmakta ve hatta eskimeye yüz tutmaktadır. Kimlik – çözümlemesi (ID Resolution), markaların kendi verilerini kullanarak müşterileri tanımasını, dış dünyadaki ayakizleri ile birleştirmesini ve onlarla gerçek zamanlı etkileşimde bulunmasını sağlar.
2. Karmaşıklığı Basitleştirme: Farklı dijital ve fiziksel sistemlerden ve kimlik tanımlayıcılardan (CRM, çerez, mobil, sadakat programı, vb. kimlik tanımlayıcılarından) gelen veriler, bir müşteri profili oluşturacak şekilde birleştirilir, ancak bu tek bir veritabanı kayıdı değildir, böylece "master data management" yaklaşımına gerek kalmadan veriyi yönetmek daha kolay hale gelir.
3. Müşteri 360’ın Anahtarı: ID çözümlemesi olmadan, müşterinin kanal bazında değil, tam anlamıyla bütünsel bir görünümünü elde etmek imkansızdır.
4. Adreslenebilirlik ve Erişilebilirlik: Son birkaç yıldaki ID parçalanması ve AdTech/MarTech dünyasındaki kaos nedeniyle azalan adreslenebilirlik ve erişilebilirlik, ancak sistematik bir ID havuz yönetimi ile aşılabilir ve bu, müşterilere ulaşımı artırır.

Veri Katmanı ve BrandID 2.0: Birlikte Daha Güçlü

Bir organizasyonun başarısı, bu iki teknolojinin uyumlu şekilde çalışmasına bağlıdır. Veri Katmanı veriyi toplar ve düzenlerken, BrandID 2.0 (Kimlik Çözümleme) bu veriyi birleştirir, anlamlandırır ve tüm kaynaklar ile kanallara erişilebilir hale getirir.

Bu Yapıların Değeri Nedir?

1. Markaya Ait Yok Olmayacak Kimliklendirme: Söz konusu yapı ile, markalar kendilerine ait bir kimliklendirme mekanizması kurabilir ve yönetebilir. Bu sayede, kendi müşterilerine ulaşmak ve anlamak, markanın herhangi bir iletişim kanalını en azından bir sefer ziyaret etmiş müşteri adaylarına ikinci sefer ulaşmak için ve bütünleşik bir veri analitiği altyapısına sahip olabilmek için düzenli olarak üçüncü tarafların hizmetlerine bütçe ayırmaktan kurtulurlar.
2. Güvenilir ve Temiz Veri: Bu yapı yalnızca pazarlama için değil; müşteri hizmetleri, mağazacılık ve diğer tüm fiziksel operasyonlar, sadakat programları, kanal bazında kişiselleştirme ve reklamcılık gibi alanlar için de kullanılabilir. Bu da ilk kez birleşik bir müşteri deneyimi sunma olanağı sağlar.
3. Rekabet Avantajı: Bu yeni birleştirilmiş “veriyi” etkin şekilde kullanabilen markalar, potansiyel ve mevcut tüm müşterilere anlamlı teklifler sunarak, tüm kanallarda gerçek zamanlı hiper kişiselleştirme sağlayabilir ve bugünün kopuk dijital ve fiziksel deneyimlerini birleştirerek rakiplerine karşı önemli bir avantaj elde eder.
4. Uzun Vadeli Başarı: BrandID 2.0 (kimlik çözümleme) ve veri katmanları olmadan, modern müşteri deneyimi çözümleri sürdürülebilir olamaz. Diğer taraftan, markaların kendi sahip olduğu BrandID 2.0 kimlik çözümleme yapıları sayesinde pazarlama bütçelerinde optimizasyon yaparken, uzun vadeli olarak kanal bağımsız çok daha kişiselleştirilmiş ve iyi bir müşteri deneyimi yaratmak mümkündür.

Veri katmanları, günümüz pazarlama ve müşteri deneyimi ekosisteminin bel kemiğini oluşturur. Bu altyapılar, yalnızca “veri” kavramının yeni tanımını anlamayı değil, aynı zamanda bu veriyi etkili bir şekilde toplamayı, yönetmeyi ve kullanmayı mümkün kılar.

