Objavljeno: 14.04.2022. | 1 minute čitanja
Razumevanje ponašanja potrošača ključno je za unapređivanje marketinških strategija, ostvarivanje veće učinkovitosti u komunikaciji i raspodelu budžeta za oglašavanje. Kom je oglasu kupac bio izložen, koje su kampanje isporučile najbolje rezultate kao i koji su elementi marketinga stvorili najviše konverzija, samo su neka od pitanja koja zanimaju kompanije i marketinške stručnjake.Ipak razumevanje ponašanja ciljnih grupa nakon interakcije sa oglasom najčešće predstavlja veliki izazov zbog dostupnosti, odnosno nedostatka informacija. Potrošači mogu obaviti kupovinu putem različitih pretraga, pritom mogu koristiti različite uređaje i kupovati u fizičkim prodavnicama nakon prethodno sprovedenog istraživanja u web prodavnicama. Možda su bili izloženi celom nizu Vaših oglasa, a na kupovinu ih podstakao samo jedan od njih. Mnogo je tu pitanja i varijabli, a njihov broj samo raste daljim razvojem tehnologije, što područje marketinga čini sve kompleksnijim. Kako ne biste ograničene resurse trošili na kampanje upitne učinkovitosti, vrlo je važno donositi odluke na temelju egzaktnih podataka. Na ovaj način moći ćete stvoriti bolje iskustvo za korisnike i na kraju ostvariti veću efikasnost i bolje poslovne rezultate. Ali kako doći do ovih podataka?
Odgovor je - modelima mašinskog učenja (engl. machine learning).
Šta je mašinsko učenje i kako funkcioniše?
Analiziranje velikih količina podataka, prepoznavanje korelacija i trendova između određenih podataka kao i precizno predviđanje ponašanja potrošača, temeljem tih podataka, osnovna su područja u kojima modeli mašinskog učenja mogu biti od velike koristi. Pojednostavljeno, oni automatski obrađuju podatke i vrše određene kalkulacije do kojih bi bez njih vrlo teško došli.
Mašinsko učenje već godinama je od velike koristi za marketinške stručnjake u situacijama u kojima nedostaju informacije o fazi iskustva korisnika između interakcije sa oglasom i konverzije. To se događa u već pomenutom slučaju kada korisnici proučavaju ponudu i vide oglase online, a kupovinu obave offline. Tu uskače mašinsko učenje kako bi stvorilo modele konverzije koji će objasniti i predvideti uzorke ponašanja, a ono može biti korisno i u slučajevima kada nam nedostaju neki od uobičajenih podataka, što se na primer može dogoditi kada korisnici ne pristanu na korištenje kolačića.
U nastavku donosimo još četiri slučaja u kojima mašinsko učenje može biti od velike koristi:
1. Bihevioralno modelovanje
Ova vrsta mašinskog učenja kompanijama omogućuje uvid u način ponašanja kupaca koji nisu dali svoj pristanak na korišćenje kolačića na web stranicama. Funkcioniše na način da koristi podatke o ponašanju sličnih korisnika koji su pristali na korištenje kolačića i temeljem tih informacija modeluje ponašanje onih koji to nisu učinili. Na ovaj način moći ćete saznati koliko ste novih korisnika ili kupaca dobili pomoću određene kampanje.
2. Modelovanje atributa
Koja etapa iz celokupnog iskustva korisnika utiče na najveći broj kupovina? Modelovanje atributa može Vam pomoći u odgovaranju na ovo pitanje. Ova informacija omogućuje efikasniju raspodelu ulaganja u različite etape iskustva korisnika, samim tim i veću učinkovitost kampanja.
Iako postoje i drugi načini za otkrivanje ove informacije, mašinsko učenje putem modelovanja atributa daje najtačnije rezultate u utvrđivanju važnosti pojedinih etapa iskustva korisnika za svaku konverziju. Ostali modeli mogu dati veću važnost recimo prvom ili poslednjem oglasu na koji je korisnik kliknuo, dok modelovanje atributa uspoređuje putanje korisnika koji su obavili kupovinu sa onima koji nisu, kako bi identifikovao uzorke u interakcijama sa oglasima koji vode do konverzija.
