Laver facebook annoncer
om til kunder

Jeg hjælper dig med at konvertere dine facebook annoncer om til leads, salg og kunder i din forretning.

Som dit personlige inhouse facebook marketing bureau, er jeg din go-to konsulent, der hjælper dig med at udnytte alle annonceringsmulighederne intelligent og effektivt.

Jeg hjælper dig med:

  • design og opsætning af annoncekampagner
  • løbende optimering og overvågning.
  • design og opsætning af landingssider.
  • opsætning af pixel og events.

Bliv kontaktet

Start dialogen med at fortælle om din(e) udfordring(er) og få en gratis uforpligtende vurdering.

facebook marketing box

Opsætning

Er din Facebook business manager tom, eller fyldt med alle de forkerte annoncer?

Jeg hjælper dig med at komme ordentligt fra start, ved at opsætte solide fremtidssikrerede datastrukturer og/eller ved at udnytte de performance data du allerede har, til at bygge bedre kampagner.

På den måde får du hurtigt indsigt i, hvad din return on investment (ROI) er, og vil efterfølgende kunne læne dig tilbage og se den vokse.

Du får:

  • hjælp og sparring til fastsættelse af budget
  • udarbejdet annoncetekster og grafik
  • opsat facebook pixel korrekt, samt retargeting lister og målgrupper
  • konverteringssporing vha. Google Analytics

Optimering og
overvågning

Din målgruppes adfærd ændrer sig løbende, fx. i forbindelse med sæsoner eller hvis man kører de samme budskaber over længere tid.

Hertil kommer også, at desto mere data, som Facebook har indsamlet omkring brugeradfærd i forbindelse med dine kampagner, desto flere lavt hængende frugter kan høstes, ved at optimere på allerede eksisterende kampagner.

Jeg kan derfor hjælpe dig med:

  • løbende test og optimering af kampagner, målgrupper og annoncer
  • nedlukning af døde kampagner.
  • Oprettelse af nye kampagner.
  • Hjælp og support til forbedringer.

 

graf i vækst

En konsulent i øjenhøjde

Som konsulent er jeg specialiseret i at anvende mine kompetencer i spændingsfeltet mellem IT, markedsføring, salg, big data og automatisering.

Jeg vil gå aktivt ind, og integrere mig i jeres team, og være den katalysator I har brug for, for at succesfuldt binde IT, markedsføring, salg, big data og automatisering sammen.

Jeg vil altid gå målrettet efter, at skabe den bedste synergi, fleksibilitet og skalerbarhed i de løsninger der løser jeres udfordringer.

Du får derfor

  • vejledning tilpasset dine udfordringer
  • tæt personlig dialog
  • uvildig relevant rådgivning.
    Michael Rurup Andersen Digital Marketing Konsulent
    Facebook annoncering 02

    “Michael har lavet et fremragende arbejde for mig”

    I løbet af kort tid har jeg fået skabt nogle positive og effektive kommunikationskanaler på Facebook, Twitter og Youtube. Michael har lavet et fremragende arbejde for mig, hvilket gør at jeg kan skabe øget salg og netværk på de sociale medier.

    Thomas Grønnemark – Indkasttræner for Liverpool FC

    Facebook annoncering 000

    “Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans

    Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans, hvilket bevirker, at han er dygtig til at analysere på den nuværende forretningsgang og skabe nye indtægtsmuligheder, med udgangspunkt i den nuværende strategi.

    Brian Møller – Kommunal Bestyrelsesmedlem

    Blank Avatar

    “yder yderst kompetent rådgivning”

    Michael Andersen yder yderst kompetent rådgivning. Hans kendskab til Google’s algoritmer og hele det tekniske møllehjul bag hjemmesider gør, at hans SEO optimering ligger niveauer over, hvad mange andre kan tilbyde.

    Rikke Hellerup Madsen – Kommunikationsrådgiver hos PressConnect

    Blank Avatar

    “færdighederne til at skabe holdbare resultater”

    Michael er en stærk ressource når det kommer til formidling af viden samt har omfattende færdigheder og kompetencer inden for markedsføring gennem sociale medier og søgemaskineoptimering, dertil kommer også færdighederne til at skabe holdbare resultater.

