Peran iklan AI untuk personalisasi pengalaman pelanggan yang mendalam

Lihat sekeliling – kami memiliki mekanisme periklanan berbasis AI yang sangat tepat: daftar putar cerdas, alat rekomendasi konten di YouTube dan Netflix, chatbot alih-alih konsultan, dan megastore tanpa kasir. Kita sudah hidup di era AI. Namun, sebagian besar, penetrasi AI dalam periklanan sangat halus sehingga sebagian besar tidak diperhatikan.

Selama hampir satu dekade, iklan AI telah membantu pemasar menangani kesibukan sehari-hari, seperti segmentasi, otomatisasi, dan interpretasi data besar ke dalam niat pelanggan.

Saat ini, teknologi AI dalam periklanan mencakup otomatisasi, personalisasi , segmentasi, dan fungsi lain yang mustahil dibayangkan tanpa tumpukan iklan.

Jadi, mengapa tumpukan iklan membutuhkan fungsi ini sejak awal? Jawabannya adalah karena datanya.

Jika di era penempatan iklan manual, para profesional mengeluhkan kelangkaan data yang parah, saat ini jumlah data sangat banyak sehingga hampir tidak dapat diproses tanpa teknologi.

Ketika pasar teknologi iklan terlalu jenuh, solusi AI berbasis data muncul sesekali, jadi penting untuk memahami betapa pentingnya teknologi ini bagi tumpukan Anda untuk membuat keputusan yang tepat dan investasi yang dapat dibenarkan.

Pentingnya AI dalam tumpukan teknologi iklan dan perbedaannya dengan teknologi lain

Menggunakan AI dalam periklanan membantu mengidentifikasi dan mengenali pola perilaku dengan menganalisis susunan besar titik data besar yang dikumpulkan dalam jangka waktu yang lama.

Hampir semua sumber data yang digunakan untuk memperoleh wawasan pelanggan (informasi pribadi yang disampaikan langsung, media sosial, kebiasaan membeli online, dan offline) dapat digunakan untuk memprediksi perilaku dan kecenderungan pembelian di masa depan.

Dengan cara ini, tumpukan iklan membuat model prediktif untuk menentukan pola perilaku pengguna. Pola-pola ini, pada gilirannya, memungkinkan untuk memberikan rekomendasi produk yang sesuai untuk orang, waktu, dan konteks tertentu.

Dengan kata sederhana, kemampuan terbesar AI dalam tumpukan teknologi iklan adalah ia dapat melihat sejumlah besar informasi pengguna yang terpisah dan menafsirkannya seperti manusia.

Tidak seperti sistem komputasi tradisional, fungsi kognitif AI membawa pemahaman tentang siapa audiens target, apa yang mereka suka atau tidak suka, pilihan pembelian apa yang paling mungkin mereka buat, dan perangkat apa yang kemungkinan besar akan mereka gunakan untuk ini.

Dengan cara ini AI dapat melakukan banyak tugas di tumpukan iklan, mulai dari otomatisasi alur kerja hingga penargetan personalisasi pesan iklan dan pengirimannya.

Apa peran teknologi lain seperti pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam?

1. Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin juga merupakan cabang dari AI. ML sebagai aturan bekerja berdampingan dengan AI dan melakukan fungsi pembelajaran pengalaman.

Ini mengumpulkan data, menganalisisnya, dan belajar dari waktu ke waktu untuk mengenali pola baru agar dapat menginstruksikan sistem tentang cara mengoptimalkan kampanye iklan di masa mendatang.

Dengan cara ini, misalnya, ML dapat menganalisis pola penawaran dalam berbagai jenis dan ketentuan lelang dan mengandalkan informasi ini untuk mengembangkan strategi penawaran terbaik.

2. Jaringan saraf

Jaringan saraf dibangun di atas model matematika yang mereproduksi kerja otak manusia untuk mereplikasi kecerdasan buatan.

Algoritma mereka didasarkan pada simpul yang saling terkait erat yang bekerja dengan cara yang mirip dengan neuron manusia yang sebagian besar berorientasi pada pengenalan pola.

Dalam tumpukan iklan, tujuan utama jaringan saraf adalah memproses data sebanyak mungkin untuk mendapatkan keluaran yang tepat dan paling berharga dari data yang dikumpulkan.

3. Pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menerapkan kapasitas pemrosesan data jaringan saraf untuk menganalisis data dengan lebih baik dalam konteks yang berbeda, mengenali pola, dan membuat pola ini berlaku untuk kategori yang biasanya digunakan untuk klasifikasi.

