자동차용 클릭: AI와 머신 러닝이 자동차 마케팅을 혁신하는 방법

이 게시물은 원래 Digital Dealer 매거진 24권 8호에 게시되었습니다.

Digital Dealer의 최근 기사는 '당신의 대리점이 AI를 활용하고 있습니까?'라는 중요한 질문을 던졌습니다. 인공 지능의 급속한 발전은 모두가 이야기하지만 실제로 의미하는 바는 무엇이며 자동차 마케터에게 어떻게 적용됩니까?

인공 지능 대 기계 학습

진실은 스스로 생각하고 학습할 수 있는 진정한 자율 인공 지능이 아직 몇 년 떨어져 있다는 것입니다. 오늘날 우리가 가지고 있는 것은 기계 학습으로 알려진 지능형 알고리즘입니다. 머신 러닝은 명시적 프로그래밍을 넘어서는 결정을 내리기 때문에 기존 알고리즘과 다릅니다. 그들은 실제로 빅 데이터 분석을 기반으로 가능한 가장 효율적인 방법으로 당면한 특정 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 기계 학습은 다음을 포함하여 일상 생활의 많은 숨겨진 측면을 강화합니다. 좋아하는 재생 목록, 주가 예측, 뉴스 기사 클러스터링 및 자동차 광고의 여러 측면을 선별합니다.

많은 자동차 제조업체, 대행사 및 딜러는 빅 데이터를 거의 실시간으로 처리하여 더 스마트한 마케팅 및 광고 결정을 자동으로 내리는 머신 러닝 기술을 사용하고 있습니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 시장에서 관련성과 경쟁력을 유지하기 위해 머신 러닝의 힘을 수용하는 것이 합리적입니다. 머신 러닝을 사용하면 하루 종일 광고 입찰가를 업데이트할 수 있으며 예산은 예를 들어 날짜와 월에 따라 자동으로 조정됩니다.

복잡한 데이터를 기반으로 하는 데이터 크런칭 및 의사 결정과 관련하여 항상 기계가 우선합니다. 기계 학습이 온라인 자동차 마케팅을 위해 무엇을 하고 있는지 이해함으로써 조직을 기술 발전의 최첨단으로 이동할 수 있습니다. 이러한 '영혼 소모' 작업에 모든 인적 노력을 들이고 전술 대신 전략에 집중한다면 비즈니스를 어디로 이끌 수 있는지 상상해 보십시오.

기계 학습으로 구동되는 동적 검색, 디스플레이 및 리타게팅

불과 몇 년 전만 해도 자동차 디지털 마케팅은 광고를 본 사람의 수를 기준으로 성공을 측정했습니다. 많은 것이 바뀌었습니다. 현재로 빠르게 돌아가 마케터는 이제 차량 인벤토리를 기반으로 동적 캠페인을 자동화할 수 있습니다.

• 동적 검색 캠페인 은 사용자의 정확한 검색 의도를 충족합니다. 이러한 캠페인은 특정 차량을 타겟팅하고 재고가 있는 차량에만 예산을 지출하도록 세분화됩니다.
• 동적 디스플레이 캠페인 은 특정 차량이 언급된 사이트를 타겟팅하도록 설정할 수 있습니다.
• 다이내믹 리타게팅 캠페인 은 귀하의 사이트에서 차량을 보았지만 시승 일정을 잡거나 딜러에게 전화하지 않은 사람들에게 광고를 표시하도록 설계되었습니다. 이러한 디스플레이 광고는 대리점 사이트를 방문한 다음 날 웹을 탐색할 때 표시됩니다.

이러한 전략은 운영 프로세스를 간소화하고 차량을 적극적으로 찾는 사람들에게 광고 노력을 집중하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 자동화가 머신 러닝과 결합되어 클릭당 비용을 줄이고 전환 수를 늘릴 때 진정한 이점이 있습니다. 기본적으로 동일한 예산으로 더 많은 신규 고객을 확보하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

결론:

1. 다이내믹한 캠페인의 유동성은 딜러가 항상 일반 광고보다 훨씬 더 흥미로운 광경인 차량에 대한 최신 정보와 함께 잠재 고객에게 광고를 표시할 수 있도록 합니다.
2. 머신 러닝은 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 패턴을 보고 숫자를 처리할 수 있기 때문에 입찰가를 조정하는 데 더 적합하다는 것이 입증되었습니다.
3. 머신 러닝 기술이 복잡한 예산, 클릭당 비용 제약, 전환당 비용을 관리할 수 있게 함으로써 계정 관리자는 갑자기 더 많은 계정을 관리할 수 있으므로 적은 인력으로 비즈니스를 운영할 수 있습니다.

