Cum poate fi folosită inteligența artificială bazată pe deep learning în publicitatea hiper-personalizată

Utilizarea datelor pentru personalizarea campaniilor de marketing nu este o metodă nouă, însă hiper-personalizarea poate ajuta brandurile să folosească datele într-un mod inovator, mai ales în combinație cu tehnologia machine learning. Aceasta este o componentă extrem de importantă a inteligenței artificiale, pentru că ajută companiile să ofere clienților online mesaje personalizate pe tot traseul pe care aceștia îl parcurg până la achiziție și se adaptează constant la nevoile în schimbare ale fiecărui utilizator în parte. 

Ofertele personalizate sunt posibile printr-o înțelegere aprofundată a clientului, ceea ce presupune mai mult decât colectarea clasică de date precum cumpărăturile anterioare și coșuri de cumpărături sau achiziții nefinalizate. Ca un comerciant online să poată transmite mesajul corect către clientul său, acesta trebuie să înțeleagă de ce clientul ia o anumită decizie într-un anume moment dat și modul în care aceste acțiuni sunt făcute în online.

Mesajele relevante sunt percepute ca fiind mai puțin intruzive

Un studiu realizat în 2017 de Tailwind arată că, în România, 64% dintre utilizatorii de internet  care folosesc adblocker, declară că au ales această opțiune pentru că reclamele sunt iritante și deranjante. 

Consumatorul trimite astfel un semnal clar asupra faptului că industria trebuie să creeze reclame și experiențe mai puțin perturbatoare și intruzive. Însă, prin retargetare corectă, o companie se poate asigura că nu este intruzivă, ci rămâne relevantă prin mesaje trimise într-un mod eficient. Reclamele relevante vor fi create prin targetarea bazată pe locație, obiceiuri de navigare online, informații demografice și context, iar cu cât anunțurile sunt mai bine ancorate în context, cu atât scad șansele ca utilizatorii să le blocheze.

În prezent, doar unul din cinci clienți, la nivel global, spune că brandurile de la care fac cumpărături își personalizează experiența în funcție de nevoile, preferințele și interacțiunile anterioare cu consumatorii. Acest lucru înseamnă că există o mulțime de oportunități prin care companiile să se diferențieze, abordând o notă mai personală.

Experiențe personalizate pentru e-commerce 

Pentru companiile care își doresc să atragă și să rețină clienții pe site este esențial să le ofere acestora o experiență personalizată, lucru ce va duce și la o creștere a ratei de conversie. În loc să se concentreze doar pe informațiile de bază precum adresa de domiciliu, numărul de copii sau comportamentul de cumpărare, prin hyper-personalizare jucătorii online vor putea oferi o experiență hiper-relevantă, care se fie centrată pe nevoile clientului din acel moment. 

Acest obiectiv poate fi atins prin analize predictive, inteligență artificială și machine learning, obținute de asistenții digitali. Astfel tehnologia permite companiilor să obțină detalii noi despre consumatorii online și, în plus, dezvoltarea digitală deschide noi uși către servicii care ajută în timp real la adaptarea în funcție de circumstanțele în schimbare în care se află clientul. 

Implementarea tehnologiei deep learning pentru publicitatea online 

Tehnologia deep learning presupune o modalitate inovatoare de analiză și identificare precisă a nevoilor consumatorilor, prin utilizarea diferiților algoritmi și tipuri de date. Aceasta poate fi implementată, și este recomandată, pentru o targetare hiper-relevantă și extrem de eficientă a consumatorilor. În acest mod vor fi prezentate oferte cu rapiditate, personalizate, pentru fiecare utilizator în parte. Rezultatul se va concretiza în campanii ce oferă doar recomandări relevante și o experiență mai puțin frustrantă pentru utilizator, dar și o eficiență mai mare pentru agenții de publicitate.

Dat fiind faptul că experiențele hiper-relevante necesită o bună înțelegere a fiecărui client în parte, e nevoie de date solide, iar tehnologia deep learning îi ajută pe retargeteri să facă mai mult decât analiza comportamentul de bază (ex. produsele vizualizate). Aceasta oferă acces la informații mai puțin evidente, cum ar fi cât timp utilizatorii văd produsele și prețurile, cât de des vizitează anumite magazine online și chiar ordinea paginilor magazinelor web pe care le-au vizitat. Cu aceste informații, tehnologia poate determina cu exactitate comportamentul utilizatorilor online și poate prezice care au fost intențiile lor. Folosind cantități mari de date, tehnologia de retargetare este capabilă să identifice care sunt produsele care îi interesează pe utilizatori și ce vor căuta în viitor. Acest tip de informație ajută în alegerea reclamelor sau a ofertelor care trebuie afișate pentru fiecare utilizator. 

Algoritmii deep learning susțin analiza ofertelor și determinarea cât mai corectă a acestora, conținutul și reclamele afișate pentru un client. Comercianții vor avea astfel date concrete și vor acționa în consecință, în timp real. 

În contact cu schimbările de comportament ale consumatorilor

Comportamentul utilizatorului este unul dinamic și în continuă schimbare, însă algoritmii de inteligență artificială se pot adapta și pot învăța cum să urmărească mișcările astfel încât să tragă concluzii corecte despre fiecare utilizator în parte. Cu ajutorul tehnologiei poate fi creat un profil de comportament în timp real, care nu se bazează doar pe ceea ce face clientul în magazinul online, ci pe modul în care utilizatorii răspund la oferte. Și acestea sunt informațiile care pot transforma reclamele personalizate în unele hiper-personalizate. 

De | 2020-05-01T23:43:39+02:00 1 mai 2020|Categorii: Tendințe și analize|0 Comentarii

Despre autor:

Lasa un comentariu