Artificial intelligence

Leo lên đỉnh cao: Tại sao đã đến lúc đánh giá lại chiến lược đấu giá của bạn

Chiến lược đấu giá đã thay đổi đáng kể khi trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và phân tích nâng cao cung cấp thông tin cho các chiến lược tốt hơn. Hay có chúng? Máy móc đang tiếp quản. Tiếp thị kỹ thuật số đang trở nên thống trị bởi môi trường đặt giá thầu thời gian thực, được kiểm soát phần lớn bởi các thuật toán và công nghệ nền tảng. Tuy nhiên, những điều này đang trở nên khép kín hơn về các kiểm soát mà nhà quảng cáo có thể có. Nhưng khoa học dữ liệu thường chỉ là dịch vụ môi, với một số ít sử dụng công nghệ tiên tiến theo đúng cách khiến đây trở thành một công cụ tiếp thị được sử dụng quá nhiều nhưng chưa được sử dụng đầy đủ – có nghĩa là các nhà quảng cáo đang bỏ lỡ mức tăng hiệu suất dễ dàng đạt được. Trao lợi thế cho các Goliaths kỹ thuật số Chính việc không sử dụng công nghệ thông minh này đã mang lại lợi thế cho các thương hiệu lớn nhất thế giới, những người có ngân sách khổng lồ và đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu đang giải quyết vấn đề này. Đã qua rồi cái thời mà Google AdWords đơn giản đến mức bất kỳ ai cũng có thể đăng nhập, khởi chạy chiến dịch và cạnh tranh từ khóa với những người chơi dẫn đầu thị trường. Bất kỳ công ty mẹ và doanh nghiệp nào hoặc công ty mới thành lập nào trước đây đều có thể cạnh tranh trên một sân chơi bình đẳng hơn nhiều so với ngày nay. Tuy nhiên, phần lớn các nhà quảng cáo là 'những người khác,' và họ cần tận dụng các công nghệ và cách suy nghĩ mới để có được làn da trong trò chơi này. Tin tốt là nó không yêu cầu tiền hoặc nhân sự vô hạn. Làn sóng mới các nhà quảng cáo sẽ vươn lên dẫn đầu hoặc những nhà quảng cáo xếp hạng trung bình muốn tồn tại – đặc biệt là trong nền kinh tế đầy biến động như hiện nay – sẽ cần một lộ trình học máy và khoa học dữ liệu để nổi bật so với đám đông và sử dụng chiến lược khác biệt, thành công hơn đối thủ cạnh tranh của họ. Nếu không, quy mô mà một thương hiệu có thể phát triển sẽ bị hạn chế. Đó là lý do tại sao các thương hiệu nên xem xét cách họ có thể xây dựng kiến ​​thức về những gì các nền tảng 'đóng' đang làm và thiết kế đối chiếu với công nghệ độc quyền có thể nằm trên cùng và cung cấp thông tin chi tiết hơn. AI không – và không thể – chỉ đơn giản là nhấn một nút để vận hành và tự động hóa. Các thuật toán chiến lược đấu giá cookie-cutter là không đủ Các thương hiệu nên tìm cách thu hút những khách hàng có giá trị nhất với chi phí thấp nhất và xem xét giá trị lâu dài của khách hàng, chứ không chỉ giá có được họ. Ví dụ: một sòng bạc trực tuyến sẽ hiểu rằng nó không chỉ là quy mô của khoản tiền gửi mà người gửi tiền lần đầu tiên thực hiện. Không phải số lượng người gửi tiền ban đầu, mà còn là tốc độ của những khoản tiền gửi đó. Tối ưu hóa cho con số cao hoặc tìm kiếm khối lượng người gửi tiền lớn hơn là không đủ. Thay vào đó, bây giờ họ xem xét việc họ quay trở lại tiền gửi nhanh như thế nào. Ngay lập tức, đó là tối ưu hóa ba yếu tố để xác định mức giá bạn sẵn sàng trả thay vì hai yếu tố rõ ràng. Xây dựng sự tinh vi trong chiến lược đấu giá của bạn và tận dụng sức mạnh của AI và ML không nhất thiết phải cần đến ngân sách mà những người chi tiêu nhiều nhất có thể sử dụng. Các nhà quảng cáo có thể xây dựng lộ trình cho năm trụ cột chính có thể một lần nữa trở thành David kỹ thuật số của những người khổng lồ trên internet. Đây là chuyển đổi, tận dụng dữ liệu, tích hợp, đo lường và mua (viết tắt là 'leo lên'). Nó giống như một nấc thang trưởng thành về công nghệ và từng chút một, các nhà quảng cáo có thể leo lên các nấc thang được hỗ trợ bởi tự động hóa, với mỗi lần leo lên càng gần hơn để đánh bại mọi người khác. Hãy suy nghĩ: CHUYỂN ĐỔI: Bởi vì hành trình của người tiêu dùng bị chia nhỏ và có nhiều sắc thái, việc hiểu các điểm ma sát dẫn đến bán hàng nên được xem như các cuộc trò chuyện vi mô, không chỉ là lần bán hàng cuối cùng. LEVERAGE: Các quy định về quyền riêng tư và giới hạn theo dõi đang thay đổi cách các nhà tiếp thị có thể tận dụng việc sử dụng dữ liệu. “Dữ liệu cạn kiệt” là dấu vết của các chỉ số được đưa ra bởi các thiết bị kỹ thuật số; nó đang phát triển nhanh hơn không gian quảng cáo và quyết định dữ liệu được sử dụng như thế nào và như thế nào là rất quan trọng. Tốt nhất nên bắt đầu với dữ liệu của bên thứ nhất và tập trung vào giá trị lâu dài. TÍCH HỢP: Hành trình của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, thường được xem như các nguyên tắc riêng biệt. Phương tiện truyền thông không phải trả tiền hoặc phương tiện quảng cáo so với khán giả thường được coi là các kênh / chiến thuật riêng biệt. Trên thực tế, tất cả chúng đều hoạt động cùng nhau để ảnh hưởng đến từng người tiêu dùng. Nhưng các đội tiếp thị thường được xây dựng theo cách đó. ĐO LƯỜNG: Quá trình đo lường hiệu suất diễn ra chậm chạp. Mục tiêu cuối cùng là tăng trưởng lợi nhuận, điều này có thể khó đạt được, vì vậy hãy tập trung vào tính gia tăng và doanh thu có thể phân bổ. MUA HÀNG: Có thể thao túng các thuật toán chính và tạo ra các giải pháp tùy chỉnh buộc phải phù hợp với các mục tiêu kinh doanh ngay cả khi hoạt động mua có lập trình tiếp tục tăng và ML trở nên tinh vi hơn. Việc giành chiến thắng trong các cuộc đấu giá chống lại các đối thủ cạnh tranh để thúc đẩy hiệu quả kinh doanh tốt nhất có thể ngày càng khó hơn, đặc biệt là chống lại các đối thủ như Amazon, Procter & Gamble và Unilever. Tuy nhiên, bằng cách leo lên bậc thang trưởng thành, bất kỳ ai cũng có thể trở thành người chơi trong thế giới mới này.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button