    Mads Z. Due – Strategic Director

     

    Markedsfolks anstrengelser for at få del i en global økonomisk opvækst bliver mere præcise,
    relevante og hurtigere takket være mulighederne ved maskinlæring.

    De bedste markedsfolk bruger maskinlæring til bedre at kunne forstå, forudsige og handle på de
    problemer deres kunder har, hurtigere og mere præcist end deres konkurrenter.

    At kende til den bedste måde at lave engagerende indhold som skaber glæde hos jeres kunder, og
    at lave undersøgelser for at opbygge succesfulde strategier er bare et par af de essentielle
    områder hvor maskinlæring er i gang med at ændre hele marketingindustrien.

    Maskinlæring tager automatisering af marketing til nye højder af præcision og hastighed.
    Her kommer 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på nutidens, og fremtidens,
    marketing.

    Men først, hvad er maskinlæring?

    Maskinlæring er et felt inden for computer videnskab som forsøger at forudsige, analysere og
    automatisere mønstergenkendelse i data.

    Sagt på en anden måde, maskinlæring bruger algoritmer til at finde mønstre i store mængder data
    som mennesker ikke kan se, og så analysere de mønstre for at finde frem til den bedste måde at
    gøre brug af de data.

    Der er fire typer af maskinlærings algoritmer: Læring under opsyn, læring uden opsyn, læring
    delvis under opsyn, og forstærket læring.

    Læring under opsyn er en type af maskinlæring, hvor et program bliver trænet via et
    foruddefineret datasæt. Baseret på den data kan programmet så komme frem til præcise
    resultater når det får ny data at arbejde med.

    Et program under opsyn vil f.eks. lære at genkende dyr efter at være blevet trænet i et datasæt af
    billeder af dyr, hvor dyrene er blevet beskrevet præcist med arten og nogle genkendelige træk.

    Læring uden opsyn er det direkte modsatte. Her bliver programmet ikke trænet i et allerede
    defineret datasæt. Programmet bliver bare fodret med data, og vil automatisk finde frem til
    mønstre og relationer i datasættene.

    En læringsalgoritme delvist under opsyn bliver trænet i en kombination af både et foruddefineret
    datasæt, og ny data. Dette virker ofte til at forbedre de dele, som ofte fejler ved de to foregående
    algoritmer.

    Forstærket læring, eller Reinforcement Learning på engelsk (RL), er en maskinlæringsteknik som
    lader et program lære i et interaktivt miljø ved at prøve sig frem, og gøre brug af resultaterne fra
    sine egne handlinger og oplevelser.

    Disse typer af maskinlæring har alle specifikke brug i marketingsverdenen. For eksempel tillader
    læring under opsyn markedsfolk til at optimere forskellige aspekter af kundeoplevelsen, imens
    læring uden opsyn lader markedsfolk optimere deres data angående kunde engagement.

    Lad os nu kigge på måder, hvor på maskinlæring vil ændre fremtidens marketing.

    Optimering af frekvensen af meddelelser

    Et af de helt store spørgsmål er, hvor mange beskeder man må sende ud til brugerne, uden at
    risikere at mange melder sig fra at modtage beskederne, og uden at få en lavere
    konverteringsrate.

    Kundernes opførsel ændres konstant, hvilket betyder at ikke to kunder er ens. Så ved at analysere
    og kategorisere kunderne for at kunne sende dem beskeder målrettet dem, vil hjælpe markedsfolk
    med at arbejde med disse forskelle.

    Takket være maskinlæring kan markedsfolk nu lettere kategorisere og analysere kundeadfærds
    data for at få mere indsigt. Den indsigt vil derefter kunne hjælpe med at præcisere indholdet som
    sendes til forskellige kunder, baseret på deres individuelle karakteristika og adfærd.

    I stedet for at sende beskeder baseret på et enkelt eksempel af tidligere adfærd, analyserer
    programmerne konstant data og indsigter, og personaliserer meddelelserne, uden at markedsfolk
    skal holde sig konstant opdateret med deres kunders adfærd.

    Maskinlæringsværktøjer revolutionerer også marketing med e-mail. Det hjælper markedsfolk til
    hurtigt at finde frem til det indhold, som bedst vil kunne føre til konversion for hver individuelle
    kunde. Derudover assisterer det med automatiserede nyhedsbreve, streamliner indholdet og
    sender indhold ud som er skabt til den enkelte.

