De ce e nevoie de AI în media buying-ul offline?
Bugetele pentru canale offline sunt printre cele mai greu de optimizat.
Spre deosebire de digital, unde ai clickuri, conversii și tracking detaliat, în offline totul e mai opac:
- Ai nevoie de studii de audiență, de obicei vechi de câteva luni.
- ROI-ul e estimat, nu măsurat direct.
- Campaniile sunt greu de ajustat după ce încep.
Aici intervine AI-ul: cu modele predictive, cu analiză avansată de date și cu capacitatea de a simula rezultate pe baza istoricelor, AI-ul aduce transparență și control într-un teritoriu până acum dominat de intuiție și tradiție.
🔍 Cum funcționează concret AI-ul pentru alocarea bugetelor offline?
1. Modele de tip Marketing Mix Modeling (MMM)
Ce este:
Marketing Mix Modeling (MMM) este o tehnică statistică folosită pentru a înțelege impactul diferitelor canale de marketing asupra vânzărilor sau altor obiective (ex. foot traffic în magazine). AI-ul duce această metodă la nivelul următor prin integrarea unor volume mari de date, automatizarea calculelor și actualizarea în timp real.
Cum funcționează concret:
AI-ul analizează zeci sau sute de variabile istorice:
- date de vânzări zilnice/săptămânale
- cheltuieli media (TV, radio, OOH, print)
- sezonalitate (Crăciun, Paște, Back to school)
- prețuri promoționale
- activări de la concurență
- condiții meteo, evenimente locale etc.
Apoi folosește machine learning pentru a identifica corelații și modele recurente – de exemplu, că o campanie radio în weekend are un impact dublu față de cea din timpul săptămânii în orașele mari.
Exemplu:
Un brand FMCG care vinde apă îmbuteliată observă, cu ajutorul MMM susținut de AI, că:
- OOH în zonele metroului din București aduce un uplift de 4% în vânzări
- TV-ul național în prime-time aduce doar 2.5%
- dar spoturile locale pe radio în zonele calde (ex: Oltenia, Dobrogea) aduc 6% uplift în zilele caniculare
Această înțelegere e imposibilă cu metode manuale.
Bune practici:
- Adună date consistente pe cel puțin 12 luni, ideal 24
- Normalizează cheltuielile pe GRP-uri sau impresii dacă le compari între canale
- Rulează MMM de 2–3 ori pe an pentru ajustări dinamice
2. Simulări și predicții
Ce este:
Odată ce modelul AI a fost antrenat cu date istorice, poți simula viitorul: „Dacă aș muta 20% din bugetul OOH în radio, ce s-ar întâmpla cu vânzările?”
Cum funcționează concret:
AI-ul îți permite să creezi scenarii „What If”:
- dacă măresc frecvența spoturilor radio?
- dacă aleg print doar în weekend?
- dacă cresc presiunea media în lunile iunie–august?
Fiecare scenariu este evaluat cu o estimare clară a ROI-ului, în baza istoricului tău și a patternurilor învățate de AI.
Exemplu:
Un retailer cu o campanie de reduceri planificată în septembrie vrea să știe dacă ar fi mai eficient să:
- meargă pe OOH în stațiile de autobuz + radio local
- sau TV + inserturi în presa scrisă
AI-ul simulează ambele variante și arată că varianta 1 e mai eficientă în orașele mici, în timp ce varianta 2 merge mai bine în urbanul mare.
Bune practici:
- Creează mai multe scenarii, nu doar unul ideal
- Evaluează costul marginal versus impact estimat
- Include și contextul extern (inflație, evenimente, comportament de consum)
3. Atribuire offline inteligentă
Ce este:
Este metoda prin care încerci să „legi” rezultatele (vânzări, trafic, call center etc.) de aparițiile din campaniile offline – fără a avea un link sau pixel, cum se întâmplă în digital.
