A Google és a Meta felemészti a lehetőségeidet? Így szerezheted vissza az irányítást (és a bevételt) interaktív tartalmakkal.

Amikor a mesterséges intelligencia újraértelmezi az elköteleződés játékát: Gazdasági átalakulás adatvezérelt interakció révén

Évente több százmilliárd dollárt fektetnek marketingtechnológiába a digitális gazdaságban, mégis egy megdöbbentő igazság járja át a vezetőséget: alig van olyan vállalat, amely számszerűsíteni tudja ezen kiadások tényleges megtérülését (ROI). Ez nem egy apró figyelmetlenség, hanem egy mély válság tünete. A modern marketing egy paradoxon csapdájába esett: a vállalatok átlagosan 130 különböző szoftvereszköz tengerében fuldoklanak, amelyeknek a Gartner szerint csaknem a fele kihasználatlan marad – ez egy digitális bénulás, amely felemészti a költségvetéseket anélkül, hogy mérhető értéket teremtene. A régi hiedelem, hogy a több technológia automatikusan nagyobb növekedéshez vezet, költséges tévedésnek bizonyult.

Miközben sokan még mindig próbálják megszelídíteni ezt a technológiai káoszt, a háttérben egy csendes forradalom zajlik, amely alapvetően megváltoztatja a játékszabályokat. A hangsúly az eszközök puszta felhalmozásáról az egyetlen igazán számító fizetőeszközre helyeződik át: az emberi figyelemre és interakcióra. Ez egy gazdasági igazság – minél tovább marad egy felhasználó egy oldalon, annál nagyobb a hirdetési bevétel a kiadók számára, és annál valószínűbb a vásárlás az online áruházak számára. A magas visszafordulási arány nem csupán egy mérőszám, hanem egy gazdasági teher, amely naponta csökkenti a bevételeket.

Pontosan itt jön képbe egy új megközelítés, amelyet két erőteljes erő hajt: a mesterséges intelligencia és a gamifikáció. Ahelyett, hogy statikus tartalommal untatnák a felhasználókat, aktívan bevonják őket a mesterséges intelligencia által generált, interaktív játékok és kvízek révén. Ezek a játékos elemek többet jelentenek, mint pusztán szórakozás; precízen kalibrált gépek a tartózkodási idő növelésére, értékes ügyféladatok (nulla féltől származó adatok) gyűjtésére és a konverziós arányok jelentős növelésére. Ez a cikk mélyrehatóan vizsgálja ezt a gazdasági átalakulást, feltárja a jelenlegi martech-verem hatékonyságának hiányosságait, és bemutatja, hogyan használják ki a Plaroshoz hasonló vállalatok a játék pszichológiáját, hogy aktív, mérhető és jövedelmező bevételt generáljanak a passzív forgalomból.

A figyelemmonetikus és konverziós gépek csendes zavara

A digitális gazdaság nagyrészt észrevétlen, de alapvető strukturális átalakuláson megy keresztül. Miközben a vállalatok világszerte növelik marketingtechnológiai beruházásaikat, miután 2024-ben már 215 milliárd dollárt költöttek erre, a McKinsey és más vezető intézmények kutatásának egyik kulcsfontosságú megállapítása megduplázódik: a technológiába való egyszerű befektetés nem vezet mérhető megtérüléshez. Egy átfogó tanulmányban megkérdezett 233 marketing- és technológiai vezető közül senki sem tudta számszerűsíteni marketingtechnológiai beruházásainak tényleges megtérülését. Ez a kínos képtelenség nem triviális, hanem egy mély válság tünete: a befektetett technológia és a generált üzleti eredmények közötti gazdasági kapcsolat a legtöbb szervezetben teljesen széttöredezett.

A digitális marketing gazdasági környezetét egy paradox anomália jellemzi. Egy átlagos vállalat jelenleg 130 különböző marketingtechnológiai eszközt használ, mégis ezen licencelt szoftverek 44 százalékát egyáltalán nem, vagy csak minimálisan használják. Ez azt jelenti, hogy minden befektetett dollár után legalább 44 cent áramlik a szunnyadó infrastruktúrába anélkül, hogy bármilyen üzleti értéket generálna. A marketingtechnológiai komplexitás költségtényezővé vált, az IT-költségvetések 20-40 százalékát kizárólag a technikai adósság, az integrációs problémák és a felhasználói felületek túlzsúfoltságának kezelésére fordítja. Ez a rendszerszintű működési zavar magyarázza, hogy a Gartner miért dokumentálta, hogy a marketingtechnológiai képességek adaptációs aránya 2020-ban 58 százalékról 2025-re 33 százalékra zuhant. A vállalatok maguk bénulnak be.

A mélyebb gazdasági hiba az eszközök és a célok fogalmi összekeverésében rejlik. A marketingtechnológiát sokáig öncélnak tekintették, mintha az eszközök puszta felhalmozása automatikus növekedéshez vezetne. A kegyetlen valóság más: a technológia csupán a lehetővé teszi, nem a motor. A motor az emberek és a médium közötti pszichológiai és viselkedési dinamika. Itt történik egy alapvető piaci változás, amely az elköteleződési közgazdaságtan gazdaságilag pontos elemzésében nyilvánul meg.

