Téknologi IklanAnalisis & PangujianKacerdasan buatanPamasaran & Penjualan Pidéo

Rétina AI: Ngagunakeun Prediktif AI pikeun Ngaoptimalkeun Kampanye Pemasaran sareng Ngadegkeun Niley Hirupna Pelanggan (CLV)

Lingkungan parantos robih gancang pikeun para pemasar. Kalayan apdet ios anu fokus kana privasi anyar ti Apple sareng Chrome ngaleungitkeun cookies pihak katilu dina 2023 - diantara parobihan anu sanés - para pemasar kedah adaptasi kaulinanna pikeun nyocogkeun sareng peraturan anyar. Salah sahiji parobahan anu ageung nyaéta paningkatan nilai anu aya dina data pihak kahiji. Merek ayeuna kedah ngandelkeun data opt-in sareng pihak kahiji pikeun ngabantosan kampanye kampanye.

Naon Dupi Customer Lifetime Value (CLV)?

Nilai Hirupna Palanggan (CLV) nyaéta métrik nu ngira-ngira sabaraha nilai (biasana sharing atawa margin kauntungan) sagala customer dibikeun bakal mawa kana bisnis ngaliwatan kursus total waktos aranjeunna berinteraksi sareng brand Anjeun-kapungkur, ayeuna, jeung mangsa nu bakal datang.

Pergeseran ieu ngajantenkeun pentingna strategis pikeun usaha ngartos sareng ngaduga nilai hirupna palanggan, anu ngabantosan aranjeunna ngaidentipikasi bagéan konci konsumen pikeun merekna sateuacan titik pameseran sareng ngaoptimalkeun strategi pemasaranna pikeun bersaing sareng maju.

Henteu sakabéh model CLV dijieun sarua, kumaha oge - lolobana ngahasilkeun eta dina agrégat tinimbang tingkat individu, jadi, ku kituna, teu bisa akurat ngaduga CLV hareup. Kalayan CLV tingkat individu anu dibangkitkeun Rétina, para nasabah tiasa ngagoda naon anu ngajadikeun para palanggan pangsaéna béda ti anu sanés sareng ngalebetkeun inpormasi éta pikeun ningkatkeun kauntungan tina kampanye akuisisi palanggan salajengna. Salaku tambahan, Retina tiasa nyayogikeun prediksi CLV dinamis dumasar kana interaksi palanggan anu kapungkur sareng merek, ngamungkinkeun para palanggan terang saha anu kedah dituju ku tawaran khusus, diskon, sareng promosi.  

Naon Retina AI?

Rétina AI ngagunakeun intelijen buatan pikeun ngaduga nilai hirupna palanggan sateuacan transaksi munggaran.

Rétina AI mangrupa hiji-hijina produk nu ngaramal CLV jangka panjang konsumén anyar sangkan tumuwuh marketers nyieun kampanye atawa channel kaputusan optimasi anggaran dina deukeut-real-time. Conto platform Retina anu dianggo nyaéta padamelan urang sareng Madison Reed anu milarian solusi sacara real-time pikeun ngukur sareng ngaoptimalkeun kampanye dina Facebook. Tim aya opted ngajalankeun hiji A / B test dipuseurkeun kana CLV: CAC (biaya akuisisi konsumén) rasio. 

Studi Kasus Madison Reed

Kalayan kampanye tés dina Facebook, Madison Reed narékahan pikeun ngahontal tujuan ieu: Ukur kampanye ROAS sareng CLV sacara real-time, alokasikeun anggaran ka arah kampanye anu langkung nguntungkeun sareng ngartos iklan mana anu ngahasilkeun CLV: rasio CAC pangluhurna.

Madison Reed nyetél tes A / B ngagunakeun panongton targét anu sami pikeun duanana bagéan: awéwé umur 25 taun atanapi langkung di Amérika Serikat anu henteu kantos janten palanggan Madison Reed.

  • Kampanye A éta bisnis sakumaha biasa kampanye.
  • Kampanye B dirobah jadi bagéan tés.

Ngagunakeun nilai hirupna customer, bagean test ieu dioptimalkeun positif pikeun purchases sarta négatip ngalawan unsubscribers. Duanana bagéan ngagunakeun iklan kreatif anu sami.

Madison Reed ngajalankeun tés dina Facebook kalayan pamisah 50/50 salami 4 minggu tanpa parobahan pertengahan kampanye. Rasio CLV: CAC ngaronjat ku 5% geuwat, salaku hasil langsung tina optimizing kampanye ngagunakeun nilai hirupna customer dina manajer Iklan Facebook. Marengan rasio CLV:CAC anu langkung saé, kampanye uji kéngingkeun langkung seueur tayangan, langkung seueur mésér halaman wéb, sareng langkung seueur langganan, anu pamustunganana nyababkeun kanaékan pendapatan. Madison Reed disimpen dina biaya per tayangan sareng biaya per pameseran bari ogé kéngingkeun palanggan jangka panjang anu langkung berharga.

Jenis ieu hasil anu khas nalika nganggo Rétina. Rata-rata, Rétina ningkatkeun efisiensi pamasaran ku 30%, naekeun CLV incremental ku 44% sareng pamirsa anu mirip, sareng kéngingkeun 8x Return on Ad Spend (ROAS) dina kampanye akuisisi lamun dibandingkeun jeung métode pamasaran has. Personalisasi dumasar kana nilai palanggan anu diprediksi dina skala sacara real-time pamustunganana mangrupikeun panyusun kaulinan dina téknologi pamasaran. Fokusna kana paripolah palanggan tinimbang demografi ngajantenkeun data anu unik sareng intuitif pikeun ngajantenkeun kampanye pamasaran janten kameunangan anu efektif, konsisten.

