Reklam texnologiyasıAnalitika və TestSüni İntellektMarketinq və satış videoları

Retina AI: Marketinq kampaniyalarını optimallaşdırmaq və Müştərinin Ömür Boyu Dəyərini (CLV) müəyyən etmək üçün Proqnozlaşdırıcı AI-dan istifadə

Marketoloqlar üçün mühit sürətlə dəyişir. 2023-cü ildə üçüncü tərəf kukilərini ləğv edən Apple və Chrome-dan məxfiliyə yönəlmiş yeni iOS yeniləmələri ilə - digər dəyişikliklərlə yanaşı - marketoloqlar oyunlarını yeni qaydalara uyğunlaşdırmaq məcburiyyətindədirlər. Böyük dəyişikliklərdən biri birinci tərəf məlumatlarında olan artan dəyərdir. Brendlər indi kampaniyalara kömək etmək üçün qoşulma və birinci tərəf məlumatlarına etibar etməlidir.

Müştəri Ömrü Dəyəri (CLV) nədir?

Müştərinin Ömür Boyu Dəyəri (CLV) hər hansı bir müştərinin keçmiş, indiki və gələcək brendinizlə qarşılıqlı əlaqədə olduğu ümumi müddət ərzində biznesə nə qədər dəyər (adətən gəlir və ya mənfəət marjası) gətirəcəyini təxmin edən metrikdir.

Bu dəyişikliklər müştərilərin ömür boyu dəyərini anlamaq və proqnozlaşdırmaq bizneslər üçün strateji vacib edir ki, bu da onlara satın alma nöqtəsindən əvvəl öz brendləri üçün istehlakçıların əsas seqmentlərini müəyyən etməyə və rəqabət və inkişaf etmək üçün marketinq strategiyalarını optimallaşdırmağa kömək edir.

Bununla belə, bütün CLV modelləri bərabər yaradılmır – əksəriyyəti onu fərdi səviyyədə deyil, məcmu səviyyədə yaradır, buna görə də gələcək CLV-ni dəqiq proqnozlaşdırmaq iqtidarında deyil. Retina-nın yaratdığı fərdi səviyyəli CLV ilə müştərilər ən yaxşı müştərilərini hamıdan fərqləndirən cəhətləri ayırd edə və növbəti müştəri toplama kampaniyasının gəlirliliyini artırmaq üçün bu məlumatları özündə birləşdirə bilərlər. Bundan əlavə, Retina müştərinin brendlə keçmiş qarşılıqlı əlaqəsi əsasında dinamik CLV proqnozu təqdim edə bilir və müştərilərə xüsusi təkliflər, endirimlər və promosyonlarla hansı müştəriləri hədəf almalı olduqlarını bilməyə imkan verir.  

Retina AI nədir?

Retina AI ilk əməliyyatdan əvvəl müştərinin ömür boyu dəyərini proqnozlaşdırmaq üçün süni intellektdən istifadə edir.

Retina AI yeni müştərilərin uzunmüddətli CLV-ni proqnozlaşdıran yeganə məhsuldur ki, bu da inkişaf edən marketoloqlara yaxın real vaxtda kampaniya və ya kanal büdcəsinin optimallaşdırılması qərarları qəbul etməyə imkan verir. İstifadə olunan Retina platformasına misal olaraq Facebook-da kampaniyaları ölçmək və optimallaşdırmaq üçün real vaxt həlli axtaran Madison Reed ilə işimizdir. Oradakı komanda, mərkəzləşdirilmiş A/B testi keçirməyi üstün tutdu CLV: CAC (müştəri əldə etmə xərcləri) nisbəti. 

Madison Reed Case Study

Facebook-da sınaq kampaniyası ilə Madison Reed aşağıdakı məqsədlərə nail olmağı qarşısına məqsəd qoyub: Kampaniyanın ROAS və CLV-ni yaxın real vaxtda ölçün, büdcələri daha sərfəli kampaniyalar üçün yenidən bölüşdürün və hansı reklam yaradıcılığının ən yüksək CLV:CAC nisbətləri ilə nəticələndiyini anlayın.

