Uczenie maszynowe a trafność reklamy online

Uczenie maszynowe a trafność reklamy online

Ineligentna reklama – zautomatyzowane, targetowane i personalizowane treści online

Globalne badanie IDC, wykonane na zlecenie Criteo, w celu sprawdzenia obecnego i przyszłego wpływu wykorzystania technologii uczenia maszynowego na kreatywność w branży reklamowej. nie pozostawia złudzeń. Marketerzy rezygnują z treści kreatywnych tworzonych przez ludzi na rzecz treści produkowanych przez maszyny. Planują wykorzystywać je do automatyzacji personalizowanego targetowania kreatywnych treści do indywidualnych konsumentów poprzez reklamy online. 64% marketerów uważa zoptymalizowane targetowanie przekazu oraz realizowane w czasie rzeczywistym personalizowane „cyfrowe wrzutki” reklamowe za najważniejsze obszary, które do 2020 roku będą stale i efektywnie dostarczać korzyści biznesowe („Czy maszyny mogą być kreatywne? Jak technologia zmienia personalizację w marketingu i trafność reklamy”, Raport IDC).

„Jako, że inteligentne technologie takie, jak: data analytics, marketing automation i uczenie maszynowe zmierzają w kierunku nieuniknionej konwergencji branża marketingu i reklamy doświadczy kolejnej, dynamicznej zmiany. Uczenie maszynowe i zautomatyzowana personalizacja osiągną ostatecznie punkt, w którym ich funkcjonalności będą na tyle ujednolicone, że możliwa stanie się również automatyzacja produkcji personalizowanych treści kreatywnych, które będą dostarczane do konsumentów w czasie rzeczywistym.” – Erkan Soy, Managing Director Central Eastern Europe Criteo

Mimo tego, że marketerzy są świadomi wartości i korzyści płynących z wykorzystania uczenia maszynowego w zakresie personalizacji, niewielu z nich stosuje tę technologię w tym celu. Wynika to z braku odpowiedniego doświadczenia wewnątrz organizacji oraz braku zaufania do technologii w kontekście poufności danych konsumentów oraz możliwości kontrolowania marki.

Przyszłość należy do sztucznej inteligencji

IDC uważa, że wraz z coraz szerszym wykorzystaniem uczenia maszynowego w działaniach z zakresu reklamy online, obawy marek będą stopniowo łagodzone i przewiduje się, że w przeciągu kolejnych pięciu lat (do roku 2022) uczenie maszynowe stanie się obecne we wszystkich elementach łańcucha dostaw na rynku technologii reklamowych.

Erkan Soy także nie ma w tej kwesii żadnych wątpliwości. „Przyszłość, w której AI (sztuczna inteligencja) będzie coraz bardziej dominująca i sprawna w skali globalnej gospodarki jest bliżej niż kiedykolwiek wcześniej. Dlatego jest niezwykle istotne dla organizacji, aby zaczęły myśleć o rozmachu, z jakim realizowane są te technologiczne postępy oraz o kierunkach ich rozwoju. A następnie wyznaczyły swoje własne strategie wzrostu, które przyniosą efekt w postaci konkurencyjności i zyskowności, a także aktywnie zaangażowały się w cyfrową erę, w której żyjemy”.

IDC przewiduje, że wydatki na software AI dedykowany marketingowi i pokrewnym branżom odnotują bardzo dużą skumulowaną przeciętną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 54%, z około 360 mln USD w 2016 roku do ponad 2 miliardów w 2020.

Najważniejsze wnioski z badania

  • Digitalizacja komunikacji marketingowej w celu personalizacji przekazu jest obecnie „kryterium wejścia” – 34 proc. reklamodawców i marketerów wykorzystuje technologie cyfrowe do personalizacji komunikacji marketingowej.
  • Digital umożliwia automatyzację tworzenia personalizowanych treści – ponad 50 proc. badanych wykorzystuje technologie cyfrowe do automatyzacji personalizacji treści kreatywnych w projektach komunikacji marketingowej, a pond 30 procent planuje to robić
    w przyszłości.
  • Znajomość aplikacji uczenia maszynowego jest wysoka, lecz ich wykorzystanie wciąż niewielkie – 83% badanych jest zaznajomionych z aplikacjami uczenia maszynowego służącymi do personalizacji komunikacji, jednak tylko 14% respondentów obecnie je wykorzystuje. 33% marketerów planuje zainwestować w technologię uczenia maszynowego do personalizacji komunikacji, co dowodzi że ukryte zapotrzebowanie jest duże i pozwala sądzić, że ten rynek będzie znacząco rósł w najbliższych latach.
  • Dzisiaj technolgia uczenia maszynowego dostarcza aplikacje, do roku 2020 będzie ich znacznie więcej – 66% respondentów wierzy, że technologie uczenia maszynowego do tworzenia personalizowanych nagłówków i treści reklamy; personalizowanych formatów kreatywnych takich, jak: układ, zestaw kolorów i wielkość; oraz personalizowanych kreacji reklamowych są możliwe do wykonania już dzisiaj.
  • Działania reklamowe realizowane w oparciu o wiarygodne dane przełożą się na większą lojalność klientów oraz ich większy związek z przekazami marki – dzisiaj działania reklamowe marek koncentrują się na budowaniu lojalności klientów (41% wskazań), gromadzeniu danych na temat klientów (36% wskazań), utrzymaniu wysokiej świadomości brandu wśród klientów (34%)

Włączenie technologii uczenia maszynowego w zautomatyzowane, targetowane i personalizowane treści kreatywne, jak również ich generowanie stanowi kolejną granicę, która musi zostać zlikwidowana. To właśnie te właściwości maksymalizują szansę marek na utrzymanie klientów oraz ocenę wartości tych klientów w czasie (LTVC) – w celu zapewnienia firmom przychodów i przepływów pieniężnych. Uczenie maszynowe, jeśli jest wykorzystywane właściwe przez pierwszych użytkownikow, prezentuje się jako potężna maszyna służąca do osiągnięcia zrównoważonego rozwoju i konkurencyjności firm w cyfrowym świecie.

Zostaw odpowiedź