Retina AI: პროგნოზირებადი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაციისა და მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულების (CLV) დასადგენისთვის

Retina AI Persona Predictive Customer Lifetime Value CLV

მარკეტოლოგებისთვის გარემო სწრაფად იცვლება. Apple-ისა და Chrome-ის ახალი კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებული iOS განახლებებით, რომლებიც აღმოფხვრის მესამე მხარის ქუქი-ფაილებს 2023 წელს - სხვა ცვლილებებთან ერთად - მარკეტერებს უწევთ თავიანთი თამაშის ადაპტირება ახალ რეგულაციების შესაბამისად. ერთ-ერთი დიდი ცვლილება არის პირველი მხარის მონაცემებში ნაპოვნი მზარდი მნიშვნელობა. ბრენდები ახლა უნდა დაეყრდნონ მონაწილეობის მიღებას და პირველი მხარის მონაცემებს, რათა დაეხმაროს კამპანიებს.

რა არის მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება (CLV)?

მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება (CLV) არის მეტრიკა, რომელიც აფასებს, თუ რამდენ ღირებულებას (ჩვეულებრივ შემოსავალს ან მოგების ზღვარს) მოუტანს რომელიმე მოცემული მომხმარებელი ბიზნესს მთელი პერიოდის განმავლობაში, როდესაც ისინი ურთიერთობენ თქვენს ბრენდთან - წარსული, აწმყო და მომავალი.

ეს ცვლილებები ბიზნესისთვის სტრატეგიულ იმპერატივს აქცევს მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულების გაგებას და პროგნოზირებას, რაც ეხმარება მათ იდენტიფიცირონ მომხმარებელთა ძირითადი სეგმენტები მათი ბრენდისთვის შეძენის პუნქტამდე და ოპტიმიზაცია გაუწიონ მარკეტინგულ სტრატეგიებს კონკურენციისა და განვითარებისთვის.

ყველა CLV მოდელი არ არის შექმნილი თანაბარი, თუმცა – უმეტესობა მას აწარმოებს მთლიანობაში და არა ინდივიდუალურ დონეზე, ამიტომ, შესაბამისად, არ შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს მომავალი CLV. ინდივიდუალური დონის CLV-ით, რომელსაც Retina აგენერირებს, მომხმარებლებს შეუძლიათ განასხვავონ ის, რაც განასხვავებს მათ საუკეთესო კლიენტებს ყველასგან და აერთიანებს ამ ინფორმაციას მომხმარებელთა შეძენის შემდეგი კამპანიის მომგებიანობის გაზრდის მიზნით. გარდა ამისა, Retina-ს შეუძლია უზრუნველყოს დინამიური CLV პროგნოზი, რომელიც დაფუძნებულია მომხმარებლის წარსულში ბრენდთან ურთიერთქმედებებზე, რაც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს იცოდნენ რომელ კლიენტებს უნდა მიმართონ სპეციალური შეთავაზებებით, ფასდაკლებით და აქციებით.  

რა არის Retina AI?

Retina AI იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს, რათა წინასწარ განსაზღვროს მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება პირველ ტრანზაქციამდე.

ბადურის AI არის ერთადერთი პროდუქტი, რომელიც პროგნოზირებს ახალი მომხმარებლების გრძელვადიან CLV-ს, რაც საშუალებას აძლევს მზარდ მარკეტოლოგებს მიიღონ კამპანია ან არხი ბიუჯეტის ოპტიმიზაციის გადაწყვეტილებები თითქმის რეალურ დროში. გამოყენებული Retina პლატფორმის მაგალითია ჩვენი მუშაობა მედისონ რიდთან, რომელიც ეძებდა რეალურ დროში გადაწყვეტას Facebook-ზე კამპანიების გაზომვისა და ოპტიმიზაციისთვის. იქ მყოფმა გუნდმა აირჩია A/B ტესტის ჩატარება, რომელიც ორიენტირებული იყო მასზე CLV:CAC (მომხმარებლის შეძენის ხარჯები) თანაფარდობა. 

მედისონ რიდის საქმის შესწავლა

Facebook-ზე სატესტო კამპანიით, მედისონ რიდი მიზნად ისახავდა შემდეგი მიზნების მიღწევას: გაზომეთ კამპანიის ROAS და CLV თითქმის რეალურ დროში, გადაანაწილეთ ბიუჯეტები უფრო მომგებიანი კამპანიებისთვის და გაიგეთ, რომელ რეკლამის კრეატიულმა პროდუქტმა გამოიწვია ყველაზე მაღალი CLV:CAC კოეფიციენტები.

