Перейти к основному содержимому

Оптимизация рекламы для PropTech

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное распределение рекламного бюджета: Компании часто сталкиваются с тем, что их рекламные кампании не достигают целевой аудитории, что приводит к низкой конверсии и высоким затратам.
  2. Отсутствие персонализации: Рекламные кампании часто не учитывают индивидуальные предпочтения и поведение потенциальных клиентов.
  3. Сложность анализа данных: Большой объем данных из различных источников (социальные сети, сайты, CRM) затрудняет их анализ и принятие решений.
  4. Недостаток времени на ручное управление кампаниями: Ручное управление рекламными кампаниями требует значительных временных затрат и часто приводит к ошибкам.

Типы бизнеса​

  • Застройщики: Компании, занимающиеся строительством и продажей недвижимости.
  • Агентства недвижимости: Компании, предоставляющие услуги по аренде и продаже недвижимости.
  • Платформы для аренды жилья: Сервисы, предлагающие краткосрочную аренду жилья.
  • Технологические стартапы в сфере недвижимости: Компании, разрабатывающие инновационные решения для рынка недвижимости.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматизация рекламных кампаний: Агент автоматически настраивает и оптимизирует рекламные кампании на основе данных о поведении пользователей.
  2. Персонализация рекламы: Использование данных о предпочтениях и поведении пользователей для создания персонализированных рекламных сообщений.
  3. Анализ данных в реальном времени: Агент анализирует данные из различных источников и предоставляет рекомендации по оптимизации кампаний.
  4. Прогнозирование эффективности: Использование машинного обучения для прогнозирования эффективности рекламных кампаний и распределения бюджета.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы управления рекламой.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для управления различными аспектами рекламных кампаний (например, один агент для анализа данных, другой для управления бюджетом).

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа данных и прогнозирования эффективности рекламных кампаний.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных (отзывы, комментарии) и создания персонализированных рекламных сообщений.
  • Компьютерное зрение: Для анализа изображений и видео, используемых в рекламных кампаниях.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из различных источников (социальные сети, сайты, CRM).
  2. Анализ данных: Анализ данных для выявления закономерностей и тенденций.
  3. Генерация решений: На основе анализа данных агент генерирует рекомендации по оптимизации рекламных кампаний.
  4. Реализация решений: Агент автоматически настраивает рекламные кампании в соответствии с рекомендациями.

Схема взаимодействия​

[Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Реализация решений]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Определение ключевых задач и целей рекламных кампаний.
  • Анализ существующих процессов управления рекламой.

Подбор решения​

  • Адаптация готовых решений или разработка с нуля в зависимости от потребностей бизнеса.

Интеграция​

  • Интеграция агента в существующие системы управления рекламой.

Обучение​

  • Обучение агента на исторических данных для повышения точности прогнозов и рекомендаций.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API-ключ для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать рекомендации по оптимизации рекламных кампаний.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "campaign_id": "12345",
  "budget": 10000,
  "target_audience": "молодые семьи"
}

Ответ:

{
  "predicted_conversion_rate": 0.15,
  "recommended_budget_allocation": {
    "social_media": 0.6,
    "search_ads": 0.3,
    "display_ads": 0.1
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update_data",
  "data_source": "CRM",
  "data": {
    "user_id": "67890",
    "preferences": "квартиры с видом на море"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные успешно обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_data",
  "data_source": "social_media",
  "time_period": "last_30_days"
}

Ответ:

{
  "analysis_results": {
    "top_keywords": ["квартира", "аренда", "новостройка"],
    "sentiment_analysis": {
      "positive": 0.7,
      "neutral": 0.2,
      "negative": 0.1
    }
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "send_message",
  "user_id": "67890",
  "message": "Специальное предложение: квартиры с видом на море со скидкой 10%!"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Сообщение успешно отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Прогнозирование​

  • POST /api/predict: Прогнозирование эффективности рекламной кампании.

Управление данными​

  • POST /api/update_data: Обновление данных в системе.

Анализ данных​

  • POST /api/analyze_data: Анализ данных из различных источников.

Управление взаимодействиями​

  • POST /api/send_message: Отправка персонализированных сообщений пользователям.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация рекламного бюджета для застройщика​

Застройщик использовал агента для анализа данных о поведении пользователей и прогнозирования эффективности рекламных кампаний. В результате, рекламный бюджет был перераспределен, что привело к увеличению конверсии на 20%.

Кейс 2: Персонализация рекламы для агентства недвижимости​

Агентство недвижимости использовало агента для создания персонализированных рекламных сообщений на основе данных о предпочтениях пользователей. Это привело к увеличению количества запросов на просмотр объектов на 15%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для оптимизации ваших рекламных кампаний.

Контакты