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Manoj Rupareliya

AI For Advertisers: How Data Analytics Can Change The Maths Of Advertising?

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All Images Credit: Freepik

The task of understanding a customer’s journey and designing your marketing strategy accordingly can be difficult in this data-driven world. Today, the customer expresses their needs in myriad forms of requests.

Consumers express their needs and want attitudes, and values in various forms through search, comments, blogs, Tweets, “likes,” videos, and conversations and access such data across many channels like web, mobile, and face to face. Volume, variety, velocity and veracity of the data accumulated through these customer interactions are huge.

BigData and data analytics can be leveraged to understand several phases of the customer journey. There are risks involved in using Artificial Intelligence for the marketing data analysis of data breach and even manipulation. But, AI do have brighter prospects when it comes to marketing and advertiser applications.

As the CEO of a technology firm Chop Dawg and marketer, Joshua Davidson puts it, “AI-powered apps are going to be the future for us, and there are several industries that are ripe for this.” The mobile-first strategy of many enterprises has powered the use of AI for digital marketing and developing technologies and innovations to power industries with intelligent systems.

How AI and Machine learning are affecting customer journeys?

Any consumer journey begins with the recognition of a problem and then stages like initial consideration, active evaluation, purchase, and postpurchase come through up till the consumer journey is over. The need for identifying the purchasing and need patterns of the consumers and finding the buyer personas to strategize the marketing for them.

Need and Want Recognition:

Identifying a need is quite difficult as it is the most initial level of a consumer’s journey and it is more on the category level than at a brand level. Marketers and advertisers are relying on techniques like market research, web analytics, and data mining to build consumer profiles and buyer’s persona for understanding the needs and influencing the purchase of products. AI can help identify these wants and needs in real-time as the consumers usually express their needs and wants online and help build profiles more quickly.

AI technologies offered by several firms help in consumer profiling. Firms like Microsoft offers Azure that crunches billions of data points in seconds to determine the needs of consumers. It then personalizes web content on specific platforms in real-time to align with those status-updates. Consumer digital footprints are evolving through social media status updates, purchasing behavior, online comments and posts. Ai tends to update these profiles continuously through machine learning techniques.

Initial Consideration:

A key objective of advertising is to insert a brand into the consideration set of the consumers when they are looking for deliberate offerings. Advertising includes increasing the visibility of brands and emphasize on the key reasons for consideration. Advertisers currently use search optimization, paid search advertisements, organic search, or advertisement retargeting for finding the consideration and increase the probability of consumer consideration.

AI can leverage machine learning and data analytics to help with search, identify and rank functions of consumer consideration that can match the real-time considerations at any specific time. Take an example of Google Adwords, it analyzes the consumer data and helps advertisers make clearer distinctions between qualified and unqualified leads for better targeting.

Google uses AI to analyze the search-query data by considering, not only the keywords but also context words and phrases, consumer activity data and other BigData. Then, Google identifies valuable subsets of consumers and more accurate targeting.

Active Evaluation: 

When consumers narrow it down to a few choices of brands, advertisers need to insert trust and value among the consumers for brands. A common technique is to identify the higher purchase consumers and persuade them through persuasive content and advertisement. AI can support these tasks using some techniques:

Predictive Lead Scoring: Predictive lead scoring by leveraging machine learning techniques of predictive analytics to allow marketers to make accurate predictions related to the intent of purchase for consumers. A machine learning algorithm runs through a database of existing consumer data, then recognize trends and patterns and after processing the external data on consumer activities and interests, creates robust consumer profiles for advertisers.

Natural Language Generation: By leveraging the image, speech recognition and natural language generation, machine learning enables marketers to curate content while learning from the consumer behavior in real-time scenarios and adjusts the content according to the profiles on the fly.

Emotion AI: Marketers use emotion AI to understand consumer sentiment and feel about the brand in general. By tapping into the reviews, blogs or videos they understand the mood of customers. Marketers also use emotion AI to pretest advertisements before its release. The famous example of Kelloggs, which used emotion AI to help devise an advertising campaign for their cereal, eliminating the advertisement executions whenever the consumer engagement dropped.

Purchase: 

As the consumers decide which brands to choose and what it’s worth, advertising aims to move them out of the decision process and push for the purchase by reinforcing the value of the brand compared with its competition.

Advertisers can insert such value by emphasizing convenience and information about where to buy the product, how to buy the product and reassuring the value through warranties and guarantees. Many marketers also emphasize on rapid return policies and purchase incentives.

AI can completely change the purchase process through dynamic pricing, which encompasses real-time price adjustments on the basis of information such as demand and other consumer-behavior variables, seasonality, and competitor activities.

Post-Purchase: 

Aftersales services can be improved through intelligent systems using AI technologies and machine learning techniques. Marketers and advertisers can hire dedicated developers to design intelligent virtual agents or chatbots that can reinforce the value and performance of a brand among consumers.

