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.
Segmentacija se začne z zbiranjem prvoosebnih podatkov
Segmentacija se začne z zbiranjem prvoosebnih podatkov o obstoječih strankah in obiskovalcih spletnih mest. Prvi korak v procesu je temeljit pregled in zbiranje različnih informacij, kot so podatki o njihovem vedenju na spletni strani, preferencah glede vsebine, preteklih nakupih in geografski lokaciji. Ti zbrani podatki se nato obdelajo in analizirajo z uporabo platform za upravljanje podatkov, da se ugotovijo ključni vzorci in skupne značilnosti različnih segmentov strank. Na podlagi tega se lahko oblikujejo jasne in natančne skupine strank glede na njihove specifične potrebe, želje in vedenje. Vse to pa je osnova za dobro segmentacijo uporabnikov in identifikacijo ciljnih občinstev, kar omogoča bolj ciljano in učinkovito trženjsko komunikacijo.
Razvoj modelov Look-Alike z uporabo umetne inteligence
Z uporabo umetne inteligence za obdelavo podatkovnih setov, zbranih v DMP-ju, lahko učinkovito razvijemo modele Look-Alike, ki identificirajo potencialne stranke, ki so v demografskem, vedenjskem ali interesnem smislu podobne obstoječim strankam. Umetna inteligenca omogoča analizo in primerjavo prvoosebnih podatkov z drugimi podatki, ki so dostopni prek spletnih medijev oziroma programatičnih tržnic, ter identificira skupine posameznikov, ki imajo podobne značilnosti in medijska vedenja kot obstoječe stranke. Na ta način se lahko identificirano ciljno občinstvo razširi z uporabniki medijev, ki jih z oglasi lahko nagovorimo znotraj programatičnega medijskega ekosistema.
Optimizacija oglaševalskih akcij v realnem času za čim boljšo učinkovitost
Z uporabo modeliranja Look-Alike in umetne inteligence lahko blagovne znamke nato učinkovito optimizirajo svoje oglaševalske akcije. Prilagodijo lahko sporočila, ponudbe in celo platforme, na katerih se oglašujejo, da bolje ustrezajo profilom svojih ciljnih skupin. Oglasna sporočila programatično prikazujejo le točno določenim uporabnikom ne glede na medij, kjer zakupujejo oglasni prostor. To omogoča natančnejše ciljanje, večjo učinkovitost oglasnih akcij in boljši ROI. Blagovna znamka Lisca je želela na primer povečati spletno prodajo na hrvaškem trgu. Z uporabo prvoosebnih podatkov in modeliranja AI Look-Alike so razvili strategijo za identifikacijo in ciljanje novih potencialnih strank, ki so demografsko in vedenjsko podobne njihovim obstoječim strankam. S to strategijo so povečali svojo spletno prodajo za osemkrat in pridobili dragocene vpoglede v svoje ciljne skupine.
Napredne blagovne znamke prepoznavajo vrednost prvoosebnih podatkov
Učinkovitost zakupa prostora v digitalnih medijih z uporabo prvoosebnih podatkov potrjuje tudi drugi primer iz prakse in številne uspešno izvedene oglasne akcije. Tako je trgovec Mömax z uporabo prvoosebnih podatkov za zakup oglasnega prostora v digitalnih medijih povečal prodajo za dvakrat. S kombinacijo rešitve iPROM Retail in zasebnega DMP-ja je Mömax namreč učinkovito promoviral svoj nabor izdelkov, povečal prodajo in dosegel višji donos naložb v oglaševanje v primerjavi s prejšnjim letom.
Blagovna znamka Microsoft je želela povečati neposredno prodajo novega prenosnika Microsoft Surface prek treh slovenskih trgovcev. Z uporabo iPROM-ove platforme Private DMP, prvoosebnih podatkov in naprednih oglaševalskih rešitev za oglaševanje je oglasna akcija za Microsoft Surface za kar 20 odstotkov povečala prodajo prenosnikov.
Podobno je SKB banka izboljšala svoje digitalno oglaševanje z uporabo tehnološke rešitve iPROM Private DMP na osnovi prvoosebnih podatkov o svojih digitalnih občinstvih. S ciljnim zakupom oglasnega prostora, ki je temeljil na lastnih oziroma prvoosebnih podatkih, je banka povečala neposredno odzivnost oglaševanja za 72 odstotkov in znižala ceno za efektivni doseg uporabnika ustrezne ciljne skupine (eCPC) za 25 odstotkov.
Zakup digitalnih medijev na osnovi prvoosebnih podatkov in z uporabo modeliranja Look-Alike in umetne inteligence omogoča blagovnim znamkam, da izvedejo bolj ciljane in učinkovite oglaševalske akcije. To ne le močno izboljšuje učinkovitost oglaševanja, ampak blagovnim znamkam tudi pomaga, da bolje razumejo svoje občinstvo in skladno z njegovimi potrebami prilagodijo svoje strategije za dolgoročen uspeh v konkurenčnem digitalnem okolju. V času, ko sta agilnost in inovativnost pri uporabi tehnologij ključnega pomena, ima uporaba prvoosebnih podatkov v kombinaciji z modeliranjem Look-Alike z uporabo umetne inteligence temeljno vlogo za razvoj naprednih oglaševalskih strategij, usmerjenih v prihodnost.