    Fremtidens maskinlæring vil hjælpe med at løse de to problemer omhandlende manglende
    ressourcer i optimeringsfasen, og personaliserings skalerbarhed.

    Content marketing/ Brugergenereret indhold

    Nutidens kunder hungrer efter godt indhold som kan hjælpe dem med at tage informerede
    beslutninger. De er mindre modtagelige overfor traditionelle marketingsmetoder, og derfor har
    markedsfolk de sidste år ændret fokus til content marketing.

    Content marketing betyder meget, en god strategi indenfor content marketing kan føre til
    indbringende kundehandlinger.

    En undersøgelse lavet af Roper har vist, at 80% af beslutningstagere i handelshensigter foretrækker at få deres informationer omkring et muligt køb fra artikler i stedet for reklamer. 70% siger at den type indhold får dem til at føle sig tættere på brandet, imens 60% siger at indholdet hjælper dem til at være bedre informeret i købssituationer.

    Der findes utrolig meget indhold rundt omkring i det digitale landskab. Det har gjort det sværere
    for markedsfolk at nå deres kunder, som selvfølgelig har en negativ effekt på kundeengagementet.
    Samtidig stoler kunderne mindre på de traditionelle marketing salgstricks.

    De kigger i stedet på deres venner, jævnaldrende, og på andres anmeldelser for at finde ud af, om
    et brand eller produkt er det rette for netop dem. Dette er også konklusionen i en rapport fra
    Consumerist, som nævner at næsten 70% af forbrugere læner sig op af online anmeldelser før de
    gør et køb.

    Det er ikke så underligt at bruger-genereret indhold er blevet en værdifuld markedsføringstaktik
    for millioner af brands.

    Data har vist hvordan brugergenereret indhold kan øge tilliden til et brand, og styre marketing.
    63% af voksne i USA taler eller poster om produkter og services online, imens 81% læser hvad
    andre folk har lagt op omkring de produkter, hvilket gør såkaldt optjent indhold en af de mest
    indflydelsesrige former for indhold i dag.

    Præcis derfor er marketingsfolk langsomt begyndt at integrere kampagner med brugergenereret
    indhold i deres content marketing strategi.

    Denne procces kan gøres automatisk med maskinlærings værktøjer, som nemt vil kunne øge salg
    og arbejdseffektivitet, opbygge tillid hos kunden, og styrket brandets forhold til kunderne.

    Takket være maskinlæring og AI (kunstig intelligens) ændres landskabet for både almindeligt
    indhold og brugergenereret indhold i marketingsverdenen, men fremtiden er samtidig meget lys
    for marketingsfolk.

    Dette er fordi maskinlæring vil hjælpe markedsfolk med at være mere proaktive når det kommer
    til at tage kontakt til kunderne, da deres indhold vil være mere relevant.

    Derudover vil det give et boost til brandet, ved at tilbyde hyper-personligt indhold til kunderne,
    hurtigt og præcist.

    Programmatisk visning

    Programmatisk marketing er en automatiseret metode, hvor brands køber annoncepladser, og
    vælger hvilket publikum de vil have til at se annoncen.

    Maskinlæringens effekt på programmatisk marketing har gjort markedsfolk i stand til at
    identificere nogle klare kundegrupper, og derved kun målrette deres annoncer så det vil give
    genlyd.

    Med hjælp fra maskinlæring ved brands nu, præcist hvem deres kunder er, og hvad der er
    spændende for dem, hvilket gør dem i stand til at imødekomme kundernes ønsker, og derved
    overgå deres forventninger hver gang.

    Ved at bruge maskinlæringsværktøjer, vil programmatisk reklame ramme det korrekte publikum
    på det rette tidspunkt og det rette sted, og maximere investeringsafkastet samt føre til leads
    (kundeemner) af højere kvalitet.

    Derudover kan det hjælpe med at identificere hvor leads af lav kvalitet kommer fra, og justere
    hvor fokus skal lægges, for at undgå falsk traffik.

    Google Ads Script

    For mange markedsfolk kan det at analysere Google AdWords data være meget skræmmende,
    tidskrævende og forudindtaget. Google Ads scripts er en måde at programmatisk kontrollere jeres
    Google Ads data ved hjælp af simpel JavaScript i et browser-baseret udviklingsmiljø.

