Jak agencje korzystające z uczenia maszynowego zmieniają marketing cyfrowy

QuanticMind to platforma do predykcyjnego zarządzania reklamami używana przez najlepsze marki, w tym HomeAdvisor, Hot Topic, Windstar Cruises i Rosetta Stone.

Ich technologia koncentruje się na optymalizacji kampanii w sieci wyszukiwania poprzez automatyczne zarządzanie stawkami, zarządzanie wydawcami, ujednolicenie danych i uczenie maszynowe.

Platforma umożliwia również optymalizację feedów i inteligentne zarządzanie zakupami dla detalistów.

Firma QuanticMind opublikowała niedawno nowy raport „ Jak oceniać agencje marketingu wydajnościowego wykorzystujące uczenie maszynowe ”, który dotyczy rozwoju agencji wykorzystujących uczenie maszynowe i sposobu, w jaki zmieniają one branżę marketingu wydajnościowego.

Ta 18-stronicowa broszura zawiera statystyki branżowe, trendy oparte na danych oraz plan, w jaki marketerzy mogą ocenić nową agencję korzystającą z uczenia maszynowego.

Treści stworzone we współpracy z QuanticMind .

Stan branży performance marketingu

Inwestycje w reklamy cyfrowe nadal rosną, a IAB podaje, że inwestycje w marketing cyfrowy podwoiły się w ciągu czterech lat, z 13,2 mld USD w I kwartale 2015 r. do 28,4 mld USD w I kwartale 2019 r.

Budżety CMO są podzielone między różne kanały marketingowe, z których największy odsetek jest przeznaczony na handel cyfrowy, reklamę cyfrową, marketing/analizę klienta i infrastrukturę witryny.

Raport QuanticMind wykorzystuje dane z ankiety Gartner z 2018 r., aby zilustrować alokację budżetu CMO w następujący sposób:

QuanticMind pisze: „Widzimy, że w 2018 r. było wiele różnych miejsc, w których odbywały się inwestycje, ale coraz częściej budżety przeznaczano na narzędzia i technologie, które wykorzystują moc spostrzeżeń i analiz klientów, które zapewnia technologia cyfrowa”.

W 2019 r. działa ponad 7000 dostawców technologii marketingowych, w porównaniu do 150 w 2011 r. Ten coraz bardziej zatłoczony rynek utrudnia, jeśli nie uniemożliwia, ocenę każdego narzędzia.

Rozprzestrzenianie się technologii daje początek kolejnemu trendowi, który marketerzy muszą uwzględnić – rosnącym oczekiwaniom konsumentów.

Dzięki Amazonowi konsumenci oczekują, że ich interakcje z marką będą szybkie, bezproblemowe i tak łatwe, jak to tylko możliwe. Dotyczy to zarówno przestrzeni B2C, jak i B2B.

Badanie Salesforce dotyczące oczekiwań nabywców biznesowych wykazało, że ponad 70% kupujących oczekuje spersonalizowanego zaangażowania od dostawców, a 69% oczekuje doświadczeń zakupowych podobnych do zakupów w Amazon.

QuanticMind pisze: „Te firmy B2B zaczynają oczekiwać od swoich dostawców 'doświadczeń zakupowych podobnych do Amazon', a aż 67% ludzi zmieniło dostawcę, aby uzyskać bardziej 'konsumenckie doświadczenie'”.

Jak marketerzy mogą poruszać się w zmieniającym się krajobrazie

QuanticMind przedstawia trzy podejścia, które marketerzy mogą zastosować, aby poruszać się po szybko zmieniającym się krajobrazie branży marketingu cyfrowego.

• Zbuduj własny zespół — wiele CMO już to robi, jak pokazują badania przeprowadzone w ankiecie Gartnera na temat wydatków na CMO. Przydział budżetu dla agencji spadł z 25% do 22% w okresie od 2017 do 2019 roku, co oznacza, że ​​dyrektorzy ds. marketingu chcą sprowadzić zespoły we własnym zakresie. QuanticMind podkreśla potrzebę zaangażowania ludzi, którzy rozumieją skomplikowany ekosystem marketingowy, takich jak analitycy danych, którzy mogą pomóc w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Mimo to, bez odpowiedniej wiedzy technologicznej, analitycy danych mogą ugrzęznąć w zarządzaniu danymi, ich integracji i formatowaniu.

