Реклама, по сути, ориентирована на клиента, и, следовательно, персонализация клиента лежит в основе успешной рекламы. Шаги к созданию блестящей цифровой рекламной кампании кажутся простыми: соберите данные о потенциальных клиентах, проведите анализ сегментации клиентов на основе данных, чтобы сгруппировать потенциальных клиентов в кластеры, понять их проблемы и разместить отличный контент. вместе.
Обширность данных цифровой рекламной аналитики, которые необходимо проанализировать для достижения этой цели, требует машинного обучения. Машинное обучение относится к процессу обучения машины выполнению, а также улучшению выполнения определенной задачи путем предоставления ей данных вместо явного программирования. Прежде чем мы перейдем к тому, как машинное обучение может преобразовать рекламный сектор, давайте быстро разберемся,
Как работает машинное обучение
Предположим, вам нужен алгоритм машинного обучения, который распознает манго. Создайте программу и предоставьте ей пятьсот изображений манго разных форм, размеров и цветов и назовите их. Теперь вы берете несколько случайных новых изображений фруктов, в одном из которых есть манго. Откройте вашу программу новым изображениям, и она, скорее всего, обнаружит манго без метки. Хотя это детская игра для людей, она все же требует множества разумных человеческих способностей. Машинное обучение обучает машину подражать этим человеческим функциям.
Что ж, это был самый простой пример машинного обучения. Теперь давайте сосредоточимся на первоначальном вопросе рекламы.
Анализ сегментации клиентов
Группировка клиентов в сегменты на основе различных признаков является необходимостью, когда речь идет о таргетированной рекламе. Демографическая информация, а также другие формы данных учитываются для группирования потребителей в группы, чтобы каждый сегмент можно было понять, проанализировать и обслуживать с помощью персонализированного рекламного контента.
Вы можете выбрать некоторые функции и классифицировать клиентов на основе этих функций. Допустим, вы хотите найти одиноких мужчин, живущих в городе, у которых есть собаки. Алгоритм машинного обучения может провести некоторые корреляции между неженатыми мужчинами и мужчинами, которые покупают корм для собак, и у вас есть желаемый сегмент. Еще более сложной задачей может быть сужение конкретных функций, которые вы хотите использовать для сегментации, и, к счастью, вы также можете использовать машинное обучение, чтобы определить их. И это приводит нас к следующему пункту.
Корреляции чертежей
Чтобы использовать персонализацию клиента, вам нужно знать своего клиента и его конкретные предпочтения. Такого понимания часто трудно достичь с помощью традиционных аналитических методов. В то время как социальные сети предоставили компаниям открытую платформу для поиска и таргетинга своих клиентов, они также усложнили задачу, когда дело доходит до инвестиций в рекламную кампанию. Машинное обучение может помочь вам улучшить вашу игру с помощью корреляций.
Алгоритмы машинного обучения могут рисовать корреляции, которые практически невозможно обнаружить невооруженным глазом. Некоторые данные, обработанные алгоритмом, могут показать, что молодые женщины, которые любят смотреть крикет, а также интересуются кулинарией, скорее всего, загрузят определенное приложение. Вы можете не понимать этих корреляций, но чаще всего они работают. Таким образом, вы можете основывать свою рекламную кампанию на этих данных.
Выявление маловероятных возможностей получения дохода
Допустим, вы хотите рекламировать видеоигру. Скорее всего, вы нацелите свою рекламу на более молодую аудиторию. Хотя вы хотели бы проанализировать каждую точку данных, связанную с вашим предложением, вы вынуждены работать с некоторыми предположениями из-за ограниченного времени и ограниченного бюджета. Таким образом, вы можете упустить некоторых старых клиентов, которые, вероятно, могли бы потратить больше денег на игру, которую вы рекламируете. Эффективность и экономичность, обеспечиваемые машинным обучением, помогут вам решить эти проблемы. Это может помочь вам выйти за рамки очевидного и укрепить вашу рекламную стратегию.
Хотя 95% рекламодателей имеют доступ к петабайтам демографических данных о своих потенциальных клиентах, у большинства из них нет технологических и вычислительных возможностей, необходимых для обработки такого огромного объема данных. Более того, большинство предприятий вынуждены полагаться только на структурированные данные, упуская огромные ресурсы неструктурированных, но бесконечно ценных данных, которые бездействуют как теневые данные. 85% этих компаний не могут извлечь выгоду из темных данных из-за отсутствия инструментов. Машинное обучение может и со временем изменит сценарий.