Madison Reed hər iki seqment üçün eyni hədəf auditoriyasından istifadə edərək A/B testi qurdu: Birləşmiş Ştatlarda heç vaxt Madison Reed müştərisi olmayan 25 yaş və ya daha böyük qadınlar.

  • A kampaniyası həmişəki kimi iş idi.
  • Kampaniya B test seqmenti kimi dəyişdirildi.

Müştərinin ömür boyu dəyərindən istifadə edərək, test seqmenti alışlar üçün müsbət, abunəçilərə qarşı isə mənfi optimallaşdırıldı. Hər iki seqment eyni reklam kreativindən istifadə etdi.

Madison Reed Facebook-da 50 həftə ərzində kampaniyanın ortasında heç bir dəyişiklik etmədən 50/4 bölünmə ilə sınaq keçirdi. CLV:CAC nisbəti dərhal 5% artdı, Facebook reklam meneceri daxilində müştərinin ömür boyu dəyərindən istifadə edərək kampaniyanın optimallaşdırılmasının birbaşa nəticəsidir. Daha yaxşı CLV:CAC nisbəti ilə yanaşı, sınaq kampaniyası daha çox təəssürat, daha çox veb sayt alışı və daha çox abunə qazandı və nəticədə gəlirin artmasına səbəb oldu. Madison Reed daha çox dəyərli uzunmüddətli müştərilər əldə etməklə yanaşı, hər təəssürat və alış üzrə xərclərə qənaət etdi.

Bu cür nəticələr Retinadan istifadə edərkən tipikdir. Orta hesabla, Retina marketinq səmərəliliyini 30% artırır, oxşar auditoriya ilə artan CLV-ni 44% artırır və Reklam Xərclərindən 8x gəlir əldə edir (ROAS) tipik marketinq metodları ilə müqayisədə satınalma kampaniyaları haqqında. Real vaxtda miqyasda proqnozlaşdırılan müştəri dəyərinə əsaslanan fərdiləşdirmə son nəticədə marketinq texnologiyasında oyunu dəyişdirir. Onun demoqrafik göstəricilərə deyil, müştəri davranışına diqqət yetirməsi onu marketinq kampaniyalarını effektiv, ardıcıl qələbələrə çevirmək üçün məlumatların unikal və intuitiv istifadəsinə çevirir.

