Geçtiğimiz yıl seyahat sektöründeki reklam yatırımlarının yarısını oluşturan dijital reklamların 2019 yılında artması, derin öğrenme ile çok daha kişiselleştirilmiş anlık tekliflerin kullanıcılara sunulması bekleniyor
RTB House, seyahat pazarlama uzmanlarının 2019 yazındaki tercihlerinde dijitalin rolünün artacağını açıkladı. Geçtiğimiz yıl reklam harcamalarının yarısı dijital reklamlardan oluşurken, bu yıl bu rakamın yüzde 65’i aşması bekleniyor. Bu bütçe içerisinde harcamaların yüzde 10’undan fazlasının programatik display reklamlara ayrılacağı tahmin ediliyor.
Dijital reklam bütçelerinin artmasıyla birlikte birçok farklı kanalda kişiselleştirilmiş reklamlarla tüketicilere ulaşmak mümkün oluyor. Sojern tarafından 600 pazarlama uzmanı ile yapılan Seyahat Sektörü Reklam Araştırması 2019’a göre, seyahat sektöründeki pazarlama uzmanlarının yüzde 46’sı kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı olarak reklam sunmanın önlerindeki en önemli zorluk olduğunu dile getirdi.
Derin öğrenme ile geliştirilen algoritmaların anlık olarak tüketicilere özel teklifleri sunmaya yardımcı olduğunu belirten RTB House Türkiye Ülke Müdürü Can Tunçer, “Derin öğrenme, daha hassas hedeflemeyle kampanya performansını iyileştirmede yardımcı oluyor. Kullanıcıların ihtiyaçlarını daha doğru bir şekilde analiz ve tespit etmek için gelişmiş algoritmalar, veri modelleri kullanan derin öğrenme teknolojileri pazarlamacıların daha ileri gitmesini mümkün kılıyor. Özellikle ürün yelpazelerinin geniş ve çeşitli olduğu seyahat sektöründe, her kullanıcının kişisel zevklerine uygun kararların milisaniyeler içinde verilmesi gerekiyor. Derin öğrenme algoritmaları tarafından yapılan derinlemesine analizler, kişiselleştirilmiş tekliflerin hızlı ve büyük ölçüde her kullanıcıya özel olarak uyarlanmış şekilde görüntüleneceği anlamına geliyor. Sonuç olarak kullanıcılara yalnızca alakalı oldukları öneriler sunan reklamverenler daha etkili bir kampanya ortaya çıkarıyor” dedi.
Derin öğrenme, yeniden hedefleyenlerin sadece temel kullanıcı davranışlarını (hangi ürünler veya ürün kategorilerinin ziyaret edildiği vb.) değil, aynı zamanda “gizli katman verileri”ni de analiz etmelerini sağlıyor.
Vücut dilinde olduğu gibi, mikro ifadeler, gerçek ve keşfedilmemiş niyetleri açığa çıkarabiliyor. Derin öğrenmeyi kullanan gelişmiş algoritmalar; görüntülenen fırsatlar arasında geçen süre, görüntülenen ürünlerin fiyatları ve hatta mağazanın ziyaret edilen alt sayfalarının sıralamasının analiz edilebilmesine olanak tanıyor.
Bu bilgilerle donatılan makineler, kullanıcının mağazada tam olarak ne yaptığını yorumluyor ve kullanıcının gerçek alışveriş amacını öngörmeye çalışıyor. Çok sayıda geçmiş veri algoritması ile kullanıcının en çok ilgisini çekebilecek ürünler tahmin ediliyor.
RTB House verilerine göre derin öğrenme, öneri mekanizmalarına uygulandıktan sonra kullanıcılar, reklamlara yüzde 41 oranında daha fazla tıklıyor. Böyle bir artış, özellikle çapraz kategori önerileri kullanma olasılıklarının neredeyse sınırsız olduğu moda ve çok kategorili e-mağazalar gibi sektörlerde göze çarpıyor.
Derin öğrenme her geçen gün daha popüler hale geliyor ve otomotivden eğlence, pazarlamaya kadar birçok sektörde büyük değişimler yaratıyor. Reklamcılık sektörü, derin öğrenme ile kullanıcılar için özel olarak tasarlanmış ve kişiselleştirilmiş mesajlar, daha fazla kullanıcı memnuniyeti ve daha etkili kampanyalar meydana getiriyor.