Cum poate fi folosit AI-ul bazat pe deep learning in publicitatea hiper-personalizata

Utilizarea datelor pentru personalizarea campaniilor de marketing nu este o metoda noua, insa hiper-personalizarea poate ajuta brand-urile sa foloseasca datele intr-un mod inovator, mai ales in combinatie cu tehnologia machine learning, transmite RTB House, intr-un comunicat de presa. Conform companiei care ofera tehnologii de ultima ora in marketing, aceasta este o componenta extrem de importanta a inteligentei artificiale (AI), 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 fiecaruia in parte.

Ofertele personalizate sunt posibile printr-o intelegere aprofundata a clientului, ceea ce presupune mai mult decat colectarea clasica de date (cumparaturile anterioare, cosuri de cumparaturi 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 si modul in care aceste actiuni au loc online.

Mesajele relevante sunt mai putin intruzive

Un studiu realizat in 2017 de Tailwind arata ca, in Romania, 64% dintre utilizatorii de Internet  care folosesc un ad-blocker spun 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. 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, la nivel global, doar 1 din 5 clienti spune ca brand-urile de la care fac cumparaturi isi personalizeaza experienta in functie de nevoile, preferintele si interactiunile anterioare cu ei. Acest lucru inseamna ca exista o multime de oportunitati prin care companiile se pot diferentia, abordand o nota mai personala.

Hiper-personalizare e-commerce

Companiile care isi doresc sa atraga si sa retina clientii pe site trebuie neaparat sa le ofere acestora o experienta personalizata, lucru ce va duce si la cresterea ratei de conversie. In loc sa se concentreze doar pe informatiile de baza (adresa de domiciliu, numarul de copii sau comportamentul de cumparare), prin hiper-personalizare jucatorii online vor putea oferi o experienta hiper-relevanta, centrata pe nevoile clientului din acel moment.

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

Implementarea tehnologiei deep learning in 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 pot fi prezentate rapid oferte 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 (de exemplu, produsele vizualizate). Aceasta ofera acces la informatii mai putin evidente (cat timp vad utilizatorii produsele si preturile, cat de des viziteaza anumite magazine online, care este 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 acestia 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 AI 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.