De asemenea, potrivit Janrain & Harris Interactive, 74% din consumatorii online sunt nemulțumiți de conținutul irelevant pentru nevoile lor.
Totuși, sistemele de recomandare online schimbă modul în care oamenii își aleg produsele și pot ușura deciziile, sugerând variante complementare sau chiar alternative.
Un studiu recent realizat de New Adlucent arată că oamenii răspund mai bine reclamelor personalizate. 71% din respondenți preferă reclamele adaptate intereselor și obiceiurilor de cumpărături cu care sunt deprinși. Mai mult decât atât, Infosys a descoperit că 86% din consumatori susțin că personalizarea joacă un rol decisiv în achiziționarea produselor.
Noile tehnologii permit marketerilor să hiperpersonalizeze experiența clienților și să atragă potențialii cumpărători prezentându-le oferte bazate pe nevoile lor individuale. Această imagine despre preferințele cumpărătorului este, de obicei, construită pe baza produselor cumpărate și vizualizate în trecut, precum și pe obiceiurile utilizatorilor cu un profil similar. Contează, de asemenea, și data și ora vizualizării produselor.
Tehnologia deep learning e folosită într-o varietate de industrii digitale, în special în advertising. Potrivit RTB House, algoritmii capabili de autoînvățare măresc eficiența activităților publicitare cu până la 50%.
Recomandările ultra-precise îmbunătățesc relația consumatorilor cu brandurile, accelerează vânzările, cresc veniturile și cresc ratele de conversie, indiferent dacă vorbim despre industria publicitară, muzicală sau cinematografică. Acuratețea mai mare și abordarea mai persuasivă fac ca sugestiile targetate să devină necesare nu doar pentru e-commerce, ci și pentru banking, asigurări, turism și chiar și pentru planificarea coșului de cumpărături.
Fondată în 2012, RTB House operează peste 1.000 de campanii pe mai mult de 40 de piețe din Europa, Orientul Mijlociu, Africa, Asia, Pacific și America Latină. Echipa este formată în prezent din peste 300 de angajați. În România, RTB House lucrează cu clienți precum ca Altex, Answear, Avon, Evomag, F64, Fashion Days, OLX etc.