Marketers can leverage an intelligent technique known as Propensity modeling to identify the most valuable customers on the basis of lifetime value, likelihood of reengagement, propensity to churn, and other key performance measures of interest. Then advertisers can personalize their communication with these customers on the basis of these data.

Conclusion:

AI has shifted the focus of advertisers and marketers towards the customer-first strategies and enhanced the heuristics of customer engagement. Machine learning and IoT(Internet of Things) has already changed the way customer interact with the brands and this transition has come at a time when advertisers and marketers are looking for new ways to tap into the customer mindset and buyer’s persona.

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Benjamin Aunkofer

Interview: Data Science im Einzelhandel

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Interview mit Dr. Andreas Warntjen über den Weg zum daten-getriebenen Unternehmen – Data Science im Einzelhandel

Zur Einführung der Person:

Dr. Andreas Warntjen arbeitet seit Juli 2016 bei der Thalia Bücher GmbH, aktuell als Senior Manager Advanced and Predictive Analytics. Davor hat Herr Dr. Warntjen viele Jahre als Sozialwissenschaftler an ausländischen Universitäten geforscht. Er hat selbst langjährige Erfahrung in der statistischen Datenanalyse mit Stata, SPSS und R und arbeitet im Moment mit der in-memory Datenbank SAP HANA sowie Python und SAP’s Automated Predictive Library (APL).


Data Science Blog: Herr Dr. Warntjen, welche Bedeutung hat die Data Science für Sie und Ihren Bereich bei Thalia? Und wie ordnen Sie die verwandten Begriffe wie Predictive Analytics und Advanced Analytics im Kontext der geschäftlichen Entscheidungsfindung ein?

Data Science spielt bei Thalia in unterschiedlichsten Bereichen eine zunehmend größer werdende Rolle. Neben den klassischen Themen wie Betrugserkennung und Absatzprognosen ist für Thalia als Buchhändler Text Mining von zentraler Bedeutung. Das größte Potential liegt aus meiner Sicht darin, besser auf die Wünsche unserer  Kunden eingehen zu können.

Bei Thalia werden in schneller Taktung Innovationen eingeführt. Sei es die Filialabholung, bei der online bestellte Bücher innerhalb von 2 Stunden in einer Buchhandlung abgeholt werden können. Oder das Beratungs- und Bezahl-Tablet für die Mitarbeiter vor Ort. Oder Innovationen im Webshop. Bei der Beurteilung, ob diese Neuerungen tatsächlich Kundenwünsche effektiv und effizient erfüllen, kann Advanced Analytics helfen. Im Gegensatz zur klassischen Business Intelligence – die weiterhin eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen spielen wird – berücksichtigt Advanced Analytics stärker die Vielfalt des Kundenverhaltens und der unterschiedlichen Situationen in den Filialen. Verfahren wie etwa multivariate Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume und statistische Hypothesentest können die in Unternehmen etablierte Analyse von deskriptiven Statistiken – etwa der Vergleich von Umsatzzahlen zwischen Pilot- und Vergleichsfilialen mit Pivot-Tabellen – ergänzen.

Predictive Analytics kann helfen verschiedenste Geschäftsprozesse individuell für Kunden zu gestalten. Generell können auf Grundlage von automatischen, in Echtzeit erstellten Vorhersagen Prozesse im Unternehmen optimiert werden. Außerdem kann Predictive Analytics Mitarbeiter bei wiederkehrenden Tätigkeiten unterstützen, beispielsweise in der Disposition.

Data Science Blog: Welche Fähigkeiten benötigen gute Data Scientists denn wirklich zur Geschäftsoptimierung? Wie wichtig ist das Domänenwissen?

Die wichtigsten Eigenschaften eines Data Scientist sind große Neugierde, eine sehr analytische Denkweise und eine exzellente Kommunikationsfähigkeit. Um mit Data Science erfolgreich Geschäftsprozesse zu optimieren, benötigt man ein breites Wissensspektrum: vom Geschäftsprozess über das IT-Datenmodell und das Know-how zur Entwicklung von Vorhersagemodellen bis hin zur Prozessintegration. Das ist nur im Team machbar. Domänenwissen spielt dabei eine wichtige Rolle, weshalb es für den Data Scientist essentiell ist sich mit den Prozessverantwortlichen und Business Analysten auszutauschen.

Data Science Blog: Sie bearbeiten Anwendungsfälle für den Handel. Können sich Branchen die Anwendungsfälle gegenseitig abschauen oder sollte jede Branche auf sich selbst fokussiert bleiben?

Es gibt sowohl Anwendungsfälle, die für den Einzelhandel und andere Branchen gleichermaßen relevant sind, als auch Themen, die für Thalia als Buchhändler besonders wichtig sind.