მედისონ რიდმა მოაწყო A/B ტესტი ერთი და იმავე სამიზნე აუდიტორიის გამოყენებით ორივე სეგმენტისთვის: ქალები 25 წელზე უფროსი ასაკის შეერთებულ შტატებში, რომლებიც არასოდეს ყოფილან მედისონ რიდის მომხმარებელი.

  • კამპანია A იყო ჩვეულებრივი კამპანია.
  • კამპანია B შეიცვალა, როგორც სატესტო სეგმენტი.

მომხმარებლის სიცოცხლის ხანგრძლივობის ღირებულების გამოყენებით, სატესტო სეგმენტი დადებითად იყო ოპტიმიზირებული შესყიდვებისთვის და უარყოფითად გაუქმების წინააღმდეგ. ორივე სეგმენტი იყენებდა ერთსა და იმავე რეკლამის კრეატიულობას.

მედისონ რიდმა ჩაატარა ტესტი Facebook-ზე 50/50 გაყოფით 4 კვირის განმავლობაში ყოველგვარი კამპანიის შუალედში ცვლილებების გარეშე. CLV:CAC თანაფარდობა მაშინვე გაიზარდა 5%-ით, როგორც პირდაპირი შედეგი კამპანიის ოპტიმიზაციის, მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულების გამოყენებით Facebook რეკლამის მენეჯერის ფარგლებში. უკეთეს CLV:CAC თანაფარდობასთან ერთად, სატესტო კამპანიამ მოიპოვა მეტი შთაბეჭდილება, მეტი ვებსაიტის შესყიდვა და მეტი გამოწერა, რაც საბოლოოდ შემოსავლის გაზრდას მოჰყვა. მედისონ რიდმა დაზოგა თითო შთაბეჭდილებაზე და შესყიდვის ღირებულებაზე და ასევე შეიძინა უფრო ღირებული გრძელვადიანი მომხმარებლები.

ამ ტიპის შედეგები ტიპიურია ბადურის გამოყენებისას. საშუალოდ, Retina ზრდის მარკეტინგული ეფექტურობას 30%-ით, ზრდის CLV-ს 44%-ით მსგავსი აუდიტორიით და გამოიმუშავებს რვაჯერ ანაზღაურებას რეკლამის ხარჯზე (ROAS) შესყიდვის კამპანიებზე, ტიპიურ მარკეტინგულ მეთოდებთან შედარებით. პერსონალიზაცია, რომელიც ეფუძნება მომხმარებელთა წინასწარ განსაზღვრულ ღირებულებას რეალურ დროში მასშტაბით, საბოლოოდ არის თამაშის შეცვლა მარკეტინგის ტექნოლოგიაში. მისი ფოკუსირება მომხმარებელთა ქცევაზე და არა დემოგრაფიაზე ხდის მას მონაცემთა უნიკალურ და ინტუიციურ გამოყენებას მარკეტინგული კამპანიების ეფექტურ, თანმიმდევრულ მოგებად გადაქცევად.

