AdvertensietegnologieAnalise en toetsingKunsmatige IntelligensieBemarkings- en verkoopsvideo's

Retina KI: Gebruik voorspellende KI om bemarkingsveldtogte te optimaliseer en klantlewenslange waarde (CLV) te vestig

Die omgewing verander vinnig vir bemarkers. Met die nuwe privaatheid-gefokusde iOS-opdaterings van Apple en Chrome wat derdepartykoekies in 2023 uitskakel – onder andere veranderinge – moet bemarkers hul speletjie aanpas om by nuwe regulasies te pas. Een van die groot veranderinge is die toenemende waarde wat in eersteparty-data gevind word. Handelsmerke moet nou staatmaak op intekening- en eersteparty-data om veldtogte te help dryf.

Wat is klantleeftydwaarde (CLV)?

Kliënt leeftydwaarde (CLV) is 'n maatstaf wat skat hoeveel waarde (gewoonlik inkomste of winsmarge) enige gegewe kliënt vir 'n besigheid sal bring in die loop van die totale tyd wat hulle met jou handelsmerk interaksie het—verlede, hede en toekoms.

Hierdie verskuiwings maak dit 'n strategiese noodsaaklikheid vir besighede om kliënte se leeftydwaarde te verstaan ​​en te voorspel, wat hulle help om sleutelsegmente van verbruikers vir hul handelsmerk te identifiseer voor die punt van aankoop en hul bemarkingstrategieë te optimaliseer om mee te ding en te floreer.

Nie alle CLV-modelle word egter gelyk geskep nie - die meeste genereer dit op die totale eerder as die individuele vlak, dus is hulle nie in staat om toekomstige CLV akkuraat te voorspel nie. Met die individuele vlak CLV wat Retina genereer, kan kliënte uitmekaar steek wat dit is wat hul beste kliënte anders maak as almal en daardie inligting inkorporeer om die winsgewendheid van hul volgende klantverkrygingsveldtog te verhoog. Boonop is Retina in staat om 'n dinamiese CLV-voorspelling te verskaf gebaseer op die kliënt se vorige interaksies met die handelsmerk, wat kliënte in staat stel om te weet watter kliënte hulle moet teiken met spesiale aanbiedinge, afslag en promosies.  

Wat is Retina AI?

Retina KI gebruik kunsmatige intelligensie om klante se leeftydwaarde voor die eerste transaksie te voorspel.

Retina KI is die enigste produk wat die langtermyn CLV van nuwe klante voorspel wat groeibemarkers in staat stel om 'n veldtog of kanaalbegrotingoptimaliseringsbesluite in byna intydse te neem. 'n Voorbeeld van die Retina-platform wat gebruik word, is ons werk met Madison Reed wat op soek was na 'n intydse oplossing om veldtogte op Facebook te meet en te optimaliseer. Die span daar het gekies om 'n A/B-toets uit te voer wat gesentreer is op die CLV: CAC (kliëntverkrygingskoste) verhouding. 

Madison Reed-gevallestudie

Met 'n toetsveldtog op Facebook het Madison Reed daarop gemik om die volgende doelwitte te bereik: Meet veldtog-ROAS en CLV in byna intydse, hertoewysing van begrotings na meer winsgewende veldtogte en verstaan ​​watter advertensie-kreatief tot die hoogste CLV:CAC-verhoudings gelei het.

Madison Reed het 'n A/B-toets opgestel met dieselfde teikengehoor vir beide segmente: vroue 25 jaar of ouer in die Verenigde State wat nog nooit 'n Madison Reed-kliënt was nie.

  • Veldtog A was die besigheid soos gewoonlik-veldtog.
  • Veldtog B is as die toetssegment gewysig.

Deur die lewensduurwaarde van die klant te gebruik, is die toetssegment positief geoptimaliseer vir aankope en negatief teenoor nie-intekenaars. Beide segmente het dieselfde advertensie-kreatief gebruik.

Madison Reed het die toets op Facebook uitgevoer met 'n 50/50-verdeling vir 4 weke sonder enige middel-veldtogveranderings. Die CLV:CAC-verhouding het onmiddellik met 5% gestyg, as 'n direkte gevolg van die optimalisering van die veldtog deur die lewenslange waarde van die kliënt binne die Facebook-advertensiebestuurder te gebruik. Saam met 'n beter CLV:CAC-verhouding het die toetsveldtog meer indrukke, meer webwerf-aankope en meer intekeninge verdien, wat uiteindelik tot verhoogde inkomste gelei het. Madison Reed het op koste per indruk en koste per aankoop bespaar terwyl hy ook meer waardevolle langtermynkliënte verkry het.

Hierdie soort resultate is tipies wanneer Retina gebruik word. Retina verhoog die bemarkingsdoeltreffendheid gemiddeld met 30%, verhoog die inkrementele CLV met 44% met soortgelyke gehore, en verdien 8x opbrengs op advertensiebesteding (ROAS) op verkrygingsveldtogte in vergelyking met tipiese bemarkingsmetodes. Verpersoonliking gebaseer op voorspelde klantwaarde op skaal in real-time is uiteindelik 'n spel-wisselaar in bemarkingstegnologie. Die fokus daarvan op klantgedrag eerder as demografie maak dit 'n unieke en intuïtiewe gebruik van data om bemarkingsveldtogte in effektiewe, konsekwente oorwinnings te omskep.

