Yapay Zekâ Ölçüm Sorununu Çözmedi, Aksine CMO’ların Üzerindeki Baskıyı Artırdı

AppsFlyer Avrupa, Türkiye ve Orta Doğu (EMEA) Satış Direktörü Ece İnanç Stepien 

On yılı aşkın bir süredir CMO’lara yeni teknolojilerin ölçüm sorununu çözeceği söylendi. Önce atıf (attribution), ardından çok kanallı dashboard’lar… Şimdi sıra yapay zekâya geldi.

Ancak pek çok pazarlama yöneticisinin bizzat deneyimlediği rahatsız edici bir gerçek var: Yapay zekâ ölçüm sorununu çözmedi. Aksine, güvenilir olmayan ölçümü daha tehlikeli bir hale getirdi çünkü yapay zekâ yanlış bir güven duygusu yaratarak hatalı kararlar alınmasına neden olabiliyor.

Modern CMO’lar üzerindeki baskı hiç bu kadar yüksek olmamıştı. Yönetim kurulları hem daha hızlı hem de daha verimli bir büyüme bekliyor ve yapılan işlerin yapay zekâ odaklı olduğunu kanıtlama zorunluluğu giderek daha fazla ön plana çıkıyor. CEO’lar, pazarlama departmanlarından hesap verebilir, öngörülü, teknoloji odaklı ve dayanıklı olmasını bekliyor. Ekiplerden ise, küresel şirket bünyesinde olsalar dahi bir startup hızında hareket etmeleri bekleniyor.

Oysa pazarlama organizasyonlarının büyük çoğunluğu, web’in müşteri yolculuğunun merkezi olduğu, kanalların daha az olduğu ve göstergelerin yorumlanmasının çok daha kolay olduğu bir dönem için tasarlanmış ölçüm sistemleriyle çalışmaya devam ediyor. Temeller sağlam olmadığında yapay zekâ kullanmak, yanlış kararların da hızla alınmasına neden olabiliyor ve bu hatalardan geri dönmeyi zorlaştırıyor.

Görmezden gelinen ölçüm sorunu

CMO’lara onların huzurunu neyin kaçırdığını sorsanız pek çoğu artık cevap olarak ölçümü vermeyecek. Ya yapay zekâ, ya da yetenek diyecekler. Belki de hız. Ama bu ölçüm sorununun ortadan kalktığı anlamına gelmiyor. Yapay zekâ, temelleri görmezden gelmenin bedelini ağırlaştırdı çünkü ölçüm aslında yapay zekânın üzerine inşa edildiği altyapının ta kendisi. İşte sorun da tam burada yatıyor.

Modern müşteri yolculukları; mobil uygulamalar, web, CTV, perakende medyası, çevrimdışı temas noktaları ve beş yıl önce henüz var olmayan platformlar arasında bölünmüş durumda bulunuyor. Özellikle mobil, tüketici davranışının çekim merkezi haline geldi ve dönüşümler başka yerlerde gerçekleşse bile gizlilik değişiklikleri açısından en çok sınanan alan oldu.

Oysa pek çok ölçüm sistemi mobili, tüm yolculuğu birbirine bağlayan temel unsur olarak değil, sıradan bir kanal olarak ele almaya devam ediyor. Sonuç olarak ortaya oldukça kapsamlı görünen ancak kör noktalarla dolu bir veri tablosu çıkıyor. Dönüşümler birbirinden kopuk görünüyor. Yollar doğrusal görünüyor ama aslında öyle değil. Performans verileri ise gerçek sonuçları neyin ürettiğini değil, ölçülmesi en kolay olanı ön plana çıkarıyor.

CMO’lar bu boşluğun farkında. Raporlar gerçekle örtüşmediğinde, performans değiştiğinde ama bu değişikliklerin açıklamaları tatmin etmediğinde ve ekipler hangi rakamların doğru olduğunu tartıştığında bunu görebiliyorlar. Aslında değişen şey, artık yapay zekânın tam da bu boşluğun üzerine oturmuş durumda olması.

Yapay Zekâ Neden Ölçüm Sorununu Derinleştirir

Yapay zekâ akıl yürütmez. Çıkarım yapar. Bu çıkarımları kendisine verilen verilere dayanarak yapar.

Eğer bu veriler eksikse ve belirli kanalları ön plana çıkarıyorsa ya da temel davranışsal göstergeler eksikse (özellikle mobil) yapay zekâ sorunu iyileştirmek yerine derinleştiriyor.