A figyelemfelhasználás gazdasági anatómiája és monetizációs mechanizmusai

Az új digitális gazdaság alapja egy egyszerű egyenleten nyugszik: az oldalon töltött idő szorozva a percenkénti hirdetésmegjelenítések számával és az átlagos CPM-mel egyenlő a hirdetési bevétellel. Ez a képlet megtévesztően egyszerű, de gazdasági logikája kőbe vésett. Egy olyan kiadó, amelynek látogatói átlagosan két percet töltenek egy oldalon, szisztematikusan kevesebbet keres, mint az, amelynek látogatói öt percig maradnak. Ez nem csak a megjelenítések kérdése: ez algoritmikus értékelés kérdése. Amikor a látogatók tovább maradnak, a platform algoritmusai ezt a magas tartalomminőség jeleként értelmezik, és jobb rangsorolással és magasabb CPM-mel jutalmazzák. Ezért a tartózkodási idő nem csupán egy elköteleződési mutató, hanem közvetlen eszköz a monetizációs erő eléréséhez.

A visszafordulási arány, azaz a felhasználók azon százaléka, akik néhány másodperc után elhagyják az oldalt, közvetlen gazdasági veszteséget jelent. A weboldal átlagos 70 százalékos visszafordulási aránya gazdasági szempontból azt jelenti, hogy tízből hét látogató nem generál értékes adatpontokat, nem hagy információt a potenciális ügyfelekről, és nem fogyaszt mérhető láthatóságú hirdetési megjelenítéseket. Egy havi 50 000 látogatóval és konzervatív, három százalékos konverziós aránnyal rendelkező online kiskereskedő számára a visszafordulási arány 70-ről 50 százalékra csökkentése mechanikusan havi 10 000 további minősített potenciális ügyfelet jelent. Reálisan nézve ez havi több száz további eladást eredményez, ami átlagos rendelési értékekkel gyorsan hatszámjegyű éves többletbevételt jelent.

Ezt a gazdasági struktúrát drámaian felerősítik a koncentrációs hatások. A Google, a Meta, az Amazon és a YouTube együttesen a globális digitális hirdetési piac legalább 60 százalékát ellenőrzi. 2024-ben a Google 307,4 milliárd dolláros hirdetési bevételt generált, míg a Meta további 131,95 milliárd dollárral járult hozzá ehhez. Ez a piaci koncentráció strukturális aszimmetriát teremt: Míg a platformok több millió kiadótól és e-kereskedelmi szolgáltatótól függenek, és kihasználhatják ezt a függőséget, a kiadóknak és az e-kereskedelmi üzemeltetőknek semmilyen alkupozíciójuk nincs. A Google egyoldalúan megváltoztathatja az algoritmusokat, így egyik napról a másikra 50 százalékkal csökkentheti a forgalmat. A Meta szisztematikusan a hirdetési költségvetések ellenőrzése alá vonhatja az elérést. Ezek a platformok nem szolgáltatások, hanem egyre inkább gazdasági ragadozók, amelyek megváltoztatják a szabályokat, amint a kiadók vagy a szolgáltatók nyereségesen kezdik használni a rendszereiket.

Erre a strukturális bizonytalanságra a felhasználói elköteleződési idő célzott meghosszabbításában és a hirdetések láthatóságának maximalizálásában rejlik a válasz. A kiadók számára egy gazdaságilag pontos stratégia kínálkozik: az interaktív elemek integrálása, amelyek a játékosítást használják az átlagos tartózkodási idő növelése érdekében. Ez a stratégia azért működik, mert olyan alapvető pszichológiai mechanizmusokat aktivál, amelyek messze túlmutatnak a felszínes interakción. Az emberek evolúciósan programozottak a játékmechanikára, a haladás vizualizációjára, a jutalmazási rendszerekre és a társadalmi összehasonlításokra. Ezek a pszichológiai horgonyok aktiválják az agy dopaminerg jutalmazási áramkörét, ami arra készteti az embereket, hogy hosszabb ideig interakcióba lépjenek, mint amennyi racionálisan indokolt lenne.

Plaros: Egy új elköteleződési architektúra technológiai manifesztációja

A Plaros ebben a kontextusban egy precíz gazdasági innovációt testesít meg. A platform egy specifikus, rendkívül gazdasági problémát old meg: hogyan lehet egy kiadó vagy e-kereskedelmi szolgáltató meglévő tartalombázisát monetizálható interakciós idővé alakítani anélkül, hogy hatalmas beruházásokat kellene eszközölni új tartalom létrehozásába. A platform mesterséges intelligencia technológiát használ, hogy automatikusan interaktív játékokat generáljon a meglévő tartalmakból, amelyeket körhinta formátumban integrál a meglévő tartalomfolyamba.

Ennek az innovációnak a mérhető gazdasági hatása jelentős. Egy, a nagy tartalomszolgáltató hálózattal, a Content Media-val végzett esettanulmány kimutatta, hogy a Plaros a következő teljesítménymutatókat érte el: a Plaros játékokkal interakcióba lépő látogatók átlagos munkamenet-hosszának növekedése, ami mechanikusan a hirdetésmegjelenítések teljes számának drámai növekedéséhez vezetett. Ezeket a további megjelenítéseket a kiadó pénzzé tette, ami a teljes hirdetési bevétel mérhető 15 százalékos növekedését eredményezte. Ezt az eredményt a szerkesztői tartalom változtatása nélkül érték el. Ez gazdaságilag figyelemre méltó: a kiadó több bevételt generált azonos forgalomból, kizárólag a felhasználói út struktúrájának optimalizálásával.

