Przechodząc od historycznych korzeni reklamy cyfrowej do współczesności, badamy, w jaki sposób ma ona szansę przekroczyć tradycyjne granice, wkraczając w erę głębokich więzi i trafności.
Wszystko to zawdzięczamy transformacyjnej sile danych dotyczących zakupów i transakcji, gdzie Trzecia Fala (Retail Media) stanowi fundamentalny zwrot w kierunku większej precyzji segmentacji i dokładności profilowania.
Lata 90.: Początek reklamy cyfrowej
1994: Pierwszy baner reklamowy AT&T na stronie Hotwired.com oznacza początek reklamy cyfrowej.
Pierwsza fala: media wyszukiwania
2000: Uruchomienie Google AdWords (obecnie Google Ads) i wprowadzenie targetowania opartego na słowach kluczowych. Pozwala to reklamodawcom wyświetlać reklamy na podstawie zapytań użytkowników, oferując reklamy o wysokim stopniu trafności.
Druga fala: media społecznościowe
2005–2007: Rozwój platform takich jak Facebook wprowadza targetowanie społecznościowe, wykorzystujące dane profilowe użytkowników, interakcje i powiązania w sieci do personalizacji reklam.
Pierwsza dekada danych i uczenia maszynowego
Połowa i koniec pierwszej dekady XXI wieku: Targetowanie behawioralne zaczyna gromadzić historię przeglądania i inne zachowania online, zwłaszcza od czasu pojawienia się mediów społecznościowych, w celu profilowania i klasyfikowania intencji zakupowych użytkowników.
Lata 2010: Technologie Big Data zaczynają przetwarzać duże ilości danych użytkowników, a na rynku pojawiają się wyspecjalizowane platformy danych. W 2010 roku pojawiają się aukcje w czasie rzeczywistym (RTB) oraz reklama programowa, optymalizujące zakup i umieszczanie reklam w czasie rzeczywistym w oparciu o szczegółowe dane użytkowników.
Połowa lat 2010: Uczenie maszynowe zaczyna być wykorzystywane do znacznej poprawy kierowania reklam i ich trafności. Jest to początek wykorzystywania tej nowej funkcji przez platformy reklamowe do uzupełniania brakujących danych użytkowników, wzbogacając ich profile danymi od innych użytkowników lub informacjami o innych zachowaniach.
Trzecia fala: Retail Media
Koniec lat 2010: Amazon rewolucjonizuje reklamę cyfrową dzięki sponsorowanym rekomendacjom produktów. Specyficzne możliwości profilowania Amazona wykorzystują kompleksową historię zakupów, wzorce wyszukiwania i preferencje konsumentów w ramach jego ekosystemu, ustanawiając nowy punkt odniesienia dla Retail Media. Podejście to nie tylko zwiększa widoczność sprzedawców, ale także poprawia trafność dla konsumentów poprzez płynną integrację reklam z doświadczeniem zakupowym.
Lata 2020: Nowe paradygmaty dotyczące danych i sztucznej inteligencji
Od 2021 r.: Wraz z pojawieniem się RODO i innych zmian w przepisach dotyczących prywatności technologie targetowania wkraczają w nową erę targetowania opartego na zachowaniach oraz powrotu targetowania kontekstowego. W tym kontekście dane osobowe użytkowników okazują się mniej wartościowe dla wyników reklamowych niż ich anonimowe dane behawioralne.
Co czeka reklamę cyfrową? Przewidywanie i wpływanie na decyzje zakupowe.
Reklamodawcy dążą do poprawy zwrotu z inwestycji w reklamę cyfrową, jednocześnie wpływając na zachowania zakupowe klientów w różnych kanałach.
Dane behawioralne i dotyczące zakupów detalistów stały się kopalnią złota w tym nowym paradygmacie.
Dzięki Footprints AI dane behawioralne i dotyczące zakupów z fizycznych i cyfrowych kanałów detalicznych (oprócz ograniczonej puli zarejestrowanych użytkowników) można przekształcić w profile odbiorców.
Obecnie te dane o odbiorcach rewolucjonizują wskaźnik skuteczności i rentowność sieci Retail Media, ich wyniki rynkowe oraz wyceny zasobów danych.
Wykorzystując autorskie technologie AI, Footprints AI umożliwia targetowanie w oparciu o:
- Analizy psychograficznej: zrozumienia wartości, postaw, etapów życia i stylu życia klientów w oparciu o zachowania w sklepach stacjonarnych i nawyki zakupowe w kanałach wielokanałowych.
- Profilowanie socjodemograficzne: Wykorzystanie danych behawioralnych i sztucznej inteligencji do przewidywania płci i wieku anonimowych klientów na podstawie ich wzorców zakupowych oraz kontekstu, w którym te wzorce występują.
- Modelowanie zachowań prognostycznych: przewidywanie przyszłych potrzeb, wizyt i zakupów w celu optymalizacji wiedzy o klientach i poprawy trafności w całym procesie zakupowym w wielu kanałach.
Dołącz do Footprints AI i bądź pionierem tego nowego paradygmatu w reklamie cyfrowej.
Powiązane artykuły
- Footprints AI: platforma Retail Media wspierająca cyfrową transformację handlu stacjonarnego
- Pierwszy system operacyjny AI dla nieruchomości handlowych i detalistów jest już dostępny w Microsoft Azure Marketplace
- Jak szczyt w Bukareszcie zmienia oblicze globalnego handlu
- Pomiar w obiegu zamkniętym: jak Retail Media potwierdzają wpływ na sprzedaż
- W jaki sposób zakupy oparte na odbiorcach definiują przyszłość Retail Media?
Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię Retail Media.
