Peugeot Slovenija: sistem za razumevanje nakupne namere uporabnikov z uporabo umetne inteligence

Peugeot Slovenija je skupaj z družbo iPROM razvil oglaševalski sistem, ki temelji na umetni inteligenci (UI) in v realnem času prepoznava nakupno namero uporabnikov ter na tej osnovi optimizira komunikacijo in medijski zakup. Sistem povezuje prvoosebne podatke, CRM, vedenjske signale in ničelne podatke iz AI ambasadorjev v enoten model odločanja, rezultat projekta pa je bil 27 % manjši medijski odpad, 34 % več obiska spletne strani in 22 % višji CTR.

Strateški cilji projekta

Z uporabo umetne inteligence vzpostaviti sistem za razumevanje uporabniške namere.
Povezati različne podatkovne vire v enoten UI model odločanja.
Uporabiti AI ambasadorje kot podatkovni in komunikacijski kanal.
Izboljšati učinkovitost digitalnega oglaševanja.
Zmanjšati medijski odpad z bolj relevantnim ciljanjem.

Drugi sodelujoči

Tomaž Tomšič iPROM d.o.o. (dev), Tomaž Tomšič iPROM d.o.o. (dev)

Projekt predstavlja premišljeno in napredno uporabo umetne inteligence, kjer AI ni zgolj podporno orodje, temveč osrednji mehanizem odločanja. Posebno vrednost projekta predstavlja povezovanje različnih podatkovnih virov ter sprotna optimizacija komunikacije na podlagi prepoznane uporabniške namere. Projekt izstopa po jasni povezavi med tehnologijo in poslovnimi rezultati ter predstavlja prepričljiv primer uporabe umetne inteligence za izboljšanje učinkovitosti digitalnega marketinga.

Sara Črnič, digitalni analitik, A1 Slovenija

Projekt predstavlja zelo napreden primer uporabe umetne inteligence v digitalnem marketingu, kjer AI presega vlogo orodja in deluje kot jedro sistema odločanja. Posebej prepričljiva je povezanost podatkovnih virov in sprotna optimizacija komunikacije, ki se odraža tudi v zelo jasnih poslovnih rezultatih.

Nina Plantan, vodja oddelka za trženje v Zavarovalnici Vita, Zavarovalnica Vita

Predstavljeni rezultati kažejo na pozitiven vpliv na učinkovitost digitalnega oglaševanja in bolj relevantno nagovarjanje uporabnikov.

Anja Podbevšek, izvršna direktorica, Propiar, družba za strateško komuniciranje

Projekt predstavlja zelo premišljeno in napredno uporabo umetne inteligence v digitalnem marketingu. Posebna vrednost projekta je, da se UI uporablja za boljše razumevanje uporabniških namer, optimizacijo medijskih zakupov in izboljšanje relevantnosti komunikacije. Gre za super primer personaliziranega pristopa k uporabniku, rezultati (učinkovitejša uporaba budgeta, višji CTR, več obiskov spletne strani) to tudi potrjujejo. Dobro vidimo, kako lahko umetna inteligenca prispeva k bolj premišljenemu in podatkovno podprtemu digitalnemu pristopu blagovne znamke.

Ana Kosec, vodja spletne prodaje, Magistrat International

Projekt uspešno naslavlja relevantnost oglasov za uporabnika z uporabo platforme izbrane agencije naročnika ter tako stroškovno učikovitejše in bolj personalizirano nagovarja uporabnika, kar se odraža tudi v doseženih KPI.

Tjaša Zagožen, Specialistka za digitalni marketing, Zavarovalnica Triglav

Projekt prepriča predvsem s premikom od klasične optimizacije kampanj k podatkovno podprtemu odločanju v realnem času. Posebna vrednost ni zgolj v uporabi umetne inteligence, temveč v povezovanju različnih virov podatkov v enoten sistem, ki neposredno vpliva na učinkovitost medijskega zakupa in uporabniško relevantnost komunikacije. Doseženi rezultati kažejo merljiv poslovni učinek, hkrati pa projekt odpira pomembno vprašanje prihodnosti digitalnega marketinga – kako iz razpršenih signalov ustvariti bolj smiselne in manj potratne uporabniške izkušnje. Projekt zato deluje kot konkreten primer prehoda od medijskega planiranja k adaptivnemu, podatkovno vodenemu oglaševanju.

Milan Slana, partner, Herman & Partnerji

Projekt družbe Peugeot Slovenija in iPROMa predstavlja izjemen tehnološki in strateški presežek, ki postavlja nove standarde uporabe umetne inteligence v slovenskem oglaševalskem prostoru. Medtem ko večina projektov v tej kategoriji umetno inteligenco uporablja zgolj površinsko (za pisanje tekstov ali generiranje slik), ta rešitev posega v samo jedro AdTech in MarTech panoge – v podatkovno analitiko in medijski zakup. Prijava blesti pri metriki učinkovitosti, saj so vsi zastavljeni KPI-ji empirično dokazani in preseženi. 27 % manjši medijski odpad in 22 % višji CTR jasno dokazujeta, da algoritem deluje natančno in poslovno upravičeno. Projekt je šolski primer prehoda iz masovnega oglaševanja v ciljano, inteligentno napovedovanje nakupne namere, kar preprečuje proračunsko neučinkovitost in hkrati dviguje ugled znamke.

Nina Razpet, direktorica naročnikov, Pristop