Ennek a mögöttes gazdasági logikája pontos. A hirdetési hálózatok számos változót használnak az árak meghatározásakor. A legnyilvánvalóbb a mennyiség: Hány megjelenítés érhető el? De e mögött a minőség rejlik: Mennyire vonzó a készlet a hirdetők számára? És e mögött a láthatóság technikai mérőszáma áll, azaz a hirdetések azon aránya, amelyet a valódi felhasználók ténylegesen megfelelő ideig megtekintenek. Egy olyan megjelenítő, aki meghosszabbítja a munkamenet időtartamát, számos pozitív adatot jelez az algoritmusok felé: A tartalom elég lebilincselő ahhoz, hogy megtartsa a felhasználókat, a felhasználói élmény elég magas minőségű ahhoz, hogy az emberek ne hagyják el azonnal az oldalt, és a láthatóság esélye nagyobb, mert több idő áll rendelkezésre a hirdetések fogyasztására.

A Plaros második mechanizmusa az e-kereskedelmi szolgáltatók megcélzására a nulla féltől származó adatok gyűjtése játék közben. A felhasználó egy kvízt vagy játékot játszik, amelyet az e-kereskedelmi szolgáltató termékkatalógus-adataiból generálnak. Játék közben a felhasználó olyan kérdésekre válaszol, amelyek szisztematikusan feltárják termékpreferenciáit. Az e-kereskedelmi szolgáltató közvetlenül a felhasználótól rögzíti ezeket a tudatosan megosztott preferenciainformációkat, megkérdőjelezhető adatforrások vagy harmadik féltől származó sütik használata nélkül. Ezek a nulla féltől származó adatok gazdaságilag értékesek, mivel az online felhasználók 76-85 százaléka kifejezetten kijelenti, hogy személyre szabott tartalmat és termékajánlásokat szeretne kapni a tudatosan megosztott preferenciák alapján.

Az e-kereskedelmi konverzióra gyakorolt ​​gazdasági hatások is könnyen mérhetők. A Plaros 20 százalékkal magasabb konverziós arányt és 60 százalékkal magasabb érdeklődőszerzési arányt hirdet a hagyományos e-kereskedelmi élményekhez képest. Ez az adat összhangban van más játékosítási tanulmányokkal, amelyek azt mutatják, hogy az interaktív, játékalapú kvízek 83 százalékkal magasabb érdeklődőszerzést eredményeznek, mint a hagyományos, korlátozott tanulmányok. A pszichológiai mechanizmus egyértelmű: egy termékkvízt kitöltő felhasználó már kognitívan befektetett a márkába, és jelezte, hogy készen állhat a vásárlásra az adott termékkategórián belül. Ez a 2-4 százalékos átlagos e-kereskedelmi konverziós arányt potenciálisan magasabbra konvertálja.

A marketingtechnológia strukturális fragmentációja és a szintetikus konvergencia szerepe

A modern marketinggazdaságtan központi stratégiai problémája nem a technológia hiánya, hanem a nem integrált, redundáns rendszerek túlburjánzása. Egy átlagos vállalat ma 130 különböző eszközt használ. Egy nagy multinacionális vállalat 200 vagy több eszközt is üzemeltethet, amelyek közül sok átfedő funkciókkal rendelkezik. Ez a széttagolt architektúra egyszerre több gazdasági patológiát is teremt.

Először is, hatalmas integrációs költségek merülnek fel. Minden eszköznek kommunikálnia kell másokkal, az adatokat konzisztens módon kell kezelni, és minden új rendszerhez képzést kell tartani. Egy jól ismert esettanulmányban az IBM több mint 40 marketingmegoldást konszolidált öt modern platformon, és 120 millió dolláros költségmegtakarítást ért el. A Lenovo évi 11 millió dollárt takarított meg azzal, hogy mindössze három marketingrendszert konszolidált egyetlen platformra. Ezek a számok nemcsak a költségcsökkenést, hanem a fragmentáció okozta gazdasági veszteségeket is szemléltetik, amelyek általában észrevétlenek maradnak, mert ezernyi apró hatékonysági hiányosságban rejtőznek.

Másodszor, egy alapvető adatkezelési probléma merül fel. Amikor 130 különböző eszköz működik silókban, nincs egyetlen igazságforrás. A marketingcsapat egy mutatót lát a Google Analyticsben, az értékesítési csapat egy másikat a Salesforce-ban, a marketingigazgatók pedig egy harmadikat az üzleti intelligencia rendszerükben. Ez az adatfragmentáció hibás stratégiai döntésekhez vezet. Amikor senki sem bízik a számokban, a költségvetési döntések inkább politikaiak, mint adatvezéreltek. A McKinsey dokumentálta, hogy a fragmentált martech-vermekkel rendelkező vállalatok 36 százalékkal kevésbé hatékony marketing-ROI-t érnek el, mint azok, amelyek konszolidált vermmel rendelkeznek.

Harmadszor, a tehetségek megtartásának terhe jelentős. A modern marketingszakemberek extrém kognitív megterhelés alatt állnak. Nemcsak jó marketinget kell végezniük, hanem amatőr adatelemzőkként és rendszerintegrációs szakemberekként is működniük. A marketingosztályokon a kiégési arány mérhetően magasabb, mint más funkciókban. A jobb technológia nem enyhülést, hanem további bonyolultságot eredményez.

A gazdaságilag életképes alternatíva, amely kezd teret hódítani, egyfajta szintetikus konvergencia: az összes eszköz konszolidációja helyett azokat kell kiválasztani, amelyek valóban együttműködnek az API-integrációs képességeken keresztül, és az összes többit el kell távolítani. A Plaros, mint az elköteleződés-optimalizálás és a potenciális ügyfelek generálásának specifikus felhasználási esetére szolgáló megoldás, illeszkedik ebbe az új architektúrába, mivel nem a meglévő száz eszközhöz hozzáadódik, hanem többet is helyettesíthet közülük. Egy játékkörhinta rendszer egyszerre képes ellátni a potenciális ügyfelek generálására szolgáló eszközök, az elköteleződés-elemző eszközök és bizonyos CRM-funkciók funkcióit. Ez gazdaságilag hatékony, mert csökkenti a redundanciát, nem pedig növeli azt.

A gamifikáció globális piaci kontextusa és az értékteremtés dinamikája

A globális gamifikációs piac exponenciális növekedést mutat. Bár a különböző piackutató cégek eltérő abszolút számokat prognosztizálnak, a növekedési dinamika konzisztens. A konzervatívabb becslés szerint a piac 15,43 milliárd dollárról (2025) 48,72 milliárd dollárra (2029) fog növekedni, ami 12,9 százalékos összetett éves növekedési ütemet (CAGR) jelent. Az agresszívabb forgatókönyvek szerint a növekedés 2031-re akár 95 milliárd dollárra is emelkedhet, ami 26,5 százalékos CAGR-t jelent. Ez a tartomány az adaptáció sebességével kapcsolatos bizonytalanságot tükrözi, de nem az alapul szolgáló trenddel kapcsolatos bizonytalanságot.

A gamifikáció növekedése nem egyenletesen oszlik el az iparágak között. A kiskereskedelem a globális gamifikációs piac 28,6 százalékával vezet, ezt követi az oktatási szektor 27,5 százalékkal. A kiskereskedelem e-kereskedelmi alszegmense 27,4 százalékos éves összetett növekedési rátával (CAGR) növekszik, ami jelentősen gyorsabb, mint a teljes piac. Ez azt az alapvető felismerést tükrözi, hogy az e-kereskedelem mint kategória kevésbé kiskereskedelmi probléma, mint inkább elköteleződési és konverziós probléma. Egy átlagos e-kereskedelmi webhely látogatóinak 2-4 százaléka konvertál. A forgalom 96-98 százaléka és a kapcsolódó beszerzési kiadások nem generálnak bevételt. Az e-kereskedelemben a gamifikáció közvetlenül kezeli ezt a gazdasági nyomást.

A gamifikáció üzleti integrációja egy másik növekedési mintát tár fel. A Fortune 2000-es vállalatok hetven százaléka már valamilyen formában alkalmazza a gamifikációt. Ez azt mutatja, hogy a gamifikáció már nem egy kísérleti „jó, ha van”, hanem egy bevett vezetési gyakorlat. A növekedés azonban nem az adaptáció, hanem a kifinomultság tekintetében gyorsul fel. A vállalatok már nem egyszerűen kísérleteznek a gamifikációval, hanem stratégiailag integrálják azt az elköteleződési architektúrájukba. Ez egy klasszikus minta az érett piacra: a penetráció növekedése lelassul, de az adaptációnkénti érték gyorsabban nő.

A gamifikáció és a mesterséges intelligencia kombinációja rendkívül hatékony eszköz. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a gamifikációs elemek valós idejű adaptálását az egyes felhasználói profilokhoz. Egy kvízjáték dinamikusan képes a nehézséget, a kérdés típusát és még a jutalmakat is a felhasználói viselkedéshez igazítani. Ez egy flow állapotnak nevezett pszichológiai jelenséghez vezet: a felhasználó érzelmi és kognitív összhangban van a feladattal, ahol a kihívás tökéletesen megfelel a felhasználó képességeinek. A flow állapotban lévő felhasználók nem esnek ki a rendszerből, hanem tovább maradnak és jobban elkötelezettek. A McKinsey dokumentálta, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt gamifikáció 300 százalékkal nagyobb javulást eredményez a munkavállalók teljesítményében, mint a nem mesterséges intelligencia által vezérelt gamifikáció.

Innovatív, mesterséges intelligenciával támogatott platform játékos elemek létrehozásához, interaktív, játékos elemek létrehozásához meglévő tartalmakból - Kép: Xpert.Digital

💹 Innovatív, mesterséges intelligenciával vezérelt platform játékos elemekhez, interaktív, játékos elemek létrehozásához meglévő tartalmakból.

➡️ A platform alapvető funkciói

A Plaros mesterséges intelligenciája automatikusan elemzi a weboldal meglévő tartalmát, és megérti annak kontextusát, hogy kontextuális játékokat és kihívásokat generáljon. Az általános kvízsablonok használata helyett a platform testreszabott interaktív elemeket hoz létre, amelyek közvetlenül a szóban forgó tartalomhoz igazodnak.

➡️ Alkalmazási példák

• „Rólunk” oldal átalakítása interaktív idővonalas kvízzé a vállalati mérföldkövekről
• Termékkatalógusok átalakítása „termékfelfedező kvízekké” személyre szabott ajánlásokért
• Spin-to-win akciós játékok készítése e-kereskedelmi áruházak számára

➡️ Előnyök a vállalatok számára

• Megnövekedett felhasználói elköteleződési mutatók
• Hosszabb tartózkodási idő a weboldalakon
• Jobb érdeklődőszerzés interaktív űrlapokon keresztül
• Erősebb ügyfélhűség a személyre szabott élményeken keresztül
• Mérhető konverziós aránynövekedés

Bővebben itt:

• Mesterséges intelligencia által vezérelt játékosítási platform interaktív tartalmakhoz

Pszichológiai mechanizmusok és gazdasági megnyilvánulásaik

A gamifikáció működésének mélyebb oka nem a felszínes játékmechanikában rejlik, hanem az alapvető pszichológiai hajtóerők aktiválásában. A motivációs kutatásokból származó úgynevezett önmeghatározási elmélet három alapvető emberi pszichológiai szükségletet ír le: az autonómiát, a kompetenciát és a hovatartozást. A gamifikáció mindhárom területet lefedi. Az autonómiát a felhasználó saját játéktempójának meghatározására vonatkozó szabadsága révén valósítja meg. A kompetenciát szintek, haladásjelzők és elérhető kihívások használatával szolgálják. A hovatartozás érzése ranglistákon, más játékosokkal való összehasonlításokon és társas elemeken keresztül valósul meg.

