Cum să ajungi la publicul țintă cu ajutorul tehnologiilor deep learning

Cătălin Emilian, Country Manager al RTB House România și Bulgaria, afirmă că acest lucru se întâmplă, în principal, din cauza faptului că, de cele mai multe ori, reclamele sunt irelevante. Dar marketerii își pot eficientiza distribuția reclamelor către publicul țintă, folosindu-se de algoritmii deep learning.

Marketing-ul digital se află în punctul în care, de cele mai multe ori, advertising-ul a ajuns să aibă un efect asupra publicului contrar obiectivelor pe care le are. O dovadă clară este dată de faptul că uneltele de adblocking au devenit din ce în ce mai utilizate în ultimii ani, în special pe mobil. În același timp, personalizarea mesajelor a devenit o tendință cu o evoluție din ce în ce mai notabilă. Consumatorii își doresc oferte create special, care să le satisfacă preferințele. În aceste condiții, totul se rezumă la a transmite mesajul potrivit către persoana potrivită. Cu ajutorul tehnologiilor deep learning, marketerii își pot îmbunătăți eficiența strategiilor de marketing, astfel încât să genereze un interes din ce în ce mai mare în rândul consumatorilor și să creeze o conexiune cu potențialii clienți.

„Suntem expuși la tot mai multe mesaje publicitare în viața de zi cu zi, ceea ce înseamnă că efectul lor este unul diminuat și eficiența este scăzută. În multitudinea de mesaje, advertiserii au nevoie să creeze strategii și mesaje care să iasă în evidență. Campaniile simple de retargetare nu mai sunt suficiente, așa că marketerii caută noi soluții tehnologice, iar tehnologia deep learning este una dintre ele. Datorită tehnicilor de individualizare aprofundată, advertiserii pot crea campanii, oferte și mesaje relevante către grupurile țintă, care vor asimila mult mai puternic mesajele transmise. Datele arată că algoritmii deep learning generează cu până la 50% mai multe click-uri decât campaniile de retargetare clasice”, spune Cătălin Emilian, Country Manager RTB House România și Bulgaria.

De ce este deep learning mult mai eficient:

Recomandări mai bune: Sunt două probleme când vorbim de retargetare în ziua de azi: ce să oferi și cum să expui oferta. Advertiserii încearcă să adapteze mesajele în cât mai multe feluri, astfel încât să fie cât mai personal și mai atractiv pentru consumator. Spre deosebire de machine learning, care ajută sistemele să înțeleagă și să administreze volume uriașe de date, tehnologia deep learning este o rețea artificială, în care algoritmii funcționează într-un mod similar felului în care funcționează procesul de gândire uman. Când utilizezi algoritmii deep learning în eCommerce, aceștia învață din experiențele anterioare, conducând la o identificare mult mai rapidă și mai precisă a potențialului de cumpărare. Eficiența recomandărilor crește cu până la 41% față de campaniile în care nu este utilizat deep learning-ul.

Expunerea intențiilor ascunse: Algoritmii deep learning nu permit doar analiza comportamentului de bază al cumpărătorilor, cum ar fi ce produse sau ce categorii de produse preferă, ci și informații care se ascund dincolo de comportamentul ușor observabil. Cu ajutorul acestor tehnologii, marketerii pot analiza timpul petrecut de utilizator pe fiecare produs, care au fost următorii pași pe care i-a făcut, ce alte subpagini ale unui magazin a vizitat.

Utilizând aceste date, poate fi identificat cu precizie ce au făcut utilizatorii în acele magazine online și, prin urmare, să anticipeze intențiile de cumpărare. Algoritmii deep learning sunt capabili să identifice produsele de care un utilizator este interesat, ceea ce-i permite să-i trimită utilizatorului oferte personalizate, care să-l determine să cumpere.

Optimizare personalizată: Având toate datele necesare, următorul pas este luarea deciziei cu privire la cum să prezinți oferta și în ce ordine. Algoritmii deep learning analizează ofertele și cât de atractive sunt din perspectiva consumatorului. Această tehnologie este mult mai sofisticată decât retargetarea clasică, deoarece ofertele transmise sunt mult mai personalizate. Această abordare permite implementarea unor reguli în arii unde nu există modele create pentru anumite grupuri de utilizatori. Algoritmii deep learning înțeleg utilizatorii la un nivel mult mai profund; aceștia caută cele mai bune oferte și stabilesc ordinea în care vor fi prezentate.

Actualizare în timp real: Comportamentul nostru se schimbă în mod constant. Algoritmii deep learning pot să creeze profile comportamentale, care pot fi actualizate în timp real, ceea ce îi permite schimbarea ofertei de fiecare dată când un banner publicitar este afișat pe ecranul utilizatorului. Algoritmii aleg ce trebuie afișat în fiecare banner, ajustând conținutul în funcție de răspunsurile utilizatorilor și la ofertele anterioare. Datorită unor algoritmi foarte puternici și a unei analize contante, sistemele care folosesc deep learning pot reconstrui profilul de consumator al unui utilizator în timp real.