Cum funcționează concret:
AI-ul corelează date din surse diverse:
- când și unde a fost difuzat spotul TV/radio
- ce vânzări s-au produs la scurt timp în zonă
- alte semnale (vreme, trafic pietonal, evenimente)
- date POS (point-of-sale) la nivel de magazin/oraș
- date de geolocație din aplicații mobile (în parteneriat cu publisherii)
Cu aceste date, AI-ul poate estima cu o anumită probabilitate cât din uplift-ul observat a fost cauzat de expunerea offline.
Exemplu:
Un lanț de farmacii observă că în 3 ore după difuzarea spotului TV regional, crește vânzarea unui produs cu 18% în zona respectivă. AI-ul corelează spike-ul cu orele exacte de difuzare și elimină efectele sezonalității și promoțiilor deja active.
Bune practici:
- Lucrează cu furnizori care îți pot da date de difuzare granulară (minute, zone)
- Cere date POS segmentate pe locații
- Asigură-te că nu rulezi prea multe campanii simultan care se pot canibaliza
4. Recomandări de alocare a bugetului
Ce este:
Este partea aplicată – unde AI-ul îți spune exact cât buget să pui pe fiecare canal, zi, oraș sau tip de media, pentru a obține ROI maxim.
Cum funcționează concret:
Pornind de la modelele și simulările anterioare, AI-ul face optimizări:
- redistribuie bugetul între canale (ex: mai mult radio, mai puțin print)
- optimizează frecvența și distribuția spoturilor
- prioritizează locații și intervale orare
- îți propune un mix cu cel mai mare impact posibil la același buget
Exemplu:
Un buget de 50.000 euro pentru o campanie de toamnă poate fi optimizat astfel:
- AI-ul arată că 60% alocat în TV în weekend și 40% în OOH în timpul săptămânii generează cu 12% mai mult ROI decât distribuția „tradițională” 50/50.
Bune practici:
- Revizuiește sugestiile AI în contextul strategiei de brand
- Alocă un mic buget de test A/B pentru a valida predicțiile
- Lasă loc de ajustări – nu merge 100% pe ce spune modelul dacă ai incertitudini mari
Exemple de tooluri AI pentru media buying offline
🛠️ Blackwood Seven – folosește AI pentru a simula impactul fiecărui canal media și optimizează bugetul în timp real.
📊 Kantar Media Optimiser – combină date de reach cu ROI estimat și oferă scenarii media.
🧠 Nielsen One – integrează reach TV, online și radio pentru o imagine unificată.
🔍 Proof Analytics – pune la dispoziție dashboarduri bazate pe MMM pentru echipele de marketing și media buying.
Aceste platforme se bazează pe AI pentru a genera insighturi pe care oamenii nu le pot descoperi din Excel sau PowerPoint.
Concret, cum te ajută AI în funcția ta de media buyer?
- Mai puține ore pierdute cu rapoarte și reconciliere de bugete.
- Mai puțin guesswork. Campaniile se bazează pe simulări, nu pe „merge și așa”.
- Mai multă transparență în fața managementului și a brandului.
- Mai multe argumente obiective atunci când negociezi cu furnizori media.
- Posibilitatea de a testa campanii înainte să cheltui banii.
Despre avantajul competitiv
Dacă tu ești primul care folosește AI ca să optimizezi bugetele offline, rezultatele tale vor fi mai bune, campaniile mai curate și veți învăța din greșeli mai repede decât concurența. Dar dincolo de competiție, AI-ul aduce claritate și eficiență în jobul tău de zi cu zi.
Concluzie
Inteligența artificială nu înlocuiește instinctul unui media buyer bun – îl completează.
Fie că lucrezi cu televiziuni, radiouri sau parteneri OOH, AI-ul îți oferă o a doua opinie – una bazată pe date reale, nu pe promisiuni de vânzări.
🧠 3 idei importante
📌 Acest articol face parte din seria „AI în Marketing”
👉 Vezi toate articolele despre cum AI-ul ajută fiecare rol dintr-un departament de marketing în articolul-hub: AI în Marketing – articol principal
Articolele din această serie sunt publicate saptămânal. Prin urmare revin-o sau aboneaza-te la newsletterul nostru