لماذا ستغير التحليلات السلوكية التنبؤية إعادة الاستهداف إلى الأبد

يعامل إعادة الاستهداف جميع العملاء بنفس الطريقة ، بغض النظر عن سلوكهم في الموقع. H يحرث هو السبب تستعد الاستهداف السلوكي مع خوارزميات لإنقلب هذا النموذج.

في إعادة الاستهداف القياسي ، يزور المستهلك موقعًا للتجارة الإلكترونية مثل أمازون ثم يمضي يومه أو يومها. عند زيارة مواقع أخرى مثل CNN ، سيرى هو أو هي إعلانات Amazon ، بشرط أن تزيد Amazon من المعلنين المهتمين الآخرين مثل Best Buy أو Target.

تعيد معظم الشركات استهداف المستهلكين بالطريقة نفسها ، بغض النظر عن نواياهم. إذا رأوا مشترًا محتملاً زار موقعه وتصفح المنتجات - أو حتى وضع المنتجات في عربة التسوق - فإنهم يقدمون عرضًا للحصول على مساحة إعلانية لإعادة الاستهداف بمجرد مغادرة هذا العميل.

لكن فكر في هذا للحظة: العميل الذي وضع عنصرًا في عربة التسوق هو أقرب إلى إجراء عملية شراء فعلية. مقارنة بالعميل الذي تصفح ببساطة بعض المنتجات ، فمن المرجح أن يعود ويكمل المعاملة إذا رأى إعلانًا على موقع آخر.

لنفترض أن أحد العملاء قد تصفح BestBuy ثم زار الهدف ، ووضع منتجًا في عربة التسوق. تاريخيًا ، ستستمر Best Buy and Target في استهداف هذا العميل بنفس الطريقة. لكن ليس من المنطقي أن تفعل ذلك بهذه الطريقة.

كان العميل أقرب إلى شراء منتج من Target. نتيجة لذلك ، يجب أن يكون الهدف إعلانًا لهذا العميل المحدد لأن الهدف لديه فرصة أفضل لبيع شيء لهذا الشخص. ولكن إذا كانت Best Buy تقدم أسعارًا زائدة عن الهدف ، فقد يرى هذا العميل جيدًا إعلانات للمنتجات التي لا يحتمل أن يشتريها. وشركة بست باي تهدر أموالها بصراحة.

لنكن أذكياء بشأن إعادة الاستهداف

أعتقد أن إعادة الاستهداف الخوارزمي هي الشيء الكبير التالي في الإعلان عبر الإنترنت. من خلال تطوير خوارزمية تقسم العملاء إلى شرائح بناءً على سلوك الموقع ، بالإضافة إلى مكان وجودهم في دورة الشراء ، يمكن للعلامات التجارية زيادة فعالية برامج إعادة الاستهداف ، وبالتالي تقليل التكلفة.

يمكننا قياس مستوى الاهتمام ، وكذلك مجالات الاهتمام المحددة ، والتنبؤ بنوايا العملاء. يمكن للعلامات التجارية بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتحديد جهود إعادة الاستهداف الخاصة بهم للعملاء الذين من المرجح أن يجروا عملية شراء.

هذا يعني أنه بدلاً من إنفاق ملايين الدولارات لإعادة الاستهداف الأعمى لجميع العملاء في جميع المراحل ، يمكن للشركات أن تستهدف بقوة أولئك الأقرب للشراء ، وإنفاق الدولارات الإعلانية بشكل أكثر فاعلية ، وزيادة التحويلات.

إعادة الاستهداف الحسابي / السلوكي باستخدام Lenovo

Lenovo هي إحدى العلامات التجارية التي تختبر إعادة الاستهداف الخوارزمي جنبًا إلى جنب مع إعادة التوجيه الكلاسيكية. في السابق ، تستخدم النماذج السلوكية - التي تشمل 300 إلى 400 متغير - بناءً على البيانات الديموغرافية والنفسية.

يقول أجيت سيفاداسان ، نائب الرئيس والمدير العام للتجارة الإلكترونية العالمية في Lenovo: "عندما نظرنا حقًا إلى البيانات المرصودة ، كانت مجموعة صغيرة في حالتنا - 1 في المائة من العملاء مسؤولون عن معظم عمليات الشراء". "والفرق بين أولئك الذين يشترون والذين لا يشترون هو 900 مرة تقريبًا. الأشخاص الذين يشترون أعلى بمقدار 900 مرة من حيث قيمة المعاملة لكل وحدة ، مقابل أولئك الذين ليس لديهم ميل للشراء ".

