Strategie per creare e proporre offerte in modo automatico sono sempre più utilizzate quando si tratta di ottimizzare le campagne pubblicitarie. Questo tipo di offerta permette di allineare gli investimenti pubblicitari agli obiettivi aziendali, ottenendo maggiori risultati con minor fatica.
Che si voglia massimizzare il valore delle conversioni o ottimizzare il ritorno sull’investimento, gli algoritmi si occupano di imparare tutto il necessario per presentare agli utenti le offerte che permettono loro di ottenere quello di cui hanno bisogno, e ai brand di raggiungere i propri obiettivi.
Quando avvengono, le conversioni agiscono come segnali che indicano all’algoritmo se l’utente è di valore o meno per una determinata campagna pubblicitaria. Ma cosa succede quando il volume di conversioni non è sufficiente o le conversioni web non riflettono appieno la realtà del nostro business?
Si stima che gli algoritmi di Google e Meta prendano in considerazione solo i segnali dei primi 7 giorni dall’ingresso dell’utente attraverso una campagna a pagamento, ed è un dato di fatto che i segnali più ‘freschi’ dall’acquisizione dell’utente sono quelli che vengono ponderati maggiormente dagli algoritmi. Cosa succede quando la conversione finale di un lead avviene oltre quella finestra di 7 giorni?
Come la tecnologia può aiutarti
Per colmare il divario tra ciò che l’algoritmo è in grado di vedere e gli obiettivi e i KPI effettivi del business, Making Science ha sviluppato Gauss Smart Advertising: una tecnologia proprietaria che permette di anticipare il valore futuro di un utente e di migliorare i segnali lungo tutto il funnel di vendita. Questa tecnologia permette di prevedere in tempo reale la propensione all’acquisto di una lead, il valore dell’acquisto e persino il suo valore a lungo termine (spesa media per ricorrenza), e di tradurlo in segnali che danno all’algoritmo una visione più realistica del business.
Inoltre, ciò che fa la differenza è che non solo creiamo modelli predittivi, ma possiamo attivarli in tempo reale per anticipare e comunicare quei segnali senza perdere i vantaggi del cross device, né la freschezza che gli algoritmi richiedono. Inoltre, ci assicuriamo di sviluppare modelli agnostici che possano essere attivati su qualsiasi piattaforma di marketing.
Come funziona Gauss Smart Advertising
Le piattaforme pubblicitarie sono in grado di raccogliere dati sulla navigazione di un sito web da utilizzare come segnali per l’ottimizzazione delle campagne. Gauss Smart Advertising raccoglie informazioni sulla navigazione, ma anche da altre fonti di dati, per fornire una valutazione più accurata dell’utente, che viene poi inviata come segnale alle piattaforme.
In sostanza, sulla base di modelli di apprendimento automatico precedentemente addestrati, la tecnologia prevede ed emette un punteggio/valore per ciascuno degli utenti che entrano nel sito web e lo comunica in tempo reale alle piattaforme.
La nostra soluzione è stata ideata per coprire tutte le fasi critiche della sua implementazione, dalla raccolta e valutazione della qualità dei dati che alimentano i nostri modelli, alla loro attivazione e al monitoraggio delle campagne e dei modelli:
Con Gauss Smart Advertising siamo riusciti ad aumentare le conversioni dei nostri clienti del 20% e a ridurre il loro CPL/CPA di oltre il 50%.
Gauss Smart Advertising può essere applicato a:
- Comunicare agli algoritmi le conversioni finali degli utenti come propensione quando si verificano 7 giorni dopo il lead (ad esempio: iscrizioni nel settore dell’istruzione, acquisti di veicoli nel settore automobilistico, contratti di polizze assicurative o mutui nel settore bancario, ecc.)
- Adattare i valori di conversione quando i resi e le cancellazioni rappresentano una parte importante dell’attività e si verificano al di fuori dell’ambito degli algoritmi (ad esempio, nel settore alberghiero, dove le cancellazioni tendono a verificarsi più vicino al check-in che al momento della prenotazione).
- Fornire un maggior volume di segnali agli algoritmi per migliorare le loro prestazioni in settori o canali pubblicitari (ad esempio, display) in cui si raccolgono poche conversioni.
- Abbinare i segnali catturati dagli algoritmi ai KPI e agli obiettivi aziendali (ad esempio, l’aumento del valore della vita del cliente nell’e-commerce).
Vuoi iniziare ad attivare i tuoi dati per ottenere predizioni sul valore di vita dei tuoi utenti?
Impostazioni dei cookie