Ennek a pszichológiai aktivációnak a gazdasági következményei mérhetők. Az úgynevezett választási túlterhelés problémája, amelyet a közgazdasági kutatások dokumentálnak, azt mutatja, hogy az e-kereskedelmi környezetben a fogyasztókat megbénítja a túl sok lehetőség. Jellemzően az e-kereskedelmi rendszerbe vásárlás nélkül belépő felhasználók 50-70 százaléka bénul meg. A Plaros által generált termékfelfedező kvíz strukturált párbeszéd révén csökkenti ezt a választási bénulást. A felhasználó három-öt kérdésre válaszol az igényeivel kapcsolatban, majd a rendszer konkrét termékeket ajánl. Ez a struktúra drámaian csökkenti a döntés pszichológiai összetettségét. A B2B elemzések azt mutatják, hogy a B2B vásárlók 81 százaléka az interaktív tartalmat részesíti előnyben a hagyományos marketinganyagokkal szemben. A termékfelfedező kvízek konverziós aránya eléri a kvízt kezdők 70 százalékát, szemben a kvíz nélküli kontrollcsoportok 36 százalékával.

Az elköteleződés időtartama szintén pszichológiai endogenitási tényező. Minél tovább van egy felhasználó jelen egy rendszerben, annál kognitívabban fektet be. Ez egy elsüllyedt költség tévedésnek nevezett pszichológiai jelenséghez vezet. Egy felhasználó, aki öt percig játszott egy kvízt, pszichológiailag jobban motivált lesz a vásárlásra, hogy igazolja az időbefektetését. Ez nem racionális, de kiszámíthatóan emberi. A kiadók régóta megértették, hogy a hosszabb cikkek több hirdetéskattintáshoz vezetnek, nemcsak azért, mert több hirdetés van, hanem azért is, mert a felhasználó pszichológiailag jobban elköteleződik.

A nulla féltől származó adatok, mint versenyelőny és strukturális szükségszerűség

A digitális adatfelhasználás tájképe átalakuláson megy keresztül. A harmadik féltől származó sütiket, amelyek hosszú ideig a célzás és a személyre szabás technikai alapját képezték, a Google szisztematikusan kivezeti a Chrome-ból és más böngészőkből. Ez a változás szabályozási követelményeken alapul, de gazdaságilag is kifizetődő, mivel a harmadik féltől származó sütik teljesen átláthatóak és kognitív szempontból fájdalmasak a fogyasztók számára. A GDPR és a kaliforniai CCPA törvénybe iktatta ezeket az átláthatósági követelményeket.

A gazdasági következmény a kényszerű átállás az első féltől származó és a nulla féltől származó adatmodellekre. Az első féltől származó adatok olyan információk, amelyeket egy vállalat a saját felületein a felhasználókkal való közvetlen interakciók során gyűjt. A nulla féltől származó adatok olyan információk, amelyeket a felhasználók tudatosan és önkéntesen osztanak meg, mert közvetlen előnyt látnak benne. A termékfelfedező kvíz egy tipikus nulla féltől származó adatrendszer: A felhasználó megosztja a termékpreferenciáit, mert személyre szabott termékajánlást kap.

A harmadik féltől származó, az első féltől származó és a nulla féltől származó adatok közötti gazdasági különbség óriási. A harmadik féltől származó sütik korlátozott célzási pontosságot kínálnak, és fokozatosan eltűnnek. Az első féltől származó adatok jobb célzást tesznek lehetővé, de csak akkor, ha a felhasználó már járt a weboldalon. A nulla féltől származó adatok pontos, beleegyezésen alapuló célzást tesznek lehetővé, mivel a felhasználó kifejezetten közölte az igényeit. A marketingszakemberek jelentése szerint a nulla féltől származó adatokon alapuló kampányok 76-85 százalékkal magasabb konverziós arányt eredményeznek, mint a harmadik féltől származó célzás. Ez gazdaságilag átalakító jellegű.

A Plaros játékosítás és a nulla féltől származó adatgyűjtés integrációja pontosan ezt a strukturális változást célozza meg. Egy Plarost használó e-kereskedelmi szolgáltató a meglévő termékkategóriákat és attribútumokat kihasználva automatikusan generálhat kvízeket, amelyek irányítják a felhasználókat és gyűjtik a preferenciaadatokat. Ez GDPR-kompatibilis, pszichológiailag értékes a felhasználó számára, és rendkívül hatékony a szolgáltató számára. Több problémát is megold egyszerre: javítja a felhasználói élményt a személyre szabás révén, jobb célzást tesz lehetővé harmadik féltől származó sütik nélkül, és növeli az elköteleződés időtartamát, és ezáltal a konverziós arányokat.

