Hoe deep learning marketeers helpt hun klanten beter te begrijpen

#1: Nauwkeurige inschatting van gebruikerswaarde
Potentiële klanten krijgen iedere keer dat ze een webshop bezoeken een andere waarde toegekend. Deze waarde is afhankelijk van persoonlijke factoren: de producten waar ze behoefte aan hebben, het moment dat ze overgaan tot aankoop, of zelfs de customer lifetime cycle. Een van de grootste uitdagingen voor marketeers is het beantwoorden van de vraag: ‘Hoe kan ik de kooppotentie inschatten en meten?’ Het antwoord houdt direct verband met de investering in een klant. De beste voorspelling is er een die op de juiste wijze de kans op aankoop en potentiële waarde van het winkelmandje inschat. Deze twee parameters bepalen de opbrengst van de advertisinguitgaven.

Deep learning-algoritmes optimaliseren het proces van advertentie-inkoop om zo alleen de meest waardevolle klanten aan te trekken. De algoritmes helpen bij het verzamelen en interpreteren van de conversion rate en het waardemechanisme van een bedrijf. Klikdata worden niet alleen geïnterpreteerd, maar ook gebruikt om te analyseren hoe gebruikers reageren op bepaalde aanbiedingen. Dit wordt gedaan door de categorieën interesse, winkelmandjesgedrag of zoektactieken te vergelijken voor een completer beeld van de kooppotentie van elk individu. Op basis van ons eigen onderzoek ontdekten we dat deze algoritmes marketeers helpen de algehele prestatie van retargeting-activiteiten te verbeteren met 29 procent.

#2: Zeer precieze inschatting van klantbehoeften (aanbevelingen)
Wanneer je kunt voorspellen wat klanten willen, hoef je niet langer uit te zoeken wat je op je online advertentiebanners moet tonen. Hoe beter je op de hoogte bent van wat je klanten willen, hoe groter de kans is dat ze hun aankoop afronden. Als je bijvoorbeeld gebruikmaakt van real-time bidding voor gepersonaliseerde retargeting, heeft een aanbevelingsmechanisme slechts milliseconden de tijd om te bepalen wat er op de banner wordt getoond. Voorheen waren marketeers veel tijd kwijt aan het analyseren van de data. En hoe meer data, hoe moeilijker het voor marketeers en analisten wordt om de data te interpreteren, verwerken en er conclusies uit te trekken.

Deep learning-algoritmes houden rekening met de referentiepatronen, die worden gecreëerd door andere gebruikers met een vergelijkbaar aankoopprofiel. Daarnaast overwegen ze ook wat voorgaande advertenties toonden en hoe gebruikers reageerden op eerdere aanbiedingen. Dit helpt marketeers bij het tonen van de juiste advertenties en het kan zelfs leiden tot 41 procent efficiëntere productaanbevelingen.

#3: Diepgaand assessment van click-through rates
Een algemene manier om het succes van een advertisingcampagne te meten, is met de click-through rate (CTR); het aantal kliks op een banner vergeleken met het totaalaantal impressies. Het doel van iedere marketeer is eenvoudig – potentiële kopers aantrekken met behulp van de meest relevante advertenties. Deep-learning algoritmes kunnen daarbij zorgen voor een nauwkeurigere voorspelling van de CTR, wat resulteert in betere ROI’s voor klanten. Als marketeers gebruikmaken van deep learning-algoritmes, kunnen hun CTR’s stijgen met 16 procent op basis van hetzelfde budget.

Samenvatting
Voor marketeers die hun online relevantie willen vergroten, is kunstmatige intelligentie de technologie die ze in de toekomst kan bijstaan. Deep learning bewijst dat iets wat een paar jaar geleden nog toekomstmuziek was, nu bijna vanzelfsprekend is geworden om online activiteiten efficiënter en persoonlijker te maken voor klanten. Met meer data-gedreven en efficiënte technologie, zijn de mogelijkheden eindeloos.