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11/04/2020

深度学习如何为CG营销带来创新

消费品品牌面临着独特的挑战。虽然他们能够直接向消费​​者宣传他们的产品,但市场的建立方式是直接测量这些广告对个人消费者购买的影响的CG公司的障碍。

而且,扩大电子商务并且在直接消费者(DTC)品牌数量的突然爆炸使消费者许可证完全脱离了品牌忠诚度的债券,进一步深化了传统CG公司的需要找到吸引稳定的新流程顾客。

Enter deep learning: Thanks to the groundbreaking technology’s ability to take brands’ first-party data and transform the information into actionable insights that can be applied in real time, CG marketers can finally optimize their advertising efforts to find new buyers for their products and spend ad budgets as efficiently as possible.

正如它目前所在的那样,像Procter&Gamble,Clorox,Clorox,Contle和Unilever这样的公司依赖于他们的零售合作伙伴来报告店内销售和性能,并使用这些信息来衡量他们目前的广告的有效性,并确定他们的有效性应该伸出援手。这些洞察力非常有用,但他们并没有为CG品牌提供驾驶的机会 - 甚至测量 - 增量转换。他们也没有允许这些公司清楚地了解客户的行为和购买模式。

然而数据景观正在改变CG品牌。许多人现在可以访问他们的一部分销售的一对一的确定性数据,信息不仅能够更大了解导致某人购买的行为和动机类型,而且可以用于电源深入学习算法。

现在,品牌可以从订阅食谱通讯的品牌忠诚客户收集的信息,从新DTC品牌上注册在线促销优惠券或在线订购,以赋予他们的深度学习算法,找到新的潜在客户,优化媒体购买,优化媒体购买,并推动销售。

一旦配备了这些数据,深入学习算法可以使用这些信息来查找可以大的人口应用的模式。如果营销人员正在寻找新的,接受的受众群众的宣传,他们可以指导算法确定现有品牌客户拥有的任何共同特征或行为,并通过其他受众档案识别可能是强大候选人的匹配特征的人转换。与传统的营销策略不同,深度学习可以针对任何潜在客户集群,无论多么小。

与传统的营销策略不同,深度学习可以针对任何潜在客户集群,无论多么小。

深度学习还有助于品牌区分现有客户和那些需要额外接触广告消息传递的人之间转换。传统上,所有类型的品牌都努力使这种区别成为这种区分,导致广告消费的浪费和错过了机会。

Deep learning’s advanced incremental lift abilities allow brands to avoid spending digital dollars on advertising to customers who are already brand-loyal thanks to television ads and other traditional media campaigns, and instead focus on potential customers who need an extra push on digital channels in order to make the purchase.

不仅如此,深入学习算法使用模式从确定性数据,第一方数据和消费者行为数据中收集到,以确定到达仍在围栏上的消费者的最有效方法。通过使用来自现有客户的信息,品牌可以找到新的,接受的受众集群,在优化媒体购买和针对每种印象和潜在客户的策略,实时优化媒体购买和定位策略。

由于CG品牌更加意识,消费者行为和采购模式在过去七个月内发生了巨大的变化。供应链中的差距已迫使消费者寻求新品牌,这反过来又为CG公司提供了转换那些可能仅与他们购物的人的机会,以忠诚的客户。

深度学习不仅使品牌实时优化了他们的活动,它还使他们有机会了解,提供和衡量绩效营销活动的增量。以前努力获得确定性数据的CG品牌现在可以借助深度学习来借助深入学习,这就是他们的数字广告系列表演的程度以及将其他客户添加到折叠时需要采取什么行动。

杰里米是首席执行官和创始人cognitiv.

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