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Em Fevereiro de 2018 a IBM entrou de vez no mundo de mídia programática e lançou o IBM Media Optimizer. Desta maneira, os profissionais de marketing conseguirão entregar experiências diferenciadas aos seus clientes de maior valor agregado durante toda jornada de compra através de conversas individuais (1-to-1)  em todos os canais.

O IBM Media Optimizer é uma plataforma de mídia paga na nuvem que permite aos profissionais de marketing otimizar o investimento em mídia através das seguintes funcionalidades:

  • Gerencie campanhas de mídia em todos os canais a partir de um único fluxo de trabalho para que você possa contar uma história consistente aos seus clientes que seja relevante, eficiente e direcionada para atingir os objetivos que sua empresa precisa.
  • Identifique seus clientes existentes e futuros com o maior valor agregado, atinja-os em todos os dispositivos e alcance-os no inventário de anúncios premium, onde eles verão sua mensagem.
  • Use o poder do aprendizado da máquina (Machine Learning) para entender o impacto progressivo do seu marketing e use essas observações para melhorar o desempenho de suas campanhas atuais de mídia para maximizar seus gastos de marketing.
  • Apresente seus anúncios aos seus melhores clientes, garantindo o inventário de anúncios de alta qualidade em todos os canais.
  • Integre, segmente, ative e entenda seu público em uma única plataforma sem perda de dados ou latência.

Esta solução complementa o nosso portfólio de marketing que permite você conhecer e interagir com seus clientes de maneira individual. Como no anúncio abaixo, “se você não conecta com os dados de seus clientes em tempo real, você não conhece Jack”.

Projeto IBM Cognitive Bid Optimization

A IBM desenvolveu um projeto interno chamado IBM Cognitive Bid Optimization. Juntamos nossos melhores profissionais de Analytics e Research para revolucionar a mídia paga programática.

Utilizamos um modelo de aprendizado de máquina (machine learning) que melhorou a compra programática de mídia reduzindo o custo de conversão. Usando análises avançadas, o modelo cria eficiência no processo de compra (bid) adicionando quantidades em massa de dados e atribuindo valor a um indivíduo com base em várias dimensões como horário do dia, navegador, dispositivo e linguagem natural.

Os resultados foram os seguintes:

Média de 35% na melhora em eficiência com alguns resultados chegando a 42% visando o cliente certo, com a mensagem certa, momento certo pelo preço certo.

Novas dimensões que serão usadas para avaliar o valor do cliente e estratégias de execução de compra ainda mais inteligentes, o que significa uma maior taxa de conversão a um custo menor e uma vantagem competitiva mais clara.

Watson Marketing Leader

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