Yapay zekâ sistemleri güven yaratma konusunda son derece başarılı. Kesin doğru olduğunu hissettiren tahminler, öneriler ve optimizasyonlar üretebiliyor. Dashboard’lar daha akıllı görünüyor. Kararlar daha hızlı alınıyor. Çıktılar daha etkileyici görünüyor. Fakat güven, doğruluk demek değildir. Pratikte bu yanlış güven duygusu, otomatik önerilerin varsayılan hale gelmesiyle birlikte daha kötü kararların daha hızlı alınabilmesine yol açabiliyor.

Yapay zekâ, temel göstergeler eksik olduğunda boşlukları varsayımlarla dolduruyor. Bu varsayımlar zamanla pekişiyor. Bütçeler değişiyor, stratejiler kilitlenip kalıyor. Ekipler bu çıktılara güveniyor çünkü gelişmiş görünüyorlar, oysa bu çıktılar yalnızca kısmi bir gerçeği yansıtıyor olabilirler. Bir başka deyişle yapay zekâ, pazarlama yöneticilerine en çok netliğe ihtiyaç duydukları anda yanlış bir kesinlik hissi verebiliyor. Ekipler bu çıktıları operasyonel hale getirmeye başladığında ise geri bildirim döngüsü kendi kendini besler hale gelebiliyor ve hataları düzeltmek giderek daha zor ve maliyetli bir hale geliyor.

Asıl ele alınması gereken sorun veriye hazır olup olunmadığı. Pazarlamada yapay zekâ üzerine yürütülen tartışmaların büyük çoğunluğu araçlar, modeller ve yetenekler üzerine odaklanıyor. Oysa CMO’lar için temel soru çok daha basit: Ölçüm altyapımız yapay zekâ odaklı kararları yönlendirmek için güvenebileceğimiz veriler üretiyor mu? Ve bu verileri yeterince sorguluyor muyuz?

Güven burada aslında doğrulukla ilgilidir: Müşterilerin ortamlar arasında nasıl hareket ettiğini görebiliyor musunuz, yoksa yalnızca tek bir ortam içinde mi takip edebiliyorsunuz? Erişimi, etkileşimi ve sonuçları cihazlar ve kanallar genelinde birbirine bağlayabiliyor musunuz? Gerçek davranışı modellenmiş tahminlerden ayırt edebiliyor musunuz? Bunlar sağlanamadığında yapay zekâ belirsizliği çözmek yerine katlar.

Pazarlama sektöründeki pek çok yapay zekâ girişiminin erken aşamada tökezlemesinin ve başarısız olmasının nedeni de budur. Sorun teknolojinin yetersiz kalması değil, ölçüm altyapısının hiçbir zaman otonom ya da yarı otonom karar alma için tasarlanmamış olması. Ölçüm, yardımcı bir metrik değildir. Ölçüm, yapay zekânın yapılan işe ivme kazandıracağını mı yoksa bir yüke mi dönüşeceğini belirleyen temel altyapıdır.

Yapay zekâ sistemleri öneri üretmeye ya da harekete geçmeye başladığında ölçümde yapılan hatanın bedeli katlanarak artıyor.

Çekim Merkezi: Mobil

Pazarlama ölçümündeki en yaygın yanılgılardan biri, çok kanallı yaklaşımın tüm kanalları eşit şekilde ele almak anlamına geldiğidir. Oysa pratikte bu, kanalların nasıl birbirine bağlandığını ve davranışın nerede gerçekleştiğini anlamaktır. Tüketicilerin ve dolayısıyla markaların büyük çoğunluğu için bu çekim merkezi mobildir ve mobili ölçmek için gereken standartlar gizlilik baskısı altında şekillenmektedir.

Nihai işlem başka bir yerde gerçekleşse bile etkileşimin en derin olduğu ve niyetin en net ifade edildiği yer mobildir. Aynı zamanda keşif, karşılaştırma, sadakat ve tekrar eden davranışların en fazla yaşandığı ortamdır. Aslında mobil, pazarlamacıların daha azıyla ölçüm yapmayı öğrendiği yerdir: Daha az tanımlayıcı, rızaya bağlı beklentiler ve sürekli değişen platform koşulları. Bahsettiğimiz mobil standartlar çok kanallı ölçümün de temeli olmalıdır.

