Pozostałe części cyklu przeczytasz tu >
Zobacz również
O rozwiązaniu RTB House i możliwościach, jakie ono oferuje, opowiada Agnieszka Gilewska, business development director Poland, RTB House.
Movember/Wąsopad: jak marki zachęcają do profilaktyki męskich nowotworów [PRZEGLĄD]
Co umożliwia Wasze rozwiązanie?
RTB House jest jedną z nielicznych firm na świecie, która opracowała i wdrożyła autorską metodologię w pełni opartą na technologii deep learning, umożliwiającą zakup reklam w modelu RTB. Mechanizm zapewnia reklamodawcom osiąganie znaczących wyników – nawet o 32 proc. większy ruch czy o 42 proc. większą sprzedaż. Z wyjątkową precyzją przewiduje intencje użytkowników oraz ich zachowania zakupowe. Opracowana technologia umożliwia lepszą personalizację komunikatów, uzyskując rezultaty lepsze nawet o 50 proc. w porównaniu do wcześniejszych kampanii, co bezpośrednio przekłada się na wyższą jakość usług oferowanych klientom.
Słuchaj podcastu NowyMarketing
Jaką macie przewagę nad konkurencją?
Naszym głównym atutem jest fakt, iż pomyślnie wdrożyliśmy technologię deep learning w 100 proc. algorytmów, co pozwala skuteczniej i bardziej precyzyjnie dotrzeć do użytkownika z reklamą, która koresponduje z jego potrzebami, zainteresowaniami i zwyczajami zakupowymi. Spersonalizowana reklama to sposób na przyciągnięcie nowych klientów, ale także narzędzie służące do utrzymania efektywnej retencji. Lojalni użytkownicy zapewniają nawet 40 proc. przychodu firmy, dlatego warto dbać o ich doświadczenie zakupowe i udaną komunikację marketingową. Jak wynika z analizy przeprowadzonej przez firmę Accenture, nadal nie jest to standardem i jedynie jedna piąta respondentów ocenia otrzymywane reklamy jako dopasowane do ich preferencji.
Kto odpowiada za stworzenie rozwiązania?
RTB House powstało w 2012 roku z pasji do technologii, internetu i reklamy. Współzałożyciele – Robert Dyczkowski, Bartłomiej Romański, Daniel Surmacz oraz Paweł Chodaczek – zdawali sobie sprawę z szybkiego rozwoju technologii RTB w Stanach Zjednoczonych i zauważyli znaczące zainteresowanie również w Europie Zachodniej. Wierzyli, że wspólnie mogą stworzyć rozwiązanie, które sprosta rosnącemu zapotrzebowaniu na automatyzację procesu zakupu reklamy, stając się dla kluczowych graczy rynkowych konkurencyjną alternatywą.
Co sprawiło najwięcej trudności w budowie Waszego rozwiązania?
Pierwszym, a zarazem najbardziej czasochłonnym zadaniem zespołu programistów RTB House było opracowanie autorskiego algorytmu, który umożliwi zidentyfikowanie zachowań zakupowych i dostarczenie spersonalizowanych komunikatów reklamowych. Ostatecznym rezultatem prowadzonych działań było stworzenie mechanizmu pozwalającego na emisję reklam dostosowanych do preferencji zakupowych poszczególnych użytkowników sieci, czyli tzw. retargetingu personalizowanego. Usługa okazała się na tyle skuteczna, że w ciągu kilku kolejnych miesięcy początkowo kilkuosobowy zespół przerodził się w prężnie rozwijającą się firmę technologiczną. W ciągu kilku lat RTB House otworzyło lokalne biura w najważniejszych regionach biznesowych na całym świecie, w tym m.in. w Nowym Jorku, Londynie, Tokio, Singapurze, Sao Paulo, Moskwie, Stambule, Dubaju, Berlinie, Pradze i Warszawie. Obecnie obsługujemy ponad 1600 klientów, w tym największych graczy.
Jakie są formy abonamentu z korzystania z usługi?
Ustalając z klientem model współpracy, wyznaczamy cele, które chcemy osiągnąć. Na tej podstawie dopasowujemy model rozliczenia, który najlepiej wpasowuje się w potrzeby naszego partnera.
Jakie są plany dalszego rozwoju?
Od strony biznesowej koncentrujemy się na umacnianiu pozycji rynkowej na świecie, od strony technologicznej – na rozwijaniu nowych produktów. Chcąc stale się rozwijać, ulepszać technologię i poszerzać wiedzę, opracowujemy kolejne rozwiązania, które będą wyznaczać nowe ścieżki w branży martech. Potwierdzają to wyróżnienia w międzynarodowych rankingach i konkursach, takich jak np. Financial Times FT1000, Deloitte Technology Fast 50 Central Europe czy Stevie Awards w ramach The International Business Awards. Innowacyjne projekty są oparte na technologii deep learning i zintegrowane z metodologią retargetingu RTB House. Uruchomiliśmy dwa zespoły koncentrujące się na rozwiązaniach z zakresu marketingu i technologii. AI Marketing Lab jest ukierunkowany na badania i rozwój w szeroko pojętym obszarze marketingu. Z kolei celem Creatives Lab jest rozwój kreacji, zwiększanie ich efektywności, jak również poszerzanie oferty w zakresie dostępnych formatów, jak np. kreacje dynamiczne czy wideo, precyzyjnie dopasowanych do potrzeb brandingowych klientów.
Jak oceniacie branżę martechową w Polsce?
Przed polską branżą martech stoi jeszcze wiele wyzwań, z czego najważniejszym z nich jest dziś potrzeba personalizacji. Użytkownicy wyraźnie deklarują, że są już zmęczeni reklamami, które nie korespondują z ich potrzebami, jednocześnie wskazując, że trafne rekomendacje stanowią dla nich pozytywny bodziec zakupowy. Problem stanowi również stosunkowo duża popularność generycznych reklam opartych na gotowych szablonach. Takie materiały szybko przestają spełniać swoją podstawową funkcję i zamiast przyciągać – męczą. Tymczasem użytkownik jest świadomy, chce treści nowych, trafnych, atrakcyjnych i estetycznych. Branża martech powinna więc zrobić wszystko, aby tym oczekiwaniom sprostać, a nawet je wyprzedzić.
Jakie są Waszym zdaniem obecnie najważniejsze trendy w martechu?
Niezwykłe tempo rozwoju branży martech wymaga nieustannego trzymania ręki na pulsie. Numerem jeden niewątpliwie jest wspominana przeze mnie wcześniej personalizacja, która powinna obejmować wszystkie kanały komunikacji wykorzystywane przez marketera. Przyszłość należy do analiz big data, w tym szerokiego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji i precyzyjnego rozpoznania etapu lejka zakupowego, na którym znajduje się dany użytkownik w czasie rzeczywistym. Budowanie spójnej, spersonalizowanej ścieżki użytkownika to klucz do znalezienia trafniejszej odpowiedzi na jego potrzeby, towarzysząc i dostosowując się do wszystkich etapów podejmowania decyzji zakupowej. Dzięki personalizacji kreacje reklamowe są bardziej efektywne i nie drażnią, ale dostarczają propozycje adekwatne do charakterystyki potencjalnego klienta – jego dotychczasowych zwyczajów zakupowych, preferowanego pułapu cenowego czy zainteresowań.