Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji na pozwolić m.in. na zwiększenie efektywności działań promocyjnych realizowanych za pośrednictwem kanałów cyfrowych.
Przedstawiciele firmy RTB House podkreślają, że algorytmy sztucznej inteligencji dotychczas wykorzystywane w branży marketingowej miały ograniczone możliwości prognozowania zmiennych kluczowych dla optymalnego oszacowania efektywności działań podejmowanych względem konkretnych klientów. Stworzona przez zespół warszawskiej spółki metoda wykorzystania sieci neuronowych pozwalać m.in. dokładniejsze estymowanie zmiennych, takich jak wartość zamówienia, czy dzienne zyski, a w efekcie – umożliwiać zwiększenie skuteczności konwersji w działaniach marketingowych prowadzonych w oparciu o kanały cyfrowe. „Nasza metoda w fazie szkolenia modelu wartości konwersji dodaje starannie dobrane, dodatkowe cele, dzięki czemu końcowe prognozy są dokładniejsze. W praktyce oznacza to, że samouczące się algorytmy potrafią precyzyjnie zidentyfikować tych spośród klientów e-sklepów, o potencjalnie największej wartości koszyka, a następnie wyświetlać im spersonalizowaną wiadomość zachęcającą do finalizowania transakcji” – mówi Konrad Żołna, Research Scientist w RTB House.
Co ważne, jak podkreślają przedstawiciele RTB House, ich autorskie podejście może być stosowane we wszelkich sieciach neuronowych zaprojektowanych w celu określania i estymowania konkretnych wartości, zaś algorytmy sztucznej inteligencji stają się jednymi z najciekawszych rozwiązań towarzyszących cyfrowej transformacji biznesu. “Sztuczna inteligencja na zawsze zmieniła oblicze reklamy internetowej. Firmy, takie jak Google czy Facebook, nieustannie pracują nad rozwojem sieci inspirowanych ludzkim mózgiem, by jeszcze dokładniej reprezentować świat rzeczywisty. Algorytmy deep learningowe znajdują dziś zastosowanie we wszystkich branżach, począwszy od opieki zdrowotnej, przez e-handel, samosterujące pojazdy, a nawet sztukę” – podkreśla Bartłomiej Romański, Chief Technology Officer w firmie RTB House.