Retina AI გთავაზობთ შემდეგ შესაძლებლობებს

  • CLV ლიდერობის ქულები – Retina აძლევს ბიზნესს საშუალებას, რომ გაიტანონ ყველა მომხმარებელი, რათა დაადგინონ ხარისხიანი ლიდერები. ბევრი ბიზნესი არ არის დარწმუნებული, რომელ კლიენტებს ექნებათ უმაღლესი ღირებულება მათი სიცოცხლის განმავლობაში. Retina-ს გამოყენებით სარეკლამო ხარჯების საბაზისო საშუალო ანაზღაურება (ROAS) ყველა კამპანიაში გასაზომად და მუდმივი ქულების მინიჭებით და შესაბამისად CPA-ების განახლებით, Retina-ს პროგნოზები წარმოქმნის გაცილებით მაღალ ROAS-ს კამპანიაზე, რომელიც ოპტიმიზირებულია eCLV-ის გამოყენებით. ხელოვნური ინტელექტის ეს სტრატეგიული გამოყენება ბიზნესს აძლევს საშუალებას იდენტიფიცირება და წვდომა იმ მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ნარჩენი ღირებულების მაჩვენებელია. მომხმარებელთა ქულების მიღმა, Retina-ს შეუძლია მონაცემების ინტეგრირება და სეგმენტირება მომხმარებელთა მონაცემთა პლატფორმის მეშვეობით სისტემებში მოხსენებისთვის.
  • კამპანიის ბიუჯეტის ოპტიმიზაცია – სტრატეგიული მარკეტოლოგები ყოველთვის ეძებენ გზებს, რათა გააუმჯობესონ თავიანთი სარეკლამო ხარჯები. საკითხი იმაში მდგომარეობს, რომ მარკეტოლოგების უმეტესობას უნდა დაელოდოს 90 დღემდე, სანამ შეძლებენ წინა კამპანიის ეფექტურობის გაზომვას და სამომავლო ბიუჯეტების შესაბამისად მორგებას. Retina Early CLV საშუალებას აძლევს მარკეტერებს გააკეთონ ჭკვიანური არჩევანი იმის შესახებ, თუ სად გაამახვილონ რეკლამის დახარჯვა რეალურ დროში, მათი უმაღლესი CPA-ების დაჯავშნით მაღალი ღირებულების მომხმარებლებისთვის და პერსპექტიულებისთვის. ეს სწრაფად ახდენს უფრო მაღალი ღირებულების კამპანიების სამიზნე CPA-ების ოპტიმიზაციას, რათა მიიღოთ უფრო მაღალი ROAS და კონვერტაციის მაღალი მაჩვენებლები. 
  • Lookalike მაყურებელს – Retina ჩვენ შევამჩნიეთ, რომ ბევრ კომპანიას აქვს ძალიან დაბალი ROAS - ჩვეულებრივ, დაახლოებით 1 ან თუნდაც 1-ზე ნაკლები. ეს ხშირად ხდება მაშინ, როდესაც კომპანიის სარეკლამო ხარჯები არ არის პროპორციული მათი პერსპექტივების ან არსებული მომხმარებლების სიცოცხლის ღირებულების. ROAS-ის მკვეთრად გაზრდის ერთ-ერთი გზა არის ღირებულებებზე დაფუძნებული მსგავსი აუდიტორიის შექმნა და შესაბამისი შეთავაზების ლიმიტების დაყენება. ამ გზით, ბიზნესს შეუძლია ოპტიმიზაცია მოახდინოს რეკლამის დახარჯვაზე იმ ღირებულების მიხედვით, რასაც მათი მომხმარებლები მოუტანს მათ გრძელვადიან პერსპექტივაში. ბიზნესებს შეუძლიათ გაასამმაგონ სარეკლამო დახარჯული ანაზღაურება Retina-ს მომხმარებელთა სიცოცხლის ხანგრძლივობაზე დაფუძნებული გარეგნობის აუდიტორიასთან.
  • ღირებულებაზე დაფუძნებული ტენდერი – ღირებულებაზე დაფუძნებული ტენდერი ეფუძნება იმ აზრს, რომ დაბალი ღირებულების მომხმარებლების შეძენაც კი ღირს, თუ თქვენ არ დახარჯავთ ძალიან ბევრს მათ შეძენაზე. ამ ვარაუდით, Retina ეხმარება მომხმარებლებს განახორციელონ ღირებულებაზე დაფუძნებული შეთავაზება (VBB) თავიანთ Google და Facebook კამპანიებში. შეთავაზების ზღვრების დაყენება დაგეხმარებათ უზრუნველყოს მაღალი LTV:CAC თანაფარდობა და აძლევს კლიენტებს მეტ მოქნილობას, შეცვალონ კამპანიის პარამეტრები ბიზნეს მიზნებისთვის. Retina-ს დინამიური ფასის ზღვრებით, კლიენტებმა საგრძნობლად გააუმჯობესეს თავიანთი LTV:CAC კოეფიციენტები შეძენის ხარჯების შენარჩუნებით მათი შეთავაზების ლიმიტის 60%-ზე დაბლა.
  • ფინანსური და მომხმარებელთა ჯანმრთელობა - შეატყობინეთ თქვენი მომხმარებლის ბაზის ჯანმრთელობასა და ღირებულებას. Quality of Customers Report™ (QoC) უზრუნველყოფს კომპანიის მომხმარებელთა ბაზის დეტალურ ანალიზს. QoC ყურადღებას ამახვილებს სამომხმარებლო ინდიკატორებზე და ითვალისწინებს მომხმარებელთა კაპიტალს, რომელიც აგებულია განმეორებითი შესყიდვის ქცევით.

დაგეგმეთ ზარი მეტის გასაგებად