V naslednjih 12 mesecih lahko pričakujemo, da bo avtomatizacija prevzela večjo vlogo tudi pri načrtovanju kampanj. Zahvala za to gre vse večji sprejetosti strojnega učenja. In razlog? Stroji lahko kvantitativno ovrednotijo nakupno pot milijonov kupcev precej hitreje in učinkoviteje, kot to lahko stori katerakoli ekipa za načrtovanje.
Strojno učenje prodira tudi na področje načrtovanja kampanj, saj poleg tega, da stroji učinkoviteje in hitreje analizirajo nakupne poti milijonov potrošnikov naenkrat, omogočajo dragocen vpogled v vedenje potrošnikov in to tako globoko in tako podrobno, kot do sedaj še ni bilo mogoče. Ta spoznanja pa lahko ti isti stroji v nadaljevanju uporabijo zato, da samodejno dostavijo relevantna sporočila potrošnikom s frekvenco, ki je prilagojena fazi nakupne poti, v kateri se nahajajo.
Za mnoge agencije je glavna ovira za sprejetje strojnega učenja dvom v sposobnost izvedbe avtomatizacije načrtovanja akcij in optimizacije dejavnosti. Lahko pa zavrnejo uvedbo strojnega učenja preprosto zato, ker ne razumejo samega delovanja procesa strojnega učenja.
V nadaljevanju je v korakih pojasnjeno, kako strojno učenje deluje v praksi.
Strojno učenje lahko izpostavi širino in globino potrošnikovih želja in potreb
Medtem ko nam ročni postopki načrtovanja lahko dajo vpogled v razlike med željami in potrebami zgolj na »višjih« ravneh (npr. šport ali avtomobili), pa nam spletna zanimanja razkrijejo prave globine želja in potreb (npr. zanimanje za nogomet je bolj pronicljivo kot zgolj zanimanje za šport, medtem ko zanimanje za Manchester United ali celo za Joseja Murinha razkriva pravo željo, ki je močnejši signal za blagovne znamke). Za doseganje tako specifičnih vpogledov v želje in potrebe kupcev pa je nujna avtomatizacija.
S strojnim učenjem lahko gradimo anonimno sliko zanimanj in potreb posameznikov
Zanimanja in želje uporabnikov lahko povežemo z njihovimi anonimnimi profili naprav. Ti profili opisujejo širino in globino zanimanj in potreb. Pri tem bodo novi profili vsebovali manj informacij, stari pa bodo vključevali ogromno zanimanj. Nedavnost zanimanj pa kaže na trenutne želje in potrebe – nove potrebe se pokažejo v realnem času, medtem ko stare izginejo.
Nakupna pot za vsako blagovno znamko se kaže skozi spreminjajoča se zanimanja potrošnikov
Zanimanja kupcev se spreminjajo skozi čas, ko se ta premika od zavedanja in premisleka do nakupne namere; od nizke do visoke verjetnosti za nakup.
Strojno učenje lahko razume pomen blagovne znamke za vsako osebo
Na tej stopnji lahko strojno učenje upošteva celotno populacijo in jo razporedi glede nakupne namere v različne skupine. Pri tem je pomembno to, da se ljudje v času premikamo med temi skupinami. Stroja ne zanima vzrok za premik posameznika iz ene skupine v drugo, pač za zgolj korelacija (nekdo je statistično bolj zainteresiran za nakup, zato je bolj primeren za oglaševanje). Na ta način strojno učenje omogoča znamkam ustvarjanje odzivnih, personaliziranih strategij dostavljanja oglasov za tisoče posameznikov hkrati in v realnem času.
Strojno učenje samodejno dostavlja sporočila pravemu občinstvu
S tem, ko boste zvišali frekvenco sporočil potrošnikom, za katere je najbolj verjetno, da bodo kupili pri vas, boste poskrbeli, da bodo vaša sporočila »preglasila« sporočila konkurence. Kjer je teh potrošnikov malo, bodo stroji iskali potrošnike, pri katerih je verjetnost nakupa manjša, a še vedno obstaja.