In perioada Pastelui, traficul si conversiile inregistrate de magazinele online scad in comparatie cu media lunara din perioadele normale din an. Tocmai de aceea, dupa astfel de perioade, cand vanzarile stagneaza, este de dorit o revenire rapida, astfel incat sansele pentru rezultate bune sa fie mai mari. Aici te poate ajuta inteligenta artificiala.
Potrivit datelor colectate de RTB House pentru martie 2016 arata ca in weekendul extins cu ocazia Pastelui (sambata, duminica si luni), magazinele online au inregistrat o scadere cu 37% a traficului si 72% a numarului de conversii fata de media lunara.
Dupa acesta scadere accentuata, ziua de marti aduce o crestere semnificativa fata de weekend, 195% crestere a traficului si 197% crestere a numarului de conversii. Actuala analiza RTB House e concentrata pe strategiile pe care retailerii online le pot folosi pentru a-si maximiza vanzarile intr-o perioada cu fluctuatii mari.
Desi Pastele este o provocare pentru magazinele online, este important ca pentru a inregistra rezultate pozitive in vanzari, sa fie planificate activitati de advertising ajustate la specificul perioadei. Astfel, in zilele cand interesul pentru cumparaturi scade, nu vor fi afectate rezultatele finale.
"Constientizarea unui posibil declin si analiza tendintelor pe care cumparatorii le manifesta in aceste perioade pot ajuta in pregatirea unei campanii prin care sa fie incurajate cumparaturile din prima vacanta de primavara. De exemplu, bannerele special create pentru retargetare, cu oferte unice, ar trebui sa fie adresate direct utilizatorilor. In egala masura, comunicarea in mod explicit a perioadei in care vor fi promotii este o solutie eficienta", a declarat Catalin Emilian, country manager RTB House Romania si Bulgaria
Totodata, informatia obtinuta de magazinele online este un flux inimaginabil de date care, fara instrumentele potrivite, nu poate fi valorizata. In cazul campaniilor de advertising destinate obtinerii unui raspuns rapid de la un potential client, este in mod particular importanta cunoasterea nevoilor si a preferintelor de achizitie ale consumatorilor.
Algoritmii deep learning, una dintre cele mai promitatoare arii de cercetare din domeniul inteligentei artificiale, colecteaza si interpreteaza nu doar datele privind click-urile pe bannere, ci si informatii despre cele mai vizualizate oferte, categorii de produse preferate, metode de finalizare a tranzactiilor si tactici de cautare pentru produsele preferate.
Chiar daca toate variabilele sunt analizate automat, fara interventia oamenilor, publicitatea pregatita in acest fel este adaptata nevoilor specifice ale clientilor. Astfel, creste interesul potentialilor cumparatori si face in asa fel incat planul de vanzari pentru Paste sa poata fi atins. Oferindu-le consumatorilor recomandari potrivite nevoilor lor, magazinele se asigura ca isi maximeaza rata de conversie si scaderea din weekend nu are efecte negative.
Sursă: startupcafe.ro
Foto: mybusiness.md
