Retina AI: Paggamit sa Predictive AI sa Pag-optimize sa Mga Kampanya sa Marketing ug Pagtukod sa Customer Lifetime Value (CLV)

Retina AI Persona Predictive Customer Lifetime Value CLV

Ang palibot paspas nga nagbag-o alang sa mga tigpamaligya. Uban sa bag-ong mga update sa iOS nga naka-focus sa pribasiya gikan sa Apple ug Chrome nga nagwagtang sa mga third-party nga cookies sa 2023 - taliwala sa uban pang mga pagbag-o - kinahanglan nga ipahiangay sa mga tigpamaligya ang ilang dula aron mohaum sa bag-ong mga regulasyon. Usa sa dagkong mga pagbag-o mao ang pagtaas sa kantidad nga nakit-an sa datos sa una nga partido. Ang mga tatak kinahanglan na nga magsalig sa opt-in ug first-party nga datos aron makatabang sa pagduso sa mga kampanya.

Unsa ang Customer Lifetime Value (CLV)?

Bili sa Kinabuhi sa Kustomer (CLV) maoy usa ka metric nga nagbanabana kon unsa ka dako ang bili (kasagaran revenue o profit margin) nga madala sa bisan kinsang kustomer ngadto sa usa ka negosyo sa tibuok nga panahon nga sila makig-interact sa imong brand—kaniadto, karon, ug sa umaabot.

Kini nga mga pagbag-o naghimo niini nga usa ka estratehikong kinahanglanon alang sa mga negosyo nga masabtan ug matagna ang kantidad sa tibuok kinabuhi sa kustomer, nga makatabang kanila sa pag-ila sa mga yawe nga bahin sa mga konsumedor alang sa ilang brand sa wala pa ang punto sa pagpalit ug pag-optimize sa ilang mga estratehiya sa pagpamaligya aron makigkompetensya ug molambo.

Dili tanan nga mga modelo sa CLV gihimo nga managsama, bisan pa - kadaghanan nagmugna niini sa aggregate kaysa sa indibidwal nga lebel, busa, busa, dili tukma nga makatagna sa umaabot nga CLV. Uban sa indibidwal nga lebel nga CLV nga gimugna sa Retina, ang mga kostumer makahimo sa pagbiaybiay kung unsa ang naghimo sa ilang labing kaayo nga mga kostumer nga lahi sa tanan ug gilakip kana nga kasayuran aron madugangan ang ganansya sa ilang sunod nga kampanya sa pagkuha sa kustomer. Dugang pa, ang Retina makahimo sa paghatag usa ka dinamikong panagna sa CLV base sa nangaging mga interaksyon sa kustomer sa brand, nga gitugotan ang mga kostumer nga mahibal-an kung unsang mga kostumer ang kinahanglan nila nga target nga adunay mga espesyal nga tanyag, diskwento, ug promosyon.  

Unsa ang Retina AI?

Ang Retina AI naggamit ug artificial intelligence aron matagna ang tibuok kinabuhi nga kantidad sa kustomer sa wala pa ang unang transaksyon.

Retina AI mao ra ang produkto nga nagtagna sa dugay nga CLV sa mga bag-ong kostumer nga nagtugot sa mga tigpamaligya sa pagtubo nga makahimo usa ka kampanya o mga desisyon sa pag-optimize sa badyet sa channel sa hapit sa tinuud nga oras. Usa ka pananglitan sa Retina nga plataporma nga gigamit mao ang among trabaho kauban si Madison Reed nga nangita usa ka tinuud nga oras nga solusyon aron masukod ug ma-optimize ang mga kampanya sa Facebook. Ang team didto mipili sa pagpadagan sa usa ka A/B nga pagsulay nga nakasentro sa CLV:CAC (gasto sa pagkuha sa kustomer) ratio. 

Pagtuon sa Kaso sa Madison Reed

Uban sa usa ka pagsulay nga kampanya sa Facebook, ang Madison Reed nagtumong sa pagkab-ot sa mosunod nga mga tumong: Sukda ang kampanya nga ROAS ug CLV sa duol sa tinuod nga panahon, i-relocate ang mga badyet ngadto sa mas mapuslanon nga mga kampanya ug masabtan kung unsang ad creative ang miresulta sa pinakataas nga CLV:CAC ratios.

Nag-set up si Madison Reed og A/B test gamit ang parehas nga target audience para sa duha ka segment: mga babaye nga 25 anyos o pataas sa United States nga wala pa nahimong customer sa Madison Reed.

  • Ang Kampanya A mao ang negosyo sama sa naandan nga kampanya.
  • Ang Kampanya B giusab isip bahin sa pagsulay.

Gamit ang tibuok kinabuhi nga kantidad sa kustomer, ang bahin sa pagsulay gi-optimize nga positibo alang sa mga gipamalit ug negatibo batok sa mga wala mag-subscribe. Ang duha ka bahin migamit sa samang ad creative.

Gipadagan ni Madison Reed ang pagsulay sa Facebook nga adunay 50/50 nga split alang sa 4 nga mga semana nga wala’y bisan unsang pagbag-o sa tungatunga sa kampanya. Ang CLV:CAC ratio misaka sa 5% dayon, isip direktang resulta sa pag-optimize sa kampanya gamit ang tibuok kinabuhi nga bili sa customer sulod sa Facebook ads manager. Uban sa usa ka mas maayo nga CLV:CAC ratio, ang pagsulay nga kampanya nakakuha og daghang mga impresyon, daghang mga pagpalit sa website, ug daghang mga suskrisyon, nga sa katapusan mitultol sa pagtaas sa kita. Ang Madison Reed nakadaginot sa gasto kada impresyon ug gasto kada pagpalit samtang nagkuha usab ug mas bililhong dugay nga mga kustomer.