3GEngagement의 CEO인 Chris Hanson과 Mudd Advertising의 제품 및 시스템 디자이너인 Dave Meindl은 최근 '자동차 웹 세미나를 위한 동적 인벤토리 전략'이라는 제목의 웹 세미나에서 기계 학습이 동적 인벤토리 캠페인에 적용될 때 놀라운 일이 발생한다고 설명했습니다. 이러한 업계 최고의 자동차 대행사에서는 머신 러닝 기반 입찰 및 예산 관리 시스템을 사용하여 가능한 최상의 결과를 제공하기 위해 하루 중 자주 조정을 수행합니다. 이를 통해 더 많은 차량을 판매하는 데 도움이 되는 캠페인 관리 측면(예: 키워드 조정(긍정 및 제외) 조정, 광고 문구 분할 테스트, 방문 페이지 생성, 광고 확장 추가 등)에 집중할 수 있습니다. 이 시스템은 Chris의 클라이언트의 모바일 클릭 투 콜을 50% 이상 증가시켰고 가장 관련성이 높은 최고 실적의 키워드에 집중함으로써 검색 캠페인에서 더 많은 판매를 유도했습니다.

Dave는 Acquisio에서 우리와 협력하여 Google 디스플레이 네트워크(GDN)에서 동적 디스플레이 및 리마케팅 ​​캠페인 구축을 자동화했습니다. 이것은 게임 체인저이며 Google이 Google AdWords에 대한 액세스를 제한한 2015년 이후 실시간 입찰(RTB) Ad Exchange에서 사용할 수 없었던 Google 자산의 고객에게 도달할 수 있도록 합니다. 이 GDN 통합은 다른 디스플레이 플랫폼이 모두 RTB 광고 교환에 초점을 맞추고 이러한 유형의 프로그래밍 방식 솔루션을 지원할 인프라가 없기 때문에 새로운 것입니다.

오늘날 자동차 구매 현황

자동차 마케팅 전략에 머신 러닝 최적화 기술을 구현하는 것이 성공에 빠르게 중요해지고 있습니다. 사람들이 다음 차를 찾는 방식이 지난 몇 년 동안 완전히 바뀌었습니다. 80%의 사람들이 대리점에 가기 전에 마음을 정했다고 말합니다. 이러한 잠재 고객에게 다가가는 것은 모든 단계에서 필수적입니다.

많은 검색이 이동 중에 모바일에서 이루어지므로 이러한 영향력 있는 마이크로 모먼츠에 존재하는 것은 사용자가 구매할 준비가 될 때까지 모든 차이를 만들 수 있습니다. Google은 최근 자동차 구매 여정에서 다음과 같은 5가지 중요한 미시적 순간을 식별 했습니다.

1. 어느 차가 최고의 순간인지
2. 나에게 딱 맞는 순간
3. 감당할 수 있는 순간
4. 사야 하는 순간
5. 거래를 성사시키는 순간

모바일과 데스크톱 검색 의도가 다르다는 것을 이해하고 하루 종일 그에 따라 입찰가를 조정하는 기계 학습 시스템을 활용하면 청중의 관심을 사로잡는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 어려운 작업처럼 들릴 수 있지만 머신 러닝 기반 최적화를 사용하면 이 여정 전반에 걸쳐 잠재 구매자를 식별하고 타겟팅하고 영향을 미칠 수 있습니다.

자동화 및 기계 학습으로 자동차 마케팅 비용 활용

자동차 마케팅 솔루션은 프로그래밍 방식의 자동화 및 기계 학습으로 계속 이동하고 있습니다. 이는 사람들이 모바일 장치에서 자동차를 조사하고 구매하는 방식의 변화로 인해 필요합니다. 미래는 지금입니다.

동적 솔루션을 구현하여 시장 내 자동차 쇼핑객을 타겟팅하는 데 전략을 집중하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 대리점에 더 많이 가져오십시오.
2. 더 많은 차를 부지 밖으로 옮기십시오.
3. OEM Co-op 기금 및 광고 비용으로 수익 극대화

이는 자동차 마케터에게 자동화 및 머신 러닝으로 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 흥미진진한 기회를 제공합니다.

이미지 크레딧

특집 이미지: Unsplash / 사무엘 에리코 피카리니