自動車のクリック数：AIと機械学習が自動車マーケティングにどのように革命をもたらしているか

公開: 2018-04-11

この投稿は、もともとDigital Dealerマガジンの第24巻、第8号に掲載されました。

Digital Dealerの最近の記事で、「あなたのディーラーはAIを利用していますか？」という重要な質問がありました。人工知能の急速な進化は誰もが話しているが、それは本当に何を意味し、それは自動車のマーケターにどのように適用されるのだろうか？

人工知能と機械学習

真実は、私たちが自分で考えて学ぶことができる真に自律的なAIからまだ何年も離れているということです。今日私たちが実施しているのは、機械学習とも呼ばれるインテリジェントなアルゴリズムです。機械学習は、明示的なプログラミングを超えた決定を行うため、従来のアルゴリズムとは異なります。彼らは実際に、ビッグデータ分析に基づいて可能な限り最も効率的な方法で手元にある特定のタスクを実行することを学びます。機械学習は、次のような日常生活の多くの隠れた側面に力を与えます。お気に入りのプレイリスト、株価予測、ニュース記事のクラスタリング、および自動車広告のいくつかの側面をキュレートします。

多くの自動車メーカー、代理店、ディーラーは、ビッグデータをほぼリアルタイムで処理する機械学習テクノロジーを使用して、よりスマートなマーケティングと広告の意思決定を自動的に行っています。今日の急速に変化する市場で関連性と競争力を維持するために、機械学習の力を取り入れることは理にかなっています。機械学習を使用すると、広告の入札単価を1日を通して更新でき、予算はたとえば日と月に合わせて自動的に調整されます。

複雑なデータに基づくデータの処理と意思決定に関しては、常にマシンが最優先されます。機械学習がオンラインの自動車マーケティングで何をしているのかを理解することで、組織を技術進歩の最先端に移動させることができます。これらの「魂を消耗する」タスクに費やされたすべての人間の努力を取り、戦術ではなく戦略に焦点を合わせた場合、どこでビジネスを行うことができるか想像してみてください。

機械学習を活用した動的検索、表示、リターゲティング

ほんの数年前、自動車のデジタルマーケティングは、広告を見た人の数に基づいて成功を測定していました。多くが変わった。今日に向けて早送りすると、マーケターは車両在庫に基づいて動的キャンペーンを自動化できるようになります。

動的検索キャンペーンは、ユーザーの正確な検索意図に対応します。これらのキャンペーンは、特定の車両を対象とするようにセグメント化されており、在庫のある車両にのみ予算が費やされるようになっています。
ダイナミックディスプレイキャンペーンは、特定の車両が言及されているサイトをターゲットにするように設定できます。
動的リターゲティングキャンペーンは、サイトで車両を閲覧したが、試乗をスケジュールしたり、ディーラーに電話したりしていないユーザーに広告を表示するように設計されています。これらのディスプレイ広告は、ディーラーサイトにアクセスしてから数日後にWebをナビゲートするときに表示されます。

これらの戦略は、運用プロセスを合理化し、積極的に車両を探している人々に広告活動を集中させるのに役立ちます。ただし、この自動化と機械学習を組み合わせてクリック単価を削減し、コンバージョン数を増やすと、真のメリットが得られます。基本的に、同じ予算でより多くの新規顧客を獲得し、競合他社に何マイルも先んじることができます。

結論：

動的キャンペーンの流動性により、ディーラーは常に潜在的な顧客に、ロット内の車両に関する最新情報を含む広告を表示できます。これは、一般的な広告よりもはるかに興味深い光景です。
機械学習は、人間が考えられるよりも速くパターンとクランチ数を確認できるため、入札単価を調整するための設備が整っていることを証明しています。
機械学習テクノロジーで予算の複雑さ、クリック単価の制約、コンバージョン単価を管理できるようにすることで、アカウントマネージャーは突然より多くのアカウントを管理できるようになり、より少ない人員でビジネスを運営できるようになります。

3GEngagementのCEOであるChrisHansonとMuddAdvertisingの製品およびシステムデザイナーであるDaveMeindlが最近、「自動車ウェビナーの動的在庫戦略」というタイトルのウェビナーで説明したように、機械学習を動的在庫キャンペーンに適用すると、驚くべきことが起こります。これらの業界をリードする自動車代理店は、機械学習を利用した入札と予算管理システムの両方を使用しており、日中の調整を頻繁に行って、可能な限り最高の結果を提供します。これにより、キーワードの調整（ポジティブとネガティブの両方）、広告コピーの分割テスト、ランディングページの作成、広告表示オプションの追加など、より多くの車両の販売に役立つキャンペーン管理の側面に集中できます。このシステムは、クリスのクライアントのモバイルクリックツーコールを50％以上増加させ、最もパフォーマンスが高く、最も関連性の高いキーワードに焦点を当てることで、検索キャンペーンの売り上げを伸ばしました。

Daveは、Acquisioで私たちと協力して、Googleディスプレイネットワーク（GDN）での動的ディスプレイおよびリマーケティングキャンペーンの構築を自動化しました。これはゲームチェンジャーであり、GoogleがGoogle AdWordsへのアクセスを制限した2015年以降、リアルタイムビッダー（RTB）広告交換で利用できなかったGoogleプロパティで顧客にリーチできるようにします。他のディスプレイプラットフォームはすべてRTB広告交換に焦点を合わせており、このタイプのプログラマティックソリューションをサポートするインフラストラクチャがないため、このGDN統合は斬新です。

今日の自動車購入の状況

機械学習最適化テクノロジーを自動車のマーケティング戦略に実装することは、成功のために急速に重要になりつつあります。人々が次の車を探す方法は、ここ数年で完全に変わりました。 80％の人が、ディーラーに行く前に決心していると言っています。つまり、事前にオンラインでの調査にかなりの時間を費やしているということです。これらの潜在的な顧客にあらゆる段階でリーチすることが不可欠です。

検索の多くは外出先でモバイルで行われるため、これらの影響力のあるマイクロモーメントの間に存在感を示すことで、ユーザーが購入する準備が整うまでにすべての違いを生むことができます。 Googleは最近、自動車購入の過程でこれらの重要なマイクロモーメントのうち5つを特定しました。

どの車が最高の瞬間か
Is-It-Right-For-Meの瞬間
Can-I-Afford-Itモーメント
どこで買えばいいのか
Am-I-Getting-A-Deal Moment

モバイルとデスクトップの検索意図が異なることを理解し、それに応じて1日を通して入札単価を調整する機械学習システムを活用することで、オーディエンスの注目を集めることに大きな違いをもたらすことができます。これは大変な作業のように聞こえるかもしれませんが、機械学習ベースの最適化を使用すると、この過程で潜在的な購入者を特定し、ターゲットを絞り、影響を与えることができます。

自動化と機械学習で自動車のマーケティング費用を活用する

自動車のマーケティングソリューションは、プログラマティック自動化と機械学習に移行し続けています。これは、人々がモバイルデバイスで車を研究して購入する方法の変化によって必要になります。未来は今です。

動的なソリューションを実装することにより、市場に出ている自動車の買い物客をターゲットにすることに戦略を集中させると、次のようになります。

それらの多くをディーラーに入手してください
より多くの車をロットから移動します
OEMCo-opファンドと広告費からの収益を最大化する

これにより、自動車マーケターは、自動化と機械学習で競争に勝つための刺激的な機会を得ることができます。

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フィーチャー画像：Unsplash / Samuele Errico Piccarini