Iako postoje i drugi načini za otkrivanje ove informacije, mašinsko učenje putem modelovanja atributa daje najtačnije rezultate u utvrđivanju važnosti pojedinih etapa iskustva korisnika za svaku konverziju. Ostali modeli mogu dati veću važnost recimo prvom ili poslednjem oglasu na koji je korisnik kliknuo, dok modelovanje atributa uspoređuje putanje korisnika koji su obavili kupovinu sa onima koji nisu, kako bi identifikovao uzorke u interakcijama sa oglasima koji vode do konverzija.
3. Online-offline modelovanje
Ova vrsta modelovanja može online marketinškim aktivnostima pripisati offline kupovinu, odnosno kupovinu obavljene u fizičkim prodavnicama. Do sada oglašivači nisu imali mogućnost saznati utiču li online promotivne aktivnosti na kupovinu u fizičkim prodavnicama, ali to više nije slučaj. Online-offline modelovanje kombinuje signale iz više izvora, kao što su ankete, online pretraživanja lokacija prodavnica i pozive upućene prema prodavnicama pa ih upoređuje sa podacima o prodaji realizovanim na određenom prodajnom mjestu, kako bi utvrdio učinak marketinških kampanja.
4. Modelovanje jedinstvenog dosega
Mašinsko učenje modelovanjem jedinstvenog dometa omogućuje uvid u broj prikaza određenog oglasa specifičnoj demografskoj grupi, kao i vrstu uređaja na kojoj je oglas prikazan. S obzirom na to da mnogi tokom dana koriste više vrsta uređaja, često je teško utvrditi je li isti oglas prikazan na mobilnom uređaju i desktop računaru prikazan jednoj ili dve osobe. Ova vrsta modelovanja koristi mašinsko učenje kako bi izmerila ukupan domet oglasa, uzimajući u obzir situacije kada je isti oglas prikazan na više uređaja jednom korisniku kao i situacije kada više osoba koristi jedan uređaj. Ova informacija oglašivačima može pomoći u učinkovitijoj preraspodeli budžeta za oglašavanje.
Naša je preporuka da, ako već niste, krenete proučavati dostupne vrste modelovanja i odaberete one koji su najpogodniji za Vaš tip poslovanja i oglašavanja. Oglašivači koji se prvi prilagode novim tehnologijama imaće kvalitetnije podatke o svojim potrošačima u odnosu na konkurenciju, zbog čega će i ostvarivati bolje rezultate u kampanjama i poslovanju. S obzirom na to da se radi o prilično kompleksnom području, možda je najbolje da mašinsko učenje poverite stručnjacima kako biste došli do najkvalitetnijih podataka.
Arbona, kao jedna od vodećih digitalnih marketinških agencija u Srbiji, ima višegodišnje iskustvo u prikupljanju podataka putem mašinskog učenja, pa nam se sa punim poverenjem možete obratiti za pomoć i više informacija.
Naša je preporuka da, ako već niste, krenete proučavati dostupne vrste modelovanja i odaberete one koji su najpogodniji za Vaš tip poslovanja i oglašavanja. Oglašivači koji se prvi prilagode novim tehnologijama imaće kvalitetnije podatke o svojim potrošačima u odnosu na konkurenciju, zbog čega će i ostvarivati bolje rezultate u kampanjama i poslovanju. S obzirom na to da se radi o prilično kompleksnom području, možda je najbolje da mašinsko učenje poverite stručnjacima kako biste došli do najkvalitetnijih podataka.
Arbona, kao jedna od vodećih digitalnih marketinških agencija u Srbiji, ima višegodišnje iskustvo u prikupljanju podataka putem mašinskog učenja, pa nam se sa punim poverenjem možete obratiti za pomoć i više informacija.
Podijeli na:
Newsletter
Prijavite se na naš newsletter i budite u koraku s najnovijim marketinškim trendovima
Standard članstvo Arbona Cluba je besplatno. Prijavite se za dodatan sadržaja o digitalnom marketingu.
Niste registrirani? Popunite podatke za prijavu u Standard članstvo Arbona Cluba.
Zahvaljujemo na prijavi i registraciji.
Sada ste član Standard Arbona cluba.
Uživajte u našem sadržaju te nas za dodatna pitanja kontaktirajte.
Kontakt podatke pronađite u podnožju naše stranice.