    Det vil sige, ved at bruge et script med hjælp fra maskinlæring kan I automatisere typiske
    procedurer eller interaktioner med data udefra. Google har en række af maskinlæringsværktøjer,
    bl.a. Responsive Search Ads, google local campaign, og google smart shopping campaign som alle
    sigter efter at hjælpe markedsfolk til at skabe mere effektive annoncer.

    Et af værktøjerne er Responsive Search Ads som bruger et reklameformat baseret på maskinlæring
    som blander, sammensætter og optimerer kreative aktiver i realtid for at vise den bedst mulige
    reklame for hver søgning.

    Takket være maskinlæring og AI, vil forbrugernes præferencer bliver tilset som aldrig før. Brands
    vil have adgang til deres kunders fremtidige behov og ønsker, i stedet for at læne sig op af
    reklamer for behov der måske allerede er blevet opfyldt.

    Forudsigende analyser

    Forudsigende analyser handler om at bruge data og maskinlæringstekniker til at forudse
    mulighederne for forskellige fremtidige resultater. Det går efter at komme udover hvad som er
    sket, og komme med det bedst mulige bud på hvad der vil ske i fremtiden.
    Dette vil hjælpe til at løse problemerne vi har med den store mængde af ustruktureret data som
    går ind og ud af den digitale sfære, som jeres firma indkapsler.
    Markedsfolk bruger nu fuldt ud maskinlæring for at iterativt at blive klogere, og lære at genkende
    mønstre ud fra data.
    Dette lader dem nemt finde skjult indsigt som kan forudsige fremtidige begivenheder ved brug af
    forskellige varianter af forudsigende analyse tekniker.
    Maskinlæringens effekt på forudsigende analyser vil forøge et brands produktivitet, reducere
    omkostninger, forbedre operationer, hjælpe med at genkende bedrageri og optimere
    marketingskampagner.

    Kundechurn

    For ethvert brand er det at vinde kunder en ting, men at holde fast i dem og få succes med at
    engagere med dem over længere tid kan være ret svært.
    Kundechurn er mængden af kunder som stopper samarbejdet med jeres brand over en periode.
    Dette er en af de største udfordringer for mange brands.
    I stedet for at læne sig op ad dyre og tidskrævende taktikker for at minimere kundechurn, kigger
    markedsfolk på maskinlæring for at løse dette problem
    Hemmeligheden bag måden at maskinlæringen griber tingene an ligger i dens forudseende natur.
    Jo hurtigere du kan forudse kundechurn, jo hurtigere kan du forhindre det.
    Med maskinlæringens modeller for indgriben, kan markedsfolk kigge på hvordan graden af
    indgriben kunne have en effekt på kundechurn og på kundens værdi i hele levetiden.
    Computer vision
    Ligesom mennesker bruger deres øjne og hjerneceller til visuelt at sanse verdenen omkring os,
    ligesådan gør computere. Computer vision er computerens evne til at se, identificere og
    processere billeder på samme måder som mennesker gør med synet.
    Væksten indenfor computer vision i de sidste år har været utrolig, og gjort spændende kapaciteter
    mulige indenfor marketing. Ifølge Tractica vil det globale marked for hardware og software som
    arbejder med computer vision stige fra $6,6 milliarder i 2015 til $48,6 milliarder årligt i 2022.
    Denne teknologi bruger maskinlæring og AI til at skanne billeder, og genkende og forstå det
    præcise indhold i billedet.
    Det er for eksempel det der foregår, når Facebook genkender din ven i et af dine fotos og spørger
    om du vil tagge ham eller hende.
    På samme måde bruger Snapchat og Instagram computer vision til at genkende bestemme dele af
    ansigtet som øjne, læber og kæbe, og bruger derefter augmented reality (AR) til at transformere
    ansigtet i realtid.
    Denne teknologi kan hjælpe brands med at identificere hvornår brands bliver nævnt, hvad der har
    en visuel effekt, produktproblemer, og kan endda spore sponsor ROI. Det hjælper også kunder
    med at finde produkter baseret på deres egne visuelle kendetegn.
    This technology helps brands by discovering and identifying when brand names are mentioned,
    visual influencers, product issues and even track sponsorship ROI. It also helps customers discover
    product based on visual traits.
    Indtil for nyligt, har det været umuligt for computere at genkende og forstå billeder. Med hjælp fra
    maskinlæring kan computere ikke bare identificere f.eks. en bil i et billede, men også hvilken
    model det er.
    Sagt på en anden måde, markedsfolk har nu muligheden for at bruge særlige billede kontekster til
    at målrette deres annoncer. For eksempel er GumGum et brand som kan vise annoncer henover
    billeder, ved at identificere hvad der er på billedet, og derved vise en relevant annonce ovenpå.

