การพิสูจน์อนาคตในยุคของการเรียนรู้ของเครื่อง – Roxanne Brownlee, Google – Nottingham Digital Summit

การพูดคุยครั้งที่สี่บนเวที Albert Hall สำหรับการประชุมสุดยอด Nottingham Digital Summit คือ Roxanne Brownlee จาก Google ซึ่งพูดถึงวิธีที่ธุรกิจต่างๆ จะมีความเกี่ยวข้องผ่านเทคโนโลยีใหม่

ทำไมวันนี้ถึงแตกต่าง

การเข้าชมบนมือถือเป็นเพียง 1.5% ของการเข้าชมเว็บทั้งหมดในปี 2010 แต่นั่นเป็นปีที่ Google ได้ประกาศถึงความสำคัญของการให้ความสำคัญกับอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นอันดับแรก

9 ปีต่อมา ปริมาณการใช้มือถือเพิ่มขึ้นเกือบ 60%

ความคล่องตัวคือความแตกต่างระหว่างการอยู่รอดและความเจริญรุ่งเรือง คุณต้องยอมรับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคต

บริษัทที่เสนอคุณค่าให้กับลูกค้า และมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่าก่อนที่จะมีความคาดหวังและกลายเป็นคู่แข่ง พบว่าง่ายต่อการเจริญเติบโตในภายหลัง

การเติบโตทางออนไลน์หมายความว่าอย่างไร

เทคโนโลยีและโลกรอบตัวกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วกว่าที่เคย ธุรกิจที่สามารถปรับตัวเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีในปัจจุบันได้จะมีความได้เปรียบในวันพรุ่งนี้

เทคโนโลยีกำลังเคลื่อนที่อย่างรวดเร็วและผู้บริโภคก็เช่นกัน ดังนั้นแบรนด์ต่างๆ จึงต้องตามให้ทัน การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้กลายเป็นกุญแจสำคัญในการส่งข้อความที่รวดเร็วและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นในวงกว้าง

เทคโนโลยีสามารถส่งเสริมแบรนด์ให้เป็นประโยชน์มากขึ้นโดยปล่อยให้พวกเขาอยู่เคียงข้างผู้ใช้ พร้อมคำตอบที่เป็นประโยชน์ในเวลาที่เหมาะสมและต่อเนื่อง

ความสามารถในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกและเทคโนโลยีจะกำหนดความสามารถของแบรนด์ในการเติบโต อันที่จริงเราเห็นอยู่แล้ว:

ระบบอัตโนมัติ

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงของธุรกิจเพื่อช่วยให้ลูกค้าได้รับข้อความที่เกี่ยวข้องแบบเรียลไทม์ในวงกว้าง ในเวลาที่รวดเร็วกว่ามาก

ทำถูกต้องโดยใช้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเพื่อส่งข้อความที่ปรับให้เข้ากับสิ่งที่ลูกค้าต้องการ – หรือกำลังจะต้องการ – ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและความภักดี ถ้าลูกค้าได้ประโยชน์ บริษัทก็ได้รับประโยชน์

แต่เช่นเดียวกับหลายๆ ธุรกิจที่พบว่า การนำไปปฏิบัติทั้งหมดไม่ใช่เรื่องง่าย

• ผู้คนใช้ เวลา ออนไลน์ 9 ชั่วโมงต่อวัน
• ผู้คนเช็คโทรศัพท์ 150 ครั้งต่อวัน
• 70 ล้านสัญญาณ ถูกรวบรวมในพริบตา
• 90% ของผู้ใช้ สลับไปมาระหว่างหน้าจอเพื่อทำงานให้เสร็จ
• 62% ของนักการตลาดทั้งหมด รู้สึกหนักใจกับขนาดและปริมาณของข้อมูล

หากเรารู้ว่าผู้คนกำลังดูโทรศัพท์ 150 ครั้งต่อวันและใช้เวลาออนไลน์ 9 ชั่วโมง เราก็จะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าพวกเขาเป็นใคร พวกเขาสนใจอะไร และต้องการอะไร นี่คือข้อมูลประเภทหนึ่งที่เราสามารถนำเข้าสู่กลยุทธ์กลุ่มเป้าหมายเพื่อขับเคลื่อนความเกี่ยวข้องและประสิทธิภาพในแคมเปญของเรา

เมื่อเราสร้างกลยุทธ์โดยใช้คำหลักเพียงอย่างเดียว เราจะเพิกเฉยต่อข้อมูลนี้ที่เรามี เราตัดสินพวกเขาด้วยสแนปชอตข้อมูลที่เล็กที่สุดเท่านั้น แทนที่จะดูที่ภาพรวม