Oysa pek çok ölçüm sistemi mobili tüm yolculuğu birbirine bağlayan temel bir unsur olarak değil, sıradan bir kanal olarak ele alıyor. Pek çok teknoloji yığınında mobil ölçüm geçici çözümlerle yapılmaya devam ediyor: Gizlilik kısıtlamaları için tasarlanmış mobil standartlar yerine web döneminden kalma varsayımlar ve raporlama alışkanlıkları mobil uygulamalara uyarlanıyor. Bu tercihin de pek tabii birtakım sonuçları var. Çok kanallı ölçüm, gizlilik kısıtlamaları altında ayakta kalabilecek güvenilir bir referans noktası olmadan tahmine dayalı veriler ve varsayımlardan oluşan geçici çözümlere dönüşüyor.

Yapay zekânın ekipleri yanlış yönlendirebileceği yer tam da burası: Göstergeleri birbirine bağlayabilir ama eksik ya da güvenilir olmayanların içini dolduramaz. Ekipler, eğer mobil ikinci plandaysa müşterilerin gerçekte ne yaptığını değil platformların en kolay gözlemleyebildiğini optimize etmeye başlıyor. Sağlam bir referans noktası ve mobil standartlarında ölçüm kriterleri kullanarak yapay zekâya üzerinde çalışmak için güvenilir kaynaklar sunarsınız. Bunlar olmadan da daha hızlı optimizasyon elde edebilirsiniz ama daha iyi optimizasyon elde edemezsiniz.

İleriye dönük bir CMO’un yapması gerekenler

CMO’ların yapay zekâ benimseme sürecini doğru bir sırayla yapması gerekiyor. Bu da ölçüm hakkında zor sorular sormaktan çekinmemekle başlıyor:

• Kanallar ve cihazlar genelinde en büyük kör noktalarımız nerede?
• Hangi kararlar gözlemlenmiş davranışlar yerine modellenmiş varsayımlara dayanıyor?
• Hangi verileri kesin doğru kaynak olarak kabul ediyoruz ve neden?
• Sistemlerimiz otomasyonu desteklemek için mi yoksa yalnızca raporlama yapmak için mi tasarlandı?

 

Buradan itibaren odak, yeni araçlar eklemekten ziyade yapay zekânın konumlandırılacağı ölçüm altyapısını güçlendirmeye kaymalı. Yapay zekâ, daha basit ve eski sistemlere sonradan uyarlanmak yerine bugünün karmaşıklığı için inşa edilmiş sistemlerin üzerinde çalıştığında en iyi sonucu veriyor.

Bu; özellikle mobilde olmak üzere gerçek müşteri davranışını yansıtan verilere öncelik vermeyi, yolculukları kanaldan kanala değil uçtan uca bağlayan ölçümler tasarlamayı ve ekipleri yapay zekâyı yalnızca bir raporlama aracı olarak değil bir karar ortağı olarak kullanmaya hazırlamayı gerektiriyor.

Yapay zekâ, ölçümün nerede başarısız olduğunu, varsayımların nerede gizlendiğini ve fazla güvenin gerçeği nerede geçtiğini ortaya çıkararak pazarlama organizasyonlarını acı bir gerçekle yüzleşmeye zorluyor: Otomasyon, mevcut belirsizlikleri katlayarak büyütür. CMO’ların öncelikle, müşterilerin cihazlar, kanallar ve anlık temas noktaları genelinde nasıl davrandığını gerçekten yansıtan, mobilin yolculuğun merkezinde olduğu bir ölçüm altyapısına yatırım yapmaları gerekiyor.

Yapay zekânın kararları giderek daha fazla şekillendirdiği bir dünyada ölçüm adeta bir kontrol katmanına dönüşüyor: Neye güvenileceğini, neyin sorgulanacağını ve ne zaman müdahale edileceğini bilmek. Karar alma süreçleri hızlandıkça ve daha otonom hale geldikçe, burada yapılan hataların bedeli ekipler neyi optimize ettiklerinin farkına varamadan katlanarak büyüyor.

CMO’lar şu an bir yol ayrımında. Ya ölçümü yapay zekâ odaklı pazarlamanın temeli olarak ele alacaklar ve gizlilik baskısı altında ayakta kalmaya devam eden mobil standartlara dayandıracaklar, ya da kanal raporlarını bir araya getirmeye devam ederek yapay zekâyı kısmi bir gerçeklik ile besleyecekler. Birinci yol savunulabilir ve hızlı kararlar üretirken ikinci yol açıklanamayan ama hızlıca alınan kararlar üretiyor, ta ki yılın çeyreği sona erip harcama bütçesi tükenene kadar.