Autor: PAWEŁ HALTOF
Innovation Director, Artegence
Umiejętna praca na danych pozwala zrozumieć użytkownika i dotrzeć do niego w odpowiednim momencie z maksymalnie spersonalizowanym komunikatem. Przyspiesza też wiele procesów – umożliwia delegowanie prostych, ale czasochłonnych zadań i zajęcie się pracami wymagającymi udziału człowieka.
WYMIANA DANYCH Z RÓŻNYCH ŹRÓDEŁ
Dane mają ogromną wartość, o ile są umiejętnie wykorzystywane. Pozwalają dotrzeć do użytkownika w odpowiednim momencie z określonym komunikatem. Dzięki zastosowaniu robotów do wykonywania czasochłonnych zadań, przyspieszają też wiele procesów.
Od pewnego czasu panuje przekonanie, że w obecnych działaniach reklamowych można zmierzyć prawie wszystko. W rzeczywistości odnosi się to wyłącznie do własnych danych dotyczących kliknięć, konwersji oraz czasu spędzonego przez konsumenta z marką. Jednak interakcja internauty z reklamą zawężona tylko do jednego touch pointu to zdecydowanie za mało. Świadomość reklamodawców dotycząca istnienia oraz wagi danych z pozostałych źródeł, platform i systemów, których nie są właścicielami, a także praca z nimi, są kluczowe. To jedna z najważniejszych kwestii w drodze do rewolucji online.
Dane wykorzystywane w reklamie cyfrowej pochodzą z różnych źródeł. Szczególną uwagę poświęca się tzw. 3rd party data, czyli danym zbieranym przez firmy specjalizujące się w ich agregacji i udostępnianiu (np. Facebook). Jak wynika z badania Salesforce’s Digital Advertising 2020 Report, globalny udział reklamodawców planujących lub już korzystających z danych online w ciągu 2 lat wzrośnie odpowiednio: o 5% jeżeli chodzi o użycie 1st party data, 26% w przypadku 2nd party data i o 30% dla 3rd party data.
Oceniając źródła danych, przyszłością reklamy są przenikające się platformy wymieniające między sobą informacje o użytkownikach. Po ich przetworzeniu odpowiednio dobrane silniki rekomendacyjne będą serwować formaty reklamowe w czasie real-time, bazując na odpowiednich regułach. Wymieniając dane z Facebooka, platform e-commerce czy portali informacyjnych można szybko i jednoznacznie zidentyfikować użytkownika na bazie wielu parametrów, a następnie przypisać mu etap ścieżki zakupowej, na którym się znajduje. Przykładowo – portal bookingowy może na podstawie wybranej miejscowości za-proponować dobraną do preferencji restaurację. Tym samym zarejestruje krok w customer journey oraz kontekst wakacji.
Przyglądając się rozrostowi wymiany danych i wielu modelom platform je zbierających, koniecznością wydaje się wytwarzanie specjalnych systemów wymiany i tokenizacji działań marketingowych, składających się na cyfrowe ID. Tokeny pozwalają na stałe śledzenie ruchu użytkowników i przypisywanie do zebranych już danych. W ten sposób można odróżnić np. zainteresowanych od już kupujących, serwując im inne zestawy reklamowe z naszej komercyjnej sałatki.
W obliczu obserwowanych trendów reklama staje się jedynie szablonem z zestawem tysięcy drobnych reguł i wariantów, które reklamujący musi stworzyć i ciągle uzupełniać dla różnych okazji i sytuacji. Praca nad reklamą coraz bardziej przypomina redagowanie social media, w których stale planowane są nowe, dynamiczne scenariusze. Dla marketerów i agencji reklamowych oznacza to konieczność zdobycia umiejętności statystycznych oraz łączenia prac humanistycznych z technologicznymi.
AUKCJE W CZASIE RZECZYWISTYM
Emisja reklam wkrótce całkowicie odmieni myślenie o standardowej ekspozycji w mediach zasięgowych, a dokładny czas prezentacji materiałów reklamowych będzie nieprzewidywalny. Co więcej, coraz bardziej powszechna będzie dynamiczna optymalizacja kosztów i automatyczne odnoszenie się do działań konkurencji w celu osiągania najlepszych efektów przy najniższym koszcie. Taki sposób prowadzenia działań reklamowych wymaga zmiany myślenia reklamodawców. Kreatywni będą poszukiwać nowych nisz i strategii cyfrowego dotarcia do odbiorców najszybciej i najbardziej efektywnie, np. stosując techniki growth hackingu.
PERSONALIZACJA
Personalizacja jest jedną z najskuteczniejszych technik reklamowych, bezpośrednio wpływającą na sprzedaż. Działania dopasowujące treści minimalizują koszty, dostarczając reklamy tylko do tych osób, które z dużym prawdopodobieństwem zareagują na nie pozytywnie. Celem personalizacji jest jak najlepsze dopasowanie reklamy do zainteresowań, geolokalizacji, cech demograficznych oraz zaangażowania użytkownika w proces zakupowy. Przykładowo, analitycy z amerykańskiej firmy Target stworzyli model, który przewidywał, jakie zachowania zakupowe mogą świadczyć o wczesnej ciąży. Umożliwiło to informowanie o specjalnych ofertach dotyczących produktów dla dzieci. Samsung z kolei użył informacji o geolokalizacji i stanie baterii telefonu, żeby użytkownikom, którzy mają stary model smartfona, wyświetlać reklamy dotyczące nowych urządzeń, kiedy bateria tego posiadanego miała niski stan.
