Data science

ปีนขึ้นไปด้านบน: ทำไมจึงถึงเวลาประเมินกลยุทธ์การประมูลของคุณใหม่

กลยุทธ์การประมูลเปลี่ยนไปอย่างมากเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการวิเคราะห์ขั้นสูงแจ้งกลยุทธ์ให้ดียิ่งขึ้น หรือมีพวกเขา? เครื่องจักรกำลังเข้ายึดครอง การตลาดดิจิทัลกำลังถูกครอบงำโดยสภาพแวดล้อมการเสนอราคาแบบเรียลไทม์ ซึ่งส่วนใหญ่ควบคุมโดยอัลกอริทึมและเทคโนโลยีแพลตฟอร์ม อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้กำลังปิดมากขึ้นเกี่ยวกับการควบคุมที่ผู้โฆษณาสามารถมีได้ แต่วิทยาการข้อมูลมักเป็นเพียงบริการด้านริมฝีปาก โดยมีเพียงไม่กี่คนที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในทางที่ถูกต้อง ซึ่งทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือทางการตลาดที่เกินจริงแต่ยังใช้งานไม่ได้ หมายความว่าผู้โฆษณาพลาดการเพิ่มประสิทธิภาพที่บรรลุผลได้ง่าย การยกประโยชน์ให้กับยักษ์ใหญ่ดิจิทัล เป็นการเลิกใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะที่มอบข้อได้เปรียบให้กับแบรนด์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่มีงบประมาณมหาศาลและทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในการดำเนินการนี้ หมดเวลาแล้วที่ Google AdWords เรียบง่ายจนทุกคนสามารถเข้าสู่ระบบ เปิดตัวแคมเปญ และแข่งขันกับคำหลักกับผู้เล่นชั้นนำในตลาดเหล่านั้น บริษัทแม่และป๊อปทุกบริษัทหรือบริษัทสตาร์ทอัพที่มีความเฉียบแหลมสามารถแข่งขันในสนามแข่งขันที่มีระดับมากกว่าในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ผู้โฆษณาส่วนใหญ่เป็น “คนอื่น” และพวกเขาจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีและวิธีคิดใหม่ๆ เพื่อให้ได้สกินในเกมนี้ ข่าวดีก็คือไม่ต้องใช้เงินหรือบุคลากรที่ไร้ขีดจำกัด คลื่นลูกใหม่ของผู้โฆษณาที่จะก้าวขึ้นสู่อันดับต้น ๆ หรือกลุ่มระดับกลางที่ต้องการอยู่รอด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเศรษฐกิจที่ผันผวนอย่างทุกวันนี้ จะต้องมีแผนงานของการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อให้โดดเด่นจากฝูงชนและจ้างงาน กลยุทธ์ที่แตกต่างและประสบความสำเร็จมากขึ้นสำหรับคู่แข่ง มิฉะนั้น ขนาดที่แบรนด์สามารถเติบโตได้จะถูกจำกัด นั่นเป็นเหตุผลที่แบรนด์ควรพิจารณาว่าพวกเขาสามารถสร้างความรู้เกี่ยวกับสิ่งที่แพลตฟอร์ม 'ปิด' กำลังทำ และสร้างวิศวกรรมย้อนกลับด้วยเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งสามารถอยู่ด้านบนสุดและให้ข้อมูลด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น AI ไม่ใช่ – และทำไม่ได้ – เพียงแค่กดปุ่มเพื่อใช้งานและต่อต้านโดยอัตโนมัติ อัลกอริธึมกลยุทธ์การประมูลเครื่องตัดคุกกี้ไม่เพียงพอ แบรนด์ควรมองหาลูกค้าที่มีคุณค่ามากที่สุดด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุด และพิจารณามูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า ไม่ใช่แค่ราคาที่ได้มาเท่านั้น ตัวอย่างเช่น คาสิโนออนไลน์จะเข้าใจว่าไม่ใช่แค่ขนาดของเงินฝากที่ผู้ฝากเงินครั้งแรกทำเท่านั้น หรือจำนวนผู้ที่ทำการฝากเงินครั้งแรก