Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital Marketing 2019

Czy sztuczna inteligencja (AI), a zwłaszcza machine learning zmieniają oblicze branży interaktywnej?
Jak korzystają z tego platformy takie jak Facebook czy Google, a jak - ich klienci?
Które zadania wykonywane przez marketerów, agencje i domy mediowe już teraz można automatyzować?
W jaki sposób algorytmy wpływają nawet na obszary wymagające kreatywności, jak tworzenie treści?
Oraz jak marketerzy mogą obronić się przed zagładą i nadciągającą robotyczną apokalipsą?
Sprawdźcie, jakie zastosowania Machine Learningu są dla Was dostępne już teraz, jak wykorzystać je do zwiększenia ROI swoich kampanii oraz jak nie dać się nabrać na chwytliwe obietnice.

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing | Konferencja In Digital Marketing 2019

  1. 1. Bajki robotów? Machine Learning in Digital Marketing. Jan Zając CEO, Founder Sotrender Rafał Wojdan Data Science Team Leader Sotrender
  2. 2. Na czym polega Twoja praca? ● Bannerki, landingi, posty… ● Czyli powtarzanie prostych zadań umysłowych… ● Czy raczej budowanie relacji z odbiorcami i klientami?
  3. 3. Marketing jest automatyzowany ● Personalizacja ○ Treść maila ○ Treść strony czy bloga ○ Rekomendacje zakupowe ● Doświadczenie użytkownika ○ Chatbot ○ Voice Search/Assistant ○ Wirtualne doświadczenie ● Strategie reklamowe i SEO ○ Czas wysłania maila ○ Target audience ○ Dobór treści ● Tworzenie treści ○ Tekst ○ Obraz ○ Monitoring i analizy
  4. 4. https://www.youtube.com/watch?v=LMeg0g74YbA
  5. 5. Personalizacja komunikacji https://community.sephora.com/t5/Trending-Now/Sephora-Personalized-Product-Picks/m-p/1044711
  6. 6. Google Responsive Search Ads https://www.wordstream.com/blog/ws/2018/0 7/10/responsive-search-ads
  7. 7. UX https://stackla.com/use-cases/engaging-websites/ https://blog.sprinklr.com/top-7-messenger-bots-by-brands/
  8. 8. UX - Wirtualne zakupy Image via Stylus https://newatlas.com/ikea-augmented-reality- catalog-app/28703/
  9. 9. UX - Voice Search Queries https://hackernoon.com/know-how-ai-and-machine-learning -are-shaping-the-digital-marketing-industry-e4ff08895825 https://googleblog.blogspot.com/2014/10/omg -mobile-voice-survey-reveals-teens.html
  10. 10. FB feed - video ranking ● Loyalty and intent ● Video and viewing duration ● Originality https://newsroom.fb.com/news/2019/05/updat es-to-video-ranking/
  11. 11. SEO: Google RankBrain understanding your query https://www.razorsocial.com/artificial-intellige nce-a-modern-approach-to-marketing/ https://www.searchmetrics.com/knowledge-b ase/ranking-factors-infographic-2016/ Content Keywords
  12. 12. Targetowanie reklam https://theintercept.com/2018/04/13/facebook-advertising-data-artificial-intelligence-ai/ https://medium.com/@jkbaseer/whats-the-diff erence-between-doubleclick-manager-double click-search-doubleclick-bid-manager-161448 4cb136
  13. 13. Tworzenie treści https://generated.photos/ https://staenz.com/content-automation-ai-tool s/
  14. 14. Co można zyskać dzięki AI? ● Zrozumienie klienta i predykcja zachowań ● Poprawa doświadczenia zakupowego ● Tworzenie efektywnej strategii marketingowej ● Optymalizacja kampanii ● Automatyzacja i zwiększenie produktywności ● Wzrost ROI
  15. 15. O co chodzi z tym AI? https://towardsdatascience.com/cousins-of-ar tificial-intelligence-dda4edc27b55 https://www.datacamp.com/community/tutoria ls/introduction-deep-learning
  16. 16. https://www.marketingcharts.com/customer-centric/analytics-automated-and-martech-82540/attachment/econsultancyadobe-how-companies-are-using-ai-mar2018
  17. 17. Jak wiele danych kryje wideo?
  18. 18. Analiza buzzu wokół marek i kategorii ● W jakim kontekście pojawia się marka, w tym jej logo? ● Co pojawia się na zdjęciach? ● Jakie marki konkurencyjne i komplementarne pojawiają się obok? ● Jakie są różnice w buzzie wokół poszczególnych marek? ● Co jest w najpopularniejszych i najbardziej angażujących komunikatach? 19 Zwykle analizy buzzu ograniczają się do komunikacji tekstowej
  19. 19. Pomiar ekspozycji marki i ekwiwalentu mediowego 20 Gazprom: ● Relative size: 3% ● Cumulative time exposure: 11 min Mastercard: ● Relative size: 5% ● Cumulative time exposure: 8 min
  20. 20. Planowanie strategii i rozpoznawanie kontekstów 21 Context: Women, smiling Performance score: 0.975 Context: Man, sad, chairs Performance score: 0.465
  21. 21. Dopasowanie influencerów i celebrytów 22 ● Sprawdzenie, o czym mówią i piszą teraz i kiedyś ● Możliwość szybkiego sprawdzenia treści nawet z kilku lat ● Ważne w kontekście Brand Safety
  22. 22. Konkursy i aktywacje konsumenckie 23 ● Weryfikacja treści wrzucanych w konkursach i akcjach ● Identyfikacja produktów czy paragonów
  23. 23. Do zobaczenia! Dr Jan Zając CEO Sotrender jan@sotrender.com Rafał Wojdan Data Science Team Leader r.wojdan@sotrender.com

×