Cum poate fi folosita inteligenta artificiala bazata pe deep learning in publicitatea hiper-personalizata

Comunicat de presa
Miercuri, 29 Aprilie 2020, ora 16:19
9887 citiri
Cum poate fi folosita inteligenta artificiala bazata pe deep learning in publicitatea hiper-personalizata

Utilizarea datelor pentru personalizarea campaniilor de marketing nu este o metoda noua, insa hiper-personalizarea poate ajuta brandurile sa foloseasca datele intr-un mod inovator, mai ales in combinatie cu tehnologia machine learning.

Aceasta este o componenta extrem de importanta a inteligentei artificiale, pentru ca ajuta companiile sa ofere clientilor online mesaje personalizate pe tot traseul pe care acestia il parcurg pana la achizitie si se adapteaza constant la nevoile in schimbare ale fiecarui utilizator in parte.

Ofertele personalizate sunt posibile printr-o intelegere aprofundata a clientului, ceea ce presupune mai mult decat colectarea clasica de date precum cumparaturile anterioare si cosuri de cumparaturi sau achizitii nefinalizate.

Ca un comerciant online sa poata transmite mesajul corect catre clientul sau, acesta trebuie sa inteleaga de ce clientul ia o anumita decizie intr-un anume moment dat si modul in care aceste actiuni sunt facute in online.

Mesajele relevante sunt percepute ca fiind mai putin intruzive

Un studiu realizat in 2017 de Tailwind arata ca, in Romania, 64% dintre utilizatorii de internet care folosesc adblocker, declara ca au ales aceasta optiune pentru ca reclamele sunt iritante si deranjante.

Consumatorul trimite astfel un semnal clar asupra faptului ca industria trebuie sa creeze reclame si experiente mai putin perturbatoare si intruzive. Insa, prin retargetare corecta, o companie se poate asigura ca nu este intruziva, ci ramane relevanta prin mesaje trimise intr-un mod eficient.

Reclamele relevante vor fi create prin targetarea bazata pe locatie, obiceiuri de navigare online, informatii demografice si context, iar cu cat anunturile sunt mai bine ancorate in context, cu atat scad sansele ca utilizatorii sa le blocheze.

In prezent, doar unul din cinci clienti, la nivel global, spune ca brandurile de la care fac cumparaturi isi personalizeaza experienta in functie de nevoile, preferintele si interactiunile anterioare cu consumatorii.

Acest lucru inseamna ca exista o multime de oportunitati prin care companiile sa se diferentieze, abordand o nota mai personala.

Experiente personalizate pentru e-commerce

Pentru companiile care isi doresc sa atraga si sa retina clientii pe site este esential sa le ofere acestora o experienta personalizata, lucru ce va duce si la o crestere a ratei de conversie.

In loc sa se concentreze doar pe informatiile de baza precum adresa de domiciliu, numarul de copii sau comportamentul de cumparare, prin hyper-personalizare jucatorii online vor putea oferi o experienta hiper-relevanta, care se fie centrata pe nevoile clientului din acel moment.

Acest obiectiv poate fi atins prin analize predictive, inteligenta artificiala si machine learning, obtinute de asistentii digitali. Astfel tehnologia permite companiilor sa obtina detalii noi despre consumatorii online si, in plus, dezvoltarea digitala deschide noi usi catre servicii care ajuta in timp real la adaptarea in functie de circumstantele in schimbare in care se afla clientul.

Implementarea tehnologiei deep learning pentru publicitatea online

Tehnologia deep learning presupune o modalitate inovatoare de analiza si identificare precisa a nevoilor consumatorilor, prin utilizarea diferitilor algoritmi si tipuri de date. Aceasta poate fi implementata, si este recomandata, pentru o targetare hiper-relevanta si extrem de eficienta a consumatorilor.

In acest mod vor fi prezentate oferte cu rapiditate, personalizate, pentru fiecare utilizator in parte. Rezultatul se va concretiza in campanii ce ofera doar recomandari relevante si o experienta mai putin frustranta pentru utilizator, dar si o eficienta mai mare pentru agentii de publicitate.

