BiznesPolecane tematy

IAB HowTo: wdrożyć zaawansowaną analitykę i marketing w czasie rzeczywistym

Organizacje już od dłuższego czasu z powodzeniem wykorzystują technologie marketing automation do realizacji celów biznesowych. Można powiedzieć, że dla firm docierających do szerszego grona klientów automatyzacja działań marketingowych jest standardem. Jak zatem wyróżnić się na tle konkurencji i jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność marketingu?

IAB HowTo: wdrożyć zaawansowaną analitykę i marketing w czasie rzeczywistym

Wiele wskazuje na to, że odejście od „klasycznych” kampanii outboundowych i skupienie się na dostarczeniu oferty dopasowanej do konkretnej osoby we właściwym czasie jest kluczem do sukcesu. Przyjrzyjmy się bliżej dwóm narzędziom, które mogą w tym pomóc: marketingowi czasu rzeczywistego (ang. real-time marketing) oraz zaawansowanej analityce opartej na metodach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Marketing czasu rzeczywistegopolega na dostarczeniu oferty w odpowiednim czasie. Badania rynkowe, a także doświadczenia z licznych projektów prowadzonych na całym świecie pokazują, że moment otrzymania oferty może mieć kluczowy wpływ na decyzję klienta. Wyobraźmy sobie klienta wchodzącego do sklepu z elektroniką i stającego przy półce z telewizorami. Po chwili, korzystając ze sklepowego Wi-Fi, klient wchodzi na stronę porównywarki cenowej i wpisuje konkretny model telewizora. W ciągu milisekund wykrywamy takie zdarzenie i na podstawie wiedzy o danym kliencie (jeśli już wcześniej korzystał z naszych usług) błyskawicznie podejmujemy decyzję o specjalnej ofercie: „Dzisiaj telewizor w pakiecie z konsolą do gier 25% taniej!”. Klient pod wpływem chwili decyduje się na zakup. Gdyby oferta została dostarczona z opóźnieniem, klient  zacząłby rozważać za i przeciw, potencjalnie rezygnując z transakcji – co ilustruje rysunek poniżej (Rysunek 1).

Rysunek 1. Marketing czasu rzeczywistego: reakcja klienta w zależności od opóźnienia działań marketingowych

IAB HowTo: wdrożyć zaawansowaną analitykę i marketing w czasie rzeczywistym

W wielu innych branżach można spotkać się z podobną sytuacją, np. w branży telekomunikacyjnej czy bankowej. Szansa na dokonanie transakcji maleje kilkukrotnie już kilka godzin po zaistnieniu faktycznej potrzeby (np. kończący się limit danych w telefonie komórkowym -> oferta cyklicznego pakietu internetowego, brak możliwości podjęcia środków z bankomatu -> oferta kredytu gotówkowego, itd.). Nowoczesne narzędzia klasy marketing automation powinny umożliwiać śledzenie aktywności klienta w czasie rzeczywistym (np. aktywności na stronach WWW, komunikację z obsługą klienta, korzystanie z telefonu, korzystanie z bankomatu) i reagowanie na potencjalne potrzeby w precyzyjnie dopasowanym momencie oraz ze spójnym wykorzystaniem wszystkich dostępnych kanałów komunikacji.

Kiedy potrafimy już wychwycić odpowiedni moment, pojawia się następne pytanie: czy oferta może zostać przygotowana tak, aby dany klient otrzymał dokładnie to, czego potrzebuje? Tutaj z pomocą przychodzą metody zaawansowanej analityki, oparte o najnowsze osiągnięcia w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Te same algorytmy potrafią samodzielnie prowadzić samochód, czy wygrać z człowiekiem w grę Go. Mogą także analizować dane o kliencie i na ich podstawie dobrać dla niego ofertę szytą na miarę. Spójrzmy na poniższy schemat (Rysunek 2):

Rysunek 2. Zaawansowana analityka: model uczenia maszynowego pozwala na optymalny dobór oferty

IAB HowTo: wdrożyć zaawansowaną analitykę i marketing w czasie rzeczywistym

Przypomnijmy sobie naszego klienta, któremu tym razem nie udało się podjąć środków w bankomacie. Sytuacja ta została natychmiast wychwycona przez bankowy system marketingu czasu rzeczywistego, który na podstawie reguł biznesowych stwierdził, że warto klientowi przedstawić ofertę produktu kredytowego. W tym momencie do akcji wkraczają modele analityczne: na podstawie posiadanych danych o kliencie modele decydują, czy zaoferować klientowi zwiększenie limitu na karcie kredytowej, czy szybką pożyczkę gotówkową w najbliższym oddziale banku. Dobierają również kwotę limitu bądź maksymalną kwotę pożyczki. Takie modele są wcześniej trenowane na historycznych danych dotyczących sprzedaży produktów kredytowych, a także ich spłacalności w zależności od profilu klienta. Co więcej, możliwe jest również ich ”douczanie” w trakcie działania systemu – np. na podstawie informacji zwrotnej o decyzjach klientów.

Posiadając w arsenale tak potężne narzędzia, firma nie musi się już martwić o techniczne aspekty działalności marketingowej. Wystarczy skupić się na budowie interesującej oferty – mając pewność, że dotrze ona we właściwym momencie do właściwego odbiorcy.

O definicji, trendach i zmianach, jakie niesie ze sobą marketing automation dla tworzenia i realizacji strategii marketingowej opowiedzą eksperci podczas konferencji „IAB HowTo move from expectations to reality in Marketing Automation” już 27 lutego w Warszawie. Szczegółowy program oraz informacja o zapisach znajdują się na stronie: https://marketingautomation.howto.iab.org.pl/

Michał Kudelski, Senior Business Solutions Manager, SAS Institute, ekspert IAB Polska

Tagi

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *