Преимущества ИИ при разработке эффективных планов продвижения

В ситуации обильного предложения товаров, услуг и приложений потребители рассматривают рекламные акции как простой способ повысить свою покупательную способность и поэтому более склонны менять свои потребительские привычки, что влияет не только на рекламируемый товар (повышение настроения, эффект ожидания и накопления), но и на аналогичные товары, не включенные в специальное предложение (каннибализация).

Таким образом, проведение рекламных кампаний является важным маркетинговым и финансовым вопросом, который должен быть спланирован как можно лучше, чтобы максимизировать воздействие на потребителей и, следовательно, получаемые выгоды. Это подразумевает успешное определение, в соответствии с заранее установленными ограничениями, наиболее подходящих механизмов продвижения и максимального количества посещений по брендам, по брендам и по механизмам.

Сегодня искусственный интеллект с такими методами, как машинное обучение или способность учиться и принимать решения на основе данных, предоставляет инструменты, которые действительно улучшают планирование и эффективность рекламных акций в первую очередь в онлайн торговле и продвижении приложений для смартфонов.

В этой статье мы представляем основные идеи для достижения наилучшей подготовки рекламных кампаний. Для достижения этой цели мы будем использовать инновационные методы, в частности Машинное обучение и Когнитивную автоматизацию. Мы проиллюстрируем это на конкретном примере, представленном нашим партнером Aera Technology.

Как искусственный интеллект может повысить эффективность планирования рекламных акций?
Сложность рекламного планирования

Чтобы иметь возможность наилучшим образом подготовить эти кампании, маркетинговые команды заранее разрабатывают планы продвижения. Для завершения этой сложной работы требуется несколько параметров, которые влияют на эффективность продвижения, включая сезонность, продолжительность продвижения, тип продвижения, категорию и целевой товар, а также торговую точку и другие.

В дополнение к сложности планирования, трудно количественно оценить реальное глобальное воздействие рекламной кампании. На самом деле, он не может быть просто рассчитан на основе увеличения объема продаж рекламного товара и скачивания приложений. Действительно, существует четыре различных эффекта, создаваемых рекламной акцией, которые необходимо оценить количественно, чтобы понять ее реальное воздействие:

Эффект предвосхищения

Это появляется, когда акция объявляется заранее. Затем потребители стремятся сократить свои покупки аналогичных товаров в течение предыдущего периода акции для получения максимальной выгоды. Это приводит к снижению потребления аналогичных товаров или скаченых приложений  за этот период по сравнению с их базовым объемом продаж.
Иллюстрация последствий акции.

Реальное воздействие рекламной акции соответствует прибыли, полученной за счет увеличения объемов продаж рекламной продукции, за вычетом потерь, вызванных другими вышеупомянутыми эффектами (реальное воздействие = b – a – c – d).

Преимущество ИИ в этом контексте

Учитывая сложность этой темы, использование искусственного интеллекта имеет смысл. Фактически, эта технология обладает способностью учиться и принимать решения на основе данных, что делает ее очень интересным инструментом для повышения операционной эффективности.

Рекламные планы осуществляются уже много лет, и их влияние можно напрямую рассчитать по отчетам о продажах дистрибьюторов и поставщиков. Затем можно создать полные наборы данных, которые соответствуют каждой предыдущей ситуации продвижения  с четырьмя результирующими эффектами, и обучить модели машинного обучения для прогнозирования этих эффектов.

Однако перед созданием пригодного для использования обучающего набора данных нам необходимо сопоставить информацию, на которой мы основываем прогноз, которая является входными данными (здесь информация о рекламной акции, такая как тип рекламной акции, целевой продукт, точка продаж, сезонность и т.д.) Со значениями, которые мы хотим предсказать, а именно: результаты (здесь последствия продвижения).

Пример пригодного для использования обучающего набора данных

После обучения модели смогут прогнозировать влияние (в отношении четырех упомянутых выше эффектов) будущей рекламной акции в соответствии с этими различными контекстуальными параметрами и, таким образом, смогут оптимизировать их в дальнейшем.

Источник: www.wavestone.com

Комментарии: