À medida que vamos das raízes históricas da publicidade digital até o presente, exploramos como ela está configurada para transcender os limites tradicionais, entrando em uma era de profunda conexão e relevância.
Tudo isso deve ao poder transformador das compras e dos dados de compra, onde A terceira onda (Retail Media) representa uma mudança fundamental em direção a uma maior precisão de segmentação e uma profunda precisão de perfil.
Década de 1990: o alvorecer da publicidade digital
1994: O primeiro anúncio em banner em Hotwired.com da AT&T marca o início da publicidade digital.
Primeira onda: mídia de pesquisa
2000: Lançamento do Google AdWords (agora Google Ads), apresentando segmentação por palavra-chave. Isso permite que os anunciantes exibam anúncios com base nas consultas de pesquisa do usuário, para oferecer anúncios altamente relevantes.
Segunda onda: mídias sociais
2005-2007: A ascensão das plataformas como o Facebook introduz segmentação social, usando dados de perfis de usuário, interações e conexões de rede para personalização de anúncios.
A primeira década de dados e aprendizado de máquina
De meados ao final dos anos 2000: A segmentação comportamental começa a coletar o histórico de navegação e outros comportamentos on-line, especialmente desde o surgimento das redes sociais, para traçar o perfil e classificar a intenção de compra dos usuários.
Década de 2010: As tecnologias de Big Data começam a processar grandes quantidades de dados do usuário e plataformas de dados especializadas estão surgindo. Em 2010, os lances em tempo real (RTB) e a publicidade programática aparecem, otimizando a compra e o posicionamento de anúncios em tempo real com base em dados detalhados do usuário.
Meados da década de 2010: O aprendizado de máquina começa a ser usado para melhorar significativamente a segmentação e a relevância dos anúncios. Esse é o começo quando as plataformas de publicidade estão usando esse novo recurso para preencher os dados faltantes dos usuários, enriquecendo seus perfis com dados de outros usuários ou de outros comportamentos.
Terceira onda: mídia de varejo
Final da década de 2010: A Amazon revoluciona a publicidade digital com produtos recomendados patrocinados. Os recursos específicos de criação de perfil da Amazon alavancam um histórico abrangente de compras, padrões de pesquisa e preferências do consumidor em seu ecossistema, estabelecendo uma nova referência para a mídia de varejo. Essa abordagem não apenas aumenta a visibilidade para os vendedores, mas também aumenta a relevância para os consumidores ao integrar anúncios perfeitamente à experiência de compra.
Década de 2020: novos paradigmas de dados e IA
A partir de 2021: À medida que o GDPR e outros desenvolvimentos de regulamentações de preservação da privacidade aparecem, as tecnologias de segmentação estão enfrentando uma nova era de segmentação baseada em comportamento e o renascimento da segmentação contextual. É aqui que os dados pessoais do usuário se mostram menos valiosos para os resultados de publicidade do que seus dados comportamentais anônimos.
O que há na loja para publicidade digital? Preveja e influencie as decisões de compra.
Os anunciantes buscam melhorar o retorno sobre o investimento em publicidade digital e, ao mesmo tempo, influenciar os comportamentos de compra omnicanal de seus clientes.
Os dados comportamentais e de compra dos varejistas se tornaram uma mina de ouro nesse novo paradigma.
Com Pegadas (Iowa), dados comportamentais e de compra de canais de varejo físicos e digitais (além do volume limitado de usuários registrados) podem se transformar em perfis de público.
Atualmente, esses dados de audiência estão revolucionando a taxa de sucesso e a lucratividade das redes de mídia de varejo, seu sucesso no mercado e a avaliação de ativos de dados.
Usando tecnologias proprietárias de IA, a Footprints AI pode permitir a segmentação com base em:
- Análise psicográfica: Compreenda os valores, atitudes, estágios de vida e estilos de vida dos clientes com base no comportamento físico do varejo e nos hábitos de compra omnicanal.
- Perfil sociodemográfico: Usando dados comportamentais e de inteligência artificial para prever o sexo e a idade de clientes anônimos com base em seus hábitos de compra e no contexto em que esses padrões acontecem.
- Modelagem de comportamento preditivo: Antecipe necessidades, visitas e compras futuras para otimizar o conhecimento do cliente e melhorar a relevância em todo o caminho omnicanal de compra.
Unir Pegadas (Iowa) em ser pioneiro nesse novo paradigma em publicidade digital.
