Clicuri pentru mașini: cum AI și Machine Learning revoluționează marketingul auto

Această postare a fost publicată inițial în revista Digital Dealer volumul 24, numărul 8.

Un articol recent din Digital Dealer a pus întrebarea importantă: „Dealerul dumneavoastră profită de AI?” Evoluția rapidă a inteligenței artificiale îi face pe toată lumea să vorbească, dar ce înseamnă asta cu adevărat și cum se aplică comercianților din domeniul auto?

Inteligența artificială vs învățarea automată

Adevărul este că suntem încă la câțiva ani distanță de AI cu adevărat autonom, care poate gândi și învăța pe cont propriu. Ceea ce avem în vigoare astăzi sunt algoritmi inteligenți cunoscuți altfel sub denumirea de învățare automată. Învățarea automată este diferită de algoritmii tradiționali, deoarece aceștia iau decizii care depășesc programarea lor explicită. Ei învață de fapt să îndeplinească sarcina specifică la îndemână în cel mai eficient mod posibil, pe baza analizei de date mari. Învățarea automată stimulează multe aspecte ascunse ale vieții de zi cu zi, inclusiv; organizarea listelor de redare preferate, proiecțiile prețului acțiunilor, gruparea articolelor de știri și mai multe aspecte ale publicității auto.

Mulți producători de automobile, agenții și dealeri folosesc tehnologii de învățare automată care procesează date mari în timp aproape real pentru a lua decizii mai inteligente de marketing și publicitate în mod automat. Este logic să îmbrățișăm puterea învățării automate pentru a rămâne relevant și competitiv pe piața de astăzi în schimbare rapidă. Cu ajutorul învățării automate, sumele licitate publicitare pot fi actualizate pe tot parcursul zilei, iar bugetele pot fi ajustate automat în fiecare zi și lună, de exemplu.

Când vine vorba de analizarea datelor și luarea deciziilor bazate pe date complexe, mașinile ies întotdeauna în frunte. Înțelegând ceea ce face învățarea automată pentru marketingul auto online, vă mutați organizația la vârful progresului tehnologic. Imaginați-vă unde ți-ai putea duce afacerea dacă ai lua tot efortul uman petrecut în aceste sarcini de „descărcare a sufletului” și le-ai concentra pe strategie și nu pe tactică.

Căutare dinamică, afișare și redirecționare susținute de Machine Learning

Cu doar câțiva ani în urmă, marketingul digital auto măsura succesul pe baza numărului de persoane care vă vedeau anunțurile. S-au schimbat multe. Avanză rapid până în prezent, iar marketerii au acum capacitatea de a automatiza campanii dinamice bazate pe inventarul de vehicule:

• Campaniile de căutare dinamică răspund intenției exacte de căutare a utilizatorului. Aceste campanii sunt segmentate pentru a viza anumite vehicule și pentru a se asigura că bugetul este cheltuit doar pentru vehiculele care sunt în stoc.
• Campaniile din Rețeaua de display dinamică pot fi configurate pentru a viza site-urile unde este menționat vehiculul specific.
• Campaniile de redirecționare dinamică sunt concepute pentru a afișa reclame persoanelor care au văzut un vehicul pe site-ul dvs., dar nu au programat un test drive sau nu au sunat dealer-ul. Aceste anunțuri grafice vor apărea pe măsură ce navighează pe web în zilele următoare vizitei pe site-ul distribuitorului.

Aceste strategii ajută la eficientizarea proceselor operaționale și la concentrarea eforturilor de publicitate asupra persoanelor care caută în mod activ vehicule. Cu toate acestea, câștigul real vine atunci când această automatizare este cuplată cu învățarea automată pentru a reduce costul pe clic, crescând în același timp numărul de conversii. În esență, obțineți mai mulți clienți noi cu același buget, punându-vă mile înaintea concurenței.

Concluzie:

1. Fluiditatea campaniilor dinamice asigură că dealerii vor afișa întotdeauna reclame clienților potențiali cu cele mai actualizate informații despre vehiculele de pe lot – o vedere mult mai intrigantă decât o reclamă generică.
2. Învățarea automată s-a dovedit că este mai bine echipată pentru a ajusta sumele licitate, deoarece poate vedea modele și poate analiza cifrele mai repede decât este posibil uman.
3. Lăsând tehnologia de învățare automată să gestioneze complexitatea bugetelor, constrângerile cost-pe-clic și costul pe conversie, managerii de conturi sunt brusc capabili să gestioneze mai multe conturi, permițându-vă să vă operați afacerea cu mai puțină forță de muncă.

