為什麼預測行為分析將永遠改變重新定位

重新定位以相同的方式對待所有客戶，無論他們的現場行為如何。 ^ h ERE就是為什麼與算法的行為定位有望顛覆這一模式。

在標準的重新定位中，消費者訪問像亞馬遜這樣的電子商務網站，然後開始他或她的一天。 訪問其他網站，如 CNN，他或她會看到亞馬遜廣告，前提是亞馬遜的出價高於其他感興趣的廣告商，如百思買或塔吉特。

大多數公司都以相同的方式重新定位消費者，無論他們的意圖是什麼。 如果他們看到一個潛在買家訪問了他們的網站並瀏覽了產品 - 甚至將產品放入購物車 - 他們會競標廣告空間，以便在該客戶離開後重新定位。

但請想一想：將商品放入購物車的客戶更接近於進行實際購買。 與僅僅瀏覽幾款產品的客戶相比，如果他或她在另一個網站上看到廣告，他或她更有可能返回並完成交易。

假設客戶瀏覽了 BestBuy，然後訪問了 Target，並且實際上將產品放入了購物車。 從歷史上看，Best Buy 和 Target 會繼續以相同的方式定位該客戶。 但這樣做沒有意義。

客戶更接近於從 Target 購買產品。 因此，Target 應該向該特定客戶投放廣告，因為 Target 更有可能實際向此人出售某些東西。 但是，如果 Best Buy 的出價高於 Target，則該客戶很可能會看到他或她不太可能購買的產品的廣告。 坦率地說，百思買是在浪費錢。

讓我們明智地重新定位

我認為算法重定向是在線廣告中的下一件大事。 通過開發一種算法，根據網站行為以及他們在購買週期中的位置對客戶進行細分，品牌可以提高再營銷計劃的有效性，從而降低成本。

我們可以衡量興趣水平以及特定的興趣領域，並預測客戶的意圖。 然後，品牌可以使用該數據來確定他們對最有可能進行購買的客戶的重新定位工作。

這意味著，公司無需花費數百萬美元盲目地重新定位各個階段的所有客戶，而是可以積極定位最接近購買的客戶，更有效地花費廣告資金並增加轉化率。

Lenovo 的算法/行為重定向

聯想是一個在經典重定向的同時測試算法重定向的品牌。 在前者中，它使用基於人口統計和心理數據的行為模型——其中包括 300 到 400 個變量。

聯想副總裁兼全球電子商務總經理 Ajit Sivadasan 表示：“當我們真正查看觀察到的數據時，就我們而言，這是一個小群體——1% 的客戶負責大部分購買。 “購買和不購買的人之間的差異幾乎是 900 倍。 與沒有購買傾向的人相比，購買的人的單位交易價值高出 900 倍。”

更好的客戶體驗

Sivadasan 還指出，通過標準的重新定位，品牌最終會為所有潛在客戶提供相同的體驗。 聯想專注於 1% 的購買者，選擇不讓營銷淹沒其他 99% 的人。

或者，正如該品牌全球商業智能總監 Ashish Braganza 所說，聯想在這些測試之前非常注重規則。 規則通常是，如果有人放棄了他們的購物車，他們將在整個地方重新定位。

“如果他們放棄並轉到 Yahoo、MSN 或 CNET，我們就會重新定位，因為我們正在購買庫存以重新定位。 這是一種非常噴霧和祈禱的方法，”布拉幹薩說。 “你不知道是否應該花錢在那個人身上，[他或她] 的價值和購買產品的傾向。”

然而，通過算法重定向，聯想可以創建高價值和低價值客戶群，並相應地購買媒體。 除了購物車之外，該品牌還著眼於人們查看和參與的其他產品。

分析人們在購物車中添加商品後的行為讓聯想更有信心預測誰有更高的購買傾向。 反過來，它還使聯想能夠更高效地利用其顯示支出，將其基於消費者的行為，而不是噴灑和祈禱。

更高的信心

經過廣泛的測試，Sivadasan 表示他相當肯定這個模型是有效的，聯想現在正在研究如何將它應用於其端到端的旅程地圖。

“我們需要做一些事情才能真正了解模型將如何從體驗的角度表現出來，以及了解每個客戶群的關鍵是什麼，並真正弄清楚我們是否提供相同的體驗 60 天、90天，一年？ 什麼協議？” 西瓦達桑問道。 “我的感覺是我們真的很想完成它，所以我們可能會在未來六個月內在一個國家進行測試。”

經過模擬，聯想非常有信心算法重定向將優於基於規則的重定向，但該品牌現在需要進行實際測試。 然而，根據初步測試，Braganza 表示，聯想似乎能夠以更低的成本推動更多的轉化，這意味著整體業務的節省以及營銷費用支出的更高效率。

“程序化的美妙之處在於，未來將是算法與其他算法的競爭，”他說。 “我的團隊是我們希望能夠測試不同算法的功效以優化我們的媒體支出的地方，因此它正在進行中。 它不會是一個就完成了。 這是一個開始，但基本上，這是一場擁有更好算法的競賽。”

Jay Marwaha 是 SYNTASA 的總裁兼首席執行官。