Kliknięcia dla samochodów: jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują marketing motoryzacyjny

Ten post został pierwotnie opublikowany w numerze 24 magazynu Digital Dealer, numer 8.

Niedawny artykuł w Digital Dealer zadał ważne pytanie: „czy twój dealer korzysta z AI?”. Gwałtowna ewolucja sztucznej inteligencji sprawia, że ​​wszyscy mówią, ale co to tak naprawdę oznacza i jak odnosi się do marketerów motoryzacyjnych?

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

Prawda jest taka, że ​​wciąż dzieli nas wiele lat od prawdziwie autonomicznej sztucznej inteligencji, która potrafi samodzielnie myśleć i uczyć się. Obecnie mamy do czynienia z inteligentnymi algorytmami, znanymi również jako uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe różni się od tradycyjnych algorytmów, ponieważ podejmują decyzje, które wykraczają poza ich jawne programowanie. W rzeczywistości uczą się wykonywać dane zadanie w najbardziej efektywny sposób w oparciu o analizę big data. Uczenie maszynowe napędza wiele ukrytych aspektów życia codziennego, w tym; kuratorowanie ulubionych list odtwarzania, prognozy cen akcji, grupowanie artykułów prasowych i kilka aspektów reklamy motoryzacyjnej.

Wielu producentów, agencji i dealerów motoryzacyjnych korzysta z technologii uczenia maszynowego, które przetwarzają duże zbiory danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, aby automatycznie podejmować mądrzejsze decyzje marketingowe i reklamowe. Po prostu warto wykorzystać moc uczenia maszynowego, aby pozostać aktualnym i konkurencyjnym na dzisiejszym szybko zmieniającym się rynku. Dzięki uczeniu maszynowemu stawki reklamowe mogą być aktualizowane w ciągu dnia, a budżety są automatycznie dostosowywane na przykład w ciągu dnia i miesiąca.

Jeśli chodzi o przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w oparciu o złożone dane, maszyny zawsze wygrywają. Rozumiejąc, co uczenie maszynowe robi w marketingu motoryzacyjnym online, przenosisz swoją organizację na czoło zaawansowania technologicznego. Wyobraź sobie, gdzie mógłbyś zająć się swoim biznesem, gdybyś wziął cały ludzki wysiłek poświęcony na te „wyczerpujące duszę” zadania i skoncentrował się na strategii zamiast na taktyce.

Dynamiczne wyszukiwanie, wyświetlanie i ponowne kierowanie oparte na uczeniu maszynowym

Jeszcze kilka lat temu cyfrowy marketing motoryzacyjny mierzył sukces na podstawie liczby osób, które widziały Twoje reklamy. Wiele się zmieniło. Szybko do przodu do dnia dzisiejszego, a marketerzy mają teraz możliwość zautomatyzowania dynamicznych kampanii na podstawie inwentaryzacji pojazdów:

• Dynamiczne kampanie w wyszukiwarce odpowiadają dokładnie intencji wyszukiwania użytkownika. Kampanie te są podzielone na segmenty w celu kierowania na określone pojazdy i zapewnienia, że ​​budżet jest wydawany tylko na pojazdy, które są w magazynie.
• Dynamiczne kampanie w sieci reklamowej można skonfigurować tak, aby były kierowane na witryny, w których wspomniano o konkretnym pojeździe.
• Kampanie dynamicznego retargetingu mają na celu wyświetlanie reklam osobom, które oglądały pojazd w Twojej witrynie, ale nie umówiły się na jazdę próbną ani nie zadzwoniły do ​​dealera. Te reklamy displayowe będą wyświetlane podczas przeglądania sieci w dniach następujących po wizycie w witrynie dealera.

Strategie te pomagają usprawnić procesy operacyjne i skoncentrować działania reklamowe na osobach aktywnie poszukujących pojazdów. Jednak prawdziwy zysk pojawia się, gdy ta automatyzacja jest połączona z uczeniem maszynowym w celu zmniejszenia kosztu kliknięcia przy jednoczesnym zwiększeniu liczby konwersji. Zasadniczo zdobywasz więcej nowych klientów przy tym samym budżecie, co daje Ci przewagę nad konkurencją.

Konkluzja:

1. Płynność dynamicznych kampanii gwarantuje, że dealerzy zawsze będą wyświetlać potencjalnym klientom reklamy z najbardziej aktualnymi informacjami o pojazdach na parceli – o wiele bardziej intrygujący widok niż zwykła reklama.
2. Uczenie maszynowe udowodniło, że jest lepiej przystosowane do dostosowywania stawek, ponieważ potrafi dostrzec wzorce i załamać liczby szybciej niż to możliwe.
3. Pozwalając technologii uczenia maszynowego zarządzać złożonością budżetów, ograniczeniami kosztu kliknięcia i kosztu konwersji, menedżerowie kont mogą nagle zarządzać większą liczbą kont, co pozwala na prowadzenie firmy przy mniejszym nakładzie siły roboczej.

