shutterstock_372903454

Автор: Каталин Емилиан*

Използването на данни за персонализиране на маркетинговите кампании не е нова концепция, но хипер-персонализацията наистина помага на компаниите да правят иновативни маркетинг кампании. И то във време, в което дигиталната търговия тепърва ще направи вероятно най-големия скок в историята.  Хипер-персонализацията изисква данните да се ползват в комбинация с технология за машинно учене, за да е възможно всеки клиент да вижда персонализирано съобщение през всяка стъпка от своето пътуване. По този начин посланията постоянно се адаптират към променящите се нужди на всеки отделен човек.

Този подход на персонализирани оферти изисква задълбочено разбиране на потребителите, което надхвърля основното събиране на данни: предишни покупки и изоставени колички за пазаруване. Предаването на правилното съобщение означава, че трябва да разберете защо клиентът взема решение в определен момент от своя процес и какъв е смисълът зад тези взаимодействия с онлайн магазина ви.

Адекватното взаимодействие се възприема като по-ненатрапчиво

През 2015 г. използването на рекламни блокери се увеличава с 41% в световен мащаб в сравнение с предходната година. Тогава тази тенденция струва на пазара около 21,8 милиарда долара рекламни импресии. Според изследователски доклад на Teads, натрапчивите реклами, които тогава бяха особено популярни (например видеа, закриващи началната ви страница и банери, които не можете да премахнете) са били основната причина за потребителите да инсталират рекламен блокер.

Потребителят изпраща ясен сигнал. И дигиталната индустрия трябва да създава реклами и опит, които са по-ненатрапчиви и не затрудняват браузването излишно. Чрез правилен ретаргетинг можете да сте сигурни, че не пречите и в същото време предоставяте търсеното съдържание.

И така, как да създадете подходящите реклами? Чрез насочване въз основа на геолокация, навици за сърфиране онлайн, демографска информация и контекст. Колкото по-персонализирани са рекламите, толкова по-малко вероятно е потребителите да ги блокират. Понастоящем само един от петима клиенти в световен мащаб осъзнава, че компаниите, които правят бизнес, персонализират своя опит въз основа на техните нужди, предпочитания и предишни взаимодействия. Това означава, че има много място за компаниите да се отличат с по-лично отношение.

Предоставяйте персонализирани преживявания

Искате ли да привлечете и задържате клиенти? Предложете им персонализирано изживяване. В крайна сметка това може да доведе и до значително увеличаване на приходите. Вместо само да се съсредоточат върху поведението и предпочитанията в покупката, или основната информация (като домашен адрес или брой деца) печелившите компании предлагат хипер-персонализирано изживяване, което се фокусира върху нуждите на клиента в точно определен момент. Те вземат предвид и постоянно променящия се контекст, в който потребителите взимат решенията си за покупки.

Можете да постигнете това с помощта на алгоритми за предвиждания, изкуствен интелект и машинно учене, получени чрез цифрови асистенти. Този тип технологии ни дават възможност да получим нова информация за потребителите. В допълнение, дигиталното развитие отваря врати за нови услуги и допирни точки, които помагат да се отговори на променящите се обстоятелства на клиента в реално време.

Разгърнете възможностите на дълбокото учене

Можете да внедрите технология за дълбоко учене – начин за по-прецизен анализ и идентифициране на потребностите на потребителите чрез използването на различни алгоритми и модели на данни – за хиперрелевантност и високоефективно насочване към потребителите.

Таргетингът, задвижван от алгоритми за дълбоко учене, позволява бързи оферти, персонализирани за всеки отделен потребител. Резултатът от използването на тези методи са кампании, които предлагат само подходящи препоръки. Това води до по-малко разочарования за потребителя и по-висока ефективност за рекламодателите.

Използвайки изкуствен интелект, можете автоматично да изпратите правилната оферта по правилния начин. Тъй като хиперрелевантният опит изисква добро разбиране на всеки отделен клиент, имате нужда от надеждни данни. Дълбокото учене помага на търговците да правят повече от това просто да анализират основното поведение (като “кои продукти са разглеждани”) и предлага достъп до „скрити данни“. Например – колко дълго потребителите разглеждат продуктите и цените, колко често потребителите посещават определени онлайн магазини и дори реда на страниците на уеб магазина, които са посетили.

С тази информация технологията може точно да определи причината за дадено поведение и да предвиди какви са били техните намерения. Използвайки големи количества исторически данни, технологията за реатергетинг може да отгатне от кои продукти се интересуват от потребителите и какво ще търсят в бъдеще. Тази информация помага да се реши кои реклами или оферти трябва да се показват. Алгоритмите за дълбоко учене помагат да се анализират офертите и да се определи колко привлекателна е офертата за конкретен потребител. Алгоритъмът също така улеснява определянето на съдържанието или рекламата, която трябва да се показва. Търговците вече не трябва просто да се „опитват“ – те ще имат доказателства и ще действат въз основа на данни

Бъдете в крак с времето

Потребителското поведение е динамичен пейзаж, който непрекъснато се променя. Напредналите алгоритми могат да адаптират и научат как да проследяват тези движения и да правят интелигентни заключения. По този начин създавате профил на поведение в реално време, който не се основава само на това, което клиентът прави в онлайн магазина, но и върху статистиката как реагира на офертите. И това е информацията, която може да отведе вашите „персонализирани“ реклами до съвременни хипер-персонализирани кампании, задвижвани от дълбоко учене.

*Автор: Каталин Емилиан е мениджър за България и Румъния на RTB House – технологична компания, която предлага модернистични ретаргетинг технологии за 1500 от най-големите търговски марки в над 1500 кампании на 70 световни пазара.

 

Pin It on Pinterest

Shares
Share This