    Envision.ai, som er baseret i Montreal, arbejder på applikationer som kan gennemse utallige
    variationer af billeder og video, og matche det rette stykke medie med den rette bruger på det
    rigtige tidspunkt.
    Derudover vil annoncer i fremtiden indsamle data omkring opmærksomhed og reaktioner gennem
    computer vision, for at hjælpe til at bestemme, hvilken annonce som skal vises som den næste,
    eller hvilke dele af annoncerne som burde ændres.

    Segmenteret sammenligning
    Segmenteret sammenligning er processen hvor kunder eller besøgende bliver delt op efter
    placering, demografi, mangler, ønsker, krav, adfærd osv.
    Brands opdeler kunder for fuldt at forstå hvad de kan lide, styre forholdet med dem, forbedre
    deres tilbud af produkter og services, og for at vurdere risici. Til gengæld kan det være meget
    svært at sammenligne præstationen af et kundesegment med et andet.
    Med maskinlæringens værktøjer til segmenteret sammenlign, har man uovertruffen kapacitet til at
    få indsigt i kundesegmenter.
    Værktøjet udfører automatisk analyse på ethvert metrik for at afsløre de vigtigste karakteristika af
    målgruppen som styrer brandets nøgleindikatorer.
    Maskinlærings segmenteret sammenligningsmodeller er et effektivt værktøj når man skal
    prioritere udviklingen af nye produkter og services. Det hjælper også til at prioritere
    marketingskanaler og beskeder, og giver mulighed for at nå og engagere med hvert segment.
    Succesfuld
    Machine learning customer segmentation models are a very effective tool in prioritizing
    development of new products and services. It also helps to prioritize marketing channels,
    messages and offers to reach and engage each segment. Successful kunde segmentering er et
    essentielt værktøj for fremtidens marketing.
    Sentiment Analysis
    Teknologien bag sentiment analysis (analyse af synspunkter) involverer forarbejdningen af
    naturligt sprog, og giver en score til positive, negative og neutral tekst, og maskinlæring arbejder
    så med denne data for at komme frem til relevante trends i fremtiden.
    Ethvert brand som leder efter en høj rate af kundebevaring må implementere automatiseret sentiment
    analysis. Dette er fordi, værktøjet automatisk finder frem til den følelsesmæssige tone for at kunne
    vurdere, hvordan kunden har det med brandet, og hjælper til at finde ud af, hvilke funktioner kunderne
    synes er positive, og hvilke de synes er negative.
    Da sentiment analysis baserer resultaterne på faktorer der er fundamentalt menneskelige, står det til at
    bliver en nøglefaktor i mange forretningsbeslutninger i fremtiden.
    Når man kigger ud i fremtiden, står det klart at her er en mulighed for ægte demokrati, hvor vi kan udnytte
    visdommen af det samlede publikum, i stedet for at læne os op ad nogle få såkaldte ”eksperter”.

    En fremtid hvor enhver mening tæller, og enhver følelse har en effekt på beslutninger som skal tages.
    Konklusion
    Dagene hvor menneskelig arbejdskraft var at foretrække frem for maskinerne er ovre. Grunden
    dengang var at maskinerne var mindre præcise end mennesker.
    Men det hører fortiden til. Med maskinlæringens indtog står maskinerne til at være mere
    brugbare end mennesker i markedsføringsverdenen.
    Lige nu kan maskinlæring hjælpe brands med at øge deres produktivitet, reducere omkostninger,
    ændre på kundeengagement, og tilbyde mere og mere relevante kundeoplevelser.
    Herover har vi kun præsenteret 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på fremtidens
    marketing og forbedre kundeoplevelsen.
    I fremtiden vil maskinlæring hjælpe til at skabe sofistikerede, målrettede, og endda hyper-
    personlige marketingstrategier.

    Ring op