RTB House habla de cómo la implementación de la tecnología deep learning, para analizar e identificar con precisión las necesidades de los consumidores mediante el uso de algoritmos y modelos de datos, permite un retargeting hiperpersonalizado. De esta forma, las organizaciones pueden lanzar ofertas rápidas y personalizadas para cada usuario único.
Las ofertas personalizadas requieren de una comprensión profunda del cliente, que va más allá de la recopilación de datos básicos tales como la tasa de conversión o la tasa de abandono del carrito. Transmitir el mensaje correcto significa comprender por qué un cliente toma una decisión en un momento determinado del customer journey y cómo estas interacciones tienen realmente sentido.
En 2015, el uso de ad blockers aumentó en un 41% a nivel mundial, en comparación con el año anterior. Según un informe de investigación de Teads, los anuncios intrusivos fueron la principal razón para que los consumidores instalaran un bloqueador de anuncios. En concreto, el uso de ad blockers en España tiene como último dato oficial el publicado por IAB Spain en abril de 2019, cuando se determinaba que se había elevado hasta el 26%.
El engagement de valor se percibe como menos intrusivo
Para obtener una campaña de retargeting correctamente implementada sin ser intrusiva, se debe emplear una orientación basada en la ubicación geográfica, los hábitos de navegación online, la información demográfica y el contexto de los usuarios.
Y es que, cuanto más relevantes sean los anuncios, menos probable es que los consumidores los bloqueen. Actualmente, solo uno de cada cinco clientes en todo el mundo indica que las empresas con las que hacen negocios personalizan su experiencia en función de sus necesidades, preferencias e interacciones anteriores. Esto significa que hay mucho margen para que las empresas se diferencien y tengan más personalidad.
La tecnología deep learning, para analizar e identificar con precisión las necesidades de los consumidores mediante el uso de algoritmos y modelos de datos, permite un retargeting hiperpersonalizado
Implementar el deep learning
Gracias a la IA, se puede enviar automáticamente la oferta correcta de una manera adecuada. Debido a que las experiencias hiper-relevantes requieren una buena comprensión de cada cliente, es imprescindible contar con datos sólidos. El deep learning ayuda a los retargeters a analizar más allá que simplemente el comportamiento básico de un usuario, centrándose también en cuánto tiempo los usuarios visualizan determinados productos, con qué frecuencia e incluso el orden de las páginas que han visitado.
Mantenerse actualizado
El comportamiento del usuario es un panorama dinámico que cambia todo el tiempo. Los algoritmos avanzados pueden adaptar y aprender cómo rastrear estos movimientos y llegar a conclusiones inteligentes.
De esta manera, se puede crear un perfil de comportamiento en tiempo real que no solo se basa en lo que hace el cliente en el ecommerce, sino en cómo responde a las ofertas.