Raksasa periklanan seperti Google dan Facebook dikenal dengan penerapan pembelajaran mendalam mereka untuk pemodelan prediktif.

Ada peluang besar yang dibuat algoritme ini untuk tumpukan iklan dalam hal fungsi tertentu: analisis geografis, segmentasi, wawasan tentang minimum tawaran dan pengoptimalan waktu tunggu, ekstensi pemirsa, dan seterusnya.

Teknologi ini saling terkait erat dan membantu tumpukan iklan berfungsi dengan lancar dan efektif.

Tiga pro yang membuat pemasar berinvestasi dalam tumpukan iklan AI

Dalam waktu dekat, iklan akan sepenuhnya didefinisikan ulang. Situasi ketika pengguna melihat banyak spanduk dengan produk yang sama sekali tidak relevan akan punah.

Pesan pemasaran yang dipersonalisasi dalam periklanan digital memberi klien rasa nilai dan mendorong loyalitas pengguna, yang diterjemahkan tidak hanya dalam peningkatan RKT dan konversi, tetapi juga dalam keterlibatan dan retensi pengguna yang lebih baik.

Statistik berikut dapat sepenuhnya menunjukkan tren ini:

• 88% pemasar di AS mengklaim bahwa personalisasi memiliki dampak terukur pada hasil iklan mereka
• 40% eksekutif perusahaan dalam laporan e-niaga bahwa personalisasi secara langsung mempengaruhi penjualan dan pendapatan perusahaan mereka
• Dengan pemasaran yang dipersonalisasi, merek biasanya melihat setidaknya 20% peningkatan penjualan
• 80% pengguna melaporkan lebih cenderung melakukan pembelian saat iklan dipersonalisasi

Profesional pemasaran dan periklanan yang menerapkan AI mencapai hasil kampanye iklan yang jauh lebih baik, yang, pada gilirannya, menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi yang dihasilkan tumpukan iklan selama periode tersebut. Tiga alasan berikut memberikan penjelasan singkat tentang bagaimana AI berkontribusi terhadap hal ini:

1. Meningkatkan konversi

Sistem CRM dengan AI bawaan, misalnya, dapat secara otomatis menentukan kemungkinan konversi, menyarankan jenis layanan atau produk mana yang akan dibeli klien dan jenis pesan apa yang paling relevan untuk klien.

Dengan ini, manajer penjualan dapat tetap lebih fokus mengenai upaya mereka dan di mana menerapkannya.  

2. Menemukan saluran komunikasi pelanggan terbaik

AI juga dapat membantu pemasar untuk menentukan hubungan antara jumlah interaksi dan saluran (email, panggilan, pesan push) untuk menentukan kemungkinan transaksi untuk segmen klien yang berbeda.

3. Mengaktifkan personalisasi iklan

Iklan dan AI yang diterapkan bersama dapat dengan mudah meningkatkan hasil personalisasi. Dengan cara ini, pengecer dapat menghirup kehidupan baru ke dalam program loyalitas, yang karena alasan tertentu menjadi tidak efektif.

Karena program semacam itu terutama didasarkan pada diskon dan penawaran menarik, mereka bisa mendapatkan kehidupan kedua; misalnya dengan kampanye iklan geomarketing atau geofencing berbasis lokasi yang relevan.

Inilah sebabnya mengapa bagi pemasar, merek, dan pengiklan yang menginvestasikan uang dalam tumpukan berbasis AI tampaknya menjadi peluang komersial nomor satu.

Faktanya, survei dari Deloitte mengungkapkan bahwa lebih dari 82% perusahaan menengah hingga besar di Inggris merangkul peluang AI.

Pada saat yang sama, hampir 15% dari perusahaan-perusahaan ini tahu bagaimana benar-benar menguasai cakupan penuh kemampuan AI (24% di AS, 22% di Jerman, 19% di Kanada, dan 17% di Prancis).

Karena teknologi periklanan sangat bergantung pada data, berinvestasi dalam tumpukan iklan berbasis AI yang komprehensif bisa menjadi peluang lain yang menanti di depan.

Sementara Facebook dan Google memiliki sebagian besar data pengguna, mereka mungkin satu-satunya perusahaan yang menggunakan kapasitas AI secara maksimal.

Sekarang bisnis yang berinvestasi dalam tumpukan iklan berbasis AI akan dapat membuat produk dan layanan yang dipersonalisasi yang dengan mudah menghubungkan pelanggan baru dengan penawaran individual.

Kontra penggunaan AI dalam periklanan dan cara mengatasinya

Jika manfaat periklanan berbasis AI datang dengan otomatisasi alur kerja , segmentasi, dan kemampuan personalisasi pesan, kontra penggunaan AI dalam periklanan mungkin tidak begitu jelas.

