Magnus Johansson er nordensjef i Rocket Fuel

DEBATT:

Hva er prediktiv markedsføring og hva er det som gjør det til den store trenden i 2017?

Tenk deg muligheten til å nå forbrukerne med matinspirasjon rett før de skal tekste kjæresten om middagsplaner, eller å kunne nå frem til en vennegjeng med forslag til aktiviteter, sekunder før de diskuterer sine planer for helgen, skriver Magnus Johansson.

Denne artikkelen er over to år gammel.

  • MAGNUS JOHANSSON, Nordensjef i Rocket Fuel

I 2016 kom det en ny trend innen markedsføring: kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Teknologien i seg selv er ikke ny, men utviklingen har vært rask og avansert.

I 2017 dukket det opp et nytt konsept, nemlig prediktiv markedsføring. Dette er en metode som gjør alt programmatisk markedsføring gjør, bare bedre.

Hva er prediktiv markedsføring og hva er det som gjør det til den store trenden i 2017?

For det første, med hjelp av teknologi, er det mulig å forutsi hvilke annonser som forbrukere responderer best på.

Det er kunstig intelligens som gjør prediktiv markedsføring til en så stor suksess, hovedsakelig på grunn muligheten til å analysere store mengder data.

Men de gode resultatene kommer også av muligheten til å ta forbrukerne på alvor. Forbrukerne ønsker raskere, mer personlig og relevant reklame. Det er på tide at vi leverer dette.

Prediktiv markedsføring legger til en tredje faktor – kunnskapen om hvordan forbrukere handler i digitale medier, og også hvordan, når og hvorfor.

Denne teknologien tar til og med hensyn til variable faktorer som vær, humør og type enhet.

Mengden data, forbrukernes ønsker og forventninger samt kunnskapen om den digitale kundereisen, gir oss ny innsikt om forbrukeren.

Denne kunnskapen gir markedsførere et unikt verktøy til å målrette sitt budskap til personene bak de mobile enhetene. Det er dette som er prediktiv markedsføring.

Reiselivsnæringen er et eksempel på at teknologien fungerer godt.

Som mange andre aktører må de finne forbrukeren til rett tid.

Men hvordan finner du en reiseklar person som ønsker å dra fra norsk sommer? Konkurransen er stor, du må finne kundene før konkurrentene dine gjør det.

Prediktiv markedsføring viser deg ikke bare hvor du finner forbrukeren, men også hvor kunden er i kjøpsprosessen, og hva som kan hjelpe dem til å booke ferien.

Ved hjelp av algoritmer møter du forbrukeren på rett sted - som ikke nødvendigvis er der du tror hun eller han er.

De som ønsker å bestille en tur er ikke bare på reisesider eller reisebyråets webside. De kan like godt lese blogger, se på badetøy i nettbutikken og «like» venners sol og strandbilder i sosiale medier.

Kunstig intelligens er inkludert i prediktiv markedsføring og kan hjelpe reiselivsbedrifter til å vise en annonse før kunden selv forstått at de ønsker å legge høstferien til Italia i år.

En beslutning som er tatt etter at teknologien har analysert tusentalls invivideres høyst forskjellige privatreiser.

En undersøkelse viser at forbrukeradferden innen reiseliv er svært variabel, og at det er store forskjeller mellom de europeiske landene.

For eksempel var det mest sannsynlig at britiske forbrukere (54 prosent) fullførte kjøpsprosessen etter å ha sett annonser på et nettsted, mens tyske og franske forbrukere foretrekker å avslutte sine innkjøp andre steder (37 prosent på reisesider).

I undersøkelsen kommer det frem at franskmenn konverterer raskest og at spanjolene trekker seg ofte ut av en kjøpsbeslutning.

Prediktiv markedsføring brukes ikke bare i reiselivsbransjen, men på nesten alle produkter og tjenester.

Alt fra hva slags mat vi skal lage i kveld, til hvilken film vi skal se på fredag.

Tenk deg muligheten til å nå forbrukerne med matinspirasjon rett før de skal tekste kjæresten om middagsplaner, eller å kunne nå frem til en vennegjeng med forslag til aktiviteter, sekunder før de diskuterer sine planer for helgen.

Den prediktive markedsføringen er en videreføring av en allerede velprøvd metode – programmatisk annonsering. For markedsførere er det et naturlig steg å ta i jakten på større avkastning.

Powered by Labrador CMS