ทุกวัน เราสร้างข้อมูล 2,500,000,000,000,000,000 ไบต์

สิ่งนี้แปลเป็นข้อมูลเรียงความหนึ่งล้านล้านทุกวัน

เรามีข้อมูลทั้งหมดที่เราต้องการเพื่อสร้างโฆษณาที่มีความเกี่ยวข้องและตรงเป้าหมายอย่างเหลือเชื่อ ซึ่งหมายความว่าเราสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพ

ช่วงเวลาที่น่าสนใจและความตั้งใจที่กระจัดกระจายเหล่านี้สร้างข้อมูลมากเกินไปสำหรับมนุษย์ในการประมวลผล ดังนั้น ผู้โฆษณาจึงจำเป็นต้องเข้าใจการเดินทางที่กระจัดกระจายเหล่านี้ และรู้วิธีมีส่วนร่วมกับผู้ใช้ตลอดช่วงเวลาแห่งความตั้งใจเหล่านี้

เทคโนโลยีประจำวันของเราส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตัวอย่างเช่น เราฝึกระบบซอฟต์แวร์ด้วยตัวอย่างมากมาย เพื่อให้สามารถเข้าใจรูปแบบได้ แทนที่จะบอกคอมพิวเตอร์ว่าอีเมลขยะทั้งหมดมีวลี "เคล็ดลับการลดน้ำหนักแบบใหม่!" คุณฝึกใช้ตัวอย่างสแปมนับล้านตัวอย่าง แก้ไขเล็กน้อยจนกว่าจะเลือกรูปแบบได้เอง ความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบนี้เรียกว่าแมชชีนเลิร์นนิง และทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นในหลายๆ ด้าน

ตัวอย่างผลิตภัณฑ์ของ Google ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัล และผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโฆษณา ได้แก่

• Universal App Campaigns
• แคมเปญ Smart Shopping
• กลุ่มเป้าหมายตามกลุ่มความสนใจ
• โฆษณาแบบดิสเพลย์ที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์
• Google Maps
• Gmail
• YouTube
• Google แปลภาษา

มากกว่าครึ่งโลกจะเติบโตขึ้นในกรอบความคิดแรกในโลกดิจิทัล ในขณะที่ในปี 2019 คนรุ่นมิลเลนเนียลคิดเป็น 24% ของประชากรโลก ภายในปี 2568 55% ของชาวอังกฤษจะเป็นคนรุ่นมิลเลนเนียลหรืออายุน้อยกว่า

ตอนนี้เราอยู่ในยุคของการเรียนรู้ของเครื่อง

ผู้โฆษณาที่ประสบความสำเร็จในด้านการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะเห็นรายได้เพิ่มขึ้นมากถึง 20% และประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากถึง 30% (Boston Consultancy Group, Digital Maturity Study 2019)

ทว่าบริษัทเหล่านี้ที่คว้าศักยภาพอย่างเต็มที่ในการดูรายได้เติบโตและลดต้นทุน จะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากโอกาสอันยิ่งใหญ่

การวิจัยเดียวกันพบว่าทั้งปัจจัยทางเทคโนโลยีและองค์กรมีส่วนสนับสนุนความสำเร็จของแบรนด์ในด้านความสามารถในการดำเนินการแบบไดนามิกและปรับให้เหมาะสมเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจของลูกค้ารายเดียวในช่องทางต่างๆ

เราพบว่าแบรนด์ที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันมีความโดดเด่นเป็นพิเศษในสามด้าน:

• ข้อมูลเชิงลึกของผู้ชมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล : การสร้างมุมมองลูกค้าแบบองค์รวมโดยเชื่อมโยงข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์เพื่อเข้าถึงพวกเขาตลอดช่องทางตามพื้นที่ความต้องการ
• การเปิดใช้งานอัตโนมัติ : การซื้อสื่อแบบเป็นโปรแกรมที่ปรับให้เหมาะสมด้วยสัญญาณข้ามช่องสัญญาณและปรับแต่งครีเอทีฟโฆษณาในแบบที่ประสานกันและเรียงลำดับตามช่องทางต่างๆ
• การวัดและการระบุแหล่งที่มา : การวัดรวมถึงการระบุแหล่งที่มาแบบเศษส่วนและการทดสอบบ่อยครั้ง การเพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมบนเครื่องบินของ KPI

แต่ทำไมเรื่องทั้งหมดนี้จึงควรมีความสำคัญต่อธุรกิจ? เราอยู่ในสถานที่ที่ไม่เหมือนใครเมื่อธุรกิจต่างๆ สามารถเปลี่ยนกลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อเข้าถึงผู้บริโภคที่เชื่อมต่อกันมากขึ้น ปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ และที่สำคัญกว่านั้นคือกลายเป็นผู้นำหมวดหมู่ในพื้นที่นี้