1. Kurang pengalaman

Kelambanan dan kurangnya keahlian teknis adalah alasan utama mengapa tumpukan iklan AI adalah mimpi yang dibuat-buat bagi banyak perusahaan .

Sehubungan dengan ini, sangat penting untuk mempekerjakan orang yang tepat pada tahap pengembangan tumpukan iklan, dalam sebagian besar kasus ini merupakan mengundang ilmuwan data, data, dan insinyur perangkat lunak dalam organisasi.

2. Biaya lebih tinggi

Iklan berbasis AI selalu lebih mahal dibandingkan dengan opsi yang tidak memiliki penargetan iklan, segmentasi, dan kemampuan otomatisasi AI . Secara alami, kemampuan teknologi yang lebih besar selalu memerlukan peningkatan biaya.

Memilih antara platform periklanan AI dan non-AI, ingatlah bahwa yang pertama kemungkinan besar akan lebih maju dan karenanya, lebih mahal.

Berita baiknya adalah seiring dengan matangnya teknologi dan adopsi pasar yang lebih luas, harganya cenderung turun.

Sebuah contoh yang baik adalah iklan terprogram . Berdasarkan pembelian algoritmik, programmatic pertama kali muncul dengan Google DoubleClick pada tahun 1996.

Kemudian, itu berubah menjadi industri teknologi iklan yang berkembang pesat dengan banyak solusi yang terjangkau untuk bisnis dan pengiklan independen.

Platform periklanan berbasis AI terprogram memudahkan untuk menyegmentasikan audiens, mempersonalisasi pesan, menggunakan pengaturan fleksibel untuk mengonfigurasi parameter kampanye, dan mengoptimalkan kampanye iklan di mana saja.

Platform semacam itu adalah alat canggih yang didukung AI yang mempertimbangkan banyak sekali kriteria untuk memastikan bahwa iklan yang dibeli tepat untuk pengguna yang ditargetkan dan pengiklan.

Platform tersebut secara otomatis membeli tayangan di situs web atas nama pengiklan dan menyalurkannya ke audiens target pada perangkat dan waktu yang tepat.

Bagaimana alat AI terprogram mendorong personalisasi yang lebih dalam

1. Pengoptimalan materi iklan dinamis

Teknologi yang mengadaptasi iklan sesuai dengan desain, warna, dan tata letak untuk setiap individu pengguna sesuai dengan selera dan preferensi mereka dan secara real-time.

Hasilnya, perusahaan dapat mengembangkan solusi desain unik yang menggabungkan branding, kinerja, dan personalisasi dalam satu materi iklan.

2. Penawaran prediktif

Bidding prediktif membantu sistem mengevaluasi larik data dengan tepat dan menawarkan bid yang tepat pada saat yang tepat selama lelang terprogram.

Trik ini pada akhirnya membantu mengurangi biaya per tayangan iklan. Algoritme menganalisis riwayat pembelian pengguna, bersama dengan pola perilaku, dan secara akurat menentukan penawaran mana yang kemungkinan besar akan menghasilkan konversi.

3. Rekomendasi produk

Algoritme periklanan AI ini menambahkan produk yang direkomendasikan ke iklan yang dilihat pengguna di halaman .

Untuk menentukan niat pembelian, fungsi rekomendasi produk memperhitungkan riwayat pembelian pengguna, produk paling populer, dan tindakan sebelumnya, serta tindakan pelanggan lain yang memiliki karakteristik serupa.

Setelah memadukan faktor-faktor ini, teknologi merekomendasikan produk-produk yang berpotensi dibeli oleh pelanggan.

Untuk menyimpulkan  

Industri periklanan, pada intinya, dibangun berdasarkan data. Itulah mengapa tidak ada misi yang lebih baik untuk AI dalam tumpukan iklan selain mengotomatiskan proses, menyederhanakan tugas rutin, mengurangi anggaran iklan, dan mempersonalisasi pengalaman pengguna.

Pada saat yang sama, penerapan algoritme kecil ke dalam tumpukan iklan tidak boleh mahal atau memerlukan pemasangan lusinan aplikasi pihak ketiga yang hanya memisahkan alat periklanan yang harus dikelola oleh pemasar.

Dengan berinvestasi pada platform periklanan AI terprogram yang cerdas, setiap perusahaan dapat memaksimalkan potensi data dengan personalisasi kampanye yang komprehensif, otomatisasi , dan pengoptimalan kampanye yang berkelanjutan.

Ivan Guzenko adalah CEO SmartyAds.