Retina AI bied die volgende vermoëns

  • CLV-hooftellings – Retina voorsien besighede van die middele om alle kliënte te telling om kwaliteit lei te identifiseer. Baie besighede is onseker oor watter kliënte die hoogste waarde oor hul leeftyd sal lewer. Deur Retina te gebruik om basislyn gemiddelde opbrengs op advertensiebesteding (ROAS) oor alle veldtogte te meet en deurlopend leidrade aan te teken en CPA's dienooreenkomstig op te dateer, genereer Retina se voorspellings 'n baie hoër ROAS op die veldtog wat met eCLV geoptimaliseer is. Hierdie strategiese gebruik van kunsmatige intelligensie gee besighede die middele om kliënte te identifiseer en toegang te verkry wat 'n aanduiding is van reswaarde. Behalwe vir kliëntetelling, kan Retina data integreer en segmenteer deur 'n kliëntdataplatform vir verslagdoening oor stelsels heen.
  • Optimalisering van veldtogbegroting – Strategiese bemarkers is altyd op soek na maniere om hul advertensiebesteding te optimaliseer. Die probleem is dat die meeste bemarkers tot 90 dae moet wag voordat hulle vorige veldtogprestasie kan meet en toekomstige begrotings dienooreenkomstig kan aanpas. Retina Early CLV bemagtig bemarkers om slim keuses te maak oor waar om hul advertensiebesteding in reële tyd te fokus deur hul hoogste CPA's vir hoëwaarde-kliënte en vooruitsigte te bespreek. Dit optimeer vinnig teiken-CPA's van veldtogte met 'n groter waarde om hoër ROAS en hoër omskakelingkoerse te lewer. 
  • Lookalike Gehore – Retina ons het opgemerk dat baie maatskappye baie lae ROAS het—gewoonlik ongeveer 1 of selfs minder as 1. Dit gebeur dikwels wanneer 'n maatskappy se advertensiebesteding nie eweredig is aan hul vooruitsigte of bestaande kliënte se leeftydwaarde nie. Een manier om ROAS dramaties te verhoog, is om waarde-gebaseerde gelyksoortige gehore te skep en ooreenstemmende bodlimiete te stel. Op hierdie manier kan besighede advertensiebesteding optimeer op grond van die waarde wat hul kliënte vir hulle op die lang termyn sal bring. Besighede kan hul opbrengs op advertensiebesteding verdriedubbel met Retina se lewenslange waarde-gebaseerde gelyke gehore.
  • Waarde-gebaseerde bied – Waardegebaseerde bod is gebaseer op die idee dat selfs laerwaarde-kliënte die moeite werd is om te bekom 一 solank jy nie te veel spandeer om hulle te bekom nie. Met daardie aanname help Retina kliënte om waardegebaseerde bied (VBB) in hul Google- en Facebook-veldtogte te implementeer. Die opstel van bodlimiete kan help om hoë LTV:CAC-verhoudings te verseker en gee kliënte meer buigsaamheid om veldtogparameters te verander om by besigheidsdoelwitte te pas. Met dinamiese bodlimiete van Retina het kliënte hul LTV:CAC-verhoudings aansienlik verbeter deur verkrygingskoste onder 60% van hul bodlimiete te hou.
  • Finansiële en kliëntegesondheid – Verslag oor die gesondheid en waarde van jou kliëntebasis. Quality of Customers Report™ (QoC) bied 'n gedetailleerde ontleding van 'n maatskappy se kliëntebasis. Die QoC fokus op vooruitskouende kliënt statistieke en rekeninge vir kliënte-ekwiteit gebou met herhaalde aankoop gedrag.

Skeduleer 'n oproep om meer te wete te kom

Emad Hasan

Emad is die uitvoerende hoof en medestigter van Retina KI. Sedert 2017 werk Retina met kliënte soos Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed, en meer. Voordat hy by Retina aangesluit het, het Emad ontledingspanne by Facebook en PayPal gebou en bestuur. Sy volgehoue ​​passie en ervaring binne die tegnologiebedryf het hom in staat gestel om produkte te bou wat organisasies help om beter besigheidsbesluite te neem deur hul eie data te benut. Emad het 'n BS in Elektriese Ingenieurswese van Penn State behaal, 'n Meestersgraad in Elektriese Ingenieurswese van Rensselaer Polytechnic Institute, en 'n MBA van UCLA Anderson School of Management. Buiten sy werk met Retina AI, is hy 'n blogger, spreker, opstartadviseur en buitelug-avontuurkundige.

verwante Artikels

Terug na bo knoppie
Sluiting

Advertensieblok bespeur

Martech Zone is in staat om hierdie inhoud gratis aan u te verskaf, want ons verdien ons webwerf deur advertensie-inkomste, geaffilieerde skakels en borgskappe. Ons sal dit waardeer as jy jou advertensieblokkering sal verwyder terwyl jy ons webwerf bekyk.