RTB House stellt die ersten Innovationen seines AI Marketing Lab vor
Berlin (ots)
RTB House startet mit der Alpha-Test-Phase seiner ersten MarTech-Innovationen aus dem AI Marketing Lab. Die neue Forschungsabteilung des global agierenden Unternehmens wurde im Mai letzten Jahres mit einer anfänglichen Investition von 5 Mio. US-Dollar eingerichtet.
Im 1. Quartal 2019 beginnen die Tests der neu entwickelten Angebote. Ausgewählte Marken aus dem Kundenstamm von RTB House werden die ersten drei Innovationen aus dem AI Marketing Lab zuerst nutzen dürfen, bevor sie allen Kunden zur Verfügung gestellt werden. Gegenwärtig können sich mehr als 1.500 Kunden in fast 70 Ländern, darunter Adidas, Hotels.com, New Balance, Trivago, Sephora und Walmart.com, auf die neuen Features freuen. Die im AI Marketing Lab entwickelten Angebote werden in die bestehende Retargeting-Technologie von RTB House, die komplett auf Deep-Learning-Algorithmen beruht, integriert und diese ergänzen.
"Die Entwicklung und Markteinführung dieser ersten drei Innovationen wurde basierend auf dem Kundenfeedback auf die Frage, was von ihnen am dringendsten benötigt wird, vorangetrieben", berichtet Tomasz Hada, Geschäftsführer Deutschland von RTB House. "Ich bin mir sicher, dass die in unserem AI Marketing Lab entwickelten Projekte nicht nur die Effizienz unserer Retargeting-Technologie erhöhen, sondern auch die innovativen Vorreiter in der digitalen Werbebranche sein werden."
RTB House Social Banner
Mit den neuen RTB House Social Bannern wird Online-Shoppern eine aktive Mitbestimmungsmöglichkeit für die gezeigten Inhalte ihrer personalisierten Angebote eingeräumt. Dieser interaktive Dialog mit dem Nutzer verbessert nachweislich die User Experience und den Empfehlungsmechanismus.
Der Kunde kann entscheiden, was ihm am besten gefällt und was überhaupt nicht. Ermittelt werden die Bedürfnisse des Users über spieltypische Elemente, die zur Eingabe animieren - auch als Gamification bekannt. Diese interaktive Auswahlfunktion ist den Usern aus den sozialen Medien, Onlinespielen und von Webservices wie beispielsweise Pandora bekannt und bei ihnen beliebt. Basierend auf dem geleisteten Opt-in-Feedback werden dem Kunden dann zukünftig mehr Produkte präsentiert, die seinen Vorlieben entsprechen. Die gesammelten Nutzerangaben dienen außerdem dazu, die User Experience und den Empfehlungsmechanismus der KI-Engine allgemein zu verbessern.
RTB House Snippets
Mit den RTB House Snippets werden Advertiser in die Lage versetzt, die Insights von RTB House zu nutzen, um die Effektivität ihrer Creatives zu erhöhen und die Ads gemäß ihrer Markenrichtlinien zu gestalten. Snippets erleichtert vor allem die Arbeit mit dynamischen Creatives. Auf der Grundlage von mehr als fünf Jahren Erfahrung im Retargeting wurden einzigartige, dynamische Kreationen entwickelt, die nicht nur ins Auge springen, sondern auch wirksam sind. Die Nutzung ist denkbar einfach: Die Codes der Creatives für unterschiedlichste Formate stehen zum Download bereit. Es müssen lediglich die benötigten Metatags eingefügt werden und die Creatives der jeweiligen Onlinekampagne sind auf verschiedensten Kanälen nutzbar.