Dat fiind faptul ca experientele hiper-relevante necesita o buna intelegere a fiecarui client in parte, e nevoie de date solide, iar tehnologia deep learning ii ajuta pe retargeteri sa faca mai mult decat analiza comportamentul de baza (ex. produsele vizualizate).

Aceasta ofera acces la informatii mai putin evidente, cum ar fi cat timp utilizatorii vad produsele si preturile, cat de des viziteaza anumite magazine online si chiar ordinea paginilor magazinelor web pe care le-au vizitat.

Cu aceste informatii, tehnologia poate determina cu exactitate comportamentul utilizatorilor online si poate prezice care au fost intentiile lor. Folosind cantitati mari de date, tehnologia de retargetare este capabila sa identifice care sunt produsele care ii intereseaza pe utilizatori si ce vor cauta in viitor.

Acest tip de informatie ajuta in alegerea reclamelor sau a ofertelor care trebuie afisate pentru fiecare utilizator.

Algoritmii deep learning sustin analiza ofertelor si determinarea cat mai corecta a acestora, continutul si reclamele afisate pentru un client. Comerciantii vor avea astfel date concrete si vor actiona in consecinta, in timp real.

In contact cu schimbarile de comportament ale consumatorilor

Comportamentul utilizatorului este unul dinamic si in continua schimbare, insa algoritmii de inteligenta artificiala se pot adapta si pot invata cum sa urmareasca miscarile astfel incat sa traga concluzii corecte despre fiecare utilizator in parte.

Cu ajutorul tehnologiei poate fi creat un profil de comportament in timp real, care nu se bazeaza doar pe ceea ce face clientul in magazinul online, ci pe modul in care utilizatorii raspund la oferte. Si acestea sunt informatiile care pot transforma reclamele personalizate in unele hiper-personalizate.

Despre RTB House:

RTB House este o companie globala care ofera tehnologii de ultima ora in marketing pentru branduri de top din intreaga lume. Cu motor propriu de cumparare a reclamelor, RTB House este prima si singura companie care opereaza in intregime cu algoritmi deep learning si permite agentilor de publicitate sa genereze rezultate remarcabile si sa isi atinga obiectivele pe termen scurt, mediu si lung.

Fondata in 2012, echipa RTB House este formata din peste 500 de specialisti in peste 30 de locatii din intreaga lume: New York, Londra, Tokyo, Singapore, Sao Paulo, Moscova, Istanbul, Dubai si Varsovia. Deruleaza campanii pentru mai mult de 1.600 de clienti din regiunea EMEA, APAC si America.

Din 2018, dupa dezvoltarea cu succes a algoritmilor 100% deep learning, RTB House a creat doua divizii, independente de departamentul de R&D, orientate spre inovarea in solutii pentru tehnologii de marketing.

AI Marketing Lab ofera un mediu pentru inventarea si perfectionarea solutiilor de marketing. De asemenea, Creatives Lab a fost creat pentru a oferi suport pentru formatele dinamice precum crearea de continut video si dislay care pot fi adaptate perfect nevoilor unui consumator.

Aflati mai multe detalii accesand www.rtbhouse.com.

Ciucă, la 20 de ani de la intrarea României în NATO: ”Aceste două decenii au fost cea mai bună perioadă din istoria noastră”
Ciucă, la 20 de ani de la intrarea României în NATO: ”Aceste două decenii au fost cea mai bună perioadă din istoria noastră”
Preşedintele Senatului, Nicolae Ciucă, afirmă vineri, la 20 de ani de la admiterea României în NATO, că aceste două decenii au reprezentat cea mai bună perioadă din istoria noastră, pe...
Ciolacu: Apartenenţa României la NATO reprezintă o garanţie de securitate pentru ţara noastră. Vom continua să fim un actor influent şi constructiv FOTO/VIDEO
Ciolacu: Apartenenţa României la NATO reprezintă o garanţie de securitate pentru ţara noastră. Vom continua să fim un actor influent şi constructiv FOTO/VIDEO
Marcel Ciolacu, premierul României afirmă, la 20 de ani de la aderarea României la NATO, că apartenenţa României la Organizația Nord Atlantică reprezintă o garanţie de securitate pentru...
#tehnologia deep learning, #tehnologii marketing , #publicitate