Dijital ölçümleme sistemleri yapay zekayla yanıltıyor mu?

Dijital dönüşüm süreçlerinde şirketlerin tepe yöneticilerine uzun yıllardır yeni teknolojilerin ölçümleme krizini tamamen ortadan kaldıracağı anlatılıyor. Pazarlama dünyası önce veri atıf sistemleriyle, ardından çok kanallı panellerle tanışırken, son dönemin ana akım trendi ise yapay zeka entegrasyonları oldu. Ancak iş dünyasının arka planında pek çok pazarlama yöneticisinin bizzat deneyimlediği kritik bir gerçeklik bulunuyor. Gelişmiş algoritmalar ölçümleme sorununu çözmek yerine, temeli sağlam olmayan veriler üzerinden yanlış bir güven duygusu yaratarak hatalı stratejik kararların alınma riskini artırıyor. Yönetim kurullarının daha hızlı ve verimli bir büyüme beklediği bu dönemde, pazarlama liderleri (CMO) üzerindeki baskı her geçen gün daha da ağırlaşıyor.

Günümüz pazarlama organizasyonlarının büyük bir kısmı, internet sitelerinin müşteri yolculuğunun tek merkezi kabul edildiği, dijital kanalların sınırlı olduğu eski dönemlerden kalma ölçümleme sistemlerini kullanmaya devam ediyor. Altyapı zayıf olduğunda devreye giren yapay zeka, hatalı kararların da ışık hızıyla alınmasına yol açıyor ve bu adımlardan geri dönmeyi maliyetli hale getiriyor. Güncel müşteri seyahatleri artık mobil uygulamalar, web siteleri, CTV (Akıllı TV), perakende medyası ve fiziksel temas noktaları arasında bölünmüş durumda bulunuyor.

AppsFlyer Avrupa, Türkiye ve Orta Doğu (EMEA) Satış Direktörü Ece İnanç Stepien, veri altyapısı eksik olduğunda algoritmaların boşlukları varsayımlarla doldurduğunu belirtiyor. Stepien, yapay zekanın akıl yürütmek yerine sadece kendisine verilen verilerden çıkarım yaptığına dikkat çekerek sistemin risklerini şu şekilde aktarıyor:

Yapay zeka sistemleri, şık grafikler ve kesinlik hissi uyandıran tahmin panelleri üretme konusunda son derece başarılı çalışıyor. Fakat bu durum verilerin doğruluğunu tescillemiyor. Altyapıda özellikle mobil veri odak noktası yapılmadığında, sistem gerçek müşteri davranışını değil, platformların en kolay gözlemleyebildiği yüzeysel verileri optimize etmeye başlıyor. Bu durum ekiplerin operasyonel süreçlerinde geri dönülmesi zor bir döngüyü tetikliyor.

Yapay zeka araçlarını sistemlerine dahil etmek isteyen yöneticilerin, yeni yazılımlar satın almadan önce mevcut altyapılarını güçlendirmesi gerekiyor. Bu süreçte organizasyonların kendilerine şu temel soruları yöneltmesi önem taşıyor:

Kanallar ve cihazlar genelinde en büyük kör noktalarımız nerede bulunuyor?

Hangi kararlar gözlemlenmiş gerçek davranışlar yerine modellenmiş varsayımlara dayanıyor?

Hangi verileri kesin doğru kaynak olarak kabul ediyoruz ve bunun arkasındaki n