După cum au explicat recent Chris Hanson, CEO al 3GEngagement și Dave Meindl, designerul de produse și sisteme la Mudd Advertising, într-un webinar intitulat „Dynamic Inventory Strategies for Automotive Webinar”, atunci când învățarea automată este aplicată campaniilor de inventar dinamic, se întâmplă lucruri uimitoare. Aceste agenții de automobile lider în industrie folosesc ambele un sistem de licitare și de gestionare a bugetului bazat pe învățare automată, care efectuează ajustări frecvente în timpul zilei pentru a oferi cele mai bune rezultate posibile. Acest lucru le permite să se concentreze asupra aspectelor de gestionare a campaniilor care ajută la vânzarea mai multor vehicule: ajustarea cuvintelor cheie (atât pozitive, cât și negative), testarea divizată a textului publicitar, crearea paginilor de destinație, adăugarea de extensii la anunțuri și multe altele. Acest sistem a crescut numărul de clicuri pentru apeluri ale clienților lui Chris cu peste 50% și a generat mai multe vânzări din campaniile sale de căutare, concentrându-se pe cuvintele cheie cu cele mai bune performanțe și cele mai relevante.

Dave a lucrat cu noi la Acquisio pentru a automatiza crearea de campanii dinamice de display și remarketing în Rețeaua de display Google (GDN). Acesta este un schimbător de jocuri și îi permite să ajungă la clienți pe proprietățile Google care nu au fost disponibile pe bursa de anunțuri în timp real (RTB) din 2015, când Google a restricționat accesul la Google AdWords. Această integrare în GDN este nouă, deoarece celelalte platforme de afișare sunt toate axate pe schimbul de anunțuri RTB și nu au infrastructura pentru a sprijini acest tip de soluție programatică.

Starea cumpărării de mașini astăzi

Implementarea tehnologiilor de optimizare a învățării automate în strategiile dvs. de marketing auto devine rapid crucială pentru succes. Modul în care oamenii își caută următoarea mașină s-a schimbat complet în ultimii ani. 80% dintre oameni spun că s-au hotărât înainte de a merge la o reprezentanță, ceea ce înseamnă că au petrecut mult timp cercetând online în prealabil. Atingerea acestor potențiali clienți la fiecare pas este esențială.

Întrucât o mare parte din căutarea se face pe mobil în deplasare, a avea o prezență în aceste micro-momente influente poate face toată diferența în momentul în care utilizatorul este gata să cumpere. Google a identificat recent cinci dintre aceste micro-momente importante în călătoria de cumpărare a autovehiculelor:

1. Momentul care-mașină-este-cel mai bun
2. Momentul este potrivit pentru mine
3. Momentul-mi pot permite
4. Momentul de unde ar trebui să-l cumpăr
5. Momentul Am-I-Getting-A-Deal

Folosirea unui sistem de învățare automată care înțelege că intenția de căutare pe dispozitive mobile și desktop este diferită și ajustează sumele licitate în consecință pe parcursul zilei poate face toată diferența în a atrage atenția publicului. Aceasta poate părea o sarcină descurajantă, dar cu optimizarea bazată pe învățarea automată puteți identifica, viza și influența potențialii cumpărători pe parcursul acestei călătorii.

Profitați de dolari de marketing auto cu automatizare și învățare automată

Soluțiile de marketing auto continuă să se orienteze către automatizarea programatică și învățarea automată. Acest lucru este necesar de schimbarea modului în care oamenii cercetează și cumpără mașini de pe dispozitivele lor mobile. Viitorul este acum.

Dacă vă concentrați strategia pe direcționarea cumpărătorilor de mașini de pe piață prin implementarea unor soluții dinamice, veți:

1. Adu mai multe dintre ele la reprezentanță
2. Mutați mai multe mașini din lot
3. Maximizați veniturile din fondurile dvs. OEM Co-op și din dolari din publicitate

Acest lucru oferă marketerilor din domeniul auto o mină de aur de oportunități interesante de a trece înaintea concurenței prin automatizare și învățare automată.

Credite de imagine

Imagine caracteristică: Unsplash / Samuele Errico Piccarini