Как искусственный интеллект помогает персонализации онлайн-кампаний

Смотрите в каталоге
Ретаргетинг и RTB

Применение больших данных для персонализации маркетинговых кампаний уже вошло в практику, однако, для более точной их обработки и персонализации рекламы используются технологии машинного обучения, ветви искусственного интеллекта. Они позволяют записывать и изучать каждый этап пути клиента, постоянно адаптируясь к меняющимся потребностям каждого человека в общей целевой аудитории бренда.

Такой подход расширяет возможность сбора данных. Прежде изучались только истории предыдущих покупок и незавершенных транзакций. Сегодня технологии метода глубокого обучения позволяют анализировать все шаги клиента — с момента поиска товара или услуги, до завершения посещения сайта.

Релевантная реклама наиболее эффективна

В 2015 году использование блокировщиков рекламы в мире увеличилось на 41 процент по сравнению с предыдущим годом. Тогда эта тенденция нанесла рынку убытков на 21,8 миллиарда долларов в пересчете на стоимость показов рекламных баннеров. Согласно исследовательскому отчету Teads, навязчивая реклама (например, реклама показываемая на первой странице при открытии браузера; баннеры, которые невозможно удалить или которые всплывают перед просматриваемой страницей) была основной причиной, по которой потребители решают установить блокировщик рекламы. Исследования IAB Netherlands показывают, что голландские потребители устанавливают блокировщики рекламы потому, что считают онлайн-рекламу слишком навязчивой (73 процента) или так как реклама приводит к снижению производительности компьютера (42 процента). Другой причиной установки блокировщика рекламы является запрет на ретаргетинг (36 процентов).

Таким поведением потребитель дает маркетологам четкий сигнал — индустрия рекламы должна предлагать пользователю сообщения, соответствующие его поведению и интернет-запросам. Правильно настроив ретаргетинг, маркетолог может быть уверен — реклама бренда не будет выглядеть навязчивой, даже наоборот — она будет своевременна.

Итак, как же стоит создавать объявления, соответствующие пользовательским запросам? Ориентируемся на географическое местоположение, историю онлайн-поиска, демографическую информацию и контекст. Чем более релевантны объявления, тем меньше вероятность того, что потребители их заблокируют. В настоящее время в мире только один из пяти клиентов (согласно исследованию Accenture) указывает, что компании, с которыми они поддерживают бизнес-отношения, выстраивают продажи на основе потребностей, предпочтений и предыдущего опыта своих клиентов. Это означает, что компаниям стоит обратить более пристальное внимание на индивидуальный подход к продвижению своего бизнеса.

Учитывайте предыдущий пользовательский опыт

Хотите привлечь и удержать клиентов? Предложите им то, что они хотят. Это значительно увеличит ваши доходы. Когда только запускался торговый центр Кроус Сити Молл в Москве и их программа подарочных сертификатов, слоганом была фраза «Если ты не знаешь, что ей подарить — подари то, что она хочет». Вместо того, чтобы просто сосредоточиться на покупательском поведении и предпочтениях или базовой информации — например, домашнем адресе или количестве детей, компании-инноваторы предлагают рекламные баннеры, фокусирующиеся именно на потребностях клиента в определенный момент времени. Они также учитывают постоянно меняющийся контекст, в котором потребители принимают решения о покупке.

Добиться точного понимания запросов потребителей можно с помощью интеллектуального анализа, искусственного интеллекта и технологий машинного обучения, полученных с помощью компьютерных алгоритмов. Кроме этого, цифровые разработки открывают двери для создания новых услуг и товаров, а также точек контакта с потребителем, которые помогают соответствовать изменяющимся обстоятельствам в его жизни в режиме реального времени.

Применяйте искусственный интеллект — метод глубокого обучения

Вы можете внедрить технологию метода глубокого обучения — способ более точного анализа и определения потребностей пользователей за счет применения различных компьютерных алгоритмов и моделирования данных — для обеспечения точного соответствия рекламных сообщений и высокоэффективного таргетинга на потребителей. Таргетинг, основанный на алгоритмах метода глубокого обучения, позволяет быстро создавать индивидуальные предложения для каждого пользователя. Результатом использования метода глубокого обучения являются рекламные кампании, которые предлагают только подходящие рекомендации. Это приводит к меньшему раздражению пользователей и повышению эффективности кампаний для рекламодателей.

