Auteur
Auteur
De transformatie van de technische en regelgevende omgeving rond het verzamelen en verwerken van persoonlijke data heeft een diepgaande invloed op het vermogen van marketeers om hun audience's nauwkeurig te targeten en te meten. Merken moeten hun data-strategieën herzien als ze hun audience's accuraat willen blijven bereiken en hun mediabudgetten willen optimaliseren.
De oplossing? Implementatie van een AI-gebaseerde Audience Engine om first-party data volledig te benutten, in volledige overeenstemming met de regelgeving. Met deze oplossing kunnen audience's op een geautomatiseerde manier worden gesegmenteerd voor activering op alle digitale marketingplatforms.
Beperkingen en regelgeving = kansen voor marketeers
Er zijn nieuwe kwesties rondom het verzamelen en verwerken van persoonlijke data. Sommige zijn technisch (dreigende verdwijning van cookies van derden, strengere verzameling van toestemming); andere zijn regelgevend en gedragsmatig (consumenten besteden meer aandacht aan de bescherming van hun data). Deze veranderingen hebben een grote invloed op de digitale strategieën van marketeers.
Het verdwijnen van third-party cookies en de afname van het volume van first-party data maken targeting en retargeting complexer. De technologieën die third-party cookies zullen vervangen, zullen niet dezelfde mate van relevantie en volume bereiken. De meetmogelijkheden zullen aanzienlijk afnemen: het zal niet langer mogelijk zijn om alle digitale touchpoints te volgen en te reconciliëren. En het voldoen aan regelgeving zal het verzamelen en verwerken van persoonlijke data complexer maken.
Het vermogen om met deze beperkingen om te gaan is een kans om concurrerender te worden. De sleutel is het ontwikkelen van een drieledige data consumentenstrategie:
Audience engines om uw campagnes te optimaliseren en personaliseren
Om first-party data optimaal te benutten, d.w.z. om digitale marketingcampagnes te personaliseren en optimaliseren, moet u relevante en gemakkelijk te activeren segmenten kunnen opbouwen. Dit is de rol van Audience Engines.
Audience engines worden gebouwd in cloud oplossingen, zoals GCP, AWS of Microsoft Azure, en centraliseren site-centrische en app data, altijd met respect voor de data privacy van de gebruiker. Tweede- en derde-partij data worden toegevoegd om eigen data te verrijken.
Deze data kunnen vervolgens worden samengevoegd met behulp van algoritmen die verschillende functies kunnen hebben, waaronder:
De resulterende audience-segmenten worden vervolgens ingevoerd in het ecosysteem van activeringsplatforms van de adverteerder. Illustratie hieronder
Een zoekmachine implementeren - Reckitt Case & resultaten
Zoals de meeste spelers in de FMCG-sector, bezit Reckitt relatief weinig consumenten data. De groep wilde haar first-party data verrijken met externe data, audience segmenten opbouwen en uiteindelijk haar audience's optimaliseren. Reckitt deed een beroep op Artefact om een Audience Engine te creëren om deze doelstellingen te bereiken.
Zodra de proefcampagnes in de Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk werden ingezet, bleken de gepersonaliseerde audience's van de Engine betere resultaten te behalen dan de traditionele socio-demografische targeting die eerder werd gebruikt. In minder dan een jaar tijd is de Audience Engine uitgerold in meer dan 20 landen en volledig operationeel voor alle merken van Reckitt die voldoen aan de minimale consumenten data drempel om het meeste uit de tool te halen.
Na een jaar van activiteit overtroffen de resultaten van Engine de verwachtingen van het team, zowel wat betreft kostenefficiëntie (gemiddeld -20% in CPM ten opzichte van de traditionele targeting), als wat betreft gegenereerde ROI (gemiddeld +5% in offline verkoopstijging die direct aan de campagnes wordt toegeschreven).
