How to engage a client and make CTA sexy? What is image recognition technology? What does Netflix have to do with all this? Paweł Elbanowski was talking about it during Mobile Trends Conference 2018 - the largest event of the mobile industry in Poland. See how to build an amazing customer mobile experience using image recognition technology.

1. Sexy CTA
jak wykorzystać technologię rozpoznawania obrazu
do budowania niesamowitego
mobile customer experience
Paweł Elbanowski
Programa™ & Recognize.IM

2. Z czym wyjdziecie z prezentacji?
Jak budować zaangażowanie na mobile poza mobile?
Odkryj prawdziwy potencjał książek, filmów, reklam w TV, billboardów
Technologia rozpoznawania obrazu a CTA na mobile
Z czym się to je, po co to komu i jak to wdrożyć?
4 case study | 3 inspiracje

3. Z czym wyjdziecie z prezentacji?
Jak budować zaangażowanie na mobile poza mobile?
Odkryj prawdziwy potencjał książek, filmów, reklam w TV, billboardów
Technologia rozpoznawania obrazu a CTA na mobile
Z czym się to je, po co to komu i jak to wdrożyć?
4 case study | 3 inspiracje
Cel: 1+ pomysł na genialną kampanię marketingową

4. Super Bowl – święto sportu?

5. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000 widzów

6. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000
5 000 000$
widzów
przeciętny koszt 30-sekundowego spotu

7. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000
5 000 000$
385 000 000$
widzów
przeciętny koszt 30-sekundowego spotu
przychody z reklam

8. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000
5 000 000$
385 000 000$
83%
widzów
przeciętny koszt 30-sekundowego spotu
przychody z reklam
widzów uwielbia reklamy na Super Bowl

9. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000
5 000 000$
385 000 000$
83%
22%
widzów
przeciętny koszt 30-sekundowego spotu
przychody z reklam
widzów uwielbia reklamy na Super Bowl
zapamiętuje reklamy i marki

10. Super Bowl – święto sportu?
114 000 000
5 000 000$
385 000 000$
83%
22%
10%
widzów
przeciętny koszt 30-sekundowego spotu
przychody z reklam
widzów uwielbia reklamy na Super Bowl
zapamiętuje reklamy i marki
sięga po reklamowane produkty i usługi
dane: www.statista.com

11. „Gigant odpalił prawdziwy pocisk”.

12. „Gigant odpalił prawdziwy pocisk”.
784 579 widzów obejrzało Paradoks Cloverfield
od razu po emisji reklamy

13. „Gigant odpalił prawdziwy pocisk”.
784 579
5 000 000
widzów obejrzało Paradoks Cloverfield
od razu po emisji reklamy
widzów obejrzało reklamowany film
w ciągu 7 dni od emisji reklamy
dane: www.nielsen.com

14. Recognize.IM – jak działa?

15. Jak
Lubimyczytać.pl
wykorzystuje
Recognize.IM?

16. Jak
Knorr
wykorzystuje
Recognize.IM?

17. Jak
PZU
wykorzystuje
Recognize.IM?

18. Jak
Coca-Cola
wykorzystuje
Recognize.IM?

19. Coca-Cola mobile customer experience.

20. Coca-Cola mobile customer experience.
46 656 liczba kombinacji kodów

21. Coca-Cola mobile customer experience.
46 656
838 428
liczba kombinacji kodów
zeskanowanych kodów

22. Coca-Cola mobile customer experience.
46 656
838 428
47 000 000
liczba kombinacji kodów
zeskanowanych kodów
liczba wyświetleń

23. Coca-Cola mobile customer experience.
46 656
838 428
47 000 000
liczba kombinacji kodów
zeskanowanych kodów
liczba wyświetleń
8 750 000 sprzedanych puszek (27% więcej)

24. Coca-Cola mobile customer experience.
Zwiększenie sprzedaży o 7%!
46 656
838 428
47 000 000
liczba kombinacji kodów
zeskanowanych kodów
liczba wyświetleń
8 750 000 sprzedanych puszek (27% więcej)

25. Coca-Cola mobile customer experience.
Zwiększenie sprzedaży o 7%!
Cel - zwiększenie świadomości marki wśród młodzieży: osiągnięty
46 656
838 428
47 000 000
liczba kombinacji kodów
zeskanowanych kodów
liczba wyświetleń
8 750 000 sprzedanych puszek (27% więcej)

26. Sexy CTA – składowe sukcesu.

27. Sexy CTA – składowe sukcesu.
1. Grupa docelowa

28. Sexy CTA – składowe sukcesu.
1. Grupa docelowa
2. Content

29. Sexy CTA – składowe sukcesu.
1. Grupa docelowa
2. Content
3. Cel i miara

30. Recognize.IM = dialog.

31. Inspiracje.

32. Analityka social media.

33. Promocje, które sprzedają.

34. Podsumowanie.

35. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl

36. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr

37. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr
3. Case study - PZU

38. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr
3. Case study - PZU
4. Case study - Coca-Cola

39. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr
3. Case study - PZU
4. Case study - Coca-Cola
5. Inspiracja - analityka w social media

40. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr
3. Case study - PZU
4. Case study - Coca-Cola
5. Inspiracja - analityka w social media
6. Inspiracja - skuteczna promocja

41. Podsumowanie.
1. Case study - Lubimyczytać.pl
2. Case study - Knorr
3. Case study - PZU
4. Case study - Coca-Cola
5. Inspiracja - analityka w social media
6. Inspiracja - skuteczna promocja
7. Inspiracja - Netflix

42. Co Netflix mógł zrobić lepiej?

43. Mój cel?

44. Paweł Elbanowski
elbanowski@programa.pl
+48 509 068 111
www.linkedin.com/in/pawelelbanowski/
Prezentacja
www.programa.pl/mtc
blog Programa™