A kiadók és a tartalomhálózatok bevételszerzési logikája

A kiadói szektor extrém gazdasági nyomás alatt áll. A médiaértékesítési árak reálértéken (inflációval korrigálva) csökkentek, a CPM-ek nyomás alatt állnak, és a közönség közösségi médiába és más platformokra való migrációja nehézkesnek bizonyul. Az átlagos kiadó bizonytalannak tartja a Google-keresésekből származó organikus forgalmat, mivel a Google folyamatosan kurálja keresési élményét generatív mesterséges intelligencia által generált összefoglalók és válaszdobozok segítségével. Az előrejelzések szerint a Google keresésgeneratív élménye (SGE) az e-kereskedelmi webhelyek organikus forgalmának akár 64 százalékát is elkobozhatja, mivel a felhasználók közvetlenül a keresőmotoron belül kapják meg a válaszokat anélkül, hogy az egyes webhelyekre kattintanának.

A kiadók számára a gazdaságilag racionális stratégia a munkamenet időtartamának növelése. A hosszabb munkamenet-időtartam munkamenetenként több oldalt eredményez, ami több hirdetésmegjelenítést jelent. Több hirdetésmegjelenítés nagyobb CPM-nyomást eredményez a programozott piacon, és a hosszabb munkamenetek minőségi jelzést adnak az algoritmusoknak, ami jobb SEO-rangsorolást eredményez. Egy kiadó, aki három perccel növeli az átlagos munkamenet-időtartamát (mondjuk kettőről öt percre) a Plaros használatával, három hatást ér el: Először is, a megjelenítések száma megduplázódik ugyanannyi látogató esetén. Másodszor, a CPM-ek jellemzően 15-30 százalékkal nőnek a javuló jelminőség miatt. Harmadszor, a SEO-rangsorolás javul, mivel a munkamenet időtartamának Google-nak küldött jelei pozitívak. Ez a kombináció könnyen 30-50 százalékos növekedést eredményezhet az összbevételben ugyanannyi forgalom mellett.

A header bidding és a modern programatikus technológia szintén olyan gazdasági eszközök, amelyeket a kiadók használhatnak. A header bidding, egy olyan technológia, amely az összes keresleti partnerre egyszerre licitál a megjelenítésekért a szekvenciális helyett, jellemzően 30-50 százalékkal növeli a CPM-eket. De az igazi gazdasági előny a kombinációban rejlik: a hosszabb munkamenet-időtartam, a jobb hirdetési technológia és a jobb keresleti partnerválasztás egy konvergens rendszert alkot, amely gazdaságilag exponenciális, nem lineáris.

A keresleti partnerek kiválasztásának stratégiáját gyakran alábecsülik. Egy nagy játékkiadó alapvetően különbözik egy oktatási kiadótól gazdasági szempontból. Egy játékkiadónak olyan partnerekkel kell rendelkeznie, akik szoros kapcsolatban állnak a játékhirdetőkkel, míg egy oktatási kiadónak olyan partnerekre van szüksége, akik EdTech hirdetői kapcsolatokkal rendelkeznek. A keresleti partnerek általános maximalizálása késleltetési problémákhoz és csökkenő kitöltési arányokhoz vezet, nem pedig magasabb CPM-ekhez. Egy modern kiadó a keresleti partnerségi stratégiáját stratégiai eszközként kezeli, nem pedig opcionális kiegészítőként.

E-kereskedelem-specifikus közgazdaságtan és a konverziós válság

Az e-kereskedelmi szektor krónikus konverziós válságban van. Az átlagos e-kereskedelmi konverziós arány 2 és 4 százalék között van, ami azt jelenti, hogy az ügyfélszerzési költségekre és az ügyfél élettartamára vonatkozó értékre nehezedő gazdasági nyomás már megközelíti a pszichológiai határokat. Az átlagos kosárelhagyási arány meghaladja a 70 százalékot, ami azt jelenti, hogy a termékeket beazonosító és a kosarába helyező fogyasztók tízből hete nem vásárolja meg azokat. A McKinsey dokumentálta, hogy ezeknek az elhagyásoknak a 48 százalékát váratlan többletköltségek váltják ki, de a többség pszichológiai jellegű: a felhasználók nem biztosak abban, hogy a megfelelő terméket választják-e, kételkednek a márkában, vagy túlterheli őket a túl sok lehetőség.

A Plaros e-kereskedelmi megoldása pontosan ezt a kritikus pontot célozza meg. Egy termékfelfedező kvíz nemcsak a választási bénultságot csökkenti, hanem legitimálja a termékajánlásokat is. Egy felhasználó, akinek egy kvízrendszer azt mondja: „A válaszai alapján az X terméket ajánljuk”, pszichológiailag jobban támaszkodik ennek az ajánlásnak a legitimitására, mint ha egy algoritmus ajánlaná, vagy ha magának kellene megkeresnie. Ez pszichológiailag mérhető: a B2B elemzések 20-30 százalékkal magasabb konverziós arányt mutatnak ki a kvízek használatával.

Az átlagos rendelési érték (AOV) jellemzően a gamifikáció révén is növekszik. Az a felhasználó, akit interaktívan végigvezettek az optimális termékén, pszichológiailag elégedettebb a vásárlással, és kevésbé hajlamos a termék „olcsóbb verzióit” vásárolni. Ez magasabb AOV-hoz vezet. Ha egy 50 000 havi látogatóval rendelkező e-kereskedelmi oldal 3-ról 3,6 százalékra növeli a konverziós arányát (20 százalékos emelkedés), és egyidejűleg 10 százalékkal növeli az AOV-t, az a következőket eredményezi:

– További konverziók: havi 300 további eladás
– AOV-hatás: eladásonként 10 százalékkal magasabb bevétel
– Éves hatás 100 eurós átlagos AOV-érték mellett: 4320 euró x 12 = körülbelül 52 000 euró többlet éves bevétel

Kisebb e-kereskedelmi vállalkozások számára ez 20-30 százalékos növekedést jelenthet a teljes bevételben további forgalomszerzés nélkül.