Die Individualisierung im eCommerce ist ein branchenübergreifendes Thema. Analytisches CRM, etwa das zielsichere Ausspielen von Kampagnen oder eine passgenaue Kundensegmentierung, ist für eine Versicherung oder Bank genauso wichtig wie für den Baumarkt oder den Buchhändler. Die Warenkorbanalyse mit statistischen Algorithmen ist ein klassisches Data Mining-Thema, das für den Einzelhandel generell interessant ist.

Natürlich muss man sich vorab über die Besonderheiten des jeweiligen Geschäftsumfeldes Gedanken machen, aber prinzipiell kann man von Unternehmen oder Branchen lernen, die Advanced und Predictive Analytics schon seit Jahren oder Jahrzehnten nutzen. Die passende IT-Infrastruktur und das entsprechende Interesse vom Fachbereich vorausgesetzt, eignen sich diese Anwendungsfälle damit besonders für den Einstieg in Advanced und Predictive Analytics – auch für Mittelständler.

Das Kerngeschäft des Buchhändlers  Thalia ist es, Kunden mit für sie interessanten Geschichten zusammen zu bringen. Die Geschichten selber bestehen aus Text. Die Produktbeschreibungen („Klappentexte“) und -besprechungen liegen in Textform vor. Und Kundenfeedback – sei es auf Thalia.de oder in sozialen Medien – erreicht uns als Text. Erkenntnisse aus Texten abzuleiten (Text Mining) ist deshalb für Thalia wichtiger als für andere Einzelhändler.

Data Science Blog: Welche Algorithmen und Tools verwenden Sie für Ihre Anwendungsfälle? Womit machen Sie eher gute, womit eher schlechte Erfahrungen?

Die Palette bei Thalia reicht von A wie Automated Machine Learning bis Z wie Zeitreihenanalyse. Ich selber arbeite aktuell mit verschiedenen Klassifikationsalgorithmen (z.B., regularisierte logistische Regression,  Random Forest, XGB, Naive Bayes, SAP’s Automated Predictive Library). Im Bereich Text Mining beschäftigen wir uns im Moment unter anderem mit Topic Models und Word2Vec.

Sowohl Algorithmus als auch die Software muss zum Verwendungszweck passen. Bei der Auswahl des Algorithmus gibt es häufig einen Trade-off zwischen Interpretierbarkeit und Prognosegüte. Das muss zusammen mit der Fachabteilung je nach Anwendungsfall abgewogen werden.

Mit flexibler Open Source-Software wie etwa R oder Python lassen sich schnell Proof-of-Concept-Projekte verwirklichen. Für die Integration in bestehende Prozesse sind manchmal kommerzielle Software-Lösungen besser.

Data Science Blog: Soviel zum kurz- und mittelfristigen Start in die Datennutzung. Wie sieht es für die langfristige Verankerung von Advanced/Predictive Analytics im Unternehmen aus? Was muss hier im Rahmen der IT-Infrastruktur bedacht und verankert werden?

Ohne Daten keine Datenanalyse. Je flexibler man auf unterschiedliche Daten im Unternehmen zugreifen kann, desto höher die Innovationsgeschwindigkeit durch Advanced/Predictive Analytics. „Datensilos“ abzubauen bzw. zu vermeiden ist also ein sehr wichtiges Thema. Hohe Datenqualität und die umfassende Dokumentation von Daten sind auch essentiell. Das gilt natürlich nicht nur für Advanced und Predictive Analytics sondern auch für Business Intelligence.

Die langfristige Verankerung von Advanced und Predictive Analytics im Unternehmen verlangt den Aufbau und die kontinuierliche Weiterentwicklung von Infrastruktur in Form von Hardware, Software, Kompetenzen und Wissen, sowie Organisationsformen und Prozessen. Wertschöpfung durch Advanced bzw. Predictive Analytics erfordert das konstruktive Zusammenspiel von Domänenexpertise aus der Fachabteilung, Wissen über Datenstrukturen und -modellen  aus der IT-Abteilung bzw. BI/BW-Systemen und tiefem statistischem Know-how. Nur durch die Zusammenarbeit verschiedener Unternehmensbereiche entstehen Erfolge für das gesamte Unternehmen.

Data Science Blog: Auch organisatorisch sollte langfristig sicherlich einiges bedacht werden. Wann sollten Projekte in den jeweiligen Fachbereichen direkt umgesetzt werden? Wann vielleicht besser in einer zentralen Daten-Abteilung?

Das hängt von einer Reihe von Faktoren ab. Bei hochgradig spezialisiertem Know-how, von dem unterschiedliche Fachbereiche profitieren können, kann es Synergie-Effekte geben, wenn dies zentral organisiert ist. Eine zentrale Einheit kann vielleicht auch Innovationen breiter in ein Unternehmen tragen. Wenn bestimmte Anwendungsszenarien von Advanced/Predictive Analytics für eine Fachabteilung hingegen eine zentrale Rolle spielen oder sie sich ein einem sehr schnelllebigen Umfeld bewegt, dann wäre eine fachliche und organisatorische Verankerung im Fachbereich wichtig.