E-commerce майбутнього. 5 можливостей штучного інтелекту для збільшення продажів. Блог Олександра Марусяка

3 серпня 2018, 09:58
Вы также можете прочесть этот материал на русском языке

За результатами дослідження Adlucent, 7 з 10 респондентів надають перевагу персоналізованій рекламі. При цьому 46% опитаних готові надавати свої особисті дані в обмін на отримання персоналізованого контенту та реклами. Застосувати ці дані з максимальною користю для бізнесу допомагають сучасні технології штучного інтелекту.

Популярність автоматизованої закупівлі реклами в інтернеті (програматик) зростає з року в рік. За прогнозами Zenith Programmatic Marketing Forecasts, частка закупівель таких банерів до 2019 року перевищить 67% від глобальних маркетингових витрат, що у грошовому еквіваленті складе $84,9 млрд.

Відео дня

Застосування штучного інтелекту (AI) як стандарту обробки великих масивів даних є дуже доречним для електронної комерції. При цьому алгоритми машинного навчання будуть поступово витіснені більш інтелектуальними алгоритмами глибинного навчання, які в обробці даних та моделюванні прийняття рішень працюють за принципом роботи людського мозку. Це дозволяє краще розуміти наміри споживачів і забезпечувати відмінний споживчий досвід.

Інструменти для перетворення потенційних інтересів у реальні продажі

Цінність даних для бізнесу визначають методи їх отримання та аналізу. Це особливо важливо для рекламних кампаній. Адже від того, наскільки релевантні та всеосяжні отримані дані, залежить ступінь персоналізації реклами. Сьогодні це є необхідною умовою стимулювання продажів.

Надточну персоналізацію здатні забезпечити технології штучного інтелекту. Алгоритми глибинного навчання як найперспективніша галузь досліджень штучного інтелекту збирають та інтерпретують не тільки дані переходів по банеру для окремих рекламних оголошень, а також включають інформацію про те, як проглядалися пропозиції, які категорії відображалися, методи фіналізації транзакцій і бажану тактику пошуку товарів. При цьому високу точність таргетування реклами за допомогою подібних технологій забезпечує те, що вони навчаються подібно до людського мозку, тільки з набагато більшою швидкістю. Вловлюючи та аналізуючи найменші зміни у поведінці потенційного покупця, вони також привносять досвід мільйонів інших. Це забезпечує досягнення надточної персоналізації та навіть більшого – прогнозування, що споживач захоче в майбутньому.

Формування рекламних пропозицій в режимі реального часу

Моделі поведінки споживачів постійно змінюються та можуть навіть відрізнятися в залежності від того, на якому девайсі відбувається перегляд реклами. Тому для досягнення успіху в електронній комерції важливо оновлювати рекламні рекомендації щоразу, коли споживачу демонструється реклама.

Завдяки потужним алгоритмам і постійному процесу самонавчання, механізми ретаргетингу на базі глибинного навчання здатні формувати персоналізовані рекомендації в режимі реального часу. А весь процес займатиме долі секунди.

Яка від цього користь? За даними RTB House, після впровадження механізмів глибинного навчання для формування рекомендацій споживачі клікають по банерах на 41% частіше, ніж зазвичай.

Покращений механізм рекомендацій

Алгоритми глибинного навчання, на відміну від алгоритмів машинного навчання, аналізують не тільки те, що на поверхні: що споживач переглядав, яка є схожа продукція, тощо. Завдяки аналізу найменших змін у поведінці конкретного споживача за багатьма критеріями, процес підбору релевантних пропозицій є більш гнучким та точним. Такий підхід забезпечує надточну персоналізацію рекомендацій, що якнайбільше відповідають потребам конкретного споживача.

Краще прогнозування

Застосування алгоритмів глибинного навчання відкриває нову сторінку і у прогнозуванні споживацької поведінки. Обчислювальна потужність та відсутність погрішностей або упередженості, що властиві результатам обробки великих масивів даних людиною, виводить якість і цінність такого прогнозу на новий рівень. А це означає, що з’являється можливість не тільки точно вираховувати споживацький намір, але й впливати на процес прийняття рішення щодо здійснення покупки.

Переваги такого глибокого аналізу говорять самі за себе: наприклад, аналіз кожного кроку споживача, який зібрався купувати фотоапарат, включно з датою покупки, моделлю поведінки, історією пошуку товару і так далі, враховуючи продуктові рекомендації щодо супутніх товарів (карта пам'яті, лінзи, штатив), спричинить демонстрацію такому споживачеві банера з якимось, на перший погляд, абстрактним товаром. Наприклад, селфі-дроном, який робить чудові знімки та захоплюючі відео. У такий спосіб відбувається доволі точне завчасне формування персональних рекомендацій щодо певних продуктів, які споживач буде шукати в найближчому майбутньому, або якими точно зацікавиться з огляду на коло своїх інтересів.

У сфері e-commerce вже сформувалося розуміння того, що big data можна і треба використовувати для розвитку бізнесу. І такі дані активно використовуються для реклами. Однак, разом з цим, зростає негативне сприйняття реклами через її надмірну кількість та недоречність. Звичайний таргетинг більше не працює. Тільки новітні рішення дозволять брендам залишатися конкурентними. Одним з таких є впровадження у цифрові платформи сучасних технологій штучного інтелекту. Завдяки своїм просунутим алгоритмам вони забезпечують надточну персоналізацію рекламних повідомлень та сприяють зростанню ефективності рекламних кампаній.

Автор: Олександр Марусяк, головний менеджер з розвитку бізнесу RTB House в Україні

poster
Підписатись на щоденну email-розсилку
матеріалів розділу Техно
Розсилка про те як технології змінють світ
Щопонеділка

Приєднуйтесь до нас у соцмережах Facebook, Telegram та Instagram.

Показати ще новини
Радіо НВ
X