Uczenie maszynowe a trafność reklamy online

Uczenie maszynowe a trafność reklamy online

Konwergencja data analytics, marketing automation i uczenia maszynowego poprawią trafność reklamy online i spowodują dynamiczne zmiany na rynku treści medialnych.

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

Strona korzysta z plików Cookies w celach statystycznych, reklamowych i do personalizowania stron. Możesz zmienić lub określić warunki przechowywania/dostępu do Cookies w Twojej przeglądarce. Więcej informacji w Polityce prywatności. Więcej informacji

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close