การวัดผลคือที่ศูนย์กลางของการตลาดดิจิตอล. เป็นสิ่งจําเป็นที่เราจะสามารถแสดงความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างโฆษณาที่ออกอากาศและการกระทําที่ต้องการ, ไม่ว่าจะการจับของ lead หรือแม้กระทั่งการซื้อของสินค้า. เป็นวิธีนี้ที่นักตลาดมืออาชีพแสดงให้เห็น ROI ที่บรรลุ
ปัจจุบัน, คุ๊กกี้ของผู้อื่น – ที่อนุญาตให้ลูกค้าถูกติดตามในเว็บไซต์ที่แตกต่างกัน – เป็นเครื่องมือที่ทําให้เป็นไปได้การวัดและประสิทธิภาพของการโฆษณาออนไลน์และการจําแนกของลูกค้า. แต่สถานการณ์นี้เป็นสถานการณ์ที่มีการเคลื่อนไหวมาก: เมื่อเร็ว ๆ นี้เราเห็นว่า Google กลับคำตัดสินเกี่ยวกับการเลิกใช้คุกกี้ของบุคคลที่สามใน Chrome, โครงการหนึ่งที่ได้รับการถกเถียงมากในช่วงปีที่ผ่านมาและกําลัง, ตั้งแต่มกราคมปี 2024, ในการทดสอบเบื้องต้นกับตลาด.
ข้อเสนอ, ตอนนี้, คือไม่หยุดการใช้ของ cookies third party, และยังเสนอให้ผู้ใช้มีอิสระมากขึ้นในการเลือกเกี่ยวกับพวกเขา. นี่เป็นเพียงหนึ่งในความเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่กำลังเกิดขึ้นและจะทำให้การวัดผลแคมเปญและการแบ่งกลุ่มเป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้
การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อค้าปลีก
เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันอ่าน一个การวิจัยกับผู้โฆษณาจากอุตสาหกรรมสินค้าผู้บริโภคที่ชี้ให้เห็นว่า ส่วนใหญ่ใหญ่ของมืออาชีพที่สัมภาษณ์กําลังพร้อมที่จะรับใช้ AI สําหรับการแบ่งแยก, การให้บริการของโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าและด้านอื่น ๆ ของการโฆษณา.
วิธีที่ Retail Media ครอบคลุมการเดินทางเต็มของลูกค้า, รวมถึงช่วงเวลาสุดท้ายของการตัดสินใจ, เมื่อผู้ซื้ออยู่ในช่องทางดิจิทัลของผู้ค้าปลีกหรือในร้านค้าแบบมีตัวตน, เราสามารถเข้าใจได้ว่าการใช้ AI เพื่อเชื่อมต่อกับลูกค้าในช่วงเวลาสำคัญของการเดินทางนี้สามารถให้ข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยิ่งใหญ่แก่ผู้โฆษณา.
การศึกษาที่เกี่ยวข้องแสดงให้เห็นว่า 45% ของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่า AI จะช่วยในการวิเคราะห์และเพิ่มพูนพฤติกรรมการซื้อ. แต่สิ่งสำคัญคือเราต้องจำไว้ว่าการวิเคราะห์ของมนุษย์จะยังคงเป็นสิ่งสำคัญตลอดทั้งกระบวนการ.
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ จากการวิจัยเกี่ยวกับความท้าทายอื่น ๆ ที่ผู้โฆษณาเผชิญ: 54% มองว่า AI มีความสำคัญต่อการรวมข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์อย่างสมบูรณ์; 29% มองว่า AI มีประโยชน์, แต่ไม่จำเป็น, เพราะเครื่องมืออื่น ๆ สามารถทำการรวมข้อมูลได้; และยัง, 15% มีความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวเกี่ยวกับการรวมกับ AI
ด้วยวิธีนี้, เป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจความซับซ้อนในการวิเคราะห์และใช้ข้อมูลของผู้ซื้อ – โดยเฉพาะเมื่อมีการข้ามข้อมูลระหว่างอีคอมเมิร์ซและร้านค้าแบบมีหน้าร้าน
จบ – และการกลับมา – สนับสนุนคุกกี้ของบุคคลที่สาม
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา, ตลาดได้มีการพูดคุยกันอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับการตัดสินใจของ Google ในการยุติการใช้คุกกี้ของบุคคลที่สามในเบราว์เซอร์ของตน, โครม. แม้ว่า Firefox และ Apple จะตัดสินใจเรื่องนี้ไปนานแล้ว, ผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดอยู่ที่ Chrome – ในขณะที่บทความนี้ถูกเขียน, เบราว์เซอร์มีส่วนแบ่ง 65% ในตลาดโลก. ในระหว่างนี้, ในเดือนกรกฎาคมปี 2024, บริษัทตัดสินใจเปลี่ยนเส้นทางอีกครั้ง: รักษาการสนับสนุนคุกกี้, แต่ให้ผู้ใช้มีการควบคุมมากขึ้นเกี่ยวกับพวกเขา. ยังไม่มีความชัดเจนมากนักว่าเรื่องนี้จะทำงานอย่างไร, แต่เป็นการตัดสินใจที่มีผลกระทบอย่างมากต่อการโฆษณาออนไลน์.
