У организаций, которые переходят на цифровые технологии и достигают цифровой зрелости, быстро растет эффективность рекламных кампаний. Исследование компании Boston Consulting Group (BCG) показало, что использование машинного обучения в цифровом маркетинге может дать быстрые ощутимые результаты вплоть до увеличения количества онлайн-транзакций на 50%.
Влияние машинного обучения на бизнес
В ходе исследования, проведенного по заказу Google, было установлено, что всего 2% брендов достигли полной цифровой зрелости. Однако эти бренды получают на 20% больше прибыли и снижают затраты на 30%. Так что машинное обучение открывает перед компаниями много возможностей.
Исследователи изучили более 200 мировых брендов, опросили более 40 экспертов и провели 16 глубинных проверок шести брендов в различных индустриях, включая розничную торговлю, автомобильную промышленность и финансовую отрасль. Показатели оценивались за период от четырех до шести недель.
За это время были зафиксированы снижение цены на конверсию на 44% и рост количества онлайн-транзакций на 50%. При использовании технологий ИИ рентабельность инвестиций в рекламу у некоторых брендов повысилась на 33%.
- Рентабельность цифрового маркетинга в 1,4 раза выше, а его влияние на прибыль в 2,5 раз выше у организационно зрелых брендов по сравнению с компаниями с незрелым маркетингом.
- Использование технологий машинного обучения снижает цену за конверсию (CPA) более чем на 40%, а рост рентабельности инвестиций в рекламу (ROAS) при их использовании может составить до 33%.
- В среднем, применение технологий цифрового маркетинга повышает эффективность кампании на 20%.
- Эффективное участие человека наряду с использованием инструментов цифровой рекламы увеличивает эффективность кампании еще на 15%.
- Исследование показывает, что машинное обучение и цифровой маркетинг повышают количество онлайн-транзакций в ритейле до 50%.
Участие человека + технологии
Хотя сейчас существуют очень мощные технологии, постоянное участие человека все еще очень важно для максимизации эффективности. Участие человека увеличивает эффективность кампании в среднем на 15% плюс к 20%, которые обеспечивают технологии.
Тесты показали, что современные технологии цифрового маркетинга могут быстро повысить эффективность деятельности. Однако для максимального результата необходимо участие человека. Люди нужны, чтобы принимать стратегические решения, оптимизировать технологию и наилучшим образом применять алгоритмы на основе машинного обучения для достижения целей кампании, определения категорийных характеристик и понимания поведения клиентов.
Доминик Филд, старший партнер BCG
Наши тесты показали, что продвинутые технологии могут быстро повысить эффективность коммерческой деятельности и маркетинговую зрелость. Наибольшего роста удалось добиться брендам, привлекающим к маркетингу людей. Большинству игроков на рынке по-прежнему необходим ряд технических и организационных изменений, чтобы достичь мультимоментной цифровой зрелости. Каждое из этих изменений по отдельности сильно повышает производительность, а их сочетание позволяет маркетинговым организациям взаимодействовать с клиентом на всех стадиях на пути к покупке.
Организационная зрелость + цифровая маркетинговая зрелость
Проведенный BCG опрос более чем 200 мировых брендов показал, что более 85% брендов, находящихся на двух последних уровнях цифровой зрелости (интегрированность и многофакторный маркетинг) достигли также высокого уровня организационной зрелости.
Новое исследование показывает, что рекламодатели, которые применяют как технические, так и организационные лучшие практики, достигают более высоких результатов. Рентабельность маркетинга, основанного на данных, в 1,5 раза выше, а его влияние на прибыль в 2,5 раз выше у организационно зрелых брендов по сравнению с компаниями с незрелым маркетингом.
Среди рекомендаций, представленных в отчете, рекламодателям предлагается уже сейчас оценить, как машинное обучение может повлиять на конкретно на их бизнес. Демонстрация ценности новых технологий поможет найти поддержку и инвестиции для внедрения этих технологий, и организационных изменений. В долгосрочной перспективе для достижения успеха компании придется сломать внутренние барьеры, внедрить технологии в работу штатных сотрудников и установить стратегическое партнерства.
Чтобы измерить важность повышения зрелости, аналитики протестировали технологию на основе машинного обучения, учитывая три технических фактора. Они провели проверочные и контрольные эксперименты с участием шести крупных европейских брендов из финансовой и автомобильной индустрии, а также из индустрии розничной торговли. В ходе экспериментов рекламодатели и агентства использовали технологию автоматического назначения ставок для динамического изменения ставок для показов с высоким шансом конверсии. Они автоматизировали выбор творческих решений, учитывая, какие из них обеспечивают большую конверсию. Продвинутый таргетинг динамически определяет аудиторию на основе разных моделей поведения и демонстрируемого покупательского намерения. Рекламодатели использовали атрибуцию на основе данных, чтобы повысить доход на всех каналах и устройствах на основе влияния на продажи.