Adela 10. Mai 2023
The Challenge of Predicting Campaign Performance
AI Tools are crucial for analyzing data and measuring the success of campaigns, allowing us to make adjustments accordingly. However, predicting how our campaigns will perform based on previous KPIs is the tricky part.
Most agencies have several years’ worth of historical data but lack the expertise to extract insights and build a forecasting model that could accurately predict future performance.
The Role of Artificial Intelligence in Campaign Prediction
Mit dem Aufkommen der Künstlichen Intelligenz überall dachten wir, dass es eine große Hilfe für alle Marketer sein könnte, sie zu nutzen, um genaue Prognosemodelle basierend auf ihren aktuellen Datentabellen zu erstellen, um auf sehr intuitive Weise zu zeigen, wie sich ihre digitale Marketingkampagne in Zukunft entwickeln wird. Und so haben wir unsere neueste Funktionalität entwickelt: AI Tools.
Once developed, we wanted the feedback of the professionals that will use it most, so we turned to one of our first and most loyal customers: Andrea Atzori, director of Ambire, a boutique digital marketing agency specializing auf Performance-Kanäle.Er erzählte uns in einem Interview, wie sie es nutzen und welche Möglichkeiten es bietet.
A Common Challenge for Marketers: Predicting Results
Eine der größten Herausforderungen, mit denen Vermarkter konfrontiert sind, besteht darin, ihren Kunden zu zeigen, dass ihre Kampagnen die gewünschten Ergebnisse liefern werden, und datengestützte Antworten auf die Fragen ihrer Kunden zur Zukunft ihrer Kampagnen zu geben. Oder wie Andrea uns erklärte:
“Clients come up asking us often the same question which is; if I spend this, if I continue spending that, what is it I can expect? Am I spending to the right level of investment? All those questions, they are very difficult to predict and in the past we always use a gut feel or kind of a finger in the air to say oh, I think if we spend X we’re going to get Y.
Now you guys are helping us to actually get something that is scientific based on the data and on modeling. And it’s exciting because that’s just the starting point again. But what you can do with that, potentially, you can build a lot and you can really… the sky is the limit!”
Genau das wollten wir mit unseren AI Tools erreichen, um unseren Nutzern weiterhin zu helfen, Zeit zu sparen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die ihnen helfen, ihre Dienstleistungen zu verbessern.
Using AI Tools in an Intuitive Way
Wir haben versucht, es so intuitiv und einfach wie möglich zu gestalten, damit es jeder nutzen kann. Es muss nicht einmal mit Dataslayer-Abfragen verwendet werden. Sie können Vorhersagen basierend auf jeder Datentabelle machen, die Sie in Ihren Tabellenkalkulationen haben. Die einzigen Anforderungen sind, dass es mindestens 6 Datenzeilen und eine Spalte mit einem Datumsformat (Tag, Monat oder Jahr) hat. Sobald Sie das haben, müssen Sie nur unsere Google Sheets-Erweiterung öffnen, auf die Schaltfläche AI Tools klicken und das Datum sowie die Spalte auswählen, die Sie vorhersagen möchten. Das ist alles. Ein neues Blatt wird mit Ihren vorhergesagten Daten erstellt.
A Game-Changer for Ambire
Der beste Weg, sich mit unseren AI Tools wohlzufühlen, ist „damit zu spielen“ wie Andrea sagt, um „Verstehen Sie, was das Tool tut, wie es funktioniert und was Sie damit machen können.“ Once you know how it works and feel comfortable with it, the possibilities are infinite. For example, for Ambire it has meant a game-changing functionality:
“We use it a lot. For us, it’s really important because we can start saying. based on the current trends, we can expect that your cost potentially can go to this level, and based on that your transactions might increase. So is a tool that at this point is very useful to start conversations with the clients, and we can be more proactive with data often.”
Accuracy and Reliability of Predictions
Dataslayer AI Tools is giving marketers great negotiating and supporting arguments based on Artificial Intelligence prediction modeling, and to help you even more, it also calculates the level of accuracy the prediction has. Because it isn’t the same to predict data based on 1 month’s of data than based on a whole year of data.
The Accurate level is berechnet, indem 100 von dem gewichteten MAPE subtrahiert wird. MAPE bedeutet Mean Absolute Percentage Error, es ist der durchschnittliche absolute prozentuale Unterschied zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Werten. Außerdem berechnet Dataslayer in der Datenvorhersage einige zusätzliche Werte intern, die dem Benutzer aufgrund ihrer Komplexität NICHT angezeigt werden, aber Sie können in unseren FAQs darüber erfahren. KI-Tools in Dataslayer.
The Future of AI Tools in Data-Driven Decisions
Since the beginning of our tool, we have always tried to help our users pull all their historical and present data for their reports, enabling them to make well-informed decisions. Now, we have elevated our services to the next level by integrating cutting-edge AI tools that enable our users to extrapolate future trends and insights, thereby empowering them to make even more informed decisions.
But we will end with Andrea’s words, who explain it much better:
“Wie ich schon sagte, das Problem, das Sie haben, ist, dass Sie die Vergangenheit betrachten. Dafür ist Dataslayer großartig, aber wir schauen auf die Vergangenheit, richtig? Wir betrachten Daten, die bereits passiert sind. Jetzt hilft uns das Forecasting-Tool tatsächlich, diese Daten zu nutzen, um in die Zukunft zu schauen.