Kini nga mga matang sa mga resulta kasagaran kung gigamit ang Retina. Sa aberids, ang Retina nagdugang sa kahusayan sa marketing sa 30%, nagpataas sa incremental nga CLV sa 44% nga adunay hitsura nga mga mamiminaw, ug nakakuha og 8x Return on Ad Spend (ROAS) sa mga kampanya sa pag-angkon kung itandi sa kasagaran nga mga pamaagi sa pagpamaligya. Ang pag-personalize base sa gitagna nga kantidad sa kostumer sa sukod sa tinuud nga oras sa katapusan usa ka tig-ilis sa dula sa teknolohiya sa pagpamaligya. Ang pagtutok niini sa pamatasan sa kostumer imbes sa demograpiko naghimo niini nga usa ka talagsaon ug intuitive nga paggamit sa datos aron mahimo ang mga kampanya sa pagpamaligya nga epektibo, makanunayon nga kadaugan.

Ang Retina AI nagtanyag sa mosunod nga mga kapabilidad

  • CLV Lead Scores - Naghatag ang Retina sa mga negosyo sa paagi sa pag-iskor sa tanan nga mga kostumer aron mahibal-an ang kalidad nga mga nanguna. Daghang mga negosyo ang dili sigurado kung unsang mga kostumer ang makahatag labing taas nga kantidad sa ilang kinabuhi. Pinaagi sa paggamit sa Retina aron sukdon ang baseline nga average nga pagbalik sa paggasto sa advertising (ROAS) sa tanan nga mga kampanya ug padayon nga pag-iskor sa mga nanguna ug pag-update sa mga CPA sumala niana, ang mga panagna sa Retina nagmugna og labi ka taas nga ROAS sa kampanya nga na-optimize gamit ang eCLV. Kining estratehikong paggamit sa artificial intelligence naghatag sa mga negosyo og paagi sa pag-ila ug pag-access sa mga kustomer nga nagpaila sa nahabilin nga kantidad. Labaw sa pag-iskor sa kostumer, ang Retina mahimong mag-integrate ug mag-segment sa datos pinaagi sa usa ka platform sa datos sa kustomer alang sa pagtaho sa mga sistema.
  • Pag-optimize sa Badyet sa Kampanya - Ang mga estratehikong tigpamaligya kanunay nangita mga paagi aron ma-optimize ang ilang gasto sa ad. Ang isyu mao nga kadaghanan sa mga tigpamaligya kinahanglang maghulat hangtod sa 90 ka adlaw sa dili pa nila masukod ang nangaging pasundayag sa kampanya ug i-adjust ang umaabot nga mga badyet sumala niana. Ang Retina Early CLV naghatag ug gahom sa mga tigbaligya sa paghimog maalamong mga pagpili kon asa ipunting ang ilang paggasto sa ad sa tinuod nga panahon, pinaagi sa pagreserba sa ilang pinakataas nga CPA para sa mga kustomer ug mga prospect nga tag-as ang bili. Kini dali nga nag-optimize sa mga target nga CPA nga adunay mas taas nga kantidad nga mga kampanya aron makahatag mas taas nga ROAS ug mas taas nga rate sa pagkakabig. 
  • Mga Tan-aw nga Naglantaw – Retina among namatikdan nga daghang mga kompanya ang adunay ubos kaayo nga ROAS—kasagaran mga 1 o mas ubos pa sa 1. Kini kasagarang mahitabo kung ang gasto sa ad sa usa ka kompanya dili proporsyonal sa ilang mga prospect o kasamtangan nga mga kustomer sa tibuok kinabuhi nga bili. Usa ka paagi aron madugangan pag-ayo ang ROAS mao ang paghimo og mga tigpaminaw nga sama sa kantidad nga gibase sa bili ug pagtakda og katugbang nga mga limitasyon sa bid. Niining paagiha, ma-optimize sa mga negosyo ang paggasto sa ad base sa kantidad nga madala sa ilang mga kostumer sa kadugayan. Mahimong triple sa mga negosyo ang ilang pagbalik sa gasto sa ad sa mga tigpaminaw nga sama sa mga tigpaminaw nga gibase sa bili sa tibuok kinabuhi sa kustomer sa Retina.
  • Bili-Base sa Bidding – Gibase sa bili ang bidding kay gibase sa ideya nga bisan ang mas ubos nga kantidad nga mga kustomer angayan nga maangkon一basta dili ka mogasto ug daghan sa pagkuha kanila. Uban niana nga pangagpas, ang Retina nagtabang sa mga kustomer sa pagpatuman sa value-based bidding (VBB) sa ilang mga kampanya sa Google ug Facebook. Ang pagtakda sa mga bid caps makatabang sa pagsiguro sa taas nga LTV:CAC ratios ug maghatag sa mga kliyente og dugang nga pagka-flexible sa pag-usab sa mga parameter sa kampanya aron mohaum sa mga tumong sa negosyo. Uban sa dinamikong mga takup sa bid gikan sa Retina, ang mga kliyente labi nga nagpauswag sa ilang mga ratios sa LTV:CAC pinaagi sa pagpadayon sa mga gasto sa pagkuha nga ubos sa 60% sa ilang mga takup sa bid.
  • Panglawas sa Pinansyal ug Kustomer - Ireport ang kahimsog ug kantidad sa imong base sa kostumer. Ang Quality of Customers Report™ (QoC) naghatag ug detalyadong pagtuki sa base sa kustomer sa usa ka kompanya. Gipunting sa QoC ang mga sukatan sa kostumer nga nagtan-aw sa unahan ug mga account alang sa equity sa kostumer nga gitukod uban ang gibalikbalik nga pamatasan sa pagpalit.

Pag-iskedyul og Tawag Para Makakat-on pa