Relacja między sprzedawcą a kupującym oparta jest na wzajemnym zaangażowaniu. Podczas gdy marketer ma wobec użytkownika sprecyzowane oczekiwania, takie jak domykanie koszyków, ponowne zakupy czy rekomendacja usług, użytkownik nie będzie gotowy ich spełnić, dopóki marka nie odpowie na jego własne potrzeby. Zgodnie z raportem przygotowanym przez Accenture tylko jeden na pięciu odbiorców reklam internetowych deklaruje, że wyświetlane materiały faktycznie były trafne. Przypadkowe, niedopasowane, a zarazem intruzywne treści przynoszą podwójną szkodę – nie tylko skutecznie obniżają motywację do skorzystania z oferty, ale również negatywnie wpływają na wizerunek całej marki. Ponadto, niemal 70 proc. respondentów badania Cloud IQ deklaruje, że oczekuje zindywidualizowanego doświadczenia zakupowego, biorąc pod uwagę celne rekomendacje oraz spersonalizowaną komunikację produktową, jak np. mailingi czy newslettery. Potrzeba zrozumienia i indywidualnego podejścia oraz świadomość własnych potrzeb – to wszystko sprawia, że personalizacja przekazu marketingowego jest już dziś standardem.

Tylko w 2015 roku liczba użytkowników blokujących reklamy wzrosła globalnie aż o 41 proc. w porównaniu do roku poprzedniego, co łącznie kosztowało rynek około 21,8 miliarda dolarów. Zgodnie z raportem Teads, intruzywne reklamy (jak np. te wyświetlające się już na stronie startowej czy banery, których nie można wyłączyć lub które zajmują całą przestrzeń) to główne powody, dla których użytkownicy decydują się na zainstalowanie wtyczki blokującej reklamy. Wyniki badania „Zjawisko blokowania reklam w Polsce” przeprowadzonego przez IAB Polska pokazują, że w 2017 roku z wtyczki AdBlock korzystało aż 42 proc. internautów powyżej 15 roku życia, a kolejnych kilkanaście deklarowało instalację w przyszłości.

Aby osiągnąć efektywną personalizację komunikacji produktowej, marketer może zdecydować się na wdrożenie narzędzi wykorzystywanych we wszystkich prowadzonych przez markę kanałach komunikacji, oferując użytkownikom doświadczenie oparte na ich potrzebach w danym momencie – po uwzględnieniu zmieniającego się kontekstu, który towarzyszy robieniu zakupów.

Jednym z najskuteczniejszych jest mechanizm rekomendacji reklam oparty o technologię deep learning, który dopasowuje reklamy nie tylko pod kątem produktów, które już raz zdobyły zainteresowanie użytkownika, ale również do tych dotychczas nieoglądanych czy tych z wysokim wskaźnikiem prawdopodobnej konwersji. Algorytmy oparte o deep learning uczą się szybciej, skuteczniej i bardziej precyzyjnie rozpoznawać i odpowiadać na potrzeby konsumenta.

- Zachowanie użytkownika nieustannie ulega dynamicznym zmianom. Zaawansowane algorytmy potrafią je analizować, wyciągając na ich podstawie logiczne wnioski. W ten sposób w czasie rzeczywistym powstaje unikatowy profil użytkownika, oparty nie tylko o jego zachowanie w samym sklepie internetowym, ale również sposób, w jaki reaguje na konkretne oferty. Zgromadzone dane umożliwiają dopasowanie w pełni spersonalizowanych komunikatów na każdym etapie ścieżki zakupowej użytkownika, na bieżąco dostosowując ich treść do zmieniających się potrzeb - komentuje Agnieszka Gilewska (na zdjęciu powyżej), Business Development Director Poland w RTB House.

W ubiegłym roku rynek reklamowy w Polsce osiągnął wartość 9,8 mld złotych. Przy tak niebagatelnych środkach warto pamiętać, aby na reklamę nie wydawać, a w nią inwestować. Reklama dzisiaj to marketing zorientowany na konsumenta, którego celem jest nieustanna troska o pozytywne doświadczenie zakupowe i dbałość o lojalność wobec marki. Zakończyła się era generycznych materiałów targetowanych na podstawie standardowych danych socjo-demograficznych. Podstawowym pytaniem marketera jest dziś „dlaczego”. A odpowiedzi pomoże dostarczyć sztuczna inteligencja, przekuwając wyniki w nowoczesną, interesującą i skuteczną reklamę.