ทำอะไรได้บ้าง

จากข้อมูลของ eMarketer วิดีโอและ AI มีความสำคัญสูงสุดสำหรับนักการตลาดในปี 2019

ในปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับโฆษณาของคุณผ่านระบบอัตโนมัติ อัลกอริธึมกำลังเรียนรู้อย่างต่อเนื่องโดยอิงตามความคิดเห็นแบบเรียลไทม์ และปรับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

แมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่ทั่วทั้งโซลูชันของ Google โดยร่วมกันช่วยให้ผู้ลงโฆษณาบรรลุประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแคมเปญของตนด้วยการแสดงข้อความที่เหมาะสมแก่ลูกค้าที่เหมาะสมในช่วงเวลาที่ต้องการ แมชชีนเลิร์นนิงทำงานเพื่อตอบสนองความต้องการด้านการตลาดของคุณ:

ฉันจะค้นหาผู้ชมในอุดมคติของฉันได้อย่างไร

ในโลกของการกำหนดเป้าหมาย เราใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาผู้ที่ไม่ใช่ลูกค้าของคุณ แต่ควรจะเป็นเช่นนั้น Google ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาขยายการเข้าถึงไปยังผู้ที่มีแนวโน้มจะทำ Conversion เราสามารถจับเจตจำนงได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านโซลูชันผู้ชมของเรา

ฉันจะวัดประสิทธิภาพได้อย่างไร

ในโลกของการระบุแหล่งที่มา เราใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำความเข้าใจตัวขับเคลื่อนที่แท้จริงของ Conversion และกำหนดมูลค่าที่เหมาะสม ซึ่งหมายความว่าเราสามารถวัดความตั้งใจได้ดีขึ้นผ่านการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลที่ไม่ใช่คลิกสุดท้าย

สุดท้ายนี้ เราสามารถใช้ประโยชน์จากความตั้งใจนี้โดยปรับแต่งราคาเสนอและเนื้อหาโฆษณาที่สร้างสรรค์ให้ตอบสนองต่อความตั้งใจของผู้ใช้ได้ดีที่สุด พวกเขาช่วยตอบ:

ฉันควรเสนอราคาต่อการประมูลเท่าไหร่?

ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง เราสามารถพิจารณาสัญญาณจำนวนนับไม่ถ้วนเพื่อกำหนดราคาเสนอที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละช่วงเวลา เพื่อให้คุณได้ลูกค้าเพิ่มขึ้นและลดการใช้จ่ายที่สิ้นเปลือง

ฉันจะแสดงข้อความอะไรให้ผู้ชมเห็น

สำหรับครีเอทีฟโฆษณา Google ช่วยให้ผู้โฆษณาใช้ข้อความที่เหมาะสมสำหรับทุกช่วงเวลา ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง เราสามารถใช้ความเข้าใจเกี่ยวกับความตั้งใจและข้อมูลของผู้บริโภคเพื่อเลือกครีเอทีฟโฆษณาที่เหมาะสมที่จะแสดงในทุกช่วงเวลา

เมื่อมุ่งเน้นไปที่ PPC การเสนอราคานั้นค่อนข้างง่ายเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา คุณเลือกคำหลักและระบุราคาเสนอโดยพิจารณาจากแนวโน้มที่คำหลักนั้นจะแปลงเป็นคลิกสุดท้าย เดสก์ท็อป/เซสชันเดียวกัน

จากนั้นอุปกรณ์เคลื่อนที่ก็เข้ามาสร้างสัญญาณเพิ่มเติมที่นักการตลาดจำเป็นต้องพิจารณา เช่น ประเภทอุปกรณ์ เวลา และตำแหน่ง

กุญแจสู่การเสนอราคาอย่างเชี่ยวชาญคือการปรับราคาเสนอของคุณโดยพิจารณาจากสัญญาณที่ไม่ซ้ำกันของผู้ใช้แต่ละราย การยืนยันสิ่งเหล่านี้ด้วยตนเองสำหรับการประมูลทุกครั้งเป็นไปไม่ได้ แม้แต่กับผู้จัดการบัญชีที่มีทักษะสูงสุด

