W&V Executive Briefing :
Dank Deep-Learning: Baur steigert die Conversion Rate
Der Versandhändler Baur setzt bei einer Retargeting-Kampagne auf ein Deep-Learning-Modell. Der Vorteil: Der KI-Algorithmus ist unvoreingenommen und erkennt besser als jeder Mensch, wenn Kunden kurz vor einem Kauf stehen.
Gestern noch die Mom Jeans und Pastelltöne, heute wieder die Schlaghose und Retromuster mit knalligen Farben von damals. Die Modewelt ist schnelllebig wie nie zuvor, neue Trends rasen über die Laufstege, in die Geschäfte und durch Online-Shops. Und als wäre das Tempo noch nicht hoch genug, sorgt derzeit künstliche Intelligenz für neuen Wirbel: Die ersten KI-generierten Designs sind draußen sowie unzählige Kampagnen-Motive, die mit populären Tools wie Midjourney erstellt wurden.
KI wird in der Modewelt jedoch nicht nur für die Kreation eingesetzt, auch für Programmatic Advertising ist sie unerlässlich. Sie treibt zum Beispiel die Recommendation Engines an, die dafür sorgen, dass User personalisierte Anzeigen sehen. Das Adtech-Unternehmen RTB House hat eine solche Engine entwickelt. Das Besondere: Sie basiert vollständig auf einem Deep-Learning-Algorithmus. Der Versandhändler Baur, eine Tochter der Otto-Group, hat sie für eine Retargeting-Kampagne getestet.
Wie Baur mit der innovativen Technologie seine Conversion Rate in die Höhe getrieben hat, lest ihr im W&V Executive Briefing.
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