Στόχευση μέσων λιανικής στην καμπύλη ωριμότητας AI

Ως λιανικό εμπόριο

Ο τομέας εξαρτάται ολοένα και περισσότερο και επικεντρώνεται στα δεδομένα και την τεχνητή νοημοσύνη (AI), είναι σημαντικό οι έμποροι λιανικής να κατανοούν ακριβώς πώς η ανάλυση δεδομένων πρώτου μέρους μπορεί να αποκρυσταλλωθεί σε γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών – και, με τη σειρά της, σε απτό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Για το σκοπό αυτό, εξετάστε το παρακάτω διάγραμμα, που ονομάζεται “Καμπύλη ωριμότητας δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης”.

Η καμπύλη ωριμότητας δεδομένων + AI.

Συντελεστές εικόνας:

Zitcha/Databricks

Αυτή είναι μια απλουστευμένη άποψη του τρόπου με τον οποίο τα δεδομένα και οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης ενός λιανοπωλητή (που καταγράφονται στον άξονα x) συσχετίζονται άμεσα με το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα του δικτύου πολυμέσων λιανικής του (που απεικονίζονται στον άξονα y). Μια γενική στρατηγική προσέγγιση που ακολουθεί αυτήν την καμπύλη θα δει τους λιανοπωλητές να κάνουν σταδιακά βήματα προς την πολυπλοκότητα, πλησιάζοντας όλο και περισσότερο στην περίφημη «προγνωστική ανάλυση» που θα τους επιτρέψει να προβλέπουν τις ανάγκες των πελατών και να προσφέρουν προσαρμοσμένες, εξατομικευμένες εμπειρίες.

Ωστόσο, όλα αυτά είναι πολύ πιο εύκολο να ειπωθούν παρά να γίνουν, και ορισμένα βήματα είναι πιο σημαντικά από άλλα όταν πρόκειται για έξυπνη στόχευση. Ας δούμε τα τρία πιο σημαντικά ορόσημα στην πορεία προς την προγνωστική ανάλυση στο πλαίσιο των μέσων λιανικής.

Καθαρά, αποδεκτά δεδομένα

Η “on-ramp” σε αυτήν την καμπύλη για κάθε πωλητή λιανικής που θέλει να εκμεταλλευτεί τη δύναμη των δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης ξεκινά με μια πλήρη προβολή καθαρών και αποδεκτών δεδομένων σε όλες τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες και τις τοποθετήσεις μέσων, φυσικές ή ψηφιακές, ιδιοκτησίας ή ενοικίασης. Αυτά τα δεδομένα είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση της ευκαιρίας, τη διαχείριση της απόδοσης και την ακριβή μέτρηση της απόδοσης της καμπάνιας.

Καθώς η τεχνολογία επισημοποιεί τα μέσα λιανικής ως κατηγορία, είναι σημαντική η ευκαιρία να ηγηθείτε στην ακεραιότητα των μετρήσεων και στην ποιότητα των δεδομένων. Η κατανόηση του μοναδικού αριθμού πελατών κατά τη διάρκεια του ταξιδιού μέσω φυσικών και ψηφιακών σημείων επαφής είναι επίσης ζωτικής σημασίας, καθώς η αντιγραφή μετρήσεων πελατών για τη διόγκωση της αξίας του δικτύου πολυμέσων αποτελεί κίνδυνο τόσο για την εμπιστοσύνη όσο και για την αύξηση του προϋπολογισμού μακροπρόθεσμα.

Τα δεδομένα, ιδανικά, μεταδίδονται σε μια πλατφόρμα δεδομένων συμπεριφοράς (BDP) και αποθηκεύονται σε μια ασφαλή λίμνη δεδομένων που φιλοξενείται στο cloud. Τα δεδομένα από τα συστήματα SaaS ενημερώνουν το BDP μέσω μιας σύνδεσης διακομιστή σε διακομιστή. Στη συνέχεια, τα δεδομένα μοντελοποιούνται και εμπλουτίζονται από το BDP, όπου κάθε αλληλεπίδραση με τον πελάτη ενοποιείται σε μια ενιαία, ολιστική άποψη του πελάτη.

Αυτό παρέχει ένα ενιαίο προφίλ με ιστορικό συμβάντων με χιλιάδες εγγραφές για κάθε πελάτη. Αν και σίγουρα είναι ένα κρίσιμο βήμα, αυτό είναι πραγματικά το ισόγειο όσον αφορά τη στόχευση μέσων – μόλις δημιουργηθεί αυτή η βάση, η ωριμότητα μπορεί να αρχίσει να χτίζεται.

Προβλεπτικότητα/πολυπλοκότητα.

Συντελεστές εικόνας:

Zitcha/Snowplow

Στόχευση με βάση τα συμφραζόμενα

Το πρώτο επίπεδο της πραγματικής ικανότητας στόχευσης μέσων είναι η παράδοση ενός μηνύματος σε μια επιφάνεια – μια συγκεκριμένη πλατφόρμα ή συσκευή που αντιμετωπίζει ένα κοινό-στόχο – με βάση το περιβάλλον της. Αυτή είναι η πιο θεμελιώδης μορφή στόχευσης και μια κρίσιμη βάση για όλες τις άλλες δυνατότητες στόχευσης. Ο ρόλος των δεδομένων σε αυτό το στάδιο είναι η πρόβλεψη του αποθέματος των διαθέσιμων τοποθετήσεων ανά τύπο τοποθέτησης και τοποθεσία, κάτι που είναι βασικό για τους λιανοπωλητές να διαχειρίζονται το δίκτυο πολυμέσων τους και να βελτιστοποιούν την απόδοση. Η συνάφεια του μηνύματος και η ασφάλεια της επωνυμίας εξαρτώνται επίσης από αυτή τη δυνατότητα.