Retina AI aşağıdakı imkanları təklif edir

  • CLV Aparıcı Xalları – Retina bizneslərə keyfiyyətli potensial müştəriləri müəyyən etmək üçün bütün müştəriləri qiymətləndirmək üçün vasitələr təqdim edir. Bir çox müəssisə hansı müştərilərin həyatları boyu ən yüksək dəyəri verəcəyinə əmin deyil. Retina-dan istifadə edərək, bütün kampaniyalar üzrə reklam xərclərinin ilkin orta gəlirliliyini (ROAS) ölçmək və davamlı olaraq potensial müştəriləri toplamaq və müvafiq olaraq CPA-ları yeniləmək, Retinanın proqnozları eCLV istifadə edərək optimallaşdırılmış kampaniyada daha yüksək ROAS yaradır. Süni intellektin bu strateji istifadəsi müəssisələrə qalıq dəyərin göstəricisi olan müştəriləri müəyyən etmək və onlara daxil olmaq üçün vasitələr verir. Müştəri qiymətləndirməsindən başqa, Retina sistemlər arasında hesabat vermək üçün müştəri məlumat platforması vasitəsilə məlumatları birləşdirə və seqmentləşdirə bilər.
  • Kampaniya Büdcəsinin Optimizasiyası – Strateji marketoloqlar həmişə reklam xərclərini optimallaşdırmağın yollarını axtarırlar. Məsələ ondadır ki, əksər marketoloqlar əvvəlki kampaniyanın performansını ölçmək və gələcək büdcələri müvafiq olaraq tənzimləmək üçün 90 günə qədər gözləməli olurlar. Retina Early CLV marketoloqlara yüksək dəyərli müştərilər və perspektivlər üçün ən yüksək CPA-larını rezerv etməklə real vaxtda reklam xərclərini hara cəmləyəcəkləri barədə ağıllı seçimlər etmək imkanı verir. Bu, daha yüksək ROAS və daha yüksək dönüşüm nisbətləri əldə etmək üçün daha yüksək dəyərli kampaniyaların hədəf CPA-larını tez optimallaşdırır. 
  • Lookalike Audiences – Retina biz müşahidə etdik ki, bir çox şirkətlərdə çox aşağı ROAS var—adətən təxminən 1 və ya hətta 1-dən az. Bu, çox vaxt şirkətin reklam xərcləri onların perspektivləri və ya mövcud müştərilərinin ömür boyu dəyəri ilə mütənasib olmadıqda baş verir. ROAS-ı kəskin şəkildə artırmağın bir yolu dəyərə əsaslanan oxşar auditoriya yaratmaq və müvafiq təklif hədlərini təyin etməkdir. Bu yolla, bizneslər müştərilərinin uzunmüddətli perspektivdə onlara gətirəcəkləri dəyər əsasında reklam xərclərini optimallaşdıra bilərlər. Müəssisələr Retina-nın müştəri ömür boyu dəyərə əsaslanan oxşar auditoriyaları ilə reklam xərclərindən əldə etdikləri gəliri üç dəfə artıra bilər.
  • Dəyər Əsaslı Tender – Dəyər əsaslı tender, hətta aşağı dəyərli müştərilərin də onları əldə etməyə çox xərcləmədiyiniz müddətcə onları əldə etməyə dəyər olması fikrinə əsaslanır. Bu fərziyyə ilə Retina müştərilərə Google və Facebook kampaniyalarında dəyərə əsaslanan təkliflərin (VBB) tətbiqinə kömək edir. Təklif hədlərinin təyin edilməsi yüksək LTV:CAC nisbətlərini təmin etməyə kömək edə bilər və müştərilərə biznes məqsədlərinə uyğunlaşdırmaq üçün kampaniya parametrlərini dəyişdirmək üçün daha çox çeviklik verir. Retina-dan dinamik təklif hədləri ilə müştərilər satınalma xərclərini təklif hədlərinin 60%-dən aşağı saxlamaqla LTV:CAC nisbətlərini əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdılar.
  • Maliyyə və Müştəri Sağlamlığı – Müştəri bazanızın sağlamlığı və dəyəri haqqında hesabat verin. Quality of Customers Report™ (QoC) şirkətin müştəri bazasının ətraflı təhlilini təqdim edir. QoC, təkrar alış davranışı ilə qurulmuş müştəri kapitalı üçün perspektivli müştəri ölçülərinə və hesablarına diqqət yetirir.

Ətraflı Öyrənmək üçün Zəng Planlayın

Emad Həsən

Emad baş icraçı direktoru və həmtəsisçisidir Retina AI. 2017-ci ildən Retina Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed və s. kimi müştərilərlə işləyir. Retina-ya qoşulmazdan əvvəl Emad Facebook və PayPal-da analitik qruplar qurdu və idarə etdi. Onun texnologiya sənayesindəki davamlı həvəsi və təcrübəsi ona öz məlumatlarından istifadə etməklə təşkilatlara daha yaxşı biznes qərarları qəbul etməyə kömək edən məhsullar yaratmağa imkan verdi. Emad Penn State-dən Elektrik Mühəndisliyi üzrə bakalavr dərəcəsi, Rensselaer Politexnik İnstitutundan Elektrik Mühəndisliyi Magistrləri və UCLA Anderson İdarəetmə Məktəbindən MBA dərəcəsi qazanmışdır. Retina AI ilə işindən kənarda o, blogger, spiker, startap məsləhətçisi və açıq hava macəraçısıdır.

əlaqəli məqalələr

Başa dön düyməsini basın
yaxın

Adblock Aşkarlandı

Martech Zone bu məzmunu heç bir ödəniş etmədən sizə təqdim edə bilir, çünki biz reklam gəlirləri, filial bağlantıları və sponsorluqlar vasitəsilə saytımızdan pul qazanırıq. Saytımıza baxarkən reklam blokerinizi silsəniz çox şad olarıq.