Rétina AI nawiskeun kamampuan di handap ieu

  • CLV kalungguhan skor - Rétina nyayogikeun usaha pikeun nyitak sadaya palanggan pikeun ngaidentipikasi kalungguhan kualitas. Seueur usaha henteu yakin palanggan mana anu bakal ngahasilkeun nilai pangluhurna salami hirupna. Ku ngagunakeun Rétina pikeun ngukur rata-rata pangulangan rata-rata belanja iklan (ROAS) dina sadaya kampanye sareng terus-terusan nyetak kalungguhan sareng ngamutahirkeun CPA sasuai, prediksi Rétina ngahasilkeun ROAS anu langkung luhur dina kampanye anu dioptimalkeun nganggo eCLV. Pamakéan strategis intelijen buatan ieu masihan usaha pikeun ngaidentipikasi sareng ngaksés palanggan anu nunjukkeun nilai sésa. Saluareun nyetak palanggan, Rétina tiasa ngahijikeun sareng ngabagi data ngalangkungan platform data palanggan pikeun ngalaporkeun dina sistem.
  • Optimasi Anggaran Kampanye - Pemasar strategis sok milarian cara pikeun ngaoptimalkeun belanja iklanna. masalahna nyaeta paling marketers kudu antosan nepi ka 90 poé saméméh maranéhna bisa ngukur kinerja kampanye saméméhna tur saluyukeun budgets hareup sasuai. Rétina Awal CLV empowers marketers nyieun pilihan pinter ngeunaan dimana museurkeun méakkeun iklan maranéhanana sacara real waktu, ku reserving CPAs pangluhurna maranéhanana pikeun konsumén jeung prospek luhur-nilai. Ieu gancang ngaoptimalkeun target CPAs tina kampanye nilai luhur pikeun ngahasilkeun ROAS luhur jeung ongkos konversi luhur. 
  • audiences Lookalike – Rétina kami geus perhatikeun yén loba pausahaan boga ROAS pisan low-biasana sabudeureun 1 atawa malah kirang ti 1. Ieu sering kajadian nalika méakkeun iklan hiji parusahaan teu sabanding jeung prospek maranéhanana 'atawa nilai hirup konsumén aya'. Salah sahiji cara pikeun nyirorot ningkatkeun ROAS nyaéta nyiptakeun pamirsa anu mirip dumasar-nilai sareng nyetél caps nawar anu saluyu. Ku cara kieu, usaha bisa ngaoptimalkeun méakkeun ad dumasar kana nilai konsumén maranéhna bakal mawa aranjeunna dina jangka panjang. Usaha tiasa ngalipat gandakeun artosna dina belanja iklan sareng pamirsa anu mirip dumasar kana nilai umur palanggan Retina.
  • Panawaran dumasar-Niley – Panawaran dumasar-nilai didasarkeun kana pamanggih yén para nasabah anu ajén-inajén anu langkung handap ogé patut diémutan一 salami anjeun henteu ngabébaskeun teuing pikeun meunangkeunana. Kalayan asumsi éta, Rétina ngabantosan para nasabah ngalaksanakeun Panawaran dumasar-nilai (VBB) dina kampanye Google sareng Facebook na. Nyetel caps nawar bisa mantuan mastikeun LTV tinggi: babandingan CAC jeung mere klien leuwih kalenturan pikeun ngaropéa parameter kampanye pikeun nyocogkeun ka tujuan bisnis. Kalawan caps tawaran dinamis ti Rétina, klien nyata ningkat LTV maranéhna: babandingan CAC ku tetep waragad akuisisi handap 60% caps tawaran maranéhanana.
  • Keuangan & Kaséhatan Palanggan - Laporan ngeunaan kaséhatan sareng nilai dasar palanggan anjeun. Quality of Customers Report™ (QoC) nyadiakeun analisa detil ngeunaan basis pelanggan perusahaan. QoC museurkeun kana métrik palanggan anu ngarep-ngarep sareng akun pikeun ekuitas palanggan anu diwangun ku paripolah pameseran ulang.

Jadwalkeun Telepon Pikeun Diajar Langkung

Emad Hasan

Emad nyaéta CEO sareng Co-pangadeg Rétina AI. Kusabab 2017 Rétina parantos damel sareng klien sapertos Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed, sareng seueur deui. Sateuacan gabung Rétina, Emad ngawangun sareng ngajalankeun tim analitik di Facebook sareng PayPal. Gairah sareng pangalaman anu terus-terusan dina industri téknologi ngamungkinkeun anjeunna ngawangun produk anu ngabantosan organisasi dina nyandak kaputusan bisnis anu langkung saé ku cara ngamangpaatkeun data sorangan. Emad kénging gelar BS dina Téknik Eléktro ti Penn State, Master of Electrical Engineering ti Rensselaer Polytechnic Institute, sareng MBA ti UCLA Anderson School of Management. Di luar karyana sareng Retina AI, anjeunna mangrupikeun blogger, spiker, panaséhat ngamimitian, sareng petualang luar.

Artikel nu patali

Deui tombol luhur
deukeut

Adblock Dideteksi

Martech Zone tiasa masihan anjeun eusi ieu tanpa biaya sabab kami ngamonetisasi situs kami ngalangkungan pendapatan iklan, tautan afiliasi, sareng sponsor. Kami bakal ngahargaan upami anjeun ngahapus pameungpeuk iklan anjeun nalika anjeun ningali situs kami.