„Osobiście byliśmy świadkami wielu doświadczeń, w których integracja podstawowych danych, która powinna zająć najwyżej 30 dni, zajęła cały rok, ponieważ firmy po prostu nie miały odpowiednich ludzi z odpowiednim doświadczeniem”, pisze QuanticMind.

• Wykorzystaj bezpłatne opcje — wiele firm zarządza swoimi mediami za pomocą bezpłatnych opcji, które obejmują modele oparte na aukcjach na najlepszych platformach, takich jak Google, Facebook, Bing i Amazon. Chociaż te platformy samoobsługowe mają wbudowane narzędzia do optymalizacji kampanii, stanowią one również nieodłączny konflikt interesów dla reklamodawców.

Według QuanticMind: „W dynamice aukcji umożliwienie platformie reklamowej podejmowanie decyzji dotyczących licytacji spowoduje pewne długoterminowe problemy, które mogą doprowadzić do zawyżenia kosztów”. Innym ryzykiem związanym z poleganiem wyłącznie na zautomatyzowanych platformach do zarządzania marketingiem jest to, że nie masz pełnej kontroli nad swoimi danymi.

• Zatrudnij agencję — Ankieta Gartner CMO wykazała, że ​​około 22% budżetów CMO jest przydzielanych agencjom. Model agencji jest zwykle modelem odgórnym, w którym przywództwo i wiedza fachowa skupiają się na szczycie piramidy, a na dole planiści i stratedzy niższego szczebla z mniej niż trzyletnim doświadczeniem. Ten najniższy poziom zazwyczaj obejmuje od 60 do 70% pracowników, za które marketerzy płacą, inwestując w agencję. Złożoność marketingu cyfrowego umożliwiła planistom niższego szczebla skuteczną optymalizację mediów.

QuanticMind używa płatnego wyszukiwania jako przykładu: „Aby zaoferować pewną perspektywę w kontekście płatnego wyszukiwania: jeśli chcesz zoptymalizować każde słowo kluczowe, które masz w swoim programie, w każdym z 210 DMA, 24 godziny na dobę, siedem dni w tygodniu , na trzech urządzeniach — to samo tylko 105 000 odmian dla każdego słowa kluczowego, każdej możliwości zmiany stawki, zmiany przekazu itp.”.

Jedynym sposobem skutecznego zarządzania portfelem 100 000 lub więcej słów kluczowych jest uczenie maszynowe i automatyzacja.

Pisze QuanticMind: „Oznacza to, że moc podstawowego zespołu tradycyjnej agencji nie jest już tak cenna, jak wiedza osób, które wiedzą, jak zarządzać i poruszać się po platformach opartych na sztucznej inteligencji”.

Nowy model agencji performance marketingu

Spojrzenie QuanticMind na model agencji koncentruje się na zmianie paradygmatu w marketingu cyfrowym jako całości.

Agencje muszą stać się wysoko wykwalifikowanymi konsultantami, którzy mogą pomóc firmom poruszać się w złożonym ekosystemie martech.

Muszą wykorzystać uczenie maszynowe, aby dostarczać rozwiązania biznesowe, które rozwijają się i chronią markę firmy.

QuanticMind doradza marketerom, aby wymagali więcej od swoich agencji, zatrudniali konsultantów, aby pomóc przyspieszyć rozwój i poruszać się po złożonym ekosystemie martech, a także wykorzystywać uczenie maszynowe do jak największej automatyzacji.

„Ostatecznie zmiana paradygmatu przenosi nas do świata hybrydowego — takiego, w którym właściwi ludzie z odpowiednią technologią są niezbędni do uzyskania doskonałych wyników”, pisze QuanticMind.

Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z pełną białą księgą „ Jak oceniać agencje marketingu efektywnościowego korzystające z uczenia maszynowego ”.