تجربة عملاء أفضل

أشار Sivadasan أيضًا إلى أنه مع إعادة التوجيه القياسي ، ينتهي الأمر بالعلامات التجارية بمنح جميع العملاء المحتملين نفس التجربة. تركز Lenovo على نسبة 1 في المائة من الأشخاص الذين يشترون ، ويختارون عدم إغراق 99 في المائة الآخرين بالتسويق.

أو ، كما قال أشيش براغانزا ، مدير ذكاء الأعمال العالمي للعلامة التجارية ، كانت لينوفو قائمة جدًا على القواعد قبل هذه الاختبارات. كانت القاعدة عمومًا أنه إذا تخلى شخص ما عن عربته ، فسيتم إعادة توجيهه في كل مكان.

"إذا تخلوا وذهبوا ، على سبيل المثال ، إلى Yahoo أو MSN أو CNET ، فسنقوم بإعادة الاستهداف لأننا نشتري مخزونًا لإعادة الاستهداف. يقول براغانزا ، إنها منهجية الرش والصلاة. "أنت لا تعرف ما إذا كان عليك إنفاق المال على هذا الشخص ، وقيمته وميله لشراء منتج."

مع إعادة الاستهداف الخوارزمي ، يمكن لشركة Lenovo إنشاء مجموعات من العملاء ذوي القيمة العالية والمنخفضة وشراء الوسائط وفقًا لذلك. بخلاف عربات التسوق فقط ، تنظر العلامة التجارية في المنتجات الأخرى التي شاهدها شخص ما وشارك فيها.

يؤدي تحليل ما يفعله الأشخاص بعد إضافة شيء ما إلى عرباتهم إلى منح Lenovo مزيدًا من الثقة حول توقع من لديه ميل أعلى للشراء. في المقابل ، يسمح أيضًا لشركة Lenovo بأن تكون أكثر كفاءة في الإنفاق على الشاشة ، بحيث تستند إلى تصرفات المستهلك ، بدلاً من الرش والصلاة.

مستوى أعلى من الثقة

بعد إجراء اختبارات مكثفة ، قال سيفاداسان إنه متأكد إلى حد ما من أن هذا النموذج يعمل وأن Lenovo الآن تكتشف كيفية تطبيقه على خريطة الرحلة الشاملة.

"هناك بعض الأشياء التي نحتاج إلى القيام بها لنفهم حقًا كيف سيظهر النموذج نفسه من وجهة نظر التجربة والأشياء المهمة التي يجب فهمها لكل مجموعة من مجموعات العملاء ، واكتشاف هل نعطي نفس التجربة لمدة 60 يومًا ، 90 يومًا أيام سنة؟ ما هو البروتوكول؟ " يسأل سيفاداسان. "إحساسي أننا نريد حقًا إنجاز ذلك ، لذلك قد نختبر في بلد واحد في الأشهر الستة المقبلة."

بعد عمليات المحاكاة ، تتمتع Lenovo بمستوى عالٍ من الثقة في أن إعادة الاستهداف الخوارزمي ستتفوق في الأداء على إعادة الاستهداف المستندة إلى القواعد ، لكن العلامة التجارية تحتاج إلى تنفيذ اختبارات فعلية الآن. ومع ذلك ، استنادًا إلى الاختبارات الأولية ، قال Braganza إن Lenovo يبدو أنها قادرة على تحقيق تحويلات إضافية بتكلفة أقل ، مما يعني توفيرًا للأعمال بشكل عام وزيادة الكفاءة في كيفية إنفاق دولاراتها التسويقية.

يقول: "جمال البرمجة هو أن المستقبل سيكون متعلقًا بالخوارزميات التي تتنافس مع الخوارزميات الأخرى". "فريقي هو المكان الذي نريد أن نكون فيه مع القدرة على اختبار فعالية الخوارزميات المختلفة لتحسين إنفاقنا على الوسائط ، لذلك فهو مستمر. لن تكون واحدة وانتهت. إنها بداية ، لكنها في الأساس سباق للحصول على خوارزمية أفضل ".

جاي مروحة هو الرئيس والمدير التنفيذي لشركة SYNTASA.