חיזוי פעולות גולשים - תחום המכונה Predictive Analytics - הוא נושא חם. מה זה חם? רותח. הוא כל-כך לוהט שהיום אין חברה, סוכנות או סתם חבר'ה שסיימו קורס אנליטיקס שלא מנסים לשים יד על מכרה הזהב הזה. עבור מפרסמים היכולת לחזות מראש מה הלקוח שלהם יעשה היא אפשרות שהיא בגדר של חלום רטוב. התחום נחשב יחסית בתולי, אולם לאחרונה אנו עדים לקפיצת מדרגה של ממש, בעיקר בזכות יכולות איסוף בקרה וניתוח דאטה, בהן משקיעים מפרסמים את מלוא מרצם בשנים האחרונות.

איך זה עובד? Predictive Analytics הוא שם קוד לאלגוריתם של מכונה, הלומדת וחוזה מה הגולש שלנו יעשה, על סמך מאות פעולות קטנות, להם אנו קוראים בשפה המקצועית "איוונטים". "איוונטים" אלה מתרחשים בכל רגע נתון בנכסים הדיגיטליים שלנו לרבות אפליקציות, אתרי Web / Mobile ועוד. אלגוריתם טוב יותר יבטיח בהכרח ביצועים טובים יותר ברמת איכות המידע שהוא מספק למפרסם, מידע שניתן להפוך בקלות לתובנות עסקיות, לחיזוק המכירות ולשיפור של עשרות אחוזים ב- ROI.

דאטה זה עסק מלוכלך. מערכות חיזוי חייבות להתבסס על מקורות דאטה איכותיים. על המפרסמים לדעת לסנן ככל הניתן דאטה בעייתית או בלתי שימושית. ככל שהדאטה איתה נעבוד תהיה נקייה ומדוייקת יותר, כך מודלים של ניבוי והתנהגות גולשים יהיו טובים יותר.

אז איך גורמים לזה לקרות? סוף מעשה במחשבה תחילה. המפתח להצלחה טמון ביכולת שלנו לבנות תכנית פעולה מהודקת שתתבסס על אסטרטגיה ארוכת טווח. כדאי לשאול את עצמכם שאלות: איפה החוזקות העסקיות שלי? מה עליי לשפר בתהליך? איזה מידע יהיה עבורי השימושי ביותר? וכדומה. מערכת Predictive טובה חייבת לממש את מלוא הפוטנציאל העסקי של הארגון מתוך הדאטה שנאסף לאורך השנים.

למי כדאי לשים לב? כל השחקנים הגדולים בענף זיהו כבר מזמן את הפוטנציאל ועובדים קשה מאד, בין אם על ידי השקעה מאסיבית בפיתוח עצמי ובין אם באמצעות רכישה של חברות קטנות יותר המצויות בשלבי פיתוח.

IBM - ככל הנראה מדובר בשחקן הגדול בתחום. בשנים האחרונות ביצעה IBM מהלכים רבים של רכישות בעולמות האנליזה ומערכות Marketing Automation. שינויים אלה הפכו את החברה מארגון שנתפס כאפור ומיושן לפורץ דרך ומוביל בתחום. יתרונות המערכת נעוצים בעיקר במעטפת המוצרים המאוד רחבה שמציעה החברה, וזאת בנוסף לאלגוריתם החיזוי עצמו. המוצר נמצא בשימוש מחברות קטנות ועד לארגונים גדולים ובינלאומיים והוא יודע לנתח נתונים על בסיס מידע טקסטואלי, מאפייני שימוש ברמת היוזר הייחודי ואף מספק מערכת המלצות מתוחכמת לביצוע אופטימיזציה על בסיס המידע שנאסף.

SAS - החברה נכנסה חזק לשוק מערכות החיזוי ומציעה פתרון שאינו נופל מזה של אף חברה אחרת. מדובר באלגוריתם חזק מאוד בעל יכולות ניתוח נתונים על בסיס טקסט, מאפייני שימוש ברמת יוזר ומערכת המלצות חכמה. כל אלה מאפשרים ל- SAS להיות שחקן דומיננטי מאוד בשוק עתידי שבו הגבולות בין הייטק ופרסום הולכים ומטשטשים. המערכת של SAS נחשבת לאיכותית מאוד בזכות מנוע Data Mining, הנחשב לאחד החזקים כיום בתחום.

H2O - מדובר בשם פחות מוכר מהשניים הקודמים, אך בקרב אנשי המקצוע, זוכה הפלטפורמה (השייכת ל- H2O.ai) להערכה רבה. זאת, לא מעט בזכות העובדה שבניגוד לרוב המערכות המוצעות בשוק, מדובר במערכת קוד פתוח, נוחה מאוד לשימוש, המשלבת בתוכה יכולות אנליטיות ומתמטיות חזקות, לצד מערכת קלה ומאוד ידידותית למשתמש. הפלטפורמה מאפשרת למפרסם יכולות וורסטיליות רבות בתחום של שימוש במאגרי דאטה חיצוניים של הארגון לרבות: SQL, S3, NoSQL ועוד.

ובשורה התחתונה - בעולם דיגיטלי רב-ערוצי, בו הגולש הממוצע מותקף על בסיס קבוע באלפי מסרים שמרצדים מולו במסכים השונים, חובה עלינו, המפרסמים, לנתח לעומק את דפוסי ההתנהגות שלו ברשת, ולנסות להתאים עבורו את הפרסומת. לא מדובר רק בניסיון להתאים את המסר האופטימלי ברגע נתון, אלא בצעד אחד קדימה - פרסום שיש בכוחו לחזות מה תהיה הפעולה הבאה של הגולש ולהגיש לו את המסר בהתאם. לא בכדי, צופים רבים בתעשייה, כי מערכות חיזוי יהפכו בקרוב לשירות עסקי שהוא בגדר חובה. ארגונים שלא ישכילו להטמיע מערכות כאלה יישארו אפוא הרחק מאחור.

הכותב משמש כראש תחום טכנולוגיות ומדיה חכמה בסוכנות הפרסום הדיגיטלי GO