RTB House Full-page Recommendations
Mit den neuen Full-page Recommendations kann dem User auf einer speziell eingerichteten Unterseite, basierend auf seinem individuell gezeigten Verhalten und seiner Onlinekaufpräferenzen, eine Vielzahl von relevanten Produkten gezeigt werden. Nachdem der Kunde eine Website aufgesucht hat, bekommt er wie üblich ein Banner mit Empfehlungen angezeigt. Als zusätzliches Element beinhaltet das Banner den Auswahlbutton "Mehr". Die User erhalten so die Gelegenheit, selbstbestimmt über die gesamte Seitengröße weitere auf ihre Bedürfnisse abgestimmte Produkte zu sehen. Von hier wird der User bei einem Klick auf ein bestimmtes Produkt auf die Produktdetailseite weitergeleitet. Im Gegensatz zu anderen Recommendation Engines, die Käufern eher generische Produktangebote anzeigen, werden diese kundenspezifischen, ganzseitigen Empfehlungen mit höherer Wahrscheinlichkeit angesehen und mit ihnen interagiert, weil sich der Käufer mit der persönlichen Produktauswahl mehr identifizieren kann.
Zudem wird es auf den personalisierten Willkommensseiten (auch Splash-Pages genannt), die Möglichkeit geben, dynamische Echtzeit-Promotions und andere spezielle Angebote zu integrieren.
RTB House versetzt große Marken in die Lage, ihre Kunden programmatisch mit Deep-Learning-Technologie zu erreichen. Deep Learning ermöglicht es Retargetern nicht nur, die Basics des Nutzerverhaltens zu analysieren, wie z. B. besuchte Produktkategorien, sondern enthüllt durch die absolute Betrachtung aller vorhandenen Daten des Shops auch eine scheinbar verborgene Datenschicht.
Wünsche und Intentionen, die sogar uns selbst verborgen sind, weil sie nicht wissentlich gesteuert sind. Ein Deep-Learning-Algorithmus berücksichtigt dafür zum Beispiel, welche Zeitspannen bei den Sichtkontakten zwischen den angeschauten Produkten vergangen sind oder welche Preise verglichen wurden. Auch die Reihenfolge der besuchten Unterseiten im Shop werden für die Analyse herangezogen. Mit all diesen Informationen ausgestattet interpretiert die Maschine genau, was der Nutzer im Vergleich zu den Verhaltensdaten aller anderen Nutzer des Shops getan hat, und entscheidet daraufhin, welche tatsächlichen Kaufabsichten der Nutzer hat. Die Retargeting-Plattform von RTB House verarbeitet derzeit 2 Mio. Anfragen pro Sekunde, 10 Mrd. Werbeanzeigen pro Monat und 5 Mio. Klicks täglich.
Bildmaterial Tomasz Hada, CEO der RTB House GmbH: http://t1p.de/07p6 Social Media Banner - Motiv 1: https://bit.ly/2Fgtg2N, Motiv 2: https://bit.ly/2Ru0Vwk, Motiv 3: https://bit.ly/2HeIC9B, Motiv 4: https://bit.ly/2MdrIao
Über RTB House: RTB House bietet als globales Unternehmen Top-Marketern die weltweit fortgeschrittenste Retargeting-Technologie. Die selbstentwickelte Ad-Buying-Maschine beruht auf KI-Algorithmen des Deep Learning. Advertiser erreichen ihre Kunden im Moment vor deren Kaufentscheidung mit personalisierten Ads auf allen Geräten. Dies gelingt RTB House, indem hochgradige Abstraktionen zu Daten modelliert werden, die Muster widerspiegeln, die das menschliche Gehirn für seine Entscheidungsfindung nutzt. RTB House wurde 2012 gegründet und hat gegenwärtig mehr als 1.500 Kunden in fast 70 Ländern in Europa, in Nordamerika, Afrika, im asiatisch-pazifischen Wirtschaftsraum, Asien, Lateinamerika und im Mittleren Osten. Zu den Kunden gehören u. a. Adidas, Trivago, Media Markt, Tchibo, O2. Das Unternehmen beschäftigt mehr als 400 Analysten, Entwickler und Kundenberater. 2018 hat RTB House sein AI Marketing Lab eröffnet, eine interne Abteilung für Forschung und Entwicklung auf allen Gebieten des Marketings. Im April desselben Jahres fand sich RTB House als das achte am schnellsten wachsende Technologieunternehmen in Europa im Ranking der Financial Times wieder. Weitere Infos finden Sie auf http://www.rtbhouse.de.
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