Ako umožňuje data driven marketing robiť kvalitné rozhodnutia rýchlo a efektívne

Umelá inteligencia a syntetické dáta sa v marketingu skloňujú čoraz častejšie. A sú bežnou súčasťou reklamných kampaní. Čo do nich prinášajú syntetické dáta či testovanie kreatívy? Hovoria experti z GroupM, ktorá je súčasťou komunikačnej skupiny WPP, Barbora Gabrižová a Ondrej Dúžik.

Celý rozhovor vyšiel v magazíne Stratégie. Autor: Lucia Ležovičová

Sú syntetické dáta realitou marketingových kampaní alebo sa v tejto oblasti stále pohybujeme iba pri teóriách? 

Barbora: V porovnaní s inými odvetviami, ako napríklad zdravotníctvo alebo financie, má marketing výhodu v tom, že nie je až tak regulovaný. Zároveň ale pracuje s veľkými množstvami dát. Je teda ideálnym kandidátom na rýchlu adopciu rôznych technologických noviniek, medzi ktoré aktuálne patrí AI a syntetické dáta.

Ondrej: Podľa toho, ako špecifickí sme pri definícii syntetických dát, môžeme hodnotiť ich súčasné využívanie. Syntetické dáta simulujú reálne dáta bez odhalenia citlivých informácií, zatiaľ čo trénované AI modely analyzujú existujúce - reálne alebo syntetické dáta na predpovedanie trendov, simulovanie výsledkov výskumov a optimalizáciu kampaní. Syntetické dáta sú teda iba podmnožinou v rámci komplexného AI ekosystému.

Už viac rokov môžeme pozorovať aj pri tých najväčších prieskumných spoločnostiach, napríklad Kantar či Nielsen, že pracujú na vývoji produktov, ktoré využívajú syntetické dáta. Aktuálne sa predpokladá, že do roku 2030 bude AI pracovať z veľkej časti už iba so syntetickými dátami, namiesto reálnych dát.

Aké benefity prináša AI a konkrétne syntetické dáta? 

Ondrej: Syntetické dáta sú užitočné, keď chýbajú reálne dáta alebo sú príliš citlivé na použitie. Využitie syntetických dát so sebou prináša viacero benefitov – rýchlosť výsledkov, dostupnosť, efektivita, anonymita, a mnohé iné. Vo svojej podstate sa jedná extrémnu demokratizáciu dát a insightov z nich vyplývajúcich. AI modely vo všeobecnosti sú vhodné na automatizáciu, personalizáciu a zlepšenie efektivity marketingových investícií.

Vyskúšali ste si tieto nové možnosti, ktoré prináša umelá inteligencia už aj v praxi pri konkrétnych kampaniach?

Barbora: V tomto smere v rámci GroupM využívame výhody vyplývajúce zo siete WPP. Nemusíme sa spoliehať iba na nástroje tretích strán, ale máme k dispozícii vlastný operačný systém WPP Open, ktorý je založený práve na AI. V rámci neho môžeme používať vybrané textové, obrázkové, video a hlasové modely v uzavretom a bezpečnom prostredí. V praxi to vyzerá tak, že account manager má k dispozícii nástroj na projektové riadenie, a v rámci neho už má prednastavené prompty, resp. interakcie s AI modelom pre jednotlivé kroky v rámci kampane. Postupne do tohto projektového systému integrujeme ďalšie plánovacie a vyhodnocovacie nástroje, čo pomáha, aby AI model bral do úvahy čo najviac dostupných informácii a dát o danej kampani.

Ľudský dohľad je však, samozrejme, kľúčový. Dátové zdroje nie sú nikdy dokonalé, treba dbať na akých zdrojoch dát bol daný model trénovaný, nakoľko budú dáta reprezentatívne pre naše účely a či neobsahujú skreslenia. Z tohto hľadiska to teda vnímam tak, ako keby sme každý dostali k dispozícii šikovného asistenta. S dôrazom na slovo „asistent“.

Akú ďalšie riziká vidíte v používaní týchto nástrojov? Ako riešite otázky etiky, transparentnosti a dôveryhodnosti ich zdrojov? 

Barbora: Aj v tomto sa môžeme spoliehať na zázemie a podporu v rámci WPP, ktoré má na túto problematiku dedikovaný právnický tím. Okrem rôznych školení a pravidelných mesačných callov máme k dispozícii tzv. semafor nástrojov. V rámci sú jednotlivé nástroje hodnotené z legálneho, etického a kvalitatívneho hľadiska. Tento formát aj mne osobne pomáha rámcovať celkové zmýšľanie na tému AI nástrojov a klásť si relevantné otázky– aké dáta boli použité na trénovanie modelu? Ako boli tieto dáta získané a aký vlastnícky vzťah k ním má výrobca daného nástroja? Kto má právo používať výstupy z daného modelu, a akým spôsobom? Čo sa deje s dátami, ktoré užívateľ vkladá do nástroja, či už z hľadiska bezpečnosti alebo z hľadiska ďalšieho spracovania?