Google Smart Bidding มุ่งเป้าไปที่การตั้งค่าการเสนอราคาแบบเรียลไทม์สำหรับการประมูลแต่ละครั้ง เนื่องจากพิจารณาจุดข้อมูลผู้บริโภคหลายพันล้านจุดในแต่ละวัน ตั้งแต่การตั้งค่าสีและโทนสีบนหน้าจอมือถือ ไปจนถึงประวัติการซื้อ อุปกรณ์ และตำแหน่ง จึงเป็นไปได้ที่จะใช้ข้อมูลเพื่อแสดงโฆษณานับล้านที่ปรับแต่งสำหรับลูกค้าของคุณ และกำหนดราคาเสนอที่เหมาะสมสำหรับแต่ละรายการ ของโฆษณาเหล่านั้นแบบเรียลไทม์

โซลูชัน Smart Bidding แบบอัตโนมัติทั้งหมดจะขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดีที่สุด แม้ว่าพวกเราส่วนใหญ่คุ้นเคยและเคยเห็นความสำเร็จกับ eCPC แล้ว แต่กลยุทธ์ Smart Bidding แบบอัตโนมัติทั้งหมด เช่น เพิ่มจำนวน Conversion สูงสุด, CPA เป้าหมายและ ROAS เป้าหมายมีผลกระทบมากที่สุดกับผู้ลงโฆษณา

จากการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ภายใน เราพบว่ากลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติทั้งหมดมีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับโซลูชันกึ่งอัตโนมัติ (eCPC):

• ค้นหา: เพิ่มขึ้นเฉลี่ย 7% สำหรับ eCPC เทียบกับ >20% เฉลี่ยสำหรับ tCPA หรือ Conversion สูงสุด และ 35% เฉลี่ยสำหรับ tROAS

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ eCPC ไม่ใช่โซลูชันแบบอัตโนมัติทั้งหมด!

การใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดจะทำให้คุณมีพื้นที่ในการสร้างสรรค์

การย้อนเวลากลับไปจะทำให้คุณมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น คุณสามารถใช้เวลาทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่อย่างหนึ่งที่เราได้เห็นคือการลดลงของเวลาที่คนทั่วไปในสหราชอาณาจักรใช้ไปกับการตลาดแบบเดิมๆ ตัวอย่างเช่น ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา เรากำลังดูทีวีน้อยลง 22% โดยเฉลี่ย 2.5 ชั่วโมงต่อวัน แต่เรามีส่วนร่วมกับสื่อออนไลน์มากกว่า 7 ชั่วโมง – โดยเฉพาะบนสมาร์ทโฟน

ตอนนี้เรามีพื้นที่สำหรับวางแผนสำหรับอนาคตในวันนี้

เหตุผลที่เราพูดถึงวิดีโอดิจิทัลที่ล้ำสมัยก็เพราะในปี 2021 เราคาดว่า 82% ของการเข้าชมเว็บทั่วโลกจะประกอบด้วยวิดีโอดิจิทัล

หากเราไม่ได้เตรียมการล่วงหน้าและหาวิธีที่จะทำให้วิดีโอดิจิทัลทำงานให้เราได้ กล่าวโดยสรุปคือ จะทำให้แบรนด์ของเราเติบโต เราจะไม่ตอบสนองต่อ 82% ของอินเทอร์เน็ต ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ธุรกิจที่เพิกเฉยต่อวิดีโอดิจิทัลจะเหมือนกับธุรกิจที่เพิกเฉยต่อมือถือในปัจจุบัน เทรนด์วิดีโอนำเสนอโอกาสสำคัญสำหรับการสร้างแบรนด์ในรูปแบบการพิสูจน์ในอนาคต

• ผู้คน 1.5 พันล้านคน เข้าสู่ระบบและมาที่ YouTube ทุกเดือน คนทั่วไปใช้เวลามากกว่าหนึ่งชั่วโมงทุกวันในการดู YouTube บนมือถือ
• 80% ของผู้ซื้อ ที่ดูวิดีโอเกี่ยวกับการซื้อที่พวกเขาวางแผนจะทำ กล่าวว่าพวกเขาดูตั้งแต่เริ่มต้นกระบวนการ
• 64% ของนักช็อป กล่าวว่า YouTube มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อของพวกเขา ไม่ใช่แค่ผู้ใช้ที่ใช้งานแพลตฟอร์ม แต่คนอื่นๆ พบว่าแพลตฟอร์มนี้กำหนดวิธีที่พวกเขาคิดเกี่ยวกับแบรนด์และแนวโน้มที่จะดำเนินการ
• ลูกค้า B2B ที่ดูวิดีโอออนไลน์ของแบรนด์มีแนวโน้มที่จะซื้อแบรนด์ในอีกหกเดือนข้างหน้า จ่ายเบี้ยประกันภัยสำหรับแบรนด์ และแนะนำแบรนด์

เราได้ปรับรูปแบบโฆษณาของเราให้เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ชมและนักการตลาดในปัจจุบัน