Это бета-версия нового сайта Нового Времени. Присылайте свои замечания по адресу newsite@nv.ua

E-commerce будущего. 5 возможностей искусственного интеллекта для увеличения продаж. Блог Александра Марусяка

Блоги

3 августа, 09:58

273

E-commerce будущего. 5 возможностей искусственного интеллекта для увеличения продаж. Блог Александра Марусяка

Как искусственный интеллект может увеличить продажи

По результатам исследования Adlucent, 7 из 10 респондентов предпочитают персонализированную рекламу. При этом 46% опрошенных готовы предоставлять свои личные данные в обмен на получение персонализированного контента и рекламы. Применить эти данные с максимальной пользой для бизнеса помогают современные технологии искусственного интеллекта.

Популярность автоматизированной закупки рекламы в интернете (программатик) растет из года в год. По прогнозам Zenith Programmatic Marketing Forecasts, доля закупок таких баннеров до 2019 года превысит 67% от глобальных маркетинговых расходов, в денежном эквиваленте составит $84,9 млрд.

Применение искусственного интеллекта (AI) как стандарта обработки больших массивов данных очень кстати для электронной коммерции. При этом алгоритмы машинного обучения будут постепенно вытеснены более интеллектуальными алгоритмами глубинного обучения, в обработке данных и моделировании принятия решений работающие по принципу работы человеческого мозга. Это позволяет лучше понимать намерения потребителей и обеспечивать отличный потребительский опыт.

Инструменты для преобразования потенциальных интересов в реальные продажи

Ценность данных для бизнеса определяют методы их получения и анализа. Это особенно важно для рекламных кампаний. Ведь от того, насколько релевантны и всеобъемлющи полученные данные, зависит степень персонализации рекламы. Сегодня это является необходимым условием стимулирования продаж.

Сверхточную персонализацию способны обеспечить технологии искусственного интеллекта. Алгоритмы глубинного обучения как самая перспективная область исследований искусственного интеллекта собирают и интерпретируют не только данные переходов по баннеру для отдельных рекламных объявлений, а также включают информацию о том, как просматривались предложения, какие категории отображались, методы финализации транзакций и желаемую тактику поиска товаров. При этом высокую точность таргетирования рекламы с помощью подобных технологий обеспечивает то, что они учатся подобно человеческому мозгу, только с гораздо большей скоростью. Улавливая и анализируя малейшие изменения в поведении потенциального покупателя, они также привносят опыт миллионов других. Это обеспечивает достижение сверхточной персонализации и даже большего – прогнозирования, чего потребитель захочет в будущем.

Формирование рекламных предложений в режиме реального времени

Модели поведения потребителей постоянно меняются и могут даже отличаться в зависимости от того, на каком девайсе происходит просмотр рекламы. Поэтому для достижения успеха в электронной коммерции важно обновлять рекламные рекомендации каждый раз, когда потребителю демонстрируется реклама.

Благодаря мощным алгоритмам и постоянному процессу самообучения, механизмы ретаргетинга на базе глубинного обучения способны формировать персонализированные рекомендации в режиме реального времени. А весь процесс будет занимать доли секунды.

Какая от этого польза? По данным RTB House, после внедрения механизмов глубинного обучения для формирования рекомендаций потребители кликают по баннерам на 41% чаще, чем обычно.

Улучшенный механизм рекомендаций

Алгоритмы глубинного обучения, в отличие от алгоритмов машинного обучения, анализируют не только то, что на поверхности: что потребитель просматривал, какая есть похожая продукция, и тому подобное. Благодаря анализу малейших изменений в поведении конкретного потребителя по многим критериям, процесс подбора релевантных предложений является более гибким и точным. Такой подход обеспечивает сверхточную персонализацию рекомендаций, больше соответствующих потребностям конкретного потребителя.

Лучше прогнозирования

Применение алгоритмов глубинного обучения открывает новую страницу и в прогнозировании потребительского поведения. Вычислительная мощность и отсутствие погрешностей или предвзятости, присущие результатам обработки больших массивов данных человеком, выводит качество и ценность такого прогноза на новый уровень. А это значит, что появляется возможность не только точно высчитывать потребительское намерение, но и влиять на процесс принятия решения по осуществлению покупки.

Преимущества такого глубокого анализа говорят сами за себя: например, анализ каждого шага потребителя, который собрался покупать фотоаппарат, включая дату покупки, модели поведения, историю поиска товара и т.д., учитывая продуктовые рекомендации по сопутствующим товарам (карта памяти, линзы, штатив), повлечет демонстрацию такому потребителю баннера с каким-то, на первый взгляд, абстрактным товаром. Например, селф-дроном, который делает отличные снимки и захватывающие видео. Таким образом происходит довольно точное заблаговременное формирование персональных рекомендаций по определенным продуктам, которые потребитель будет искать в ближайшем будущем, или точно заинтересуется учитывая круг своих интересов.

В сфере e-commerce уже сформировалось понимание того, что big data можно и нужно использовать для развития бизнеса. И такие данные активно используются для рекламы. Однако, вместе с этим, растет негативное восприятие рекламы из-за ее избыточного количества и неуместности. Обычный таргетинг больше не работает. Только новейшие решения позволят брендам оставаться конкурентными. Одним из таких является внедрение в цифровые платформы современных технологий искусственного интеллекта. Благодаря своим продвинутым алгоритмам они обеспечивают сверхточную персонализацию рекламных сообщений и способствуют росту эффективности рекламных кампаний.

Автор: Александр Марусяк, главный менеджер по развитию бизнеса RTB House в Украине


Подписывайтесь на наш канал в Telegram

Самые интересные статьи и подборка важных новостей по вечерам

Подписаться