Используя искусственный интеллект, вы можете автоматически показывать товарные предложения в подходящий момент времени. Поскольку высокоточный анализ пользовательского поведения требует глубокого понимания запросов каждого клиента в отдельности, вам нужны достоверные данные. Глубокое обучение помогает ретаргетерам эффективнее, чем простой анализ базового поведения — например, отбирать чаще просматриваемые товары, а также предлагает доступ к «скрытым данным». Применение этого метода позволяет собирать информацию — как долго пользователи просматривают товары и цены, как часто пользователи посещают определенные интернет-магазины и даже порядок посещенных ими страниц интернет-магазинов.

С помощью этих технологий возможно точно определить поведение пользователей в сети и предсказать их намерения. Используя большое количество данных по шагам потребителей в сети, технология ретаргетинга способна спрогнозировать, какие продукты заинтересуют пользователей, и что они будут искать в будущем. Эта информация помогает решить, какие объявления или предложения должны быть показаны. Алгоритмы глубокого обучения помогают анализировать предложения и определять, насколько предложение является привлекательным для конкретного пользователя. Алгоритм также облегчает определение того, какой контент или рекламу нужно показывать.

Постоянно обновляйте данные

Поведение пользователя — это динамический ландшафт, который постоянно меняется. Современные алгоритмы могут адаптироваться, обучаться наблюдать эти изменения и делать выводы. Таким образом, вы создаете профиль поведения вашего потребителя в реальном времени, который основан не только на том, что покупатель делает в онлайн-магазине, но и на том, как пользователи реагируют на предложения в целом. И именно эта информация может привести ваши рекламные объявления к созданию точно персонализированных баннеров, основанных на рекомендациях технологий метода глубокого обучения.

Автор: Алексей Хижов, Country Manager RTB House в России
Компании и сервисы: RTB House
Автор: Алексей Хижов

Подписаться на новости

Оборот СберМаркета в мае превысил 2 млрд рублей

Федеральный сервис доставки продуктов и товаров первой необходимости СберМаркет раскрыл результаты работы в мае. За год СберМаркет увеличил количество доставленных заказов в 20 раз – в мае курьеры и эксперты по закупкам сервиса собрали и доставили клиентам более 505 тысяч заказов.

далее →

Lamoda и Самокат изучили питание и форму россиян на самоизоляции

Онлайн-платформа Lamoda и сервис экспресс-доставки Самокат провели опрос среди 1783 человек и выяснили, как режим самоизоляции отразился на питании и физической форме россиян. Большинство опрошенных в самоизоляции начали следить за питанием и заниматься спортом, а 25% респондентов даже сумели похудеть.  

далее →

Игры и пандемия: как самоизоляция сделала из россиян геймеров

Компания QIWI провела исследование трат жителей России на игры и игровой контент в период самоизоляции с марта до конца мая. Анализ проводился по каналам приема электронных платежей компании в пользу крупнейших российских и международных мерчантов, которые специализируются на продаже игр, приложений и игрового контента для ПК, консолей и мобильных платформ. QIWI также изучила донаты (пожертвования зрителей стримов) с крупнейших стриминговых платформ.

далее →

Как менялась домашняя одежда покупателей AliExpress в период пандемии

Fashion-аналитики AliExpress Россия изучили смену предпочтений россиян в выборе домашней одежды во время самоизоляции. За основу исследования взяты тренды в заказах и показатели продаж второй недели марта и мая.

далее →

Беру составил хит-парад товаров на самоизоляции

Эксперты маркетплейса Беру изучили спрос на товары и выяснили, что было популярно во время режима самоизоляции. В исследовании сравнивался спрос на товары в апреле и мае со спросом в феврале и марте 2020 года.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook