Gerçek Zamanlı Etkileşim Yöneticisi veya Yönetimi olarak bilinen RTIM kanallarda tutarlı, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sunmak için gerçek zamanlı müşteri etkileşimleri, öngörücü modelleme ve makine öğrenmesi kullanır. Birçok kullanıcı RTIM’yi iş değerine giden en hızlı yol olarak görmektedir, çünkü pazarlayıcılara alışveriş deneyimi boyunca kritik anları anında görebilme imkanı verir. Pazarlama ekipleri müşteri memnuniyeti ve bağlılığını maksimum düzeye çıkarmak, teklifleri kişiselleştirmek ve alışveriş yapanların davranışlarını iş hedefleriyle uygun hale getirmek için, gitgide daha fazla kestirimsel analiz, AI ve gerçek zamanlı kararlara dayanmaktadırlar. Verileri entegre etmek, süreçleri düzeltmek, tüm analiz yaklaşımlarını kullanmak ve hatta müşteri deneyimini artıracak şekilde tüm iş modellerini yeniden şekillendirmek için CIO kuruluşları ile işbirliği yapmaktadırlar.
Forrester Research analisti Rob Brosman Gerçek Zamanlı Etkileşim Yönetimi terimini 2012 yılında ortaya çıkarmıştır, ve üç yıl sonra, başka bir Forrester analisti olan Rusty Warner şu resmi tanımı önermiştir: "Tercih edilen müşteri temas noktaları aracılığıyla müşterinin yaşam döngüsünde uygun bir anda bağlamsal olarak ilgili deneyimler, değer ve yarar sağlayan kurumsal pazarlama teknolojisi." Warner ayrıca bir RTIM sisteminin temel öğelerini de ana hatlarıyla açıklamıştır:
Kanal ve cihazlarda müşterileri tanımak ve içerik dağıtımını yönetmek (arama merkezleri ve müşteri hizmetleri, fiziksel işyerleri ve dijital dağıtım noktaları dahil)
Detaylı bir müşteri geçmişiyle bağlantılı olarak mevcut bağlamı anlamak (yüksek düzeyde değişken koşullar dahil)
Uygun aksiyonu, teklifi veya mesajı belirlemek. Bu en iyi, işletme kuralları ile birleştirilmiş (örneğin: eğer öneriliyorsa, stokta olmalı) kestirimsel analiz ile yapılabilir (bu müşteri en çok bir sonraki teklifle ilgileniyor)
Ölçme ve optimizasyon için etkileşim verilerini yakalamak
Dijital pazarlamanın çoğalması sebebiyle RTIM gelişmiştir çünkü bir RTIM sistemi ideal olarak bir sonraki en iyi aksiyon veya bir sonraki en iyi teklif, coğrafi yakınlığa dayalı pazarlama, e-ticaret tavsiyeleri, reklam hedefleme ve yeniden hedefleme, çağrı merkezi karar yönetimi ve kişiselleştirmeye (e-posta, web siteleri, mobil uygulamalar, sosyal medya) uygundur.
Forrester, RTIM için üç önemli kabiliyet belirlemiştir: hız ve çeviklik, veriye dayalı kişiselleştirme ve kanallar arası optimizasyon.
Müşteri devreye veya etkileşime girdiği an ilgili mesajları gönderme yeteneğidir.
Online ve offline temas noktalarını entegre etme ve her bir tüketiciye birinin bir segmenti olarak davranan mesajları otomatikleştirme yeteneği.
İdeal stratejileri belirlemek ve bağlılığı sürekli iyileştirmek için, düzenli olarak A/B/çok değişkenli testleri çalıştıracak şekilde makine öğrenmesini güçlendirmek.
Tek Müşteri Görüntüsü: Gelen, gerçek zamanlı müşteri etkileşimlerini offline veriler ile birleştirir.
Pazarlama Performansını Artırın: Cevap verme oranlarını artırmak için bir sonraki en iyi teklife yönelik gerçek zamanlı, bağlama dayalı kararlar verir.
Tutarlı Kişiselleştirilmiş Kanallar Arası Deneyim: Daha güçlü bütüncül kanal müşteri yolculuklarını tasarlar ve yürütür.
Esnek ve Ölçeklenebilir Yerleştirme: Buluta, şirket içine veya hibrit modlara yerleştirilebilir; sorunsuz ölçeklendirme yapacak şekilde kurulur.
Her Bir Etkileşim İçin En İyi Teklifi Sunun: Her bir müşteri için, gerçek zamanlı etkileşimlere dayalı olarak, bağlamsal açıdan ilgili içerik sağlar.
GDPR Uyumu: Genel Veri Koruma Düzenlemelerini (GDPR) karşılar.
Gerçek Zamanlı İçgörüler: Gerçek zamanlı karar verme motoru detaylı, etkileşim noktasında müşteri içgörülerine dayalı olarak bir sonraki en iyi aksiyonu belirler.
Simülasyon İçgörüleri: Potansiyel sonuçları anlamak ve bir kampanyanın müşterilerde nasıl işe yarayacağını tahmin etmek için simülasyon testleri yapar.
Makine Öğrenmesi Kabiliyetleri: Kendi kendine öğrenme çevresi, optimal mesaj yerleşimi için gerçek zamanlı etkileşimler ile olası kampanya tepkilerini modeller.
İletişim Optimizasyonu: Kampanyanın etkisini artırabilecek içgörüleri ortaya çıkarmak için online tepkileri ve kampanya verilerini entegre eder.
İş Kuralları Motoru: En basitinden en karmaşığına kadar kurallar oluşturmanın kolay bir yoludur.
Raporlama ve Analiz: İnteraktif raporlama ve analiz tablolarını kullanarak kampanyanın etkisini anlar.
Derin nöral öğrenme veya derin nöral ağ olarak da bilinen derin öğrenme, verileri işlemek ve karar verme sürecini kolaylaştıran örüntüler yaratmak için insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir yapay zeka (AI) fonksiyonudur.
Google Pub/Sub, Google Cloud Platform (GCP) tarafından sunulan, mesaj tabanlı bir yayınlama-abonelik (publish-subscribe) hizmetidir. Bu sistem, uygulamalar arasında güvenilir, asenkron ve ölçeklenebilir bir mesajlaşma altyapısı sunar.
Autoregressive models, özellikle yapay zeka ve zaman serisi analizlerinde kullanılan güçlü bir yöntemdir. Bu modeller, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geliştirilmiştir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
Self Servis Analitiği platformu Enerjisa’nın kuvvetli analitik yetkinliğinden tüm Enerjisa çalışanlarının yararlanması amacıyla tasarlandı.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
