Napredek umetne inteligence in strojnega učenja pomembno vpliva na razvoj digitalnega oglaševanja. Oglaševalci lahko z uporabo naprednih algoritmov bolje razumejo vedenje uporabnikov, natančneje napovedujejo njihove nakupne namere ter ustvarjajo bolj relevantna in učinkovita oglasna sporočila. Ti tehnološki premiki omogočajo boljše rezultate in izboljšano uporabniško izkušnjo. Kljub napredku v digitalnem oglaševanju imajo številni oglaševalci še vedno omejene možnosti pri dostopu do lastnih podatkov, saj so ti pogosto shranjeni znotraj zaprtih ekosistemov globalnih platform.
V tem blogu bom predstavil, kako lahko podjetja, ki si želijo več nadzora nad svojimi podatki in večjo neodvisnost pri digitalnem oglaševanju, z iPROM Private DMP-jem zgradijo lastno strategijo upravljanja podatkov.

O tem, zakaj prvoosebni podatki danes predstavljajo najbolj dragoceno podatkovno sredstvo, saj podjetjem omogočajo dragocene uvide v analizo uporabnikov njihovih lastnih medijev, sem pisal v prejšnjem blogu. Ob tem pa je treba vseeno pomisliti na določene pasti zanašanja le na prvoosebne podatke. Čeprav ti omogočajo boljše ciljanje obstoječih strank, pa niso dovolj za dosego novih potencialnih kupcev. Dosegajo namreč le kupce, ki so že bili v stiku z našimi podatkovnimi viri. Tretjeosebni podatki dopolnjujejo prvoosebne ter omogočajo širši doseg in priložnosti za pridobivanje novih kupcev.

Spremembe so tudi v digitalnem oglaševanju edina stalnica, a en vidik ostaja ključen – kako doseči pravega uporabnika ob pravem času z zanj pomembnim sporočilom. Prvoosebni podatki so postali temeljni element pri zagotavljanju bolj personaliziranih in učinkovitih oglasnih akcij, predvsem so pomembni pri nagovarjanju in negovanju obstoječih kupcev. Zakaj je ključno, da jih podjetja hranijo v zasebnih podatkovnih skladiščih, kot je iPROM Private DMP, in kako te podatke uporabiti za učinkovitejše digitalno oglaševanje? O tem podrobneje pišemo v tem blogu.

V današnjem hitro spreminjajočem se poslovnem svetu postaja temeljito poznavanje strank ključnega pomena. Medtem ko so bile tradicionalne metode segmentacije uspešne v preteklosti, nas je prihod umetne inteligence (UI) popeljal v novo dobo, kjer se uspešnost marketinga gradi na mikrosegmentih. Stare metode segmentiranja postajajo namreč v današnjem svetu, ki je demografsko in interesno zelo raznolik in razpršen, še posebej to velja za mlajše generacije, zastarele. Z UI lahko podjetja svoje stranke segmentirajo z izjemno natančnostjo in učinkovitostjo, kar vodi do boljših poslovnih rezultatov.

V novi dobi digitalnega oglaševanja prvoosebni podatki ostajajo temelj uspešnih oglaševalskih akcij, vendar pa se z dodajanjem neposrednih podatkov (zero-party) odpirajo nove dimenzije personalizacije in ciljanja. Medtem ko prvoosebni podatki nudijo vpogled v interakcije uporabnikov z blagovno znamko, neposredni podatki prinašajo globlje razumevanje specifičnih želj in potreb potrošnikov, kar omogoča še natančnejše in učinkovitejše oglaševalske strategije.

V dobi, ko tehnološka preobrazba korenito spreminja oglaševalsko krajino, postajata varstvo podatkov in zaščita zasebnosti temeljna stebra za uspeh blagovnih znamk. Spremembe v zakonodaji in povišana pričakovanja potrošnikov zahtevajo, da tržniki postavijo strategije zasebnosti v jedro svojih marketinških pobud. Podjetja se morajo zavedati, da to ne služi zgolj izpolnjevanju zakonskih zahtev, temveč je ključno za gradnjo in ohranjanje zaupanja potrošnikov, ki jim je sedaj že precej bolj jasno, da so njihovi podatki za podjetja dragoceni, in jih niso pripravljeni za vsako ceno deliti s ponudniki tehnoloških rešitev.

Marketing magazin se je pogovarjal s Tomažem Tomšičem, vodjo iPROM Labsa, o pripravljenosti družbe iPROM na Googlovo odpravo piškotkov tretjih oseb.

V digitalnem oglaševalskem ekosistemu je učinkovito ciljanje ključno za uspeh kampanj. S prehodom na prvoosebne podatke in naprednimi tehnologijami AI je zakup digitalnih medijev doživel revolucijo. Eden od izpostavljenih pristopov je modeliranje Look-Alike oziroma modeliranje po metodi iskanja podobnih vzorcev z uporabo umetne inteligence. Ta pristop blagovnim znamkam omogoča, da svoje oglaševalske akcije natančneje usmerjajo k pravim občinstvom, kjer je verjetnost za naklonjenost blagovni znamki precej višja. V tem blog zapisu bom pojasnil, kako poteka zakup digitalnih medijev s pomočjo prvoosebnih podatkov in modeliranja Look-Alike z uporabo umetne inteligence, ter prikazal primer iz prakse.

V svetu digitalnega oglaševanja so podatki postali ključno orodje za pridobivanje in ohranjanje strank. Zdaj bolj kot kdaj koli prej podjetja potrebujejo zanesljive in natančne podatke, da lahko prilagajajo in optimizirajo svoje marketinške strategije. Digitalno ozaveščena podjetja že snujejo napredne oglaševalske strategije, v katerih uspešno aktivirajo lastne, prvoosebne podatke za potrebe bolj učinkovitega doseganja ciljne skupine.

Kadar govorimo o izvedbi prikaznega oglaševanja z uporabo prvoosebnih podatkov za boljše ciljanje in personalizirano oglaševanje na odprtem spletu, se slej kot prej z naročniki dotaknemo tudi vprašanja o možnosti in smiselnosti avtomatizacije celotnega oglaševalskega procesa.
Avtomatizacija oglaševanja je seveda možna in je izvedljiva na več ravneh. Po navadi se začne z enostavnim pristopom, in sicer z vzpostavitvijo oglasne akcije kontinuiranega osnovnega ponovnega ciljanja uporabnikov lastnih medijev in ciljanja ožjih podobnih občinstev. Posamezne korake in argumente pojasnjujem v nadaljevanju.