Te i wiele innych zastosowań uczenia maszynowego oraz wykorzystanie informacji w czasie rzeczywistym pozwala na skierowanie reklamy na możliwie najbardziej podatne źródło i przyzwyczajenie użytkowników do łatwiejszego podejmowania decyzji zakupowych. Wielkoskalowa analiza profili zakupowych milionów użytkowników oparta na machine learning zatrze tradycyjne rozróżnienie pomiędzy odkrywaniem a wzbudzaniem intencji zakupowej. Jeden system rekomendacyjny może realizować z powodzeniem oba te działania.
PRZETWARZANIE JĘZYKA NATURALNEGO
Mimo wielkich nadziei na rewolucję reklamy za sprawą naturalnego języka jeszcze długo będzie trzeba czekać na satysfakcjonujące rezultaty. Z jednej strony powstaje coraz więcej asystentów odpowiadających na pytania i komendy. Z drugiej strony tego typu systemy są najtrudniejsze do opracowania. Dzieje się tak z powodu rozmycia i mnogości reguł trudnych do przeniesienia w jednoznaczny, cyfrowy język programowania zdań i pytań. Przykładowo – jedyny posiadający wersję polską Google Assistant, od niedawna i stopniowo wdrażany, ma na razie problemy nawet z najprostszymi komendami. Obserwując sposób rozumienia pytań przez Google Assistant, można stwierdzić, że w internecie zaczyna się rozwijać specyficzny język komunikacji z interfejsami. Umiejętność zadawania pytań w celu otrzymania na nie trafnych i pomocnych odpowiedzi w wyszukiwarce będzie coraz bardziej przyswajana, a w niedalekiej przyszłości stanie się formą cyfrowego języka, koniecznego do nauczenia.
Istnieje jeszcze wiele drobnych zastosowań analizy języka naturalnego. Systemy bankowe, np. amerykański start-up Mint.com, już od kilku lat informują użytkowników o stanie finansów w formie prostych zdań. Trzeba jednak pamiętać, że sam język naturalny wymaga kompletności. Zrozumienie nawet prostego zdania, w którym kryje się wiele elementów do domyślenia, emocji, aspektów wynikających z fizycznego kontekstu sytuacji czy danych oczywistych dla odbiorców, sprawia, że tego typu forma będzie wymagała dalszego rozwoju.
AUTOMATYZACJA PROCESÓW
Robotyzacja i automatyzacja są największymi i najgorętszymi trendami we współczesnej sprzedaży. Mogą one zostać wykorzystane przede wszystkim do przekazywania wyszkolonym automatom prostych zachowań sprzedażowych lub innych procesów istotnych z perspektywy marketingowej. Kiedy trzeba wstępnie skontaktować się z osobami zainteresowanymi podstawową ofertą firmy, automat wykona tę pracę szybciej niż człowiek. Rejestrując się do aplikacji rekrutacyjnej, można otrzymać ściśle zaprogramowaną sekwencję maili powitanych, czułych na interakcję z materiałem. Co więcej, po przedstawieniu oferty użytkownicy zostaną sekwencyjnie powiadomieni o nadarzającej się okazji w formie maili.
Na fali tych trendów popularne narzędzia jak Salesmanago, Pardot czy Oracle Eloqua zdobywają setki klientów. Ich obsługa wymaga jednak od marketerów wiedzy o scenariuszach sprzedażowych, programowaniu sekwencji zdarzeń i budowaniu systemów komunikacji automatycznej z przygotowanych materiałów. Potrzebują więc oni nowych kompetencji. Z drugiej strony, ogromnym zagrożeniem w automatyzacji i robotyzacji marketingowej jest redukowanie czynnika ludzkiego, tak ważnego w reklamie i sprzedaży. Przy przesadnej automatyzacji przekaz może przerodzić się w spam, a komunikacja z użytkownikiem zawieść. Z pomocą w tego typu zagrożeniach przychodzą systemy hybrydowe, bardzo dobrze sprawdzające się w marketingu i sprzedaży online. Łączą one automatyzację przewidywalnych procesów i sekwencji z tymi skomplikowanymi, które wymagają obecności człowieka. Gwarantuje to szybkość komunikacji i jej skuteczność – gdy proste, choć czasochłonne procesy są oddawane w ręce robotów, marketerzy mogą się zająć bardziej skomplikowaną komunikacją. Hybrydyzacja ma za zadanie wychwytywać anomalie związane z automatyzacją i przekierowywać użytkowników na realnych konsultantów, których zadaniem jest budowanie relacji. Postrzeganie reklamy jako formatu, a nie wielostopniowego procesu lejka marketingowego, w dzisiejszych czasach jest nieporozumieniem.
