Oana Coșman
Pentru 2019, nivelul investițiilor este așteptat să crească și mai mult cu ajutorul noilor tehnologii de deep learning, care permit distribuția către consumatori în timp real a unor oferte cu un grad de personalizare ridicat.
RTB House estimează că specialiștii în marketing din sectorul de turism își vor îndrepta atenția și mai mult pe canalele digitale în vara acestui an. Dacă anul trecut aproximativ 50% din cheltuielile de marketing din turism s-au îndreptat către campaniile digitale, pentru acest an previziunile indică o creștere la 65% din totalul bugetelor alocate pentru cheltuielile de marketing. Totodată, este preconizat ca aproximativ 10% din aceste bugete de marketing digital să fie direcționate către publicitatea programatică.
În condițiile unei creșteri a bugetelor de marketing digital, marketerii au posibilitatea de a încerca să ajungă la consumatori cu ajutorul reclamelor personalizate prin diverse canale. Potrivit raportului Travel Industry Marketing Study 2019, 46% dintre specialiștii de marketing din turism consideră că distribuirea în timp real de anunțuri publicitare personalizate este cea mai mare provocare cu care se confruntă.
Algoritmii dezvoltați cu ajutorul tehnologiilor deep learning pot livra către consumatori oferte speciale în doar câteva milisecunde de la prima interacțiune a unui utilizator.
”Tehnologia deep learning ajută la îmbunătățirea performanțelor campaniilor, pentru că permite o targetare mult mai precisă. Algoritmii avansați analizează și determină nevoile utilizatorilor mult mai rapid și cu o acuratețe mult mai mare cu ajutorul tehnologiei deep learning. Noile date obținute îi ajută pe marketeri să ajungă mult mai departe. Într-o industrie cum este cea a turismului, în care portofoliul de produse este unul vast și divers, ai la dispoziție doar câteva milisecunde să iei cea mai bună decizie și să livrezi oferta care să se potrivească cel mai bine cu preferințele fiecărui utilizator în parte. Analizele detaliate obținute cu ajutorul algoritmilor deep learning permit afișarea rapidă a unor oferte personalizate rapid și croite după nevoile fiecărui consumator. Rezultatul este o campanie mult mai eficientă, în care advertiserii să livreze utilizatorilor doar ofertele relevante”, declară Cătălin Emilian, Country Manager RTB House România și Bulgaria.
Campaniile create cu ajutorul deep learning, +41% click-uri
Tehnologia deep learning permite analizarea nu doar a elementelor de bază din comportamentul utilizatorului (ce produse caută sau care sunt categoriile de produse care îi interesează etc), ci și a mai multor tipuri secundate de date, de informații.
”Dacă ar fi să ne raportăm limbajul corpului, dacă analizezi cele mai mici expresii poți să-ți dai seama inclusiv de intențiile care se află la nivelul subconștientului. Algoritmii deep learning utilizează o tactică similară, făcând posibilă analiza componentelor mai puțin vizibile din comportamentul utilizatorilor”, completează Cătălin Emilian.
Sistemele de calcul folosesc aceste date pentru a determina care este scopul unui utilizator într-un magazin și să prezică ținta de achiziție. Cu alte cuvinte, putem afla cu exactitate ce își dorește. De cealaltă parte, algoritmii clasici pot doar să estimeze ce tipuri de produse ar putea atrage atenția consumatorului.
Potrivit datelor RTB House, campaniile derulate cu ajutorul deep learning au generat cu până la 41% mai multe click-uri decât campaniile clasice. O astfel de creștere poate fi esențială într-un domeniu precum cel al turismului, al modei sau în magazinele care oferă un portofoliu divers de produse, domenii în care numărul de oferte între diversele categorii de produse este aproape nelimitat.
Deep learning devine și o unealtă prin care marketerii să-și eficientizeze la maximum cheltuielile de marketing, care generează rezultate mult mai bune pentru diverse industrii, începând cu piața auto și divertisment, până la piața de marketing. Cu ajutorul deep learning industria de turism poate să genereze în timp real oferte cu prețuri, pachete și rezervări alese în funcție de fiecare utilizator. Rezultatul final nu este doar o îmbunătățire a experienței și a nivelului de satisfacție ale utilizatorului, dar și crearea de campanii programatice mult mai eficiente.
