Ursprünglich erschienen in Campaign als Teil der Serie "Road to DMEXCO".
In einer ohnehin schon komplexen Branche neigen wir zur Überkomplizierung. Wir alle kennen den Running Gag, dass wir alles (und jedes) mit Akronymen aus drei Buchstaben versehen. Aber wenn es um Big Data und Smart Data geht - und all die Technologien dazwischen - haben wir Recht, wenn wir die Komplexität anerkennen. Die Wahrheit ist, dass die richtige Anwendung von Big Data extrem schwierig ist und dass es nicht die Lösung ist, immer mehr Körper auf das Problem zu werfen. Wir bei Xaxis glauben, dass das maschinelle Lernen das fehlende Teil des Datenpuzzles unserer Branche darstellt.
Der gewaltige Aufwand von Daten
Alle Unternehmen haben Daten - aber sie nutzen sie nicht unbedingt auf die effizienteste Weise. Das Speichern, Extrahieren und Anwenden von Daten in Echtzeit ist ein enormer Aufwand, und wenn es eine Verzögerung bei der Markteinführung gibt, ist eine Anzeige möglicherweise nicht mehr für einen Nutzer geeignet. Wir haben noch einen weiten Weg vor uns, um sicherzustellen, dass die Zielgruppendaten optimal in den Kreativen und in der Art und Weise, wie dynamische Elemente der Kreativen in den Kampagnen eingesetzt werden, genutzt werden. Aber ein Fokus auf die effiziente Nutzung unserer Daten, um die Markentreue zu steigern und Verschwendung zu vermeiden, muss zum Standard werden.
Auf dem Wegzu maschineller Intelligenz
Kreative und Technologie können besser miteinander reden als noch vor ein paar Jahren, und sie werden noch enger zusammenrücken. Ein Teil der Lösung ist maschinelle Intelligenz. Der Großteil des digitalen Ökosystems verwaltet immer noch manuell kleine Komponenten von Kampagnen, einschließlich sich wiederholender Optimierungsaufgaben, die in Echtzeit von Maschinen erledigt werden können und sollten.
Bei Xaxis haben wir unsere eigene maschinelle Lerntechnologie namens Co-Pilot, die uns dabei hilft, die besten Mittel zum Handeln zu ermitteln. In weniger als sieben Monaten hat Co-Pilot über 5000 Kampagnen durchgeführt und die Viewability-KPIs der Kunden in den USA um 30 % gesteigert. Außerdem konnte die Effizienz der Händler um 50 % gesteigert werden. Dadurch können sich unsere operativen Teams mehr auf die Kampagnenstrategie konzentrieren - wo ihre wahren Talente liegen.
Kontinuierliche Investitionen in die Datenwissenschaft sorgen dafür, dass das maschinelle Lernen immer mehr an Bedeutung gewinnt. Künstliche Intelligenz wird niemals die Fähigkeiten der operativen Teams und der Data Scientists ersetzen - ein Gleichgewicht zwischen KI und menschlicher Intelligenz muss gewahrt werden. Aber die Rolle der Datenwissenschaftler wird für Unternehmen immer wichtiger werden, um maschinelles Lernen zu unterstützen.
Dies ist keine einfache Entwicklung für unsere Branche. Es ist eine, die Zeit brauchen wird und von Natur aus Jobfunktionen, Arbeitsabläufe und die Art und Weise, wie Kreative in der digitalen Welt verwaltet werden, verändern wird. Diese drei Beine des Hockers: die Komponenten des Kreativen, maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz und die intelligente Anwendung von Big Data werden die nächste Generation des digitalen Ökosystems schaffen. Es liegt in der Natur der Sache, dass diese Arten von Veränderungen einen wichtigen, aber komplizierten Übergang in die nächste Evolution unserer Branche schaffen werden.