Jak Chris Hanson, dyrektor generalny 3GEngagement i Dave Meindl, projektant produktów i systemów w Mudd Advertising, wyjaśnili niedawno podczas seminarium internetowego zatytułowanego „Dynamic Inventory Strategies for Automotive Webinar”, kiedy uczenie maszynowe jest stosowane w dynamicznych kampaniach asortymentowych, dzieją się niesamowite rzeczy. Te wiodące w branży agencje motoryzacyjne stosują oparty na uczeniu maszynowym system zarządzania stawkami i budżetem, który umożliwia częste korekty w ciągu dnia w celu uzyskania najlepszych możliwych wyników. Dzięki temu mogą skupić się na aspektach zarządzania kampanią, które pomagają sprzedawać więcej pojazdów: dostosowywaniu słów kluczowych (zarówno pozytywnych, jak i negatywnych), testowaniu fragmentów tekstu reklamy, tworzeniu stron docelowych, dodawaniu rozszerzeń reklam i nie tylko. System ten zwiększył liczbę kliknięć, aby połączyć klientów Chrisa z telefonów komórkowych o ponad 50%, a także zwiększył sprzedaż w jego kampaniach w sieci wyszukiwania, skupiając się na najskuteczniejszych i najtrafniejszych słowach kluczowych.

Dave współpracował z nami w Acquisio, aby zautomatyzować tworzenie dynamicznych kampanii displayowych i remarketingowych w sieci reklamowej Google (GDN). To zmienia zasady gry i pozwala mu docierać do klientów w usługach Google, które nie były dostępne na giełdzie reklam w czasie rzeczywistym (RTB) od 2015 r., kiedy Google ograniczył dostęp do Google AdWords. Ta integracja z GDN jest nowatorska, ponieważ wszystkie inne platformy reklamowe koncentrują się na wymianie reklam RTB i nie mają infrastruktury do obsługi tego typu rozwiązań programistycznych.

Stan kupowania samochodów dzisiaj

Wdrażanie technologii optymalizacji uczenia maszynowego do strategii marketingowych w branży motoryzacyjnej szybko staje się kluczem do sukcesu. Sposób, w jaki ludzie szukają swojego kolejnego samochodu, całkowicie się zmienił w ciągu ostatnich kilku lat. 80% ludzi twierdzi, że decyduje się przed udaniem się do dealera, co oznacza, że ​​spędziło wcześniej dużo czasu na szukaniu informacji online. Niezbędne jest dotarcie do tych potencjalnych klientów na każdym kroku.

Ponieważ większość wyszukiwań odbywa się na urządzeniach mobilnych, obecność podczas tych wpływowych mikromomentów może mieć ogromne znaczenie, zanim użytkownik będzie gotowy do zakupu. Firma Google niedawno zidentyfikowała pięć z tych ważnych mikromomentów na drodze kupowania samochodów:

1. „Który samochód jest najlepszy”?
2. Chwila „jest to właściwe dla mnie”
3. Moment, na który mogę sobie pozwolić
4. Moment „Gdzie-należy-kupić”
5. Chwila „Dostaję umowę”

Wykorzystanie systemu uczenia maszynowego, który rozumie, że intencje wyszukiwania na urządzeniach mobilnych i komputerach różnią się, i odpowiednio dostosowuje stawki w ciągu dnia, może mieć ogromny wpływ na przyciągnięcie uwagi odbiorców. Może to brzmieć jak trudne zadanie, ale dzięki optymalizacji opartej na uczeniu maszynowym możesz identyfikować, kierować i wpływać na potencjalnych nabywców podczas całej podróży.

Wykorzystaj dolary w marketingu motoryzacyjnym dzięki automatyzacji i uczeniu maszynowemu

Rozwiązania marketingowe w branży motoryzacyjnej nadal zmierzają w kierunku automatyzacji automatyzacji i uczenia maszynowego. Jest to konieczne ze względu na zmianę sposobu, w jaki ludzie wyszukują i kupują samochody na urządzeniach mobilnych. Przyszłość jest teraz.

Jeśli skoncentrujesz swoją strategię na docieraniu do kupujących samochody na rynku poprzez wdrażanie dynamicznych rozwiązań, będziesz:

1. Dostarcz ich więcej do dealera
2. Przenieś więcej samochodów z parkingu
3. Zmaksymalizuj przychody z funduszy OEM Co-op i dolarów reklamowych

Daje to handlowcom motoryzacyjnym niesamowitą możliwość wyprzedzenia konkurencji dzięki automatyzacji i uczeniu maszynowemu.

Kredyty obrazkowe

Zdjęcie główne: Unsplash / Samuele Errico Piccarini