Günümüzde farklı veri yapıları nedeniyle, kişiselleştirme, hedef kitle yönetimi, aktivasyon ve analitik süreçleri; birleşik, iyi yapılandırılmış ve düzenli olarak yönetilen bir veri katmanı olmadan etkili bir şekilde yürütülemez. Artık sadece kanal bazlı müşteri deneyimi ve pazarlama araçları kullanmak ya da bunları yapay zekâ ile dikey olarak desteklemek yeterli değil. Yeni rekabet; dijital ve fiziksel kanallardan doğru veriyi toplayıp bunu birleşik müşteri deneyimleri yaratmak için kullanabilenlerle, bunu yapamayanlar arasında yaşanıyor.

Bugün markalar yalnızca çok kanallı çözümlerden değil, CDP, CRM, DXP ve analitik sistemlerin birlikte çalıştığı entegre DCX (Dijital Müşteri Deneyimi) & MarTech ekosistemlerinden söz ediyor. Dahası, bu araçlarla yaratılan verinin fiziksel dünya (yani fiziksel veri) ile birleştirilmesi, markalara büyük bir rekabet avantajı sağlıyor. Bu nedenle, bu sistemlerin merkezinde yer alan veri stratejisi sadece pazarlama araçlarının ötesine geçerek; çağrı merkezleri, reklamcılık ve sadakat programları gibi tüm müşteri temas noktalarında güçlü bir temel oluşturuyor. Ancak bu temele sahip olmadan başarıya ulaşmak mümkün değil.

Markaların önemli bir kısmı hâlâ merkezi bir veri katmanına sahip değil; kanal bazında kurulmuş olan veri katmanları ile yetiniliyor. Bu durum, kaçırılan içgörüler, boşa harcanan fırsatlar ve verimsiz süreçler anlamına geliyor.

Kaliteli, güvenilir ve merkezi bir veri katmanı, yalnızca pazarlama performansını güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda tüm müşteri deneyimi süreçlerine de güç verir. Bütünleşik bir birinci parti veri katmanı oluşturmak için atacağınız doğru adımlar, sizi yalnızca bugünün rekabetinde öne çıkarmakla kalmaz, gelecekteki başarınızı da garanti altına alır.

TREND 5: Pazarlamada AI: Nihayet, yapay zekanın pazarlamaya ne konuda katkı sağlayacağını biliyoruz!

İçerik, sizin “yeni veriniz”! Bu nedenle, içerik de veri gibi toplanmalı, modellenmeli, saklanmalı, işlenmeli ve dağıtılmalı!

Pazarlama faaliyetlerine yapay zekayı entegre etmenin en hızlı yolu, Yapay Zekâ Otomasyonuna odaklanmak ve yaratıcı ya da işlevsel içerik üretiminde destek almaktır. 

Bu sadece içerik üreticisinin içerikleri seçerken kendi beğenisi veya beğenmemesi gibi kişisel “metin yazarı önyargısını” ortadan kaldırmakla kalmaz, aynı zamanda içerik üretimini daha zahmetsiz, hızlı, içerik üretim yönergelerine uygun ve artan müşteri temas noktaları ile kanallar için gereken içerik miktarını karşılayabilecek şekilde otomatikleştirir.

Labrys Modern Pazarlama Çerçevesi 2.0, “içeriği” (üretim & dağıtım olarak) çevrim içi ve çevrim dışı tüm kanallar boyunca gerçek omnichannel (çok kanallı) deneyimin temel taşı ve yatay bir süreç olarak konumlandırır. Bu yaklaşım doğrultusunda bugün sormamız gereken bazı önemli sorular şunlar olabilir:

