Potrivit unei analize a RTB House, în perioada Paștelui, traficul si conversiile înregistrate de magazinele online scad în comparație cu media lunară din perioadele normale din an. Tocmai de aceea, după astfel de perioade, când vânzările stagnează, este de dorit o revenire rapidă, astfel încât șansele pentru rezultate bune să fie mai mari. Aici intervine inteligența artificială.

Datele colectate de RTB House pentru martie 2016 arată că în weekendul extins cu ocazia Paștelui (sâmbătă, duminică și luni), magazinele online au înregistrat o scădere cu 37% a traficului și 72% a numărului de conversii față de media lunară. Totuși, după acestă scădere accentuată, ziua de marți aduce o creștere semnificativă față de weekend, 195% creștere a traficului și 197% creștere a numărului de conversii. Actuala analiză RTB House e concentrată pe strategiile pe care retailerii online le pot folosi pentru a-și maximiza vânzările într-o perioadă cu fluctuații mari.

Anticiparea perioadei și pregătirea printr-o strategie puternică

Cătălin Emilian, country manager RTB House România și Bulgaria, susține că weekendul extins de Paște este o perioadă când rata de conversie este simțitor mai mică față de media din celelalte perioade din an. Deși Paștele este o provocare pentru magazinele online, este important ca pentru a înregistra rezultate pozitive în vânzări, să fie planificate activități de advertising ajustate la specificul perioadei. Astfel, în zilele când interesul pentru cumpărături scade, nu vor fi afectate rezultatele finale.

”Conștientizarea unui posibil declin și analiza tendințelor pe care cumpărătorii le manifestă în aceste perioade pot ajuta în pregătirea unei campanii prin care să fie încurajate cumpărăturile din prima vacanță de primăvară. De exemplu, bannerele special create pentru retargetare, cu oferte unice, ar trebui să fie adresate direct utilizatorilor. În egală măsură, comunicarea în mod explicit a perioadei în care vor fi promoții este o soluție eficientă“, declară Cătălin Emilian.

Cum arată o seară liniștită de noiembrie, din spatele volanului Uber

Totodată, informația obținută de magazinele online este un flux foarte mare de date care, fără instrumentele potrivite, nu poate fi valorizată. În cazul campaniilor de advertising destinate obținerii unui răspuns rapid de la un potențial client, este în mod particular importantă cunoașterea nevoilor și a preferințelor de achiziție ale consumatorilor.

Algoritmii deep learning, una dintre cele mai promițătoare arii de cercetare din domeniul inteligenței artificiale, colectează și interpretează nu doar datele privind click-urile pe bannere, ci și informatii despre cele mai vizualizate oferte, categorii de produse preferate, metode de finalizare a tranzacțiilor și tactici de căutare pentru produsele preferate.

Chiar dacă toate variabilele sunt analizate automat, fără intervenția oamenilor, publicitatea pregătită în acest fel este adaptată nevoilor specifice ale clienților. Astfel, crește interesul potențialilor cumpărători și face în așa fel încât planul de vânzări pentru Paște să poată fi atins. Oferindu-le consumatorilor recomandări potrivite nevoilor lor, magazinele se asigură că își maximează rata de conversie și scăderea din weekend nu are efecte negative.

Cum să fii șofer Uber: Primul drum, primii bani, primele emoții