แต่ยังรวมถึงความเร็วของเงินฝากเหล่านั้นด้วย การปรับให้เหมาะสมสำหรับลูกกลิ้งสูงหรือการแสวงหาปริมาณผู้ฝากที่มากขึ้นนั้นไม่เพียงพอ ตอนนี้พวกเขาพิจารณาว่าพวกเขากลับมาฝากเงินได้เร็วแค่ไหน ในทันที นั่นเป็นการปรับปัจจัยสามอย่างให้เหมาะสมเพื่อกำหนดราคาที่คุณยินดีจ่าย แทนที่จะเป็นสองปัจจัยที่ชัดเจน การสร้างความซับซ้อนในกลยุทธ์การประมูลของคุณและการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และ ML ไม่จำเป็นต้องมีงบประมาณที่ผู้ใช้จ่ายรายใหญ่ที่สุดสามารถใช้ได้ ผู้โฆษณาที่สามารถสร้างแผนงานสำหรับห้าเสาหลักสามารถกลายเป็นดิจิทัลของ David สู่ Goliaths ทางอินเทอร์เน็ตได้อีกครั้ง สิ่งเหล่านี้คือการแปลง การใช้ประโยชน์จากข้อมูล การบูรณาการ การวัดผล และการซื้อ (เรียกสั้นๆ ว่า “ปีน”) มันคล้ายกับบันไดแห่งวุฒิภาวะทางเทคโนโลยี และทีละเล็กทีละน้อย ผู้โฆษณาสามารถไต่ระดับที่ได้รับความช่วยเหลือจากระบบอัตโนมัติ โดยแต่ละการปีนเข้าใกล้ที่จะเอาชนะคนอื่นๆ คิด: การแปลง: เนื่องจากเส้นทางของผู้บริโภคนั้นแตกหักและแตกต่างกัน การทำความเข้าใจจุดเสียดสีที่นำไปสู่การขายจึงควรถูกมองว่าเป็นการสนทนาแบบไมโคร ไม่ใช่แค่การขายขั้นสุดท้าย เลเวอเรจ: กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวและข้อจำกัดในการติดตามกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่นักการตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากการใช้ข้อมูล “การปล่อยข้อมูล” เป็นเส้นทางของตัวบ่งชี้ที่กำหนดโดยอุปกรณ์ดิจิทัล มันเติบโตเร็วกว่าพื้นที่โฆษณา และการตัดสินใจว่าจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลใดและอย่างไรนั้นเป็นสิ่งสำคัญ เป็นการดีที่สุดที่จะเริ่มต้นด้วยข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและให้ความสำคัญกับมูลค่าตลอดอายุการใช้งาน บูรณาการ: เส้นทางของผู้บริโภคได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นสาขาวิชาที่แยกจากกัน สื่อทั่วไปเทียบกับสื่อที่มีค่าใช้จ่าย หรือครีเอทีฟเทียบกับผู้ชมมักถูกมองว่าเป็นช่องทาง/กลยุทธ์ที่แยกจากกัน ในความเป็นจริง พวกเขาทั้งหมดทำงานร่วมกันเพื่อส่งผลกระทบต่อผู้บริโภคแต่ละราย แต่โดยทั่วไปแล้วทีมการตลาดจะถูกสร้างขึ้นแบบนั้น การวัด: วิวัฒนาการของการวัดประสิทธิภาพได้ช้า เป้าหมายสูงสุดคือการเติบโตที่มีกำไร ซึ่งยากจะข้ามไปได้ ดังนั้นให้เน้นที่การเพิ่มขึ้นและรายได้ที่เกี่ยวข้อง การซื้อ: เป็นไปได้ที่จะจัดการอัลกอริทึมหลักและสร้างโซลูชันที่กำหนดเองซึ่งบังคับให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ แม้ว่าการซื้อแบบเป็นโปรแกรมจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องและ ML ก็มีความซับซ้อนมากขึ้น การประมูลที่ชนะคู่แข่งเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพทางธุรกิจที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้นั้นยากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ Amazon, Procter & Gamble และ Unilever อย่างไรก็ตาม ด้วยการปีนบันไดแห่งวุฒิภาวะ ทุกคนสามารถเป็นผู้เล่นในโลกใหม่นี้ได้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button