• Geleneksel mecralar için sahip olduğunuz kadar detaylı bir marka yönergeniz (brand guideline) dijital kanallar için de var mı? Öyle ki, bu marka yönergesisadece logonuzun nasıl kullanılacağını değil, tüm dijital varlıklarınızın markanızı nasıl temsil edeceğini kapsayan bir yönerge olarak tasarlanmış mıdır?
• Basit bir bildirimden hiper-kişiselleştirilmiş müşteri tekliflerine kadar mikro anlar için en iyi (ve en hızlı) içerik üretim ve temin yöntemi nedir?
• İçeriği en hızlı ve iyi nasıl test eder, optimize eder, planlar ve analiz edersiniz?
• Yaratmaya çalıştığınız omnichannel deneyim için her içerik parçasını üretmeniz ne kadar sürüyor? Mümkünse, içerik üretiminin en azından bir kısmını modelleyip otomatikleştirir miydiniz?
• Ne kadar içerik üretiyorsunuz ve bunları nerelerde kullanıyorsunuz? “İçerik” olarak yeterince değerlendirmediğiniz parçalar var mı? (Ürün katalogları, medya & dijital varlıklar —bildirimler, e-postalar, banner’lar, kiosklar & ATM’ler gibi— konumlar, hata mesajları, kullanıcı kılavuzları, vb.), yoksa “içerik” tanımını sadece sosyal medya için ürettiğiniz içerikler için mi kullanıyorsunuz?
• Ne tür içerikler üretiyorsunuz? Video, metin, ses vb.
• Bu içerikler birbiriyle “konuşuyor mu”, senkronize mi?
• Hedef kitlenizde kim, neyi gördü biliyor musunuz? İçeriği müşteri yolculuğu boyunca yönetebileceğiniz bir mekanizmanız var mı?

Bugün, Generative AI ve Yapay Zekâ Otomasyonu, bu sorulara cevap vermeniz ve markaya özel çözümler geliştirmeniz için size büyük bir güç sunuyor.

Günümüzün son derece kompleks müşteri temas noktaları ortamında, her bir noktada hedef kitlenin dikkatini çekebilmek için daha fazla içerik parçasına ihtiyaç duyuluyor. Farklı kanallarda aynı içeriğe ilgi göstermeleri için kitleye bir sebep vermek ise ayrı bir zorluk, zira içerik üretiminde genellikle kolaya kaçıp kanalın doğasına uygun içerik üretimi yerine tek bir ana içeriğin kopyalanması yöntemi tercih ediliyor. Üstelik bunu çok kanallı bir şekilde yapmak neredeyse boğucu bir hale gelmiş durumda! Ama hedef kitlenin hangi kanalda neye maruz kaldığını bilip diğer kanallarda buna göre hareket etmek… neredeyse imkânsız!

Yoksa değil mi?

Bu sihirli hedefe içerik perspektifinden ulaşmak için gereken şey, tüm temas noktaları için net bir içerik stratejisine sahip olmak, hızlı ve koordineli bir şekilde çok sayıda içerik parçası ile versiyon & adaptasyonlarını üretmek. Bununla birlikte, net bir izleme ve ölçüm altyapısı da şart. Bu ölçekte başarılı olabilmek için, içerik üretiminin her bir aşamasını kendi başına bir “üretim süreci” olarak ele almak gerekiyor.

Yapay Zekâ Otomasyonu, bu alandaki en değerli yaklaşım olacaktır. Tüm üretim hatlarında olduğu gibi şeffaf ve yalın bir süreç, içerik ister metin, ister video ya da ses olsun, her aşamada farklı AI Agentlarının içerik üretimi yaptığı ve bir sonrakine istenilen formatta teslim ettiği şekilde tanımlanmalıdır. Her şey hazır olduğunda, içerik dağıtımı da otomasyon sürecinin bir parçası olarak gerçekleşebilir.

Bu yeni yaklaşım, ajansların ve marka ekiplerinin çabalarını asla küçümsemez, ancak değişen ortama ve araçlara uyum sağlamak için yeni beceriler kazanmak gerekecektir. İnsan katkısı bu süreçte hâlâ vazgeçilmezdir, özellikle de aşağıdaki alanlarda:

• İstenen içeriği oluşturmak için doğru prompt’ların yazılması
• Doğru AI agentların seçilmesi
• Seçilen AI agentlarına göre üretim bütçesinin planlanması ve optimize edilmesi
• Üretilen tüm materyalin düzenlenmesi ve gerekirse tekrar üretilmesi
• İçeriğin doğru kanaldan, doğru hedef kitleye, doğru zamanda dağıtılmasının sağlanması
• Her temas noktasında alınan müşteri tepkilerine göre bir sonraki sefer için daha iyi ve optimize edilmiş prompt’lar geliştirmek adına sonuçların izlenmesi ve analiz edilmesi
  

Sonuç olarak, günümüz dünyasında “markalaşma, içerik yoluyla yaratılan deneyimde” saklı!