Téma legálnych implikácii je veľmi dynamická, úmerne tomu, ako rastie používanosť. Medzi kľúčové zásady však patrí nikam nevkladať klientské alebo osobné údaje, pokiaľ nemáme jasné a uspokojivé odpovede na otázky spomínané vyššie. Pri osobných údajoch treba mať na zreteli ustanovenie GDPR, keď každý užívateľ má právo požiadať o výpis, kde všade sa jeho údaje nachádzajú, zdôvodnenie, prečo sa tieto dáta spracúvajú a zároveň má právo žiadať o ich vymazanie. Nie je ale vôbec jednoduché toto ustanovenie dodržať pri AI nástroji.

Ako môžu syntetické dáta vo všeobecnosti pomôcť pri optimalizácii reklamných kampaní?​

Barbora: Ako je známe z marketingovej teórie, efektívnosť kampane je kombináciou mediálneho plánovania a kreatívy. Rôzne zdroje sa môžu líšiť v konkrétnych číslach, ale zjednodušene si dovolím povedať, že polovica výsledku sú médiá a polovica je kreatíva. Syntetické dáta, ale aj AI vo všeobecnosti, nám vedia zlepšiť obe tieto zložky kampane.

Pri mediálnom plánovaní nám pomáhajú pri predikcii výkonnosti kampane, pri jej optimalizácií, pri presnejšom cielení a personalizácii reklám. Najmä pri online kampaniach sa už roky využívajú algoritmy strojového učenia, ktoré sú základom AI modelov. Tuto si dovolím premostiť na tému „attention“, ktorá má ambíciu stať sa jednotnou menou pre optimalizáciu kampaní najmä vzhľadom na možnosť crossmediálneho porovnania. Práve AI má potenciál prepojiť a doplniť chýbajúce dáta pre komplexný pohľad naprieč mediatypmi, vrátane modelovania ľudskej pozornosti, a to efektívnym a škálovateľným spôsobom.

A čo kreatívna časť kampane, aké možnosti ponúka AI v tomto smere?

Barbora: Okrem samotnej tvorby vizuálov vie AI pomôcť pri testovaní kreatív. Jednou z možností je vytvorenie AI persón na základe dát zo segmentácie, a následne tieto persóny využiť na štýl focus group. Osobne som napríklad vytvárala persónu mladej tínedžerky a potom som jej kládla rôzne otázky ohľadom plánovanej marketingovej kampane. Bola veľmi presvedčivá, správala sa presne tak, ako by ste od tínejdžerky čakali. Dokonca sa rozhodla ignorovať dátové zdroje, na základe ktorých mala odpovedať, lebo ona má „vlastnú hlavu“ a vie, čo chce (smiech).

K dispozícií sú ale aj exaktnejšie metódy, založené na syntetických dátach. K nim patrí napríklad tvorba heat máp ako alternatíva eye tracking štúdií. Takéto riešenie ponúkame našim klientom aj v rámci GroupM.

Aké výsledky prinieslo AI testovanie reklamy? Vyšlo vám niečo zásadne prekvapivé? Na čo dáva v tejto oblasti AI dôraz?

Ondrej: Od začiatku roka už máme za sebou viacero projektov, ktoré sme realizovali v rámci produktu mPredict, ktorý je založený na analýzach s využitím medzinárodnej platformy Neurons a doplnený o výstupy AI modelov z platformy WPP Open. Samotné zistenia, prípadne odporúčania, ktoré model vyhodnotí by možno neboli pre skúsených kreatívcov a neurovedcov prekvapivé. Napríklad, že pozornosť priťahujú lepšie osoby a ich tváre, oproti iným objektom; pre lepšie zapamätanie si hlavného posolstva sú efektívnejšie jednoduché vizuály; rýchle pohyby objektov a ich množstvo triešti pozornosť diváka a zvyšuje kognitívnu náročnosť na spracovanie informácií, ktoré mu chceme reklamou odovzdať. Prekvapivá je však rýchlosť s akou dokážeme takéto zistenia poskytnúť (hodiny, maximálne pár dní) a presnosť, s akou sa blížime reálnym eye-trackingovým štúdiám - 95%. V neposlednom rade samozrejme je najväčším benefitom cenová efektivita.

Ako k tejto možnosti pristupujú vaši klienti - prichádzajú od nich otázky, obavy, nedôvera?

Barbora: AI je silný buzzword. Mnoho klientov sa na nás obracia s otázkami ohľadom využitia AI v kampaniach – sledujú svetové trendy a chcú vedieť, aké sú reálne možnosti aplikácie na slovenskom trhu. Očakávania sú veľké, najmä ohľadom rýchlosti a efektivity. Zároveň sa nám klienti ozývajú s prosbami o školenia, edukáciu v tejto oblasti. Je to nová a dynamická téma, aj my vnímame potrebu nastaviť „rovnaký jazyk“, keďže vieme, že definície AI sú veľmi rôznorodé.

Prečo v GroupM veríte Data Driven Marketingu? 

Ondrej: Spomeniem známu myšlienku, o ktorej v rôznej podobe hovoril už Lord Kelvin či Peter Drucker, a to, že bez kvalitných dát nemôžeme robiť kvalitné rozhodnutia: „If you cant measure it, you cant improve it“ / „If you cant measure it, you cant manage it“. U nás chceme využiť možnosti, ktoré máme a robiť tieto kvalitné rozhodnutia navyše rýchlo a efektívne.