Az automatizálás korlátai és a megtérülés mérésének problémája

Ezen lenyűgöző számok ellenére egy alapvető mérési probléma továbbra is fennáll. A McKinsey dokumentálja, hogy a generatív mesterséges intelligenciába befektető vállalatoknak csak egy százaléka térült meg teljes mértékben. Ez a statisztika nem kifejezetten a Plarosra jellemző, hanem egy általánosabb problémára mutat rá: a mesterséges intelligencia és a marketingtechnológiák megtérülésének mérésének összetettségére.

A problémának több dimenziója van. Először is, ott van az attribúciós zavar. Ha egy e-kereskedelmi webhely növeli a konverziós arányát, az a kvíznek, az egyidejű SEO-fejlesztéseknek vagy egy párhuzamos hirdetési kampánynak köszönhető? A többváltozós attribúciós modellek segíthetnek, de összetettek és jelentős analitikai kapacitást igényelnek. Sok szervezetnek nincs meg a megfelelő belső szakértelme a helyes megvalósításukhoz.

Másodszor, az elsüllyedt költségek tévedése a befektetési oldalon is létezik. Azok a vállalatok, amelyek 200 000 eurót fektettek be egy gamifikációs rendszerbe, érzelmileg elkötelezettek abban az elképzelésben, hogy annak működnie kell, és tudattalanul adatkiválasztási torzítást vezethetnek be. A sikertörténeteket számolják, de azokat az eseteket nem, amikor a rendszer nem hozta meg a várt eredményt.

Harmadszor, a mérési granularitás gyakran túl durva. Egy kiadó látja, hogy a teljes bevétele 15 százalékkal nőtt, de nem tudja pontosan, hogy ennek mekkora része tulajdonítható a játékosítási rendszernek. Egy e-kereskedelmi üzemeltető látja, hogy a konverziós arányok nőttek, de nem tud különbséget tenni a kvíz és más változások hatása között. E részletes mérés nélkül nehéz valóban alátámasztani az üzleti tervet.

Ezen mérési problémák minősége azonban nem zárhatja ki a gazdasági hatások valóságát. Az, hogy a vállalatok nehezen mérik a hatásokat, nem jelenti azt, hogy a hatások nem léteznek. Egyszerűen azt jelenti, hogy az analitika kifinomultsága elmarad a megvalósítástól. Egy olyan szervezet, amely bevezeti a Plarost, és egyidejűleg jól definiált A/B teszteket és kohorsz-összehasonlításokat végez, nagyon pontosan tudja mérni a tényleges hatásokat. Egy olyan szervezet, amely egyszerűen csak általános megoldásként vezeti be a Plarost a weboldalán szigorú mérés nélkül, nehézségekbe ütközik majd a befektetés megtérülésének számszerűsítése terén.

Strukturális trendek és hosszú távú következmények

A konvergens trendek egy újratervezett digitális gazdaságra utalnak, amely a következő két-öt évben fog érvényesülni. Először is, felgyorsul a diverzifikáció az egyetlen platformtól való függőségtől. Azok a kiadók, amelyek üzleti tevékenységük 80 százalékában a Google forgalmára támaszkodnak, rendkívül sebezhetővé válnak, ha a Google megváltoztatja algoritmusait. Az okos kiadók diverzifikálnak előfizetések, közvetlen hirdetői megállapodások és más bevételi források felé. Ez strukturálisan csökkenti a platformfüggőséget.

Másodszor, a Martech architektúra egyre centralizáltabbá válik. Az évekig tartó ellenőrizetlen eszközelterjedés után a vállalatok kezdik felismerni, hogy a kevesebb, de jobban integrált platformra történő konszolidáció pozitív hatással van a befektetés megtérülésére. Ez analóg az 1990-es években a monolitikus vállalati IT-architektúrákról a kliens-szerver, majd a felhőalapú megoldásokra való áttéréssel. A konszolidáció minden egyes hulláma jelentős költségmegtakarítást és hatékonyságnövekedést eredményez.

Harmadszor, egy új szabvány van kialakulóban az interakciós architektúra tekintetében. A régi paradigma a „statikus tartalom hirdetésekkel” volt. Az új paradigma az „interaktív, személyre szabott tartalom játékosított elemekkel”. Ez már nem opcionális a korai alkalmazók számára, hanem a versenynyomás és a felhasználói elvárások által vezérelt strukturális szükségszerűség. Az online felhasználók kilencven százaléka naponta játszik játékokat vagy hasonló interaktív elemekkel foglalkozik. Ezek a felhasználók minimális interaktivitási szintet várnak el még a nem játékos weboldalakon is.

Negyedszer, a mesterséges intelligencia integrációja gyorsul. Nem azért, mert a mesterséges intelligencia egy „csodaszer”, hanem azért, mert a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerek (jó integrációval) valójában csökkentik a költségeket és javítják a minőséget. Egy mesterséges intelligencia nélküli játékosítási rendszert embereknek kell konfigurálniuk, és minden kvízt manuálisan kell létrehozniuk. Egy mesterséges intelligencia által létrehozott rendszer ezeket automatikusan generálja. A manuálisan létrehozott kvízek legjobb esetben is statikusak; a mesterséges intelligencia által generáltak valós időben tudnak alkalmazkodni a felhasználói viselkedéshez. Ez exponenciálisan jobb gazdaságilag.

