ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ VE PAZARLAMA STRATEJİLERİ: SWOT ANALİZİ PERSPEKTİFİ
Öz
Üretken yapay zekâ, pazarlamada kişiselleştirme, gelişmiş müşteri deneyimleri ve gelişmiş pazarlama etkinliği için fırsatlar sunarak süreçleri önemli ölçüde dönüştürürken tüketici güveni, direnci ve yapay zekânın pazarlamadaki daha geniş toplumsal ve etik etkileri ile ilgili zorluklar yaratmaktadır. Üretken yapay zekânın pazarlama stratejilerine entegrasyonunun getirdiği güçlü yanları, zayıf yanları, fırsatları ve tehlikeleri SWOT analiziyle sistematik bir şekilde analiz ederek iş dünyasına bu alandaki kritik bakış açılarını sunmayı hedefleyen bu çalışmanın bulguları, üretken yapay zekânın pazarlama stratejileri için önemli bir fırsat sunduğunu, ancak aynı zamanda bazı potansiyel tehditler ve zayıflıklarla da karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Üretken yapay zekâyı kullanarak müşteri deneyimini kişiselleştirmek, pazarlama kampanyalarını optimize etmek ve yenilikçi pazarlama stratejileri geliştirmek; üretken yapay zekânın aşırı kullanımından kaçınmak, müşteri ilişkilerini güçlendirmek ve veri güvenliğini sağlamak; yapay zekâyı kullanarak yeni pazarlar keşfetmek, müşteri değerini artırmak ve iş performansını iyileştirmek ile veri güvenliğini sağlamak, şeffaflık politikaları geliştirmek ve algoritmik önyargıyı azaltmak işletmeler açısından kritik stratejiler olarak belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Yapay Zekâ, Pazarlama Stratejileri, SWOT Analizi, Rekabet Avantajı, Teknolojik Değişim
Kaynakça
- Ashutosh, A., Sharma, A., & Beg, M. (2020). Strategic analysis using swot-ahp: a fibre cement sheet company application. The Journal of Management Development, 39(4), 543-557. https://doi.org/10.1108/jmd-05-2019-0157
- Ati, L., Baga, L., & Satria, A. (2019). Business model canvas nongovernment organization (NGO) (case study : rimbawan muda Indonesia). Indonesian Journal of Business and Entrepreneurship. https://doi.org/10.17358/ijbe.5.1.32
- Bruyn, A., Viswanathan, V., Beh, Y., Brock, J., & Wangenheim, F. (2020). Artificial intelligence and marketing: pitfalls and opportunities. Journal of Interactive Marketing, 51, 91-105. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2020.04.007
- Chaston, I. (1999). New marketing strategies: evolving flexible processes to fit market circumstance. New Marketing Strategies, 1-208. https://doi.org/10.4135/9781446218853.
- Chen, Y., Cheng, Z., & Wang, Y. (2023). Possible solutions for minorities to break down the block from empire firms: case study of McDonald’s. BCP Business & Management, 38, 2780-2787. https://doi.org/10.54691/bcpbm.v38i.4191
- Cherubini, A. and Dinh, N. (2023). A review of the technology, training, and assessment methods for the first real-time ai-enhanced medical device for endoscopy. Bioengineering, 10(4), 404. https://doi.org/10.3390/bioengineering10040404
- Chin, J., Do, C., & Kim, M. (2022). How to increase sport facility users’ intention to use ai fitness services: based on the technology adoption model. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(21), 14453. https://doi.org/10.3390/ijerph192114453
- Crick, D. and Crick, J. (2016). An appreciative inquiry into the first export order. Qualitative Market Research an International Journal, 19(1), 84-100. https://doi.org/10.1108/qmr-01-2015-0001
- D’Arco, M., Presti, L., Marino, V., & Resciniti, R. (2019). Embracing ai and big data in customer journey mapping: from literature review to a theoretical framework. Innovative Marketing, 15(4), 102-115. https://doi.org/10.21511/im.15(4).2019.09
- Day, G., & Wensley, R. (1988). Assessing Advantage: A Framework for Diagnosing Competitive Superiority. Journal of Marketing, 52, 1 - 20. https://doi.org/10.1177/002224298805200201.