هدف گذاری رسانه خرده فروشی بر روی منحنی بلوغ هوش مصنوعی

به عنوان خرده فروشی این بخش به طور فزاینده ای به داده ها و هوش مصنوعی (AI) وابسته و متمرکز می شود، ضروری است که خرده فروشان دقیقاً بدانند که چگونه تجزیه و تحلیل داده های شخص اول می تواند به بینش هایی در مورد رفتار مشتری متبلور شود – و به نوبه خود، یک مزیت رقابتی ملموس.

برای این منظور، نمودار زیر را در نظر بگیرید که «منحنی بلوغ داده و هوش مصنوعی» نام دارد.

این یک نمای ساده از اینکه چگونه داده‌های خرده‌فروش و قابلیت‌های هوش مصنوعی (نمودار روی محور x) به طور مستقیم با مزیت رقابتی شبکه رسانه خرده‌فروشی آن (نمودار در محور y) همبستگی دارد. یک رویکرد استراتژیک کلی که از این منحنی پیروی می کند، خرده فروشان را می بیند که گام های فزاینده ای به سمت پیچیدگی برداشته و هر چه بیشتر به “تحلیل پیش بینی کننده” افتخارآمیز نزدیک می شوند که به آنها امکان می دهد نیازهای مشتری را پیش بینی کنند و تجربیات شخصی سازی شده و دقیق ارائه دهند.

با این حال، گفتن این کار بسیار آسان‌تر از انجام آن است، و برخی از مراحل در مورد هدف‌گیری هوشمند از بقیه مهم‌تر هستند. بیایید به سه نقطه عطف مهم در مسیر تجزیه و تحلیل پیش بینی در زمینه رسانه خرده فروشی نگاه کنیم.

داده های پاک و پذیرفته شده

«روی رمپ» این منحنی برای هر خرده‌فروشی که به دنبال بهره‌برداری از قدرت داده و هوش مصنوعی است با یک دید کامل از داده‌های پاک و پذیرفته شده در تمامی تعاملات مشتری و مکان‌های رسانه‌ای، اعم از فیزیکی یا دیجیتال، مالکیت یا اجاره‌ای آغاز می‌شود. این داده ها برای درک فرصت، مدیریت بازده و اندازه گیری دقیق عملکرد کمپین بسیار مهم است.

از آنجایی که فناوری رسانه های خرده فروشی را به عنوان یک دسته رسمی می کند، شانس پیشروی در یکپارچگی متریک و کیفیت داده قابل توجه است. درک تعداد منحصر به فرد مشتریان در طول سفر از طریق نقاط تماس فیزیکی و دیجیتالی نیز بسیار مهم است، زیرا تکرار شمارش مشتریان برای افزایش ارزش شبکه رسانه ای خطری برای رشد اعتماد و بودجه در دراز مدت است.

داده ها در حالت ایده آل به یک پلت فرم داده رفتاری (BDP) منتقل می شوند و در یک دریاچه داده ایمن و میزبان ابر ذخیره می شوند. داده های سیستم های SaaS BDP را از طریق یک رابط سرور به سرور به روز می کند. سپس داده‌ها توسط BDP مدل‌سازی و غنی‌سازی می‌شوند، جایی که هر تعامل با مشتری در یک دیدگاه واحد و جامع از مشتری متحد می‌شود.

این یک نمایه واحد با سابقه رویداد با هزاران رکورد برای هر مشتری فراهم می کند. در حالی که مطمئناً یک گام حیاتی است، اما وقتی صحبت از هدف‌گذاری رسانه‌ها به میان می‌آید، واقعاً طبقه همکف است – وقتی این پایه ایجاد شد، بلوغ می‌تواند شروع به ایجاد کند.

هدف گذاری متنی

اولین سطح از قابلیت هدف‌یابی رسانه واقعی، ارائه پیام به یک سطح – یک پلت فرم یا دستگاه خاص که با مخاطب هدف روبرو است – بر اساس زمینه آن است. این اساسی‌ترین شکل هدف‌گیری و مبنایی حیاتی برای همه قابلیت‌های هدف‌گیری دیگر است. نقش داده ها در این مرحله پیش بینی موجودی مکان های موجود بر اساس نوع و مکان است که برای خرده فروشان برای مدیریت شبکه رسانه ای خود و بهینه سازی بازده کلیدی است. ارتباط پیام و ایمنی برند نیز به این قابلیت بستگی دارد.