กฎระเบียบเช่น GDPR (ในยุโรป), CCPA (ในแคลิฟอร์เนีย) และ LGPD (ที่นี่ในบราซิล), ตัวอย่างเช่น, พวกเขามาที่นี่เพื่ออยู่และแรงกดดันที่เราเห็นในการเรียกร้องความเป็นส่วนตัวจะยังคงเพิ่มขึ้นในเดือนและปีต่อไป. นี่, ชัดเจน, หมายความว่าผู้ลงโฆษณาจำเป็นต้องลงทุนในการพัฒนากระบวนการของตนและนำแนวทางที่สร้างสรรค์มาใช้เพื่อรักษาประสิทธิภาพและติดตามผลกระทบของแคมเปญของพวกเขา
ขอบคุณความร่วมมือใหม่กับ Google และ Ads Data Hub (ADH) ของพวกเขา, ตลาดสามารถพัฒนาวิธีแก้ปัญหาเพื่อต่อสู้กับความท้าทายเหล่านี้,อนุญาตให้จับสัญญาณของสื่อโฆษณาและการวัดผลการขายของแคมเปญในภายหลังโดยไม่จำเป็นต้องใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม. นี่คือสิ่งที่ RelevanC กำลังทำอยู่, การรวมแพลตฟอร์ม DSP ของ Google กับข้อมูลการทำธุรกรรมและผลิตตัวชี้วัดการขายที่เกี่ยวข้องสำหรับลูกค้า.
เมื่อเชื่อมโยง ADH กับข้อมูลของตนเอง, ตอนนี้เราสามารถประสานงานโฆษณาออนไลน์กับข้อมูล first-party จากการขายในร้านค้าได้แล้ว, ทำให้สามารถวิเคราะห์ได้ว่ามีผู้คนกี่คนที่เห็นโฆษณาที่กำหนด, ในขณะเดียวกันที่เราข้ามกลุ่มผู้มีผลกระทบนี้กับผู้ซื้อของผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันหรือต่อเนื่อง. ด้วยระดับข้อมูลนี้เราสามารถให้ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของโฆษณาต่อยอดขายของผลิตภัณฑ์หรือหมวดหมู่ที่คล้ายกัน
หนึ่งในจุดสำคัญของโซลูชันที่ใช้เฉพาะข้อมูลที่รวมและไม่ระบุชื่อคือ Google ADH รับประกันว่าความเป็นส่วนตัวของลูกค้าและกฎระเบียบเช่น GDPR หรือ LGPD จะได้รับการเคารพ, การป้องกันการตรวจสอบข้อมูลส่วนบุคคล. หากการคำนวณที่ส่งไปยัง ADH ไม่ปฏิบัติตามการตรวจสอบความเป็นส่วนตัว, ตัวอย่างเช่น, ผลลัพธ์จะไม่สามารถเข้าถึงได้.
ADH อนุญาตให้ใช้แหล่งข้อมูลหลายประเภท, วิธีการใช้ Display Video 360 (DV360) และ Google Ads, และข้อมูลเหล่านี้มีข้อมูลเช่นใครที่ดูโฆษณาและเมื่อไหร่. ดังนั้น, สามารถตรวจสอบได้ว่ามีคนจำนวนเท่าไหร่ที่ดูโฆษณานั้นในวันนั้น, แต่เราไม่สามารถระบุบุคคลที่เกี่ยวข้องได้
โดยการให้ผู้ค้าปลีกมีความสามารถในการปรับสมดุลการแสดงโฆษณากับข้อมูลการขาย, รวมถึงการแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยตรงโดยไม่ใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม, ควรเน้นว่าเป็น, ใช่, สามารถช่วยผู้โฆษณาให้รักษาการลงทุนในกลยุทธ์ Retail Media ที่มีกำไรและต่อเนื่อง. นอกจาก, ชัดเจน, วัดและแสดงผลลัพธ์ของแคมเปญอย่างเป็นรูปธรรม. และสิ่งสำคัญที่ต้องเน้นคือ: กลยุทธ์ที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบการใช้ข้อมูลและรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคให้ปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก!