A szervezetek stratégiai következményei

A kiadók számára a stratégiai kérdés az, hogy át akarják-e alakítani az elköteleződési architektúrájukat. A tétlenség kockázata jelentős: a gamifikációt integráló versenytársak jobb munkamenet-időtartam mutatókkal, jobb SEO-rangsorolással és jobb CPM-értékekkel fognak rendelkezni. Egy ezt figyelmen kívül hagyó kiadó szisztematikusan gazdaságilag alulteljesít. A megvalósítási kockázat azonban nem elhanyagolható. A rosszul megvalósított gamifikáció ronthatja a felhasználói élményt és magasabb visszafordulási arányhoz vezethet. A megfelelő megvalósítás iteratív tesztelést, felhasználói visszajelzéseket és folyamatos optimalizálást igényel.

A számítás hasonló az e-kereskedelmi üzemeltetők esetében. Minden olyan e-kereskedelmi üzemeltetőnek, aki komolyan veszi a konverzióoptimalizálást, tesztelnie kell a termékfelfedező kvízeket. A megvalósítási költségek alacsonyak (a modern verziók gyakorlatilag kódmentesek), és a hatások azonnal mérhetők. A legrosszabb esetben a kvízeket egyszerűen nem használják, és minimális hatásuk van. A legjobb esetben a konverzió 20-30 százalékos növekedése jelentős.

Az alkalmazás hasonló a B2B szolgáltatók esetében, de eltérő felhasználási esetekkel. Egy B2B SaaS-szolgáltató termékmegfelelőségi értékelő kvízeket használhat a jobb minősítésű érdeklődők generálására. Egy B2B szolgáltató iparági benchmark eszközöket valósíthat meg játékosított kvízformátumként. A gazdasági logika ugyanaz marad: az interaktív, személyre szabott rendszerek jobb elköteleződést, jobb minősítést és jobb konverziókat generálnak.

Összefoglalás és gazdasági szintézis

A digitális gazdaság strukturális fordulóponton van. A „több forgalom plusz standard konverziós csatornák” régi paradigmája nyomás alatt áll, mivel a forgalom drágul, az algoritmusok változékonyak, és a felhasználók interaktivitás iránti elvárásai emelkednek. Az új paradigma a meglévő forgalmi bázis gazdasági maximalizálása a jobb elköteleződési architektúrán keresztül.

A Plaros nem jelent teljes megoldást ezekre a problémákra, de precíz és rendkívül gazdaságos megoldást kínál egy meghatározott problémakörre: Hogyan növelhető a kiadók átlagos munkamenet-hossza, hogyan növelhető az e-kereskedelem konverziós aránya, és hogyan gyűjthetők nulla féltől származó adatok az adatvédelmi szabványok megsértése nélkül. A mérhető hatások dokumentáltak: 15 százalékos növekedés a kiadók hirdetési bevételeiben, 20-30 százalékos konverziós növekedés az e-kereskedelemben, és 60 százalékos növekedés a potenciális ügyfelek számában a potenciális ügyfelek generálása során.

Ezek a hatások nem triviálisak. Egy 10 millió eurós éves bevétellel rendelkező vállalat esetében a 15-20 százalékos bevételnövekedés 1,5-2 millió euró éves többletbevételt jelent. Ez jelentős beruházásokat indokol a megvalósításba. A beruházás gazdasági megtérülése jellemzően havi, nem éves szinten érhető el.

A Plaros technológiai alapjai, különösen a meglévő tartalmakból mesterséges intelligenciával generált interaktív játékok, korántsem triviálisak. Több száz kvíz manuális létrehozása lehetetlen lenne. Az automatizált generálás lehetővé teszi a skálázható megvalósítást. Ez egy kiváló példa arra, hogy a mesterséges intelligencia technológia nemcsak egy meglévő folyamatot optimalizál, hanem egy új kategóriájú lehetőséget is teremt, amelyek korábban elérhetetlenek voltak.

A Plaros erős piaci pozícióval rendelkezik a gamifikáció és a marketingautomatizálás tágabb kontextusában. A globális gamifikációs piac 12-26 százalékos éves összetett növekedési ütemmel (CAGR) növekszik. Ezen a piacon belül a mesterséges intelligenciával integrált megoldások a leggyorsabban növekvő kategóriát képviselik. A tartalomból játékba átalakítás egy réspiaci felhasználási eset, de rendkívül gazdaságos, mivel a meglévő tartalomeszközöket újra monetizálja.

A szervezetek számára a stratégiai kérdés nem az, hogy kell-e használniuk a gamifikációt, hanem az, hogy képesek-e helyesen használni. A rosszul megvalósított gamifikáció káros lehet. A helyesen megvalósított gamifikáció, A/B teszteléssel, az üzleti logikával való egyértelmű összhanggal és a folyamatos optimalizálással transzformatív gazdasági hatást érhet el. A Plaros, mesterséges intelligencia által automatizált képességeivel és a kiadói és e-kereskedelmi felhasználási esetekre való különös összpontosításával, az egyszerűség révén csökkenti a megvalósítási kockázatot, és az automatizálás révén növeli a pozitív eredmények esélyét.

A digitális marketing gazdasági jövőjét nem a legalacsonyabb forgalmi költséggel rendelkező vállalatok fogják megnyerni, hanem azok, amelyek a meglévő forgalomból a legnagyobb gazdasági értéket generálják. Ez alapvető elmozdulást jelent a felvásárlás-központú gondolkodásmódról az elköteleződésre és a konverzióra összpontosító gondolkodásmódra. Azok a vállalatok lesznek a digitális gazdaság következő szakaszának gazdasági nyertesei, amelyek megértik és helyesen megvalósítják ezt az elmozdulást.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn