Kişiselleştirme Yetmez: Hiper Kişiselleştirme Çağı Başladı!

Bu hafta bültenimize, hayatın her alanında büyük başarılara imza atan, ilham veren tüm kadınları kutlayarak başlıyoruz. Bilimden sanata, girişimcilikten liderliğe kadar her alanda büyük değişimler yaratan kadınları takdir ediyor ve destekliyoruz.

Ve tabii ki her hafta olduğu gibi, bu sayıda da teknoloji, yapay zekâ ve pazarlama alanlarında son gelişmeleri ve en güncel trendleri sizler için derledik.

Hazırsanız, bu haftanın en önemli gelişmelerine birlikte göz atalım. 👇

🔍 Bu Haftanın Öne Çıkan Haberleri

1. Opera, Tarayıcıya Entegre Yapay Zekâ Asistanını Tanıttı

Opera, kullanıcı deneyimini geliştirmek amacıyla tarayıcısına entegre ettiği yapay zekâ asistanını duyurdu. Bu yenilikçi özellik, kullanıcıların tarayıcı üzerinden doğrudan yapay zekâ destekli hizmetlere erişimini kolaylaştırıyor. Asistan, web içeriğini özetleme, metin oluşturma ve öneriler sunma gibi fonksiyonlarla kullanıcıların tarayıcı deneyimini zenginleştiriyor.

2. Deepgram, Nova 3 ile Tıbbi Transkripsiyon Hatalarını Azaltıyor

Deepgram, sağlık sektörüne yönelik geliştirdiği Nova 3 adlı yeni yapay zekâ konuşma modelini tanıttı. Bu model, tıbbi transkripsiyon süreçlerindeki hataları azaltarak, sağlık profesyonellerinin daha doğru ve hızlı veri girişi yapmasına olanak tanıyor. Nova 3, özellikle karmaşık tıbbi terimlerin doğru bir şekilde tanınması ve transkribe edilmesinde yüksek başarı oranına sahip.

3. Alibaba'dan Qwen QWQ-32B: Güçlendirilmiş Öğrenmede Yeni Bir Adım

Alibaba, ölçeklenmiş güçlendirmeli öğrenme yeteneklerine sahip yeni yapay zekâ modeli Qwen QWQ-32B'yi tanıttı. Bu model, büyük veri setleri üzerinde yüksek performans göstererek, özellikle e-ticaret ve lojistik alanlarında optimizasyon süreçlerine katkı sağlamayı hedefliyor. Qwen QWQ-32B, Alibaba'nın yapay zekâ alanındaki yenilikçi yaklaşımının bir göstergesi olarak değerlendiriliyor.

4. Google'dan Gemini Tabanlı Yeni Metin Gömme Modeli

Google, yapay zekâ araştırmalarındaki ilerlemelerine bir yenisini ekleyerek, Gemini tabanlı yeni bir metin gömme modelini piyasaya sürdü. Bu model, metinlerin anlamsal temsilini daha etkili bir şekilde yaparak, doğal dil işleme uygulamalarında daha yüksek doğruluk oranları sunuyor. Özellikle arama motoru optimizasyonu ve metin analizi gibi alanlarda bu modelin önemli katkılar sağlaması bekleniyor.

5. Siri'nin Yapay Zekâ ile Kişiselleştirilmesi Gecikiyor

Apple'ın, Siri'yi daha yapay zekâ destekli ve kişiselleştirilmiş bir asistan haline getirme planları beklenenden daha uzun sürecek gibi görünüyor. Şirket içi kaynaklara göre, bu dönüşümün tamamlanması 2026 yılını bulabilir. Bu gecikme, Apple'ın yapay zekâ alanındaki rekabet gücünü nasıl etkileyeceği konusunda soru işaretleri oluşturuyor.

6. OpenAI'ın GPT-4.5 Modeli Daha Fazla ChatGPT Kullanıcısına Sunuluyor

OpenAI, GPT-4.5 yapay zekâ modelinin erişimini genişleterek, daha fazla ChatGPT kullanıcısının bu gelişmiş modelden faydalanmasını sağlıyor. GPT-4.5, önceki sürümlere göre daha yüksek doğruluk ve dil anlama yeteneklerine sahip olup, kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştiriyor.

Kişiselleştirme Yetmez: Hiper Kişiselleştirme Çağı Başladı!

Pazarlamada yıllardır "kişiselleştirme" denilince akla müşteriye adıyla seslenmek, doğum gününde küçük hediyeler göndermek ya da satın alma geçmişine göre basit öneriler sunmak gelir. Ancak günümüzün bilinçli tüketicileri, bu yüzeysel kişiselleştirme taktiklerini artık yetersiz buluyor. Çünkü artık sıradan öneriler değil, tamamen kendilerine özgü, bireyselleşmiş deneyimler talep ediyorlar. İşte tam bu noktada, pazarlama dünyasında son yıllarda “hiper kişiselleştirme” kavramı sahnede.

Hiper kişiselleştirme; veriyi, analitiği ve yapay zekâyı bir araya getirerek tüketicilere derinlemesine ve anlık olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunmayı ifade eder. Geleneksel kişiselleştirmenin aksine, hiper kişiselleştirme sadece demografik bilgiler ya da basit satın alma geçmişine dayanmaz. Davranışsal analizleri, gerçek zamanlı aksiyonları ve bağlamsal verileri kullanarak tüketicilerin o anki duygu ve ihtiyaçlarına anında cevap veren, tamamen özel iletişimler oluşturur.

Örneğin, Spotify, kullandığınızda şunu fark etmişsinizdir: dinleme geçmişinize ve tercihlerinizi analiz ederek size özel çalma listeleri oluşturur. Dinleme alışkanlıklarınız, beğenileriniz ve atlama oranlarınız gibi verileri kullanarak, size özel müzik önerileri sunar.

Netflix ise, izleme geçmişiniz, beğenileriniz ve diğer içeriklere gösterdiğiniz davranışlar gibi faktörleri dikkate alarak size özel dizi ve film önerileri sunar. Ayrıca, Netflix'i günün hangi saatlerinde izlediğiniz, tercih ettiğiniz diller, izlemek için kullandığınız cihazlar ve bir içeriği ne kadar süreyle izlediğiniz gibi verileri de analiz ederek önerilerini size özel hale getirir.

Bu markalardan örnekler verince, sadece eğlence sektörüne ait bir yaklaşım olduğunu düşünenler olabiliyor, ancak bunlar yanılıyor. Örneğin, Amazon, satın alma geçmişinizin yanında web sitesindeki hareketlerinizi, hangi ürünlerde daha fazla zaman geçirdiğinizi, sepete ekleyip vazgeçtiğiniz ürünleri ve hatta ekranınızda geçirdiğiniz süreyi analiz eder. Bu bilgilerle size, satın alma niyetinizin en yüksek olduğu anlarda özel kampanyalar ya da indirimler sunar. Yani, ‘‘hiper kişiselleştirme’’ tüm sektörlerde uygulanabilecek bir yaklaşım.

Belki bu örnekler sizi şaşırtabilir ama tüketicilerin çoğu artık bu seviyede bir deneyim istiyor. Tüketici açısından bakıldığında hiper kişiselleştirme, zamanın daha değerli olduğu günümüzde ihtiyaç duydukları içerik ve tekliflere hızla ulaşmalarını sağlar. Ancak pazarlamacılar ve marka sahipleri açısından bu durum çok daha fazlasını ifade eder: Marka sadakatini artırmak, dönüşüm oranlarını yükseltmek ve rekabette fark yaratmak için eşsiz bir fırsat yaratır. Zira yapılan bazı araştırmalar, tüketicilerin %80'inin hiper kişiselleştirilmiş deneyimler sunan markaları tercih ettiğini gösteriyor.

Peki, markanız bu yeni çağda ne yapmalı?

İlk olarak, artık müşterilerinizden topladığınız verileri yalnızca satış yapmak için değil, onların yaşamını kolaylaştırmak ve özel hissettirmek için kullanmanız gerekiyor. Web sitenizdeki ziyaretçileriniz, sosyal medyadaki takipçileriniz veya fiziki mağazalarınızdaki müşterilerinizin davranışlarını detaylıca izlemeniz önemli. Bu verileri basitçe depolamak yerine onları gelişmiş analitik yöntemlerle analiz ederek, müşterilerinizin kişisel tercihlerini, davranışlarını ve ihtiyaçlarını anlamanız gerekiyor.

Sonrasında yapay zekâ ve makine öğrenimi araçlarını kullanarak elde ettiğiniz bu bilgileri anlık aksiyonlara dönüştürmelisiniz. Böylelikle, müşterilerinizin henüz farkına bile varmadığı ihtiyaçları karşılayan ürünler, öneriler veya kampanyalar sunabileceksiniz. Örneğin, müşterilerinizin web sitenizde gezerken anlık davranışlarına göre özel indirimler ve öneriler gösterebilir veya geçmişte aldıkları ürünlere göre kişiye özel kampanyalar düzenleyebilirsiniz.

Burada kritik olan nokta şu: müşterileriniz artık genel mesajlar ve geniş kitlelere hitap eden kampanyalardan uzaklaşıyor. Onlar, her seferinde kendilerini özel hissedecekleri bir deneyim bekliyor. Bu nedenle ‘‘hiper kişiselleştirme’’ sadece trend bir kelime değil, müşteri sadakatini artırmanız ve pazarda rekabet avantajı yaratmanız için önemli stratejik bir yaklaşımdır.

Pazarlama yöntemlerinde artık iyi sonuçlar almanın yolu insanları çok iyi tanımaktan geçiyor. Pazarlamanın geleceğinde var olmak istiyorsanız, bu yeni kişiselleştirme seviyesine ayak uydurmalısınız. Çünkü artık klasik kişiselleştirme yeterli değil, insanların hayatlarının merkezine dokunan, onların ihtiyaçlarını gerçek zamanlı karşılayan hiper kişiselleştirme çağındayız.

🤝 Bir Geri Bildiriminiz Bülteni Daha İyi Hale Getirir