Publizitate TeknologiaAnalitika eta probakAdimen artifizialaMarketin eta salmenten bideoak

Retina AI: AI prediktiboa erabiltzea marketin-kanpainak optimizatzeko eta bezeroaren bizitzako balioa (CLV) ezartzeko

Ingurunea azkar aldatzen ari da merkatarientzat. Apple eta Chrome-ren pribatutasunera bideratutako iOS eguneratze berriek 2023an hirugarrenen cookieak ezabatuz, beste aldaketa batzuen artean, merkaturatzaileek beren jokoa egokitu behar dute araudi berrietara egokitzeko. Aldaketa handietako bat lehenen datuetan aurkitzen den balio handiagoa da. Markek orain aukeran eta lehenen datuetan oinarritu behar dute kanpainak bultzatzen laguntzeko.

Zer da Customer Lifetime Value (CLV)?

Bezeroaren bizitza osorako balioa (CLV) bezero jakin batek zure markarekin elkarreragiten duen denbora osoan zehar (iragana, oraina eta etorkizuna) zenbat balio duen (normalean diru-sarrerak edo irabazi-marjina) zenbat balio duen kalkulatzen duen metrika da.

Aldaketa hauek ezinbesteko estrategiko bihurtzen dute enpresek bezeroen bizitzako balioa ulertzea eta aurreikustea, eta horrek erosketa puntuaren aurretik markako kontsumitzaileen segmentu gakoak identifikatzen laguntzen die eta lehiatzeko eta aurrera egiteko merkaturatzeko estrategiak optimizatzen laguntzen die.

Hala ere, CLV eredu guztiak ez dira berdinak sortzen; gehienek maila indibidualean baino multzoan sortzen dute, beraz, ezin dute etorkizuneko CLV zehatz-mehatz aurreikusteko. Retinak sortzen duen banakako CLV-rekin, bezeroek beren bezero onenak beste guztiengandik desberdintzen dituena bereizteko gai dira eta informazio hori txertatu dezakete hurrengo bezeroak eskuratzeko kanpainaren errentagarritasuna gainditzeko. Gainera, Retinak CLV iragarpen dinamiko bat eskaintzeko gai da bezeroak markarekin iraganean izandako interakzioetan oinarrituta, bezeroei eskaintza bereziekin, deskontuekin eta sustapenekin zein bezerori zuzendu behar zaizkien jakin dezaten.  

Zer da Retina AI?

Retina AI adimen artifiziala erabiltzen du bezeroaren bizitzako balioa aurreikusteko lehen transakzioa baino lehen.

Erretina AI bezero berrien epe luzerako CLV aurreikusten duen produktu bakarra da hazkuntza-merkatariek kanpaina bat edo aurrekontua optimizatzeko erabakiak denbora ia errealean har ditzaten. Erabiltzen ari den Retina plataformaren adibide bat Madison Reedekin egindako lana da, Facebook-en kanpainak neurtzeko eta optimizatzeko denbora errealeko irtenbide bat bilatzen ari zena. Hango taldeak A/B proba bat egitea erabaki zuen CLV:CAC (bezeroak eskuratzeko kostuak) ratioa. 

Madison Reed kasuaren azterketa

Facebook-en proba-kanpaina batekin, Madison Reed-ek helburu hauek lortu nahi zituen: ROAS eta CLV kanpainak denbora errealean ia neurtzea, aurrekontuak errentagarriagoak diren kanpainak bideratzea eta zein iragarki-sorkuntzak CLV:CAC ratio altuenak izan dituen ulertzea.

Madison Reed-ek A/B proba bat ezarri zuen bi segmentuetarako xede-publiko bera erabiliz: Madison Reed-en bezero izan ez ziren 25 urte edo gehiagoko emakumeak Estatu Batuetan.

  • A kanpaina ohikoa den kanpaina izan zen.
  • B kanpaina probako segmentu gisa aldatu da.

Bezeroaren bizitzako balioa erabiliz, proba-segmentua positiboki optimizatu zen erosketetarako eta negatiboki harpidedunen aurka. Bi segmentuek iragarki-sorkuntza bera erabili zuten.

Madison Reed-ek Facebook-en egin zuen proba 50/50 zatiarekin 4 astez, kanpaina erdiko aldaketarik egin gabe. CLV:CAC ratioa %5 handitu zen berehala, Facebook iragarkien kudeatzailearen barruan bezeroaren bizitzako balioa erabiliz kanpaina optimizatzearen ondorio zuzen gisa. CLV:CAC ratio hobearekin batera, proba-kanpainak inpresio gehiago, webgune erosketa gehiago eta harpidetza gehiago lortu zituen, azken finean, diru-sarrerak handitu zituen. Madison Reed-ek inpresio bakoitzeko kostua eta erosketa bakoitzeko kostua aurreztu zuen, epe luzerako bezero baliotsuagoak eskuratuz.

Emaitza mota hauek ohikoak dira Retina erabiltzean. Batez beste, Retinak % 30 handitzen du marketin-eraginkortasuna, % 44 handitzen du CLV gehigarria ikus-entzule itxurakoekin eta iragarki-gastuaren itzulera 8 aldiz lortzen du (Roas) erosketa-kanpainei buruz, ohiko marketin-metodoekin alderatuta. Denbora errealean aurreikusitako bezeroen balioan oinarritutako pertsonalizazioa, azken finean, marketin teknologian joko-aldaketa bat da. Bezeroen portaeran arreta demografikoan baino gehiago datuen erabilera berezia eta intuitiboa da marketin kanpainak irabazi eraginkor eta koherente bihurtzeko.

Retina AI gaitasun hauek eskaintzen ditu

  • CLV puntuazioak – Retinak enpresei bezero guztiak puntuatzeko baliabideak eskaintzen dizkie kalitatezko bezeroak identifikatzeko. Enpresa askok ez dakite zein bezerok emango duten baliorik handiena bizitzan zehar. Retina erabilita kanpaina guztietan iragarki-gastuaren (ROAS) batez besteko etekina neurtzeko eta bezeroak etengabe lortuz eta horren arabera CPA eguneratuz, Retinaren iragarpenek ROAS askoz handiagoa sortzen dute eCLV erabiliz optimizatu zen kanpainan. Adimen artifizialaren erabilera estrategiko honek hondar-balioaren adierazgarri diren bezeroak identifikatzeko eta atzitzeko baliabideak ematen dizkie enpresei. Bezeroen puntuazioaz haratago, Retinak datuak integratu eta segmentatu ditzake bezeroen datuen plataforma baten bidez, sistema guztietan txostenak egiteko.
  • Kanpainaren aurrekontua optimizatzea – Merkataritza estrategikoek iragarki gastua optimizatzeko moduak bilatzen dituzte beti. Arazoa da merkatari gehienek 90 egun arte itxaron behar dutela aurreko kanpainaren errendimendua neurtu eta etorkizuneko aurrekontuak horren arabera egokitu arte. Retina Early CLV-k merkaturatzaileei ahalmena ematen die denbora errealean iragarki-gastua nora bideratu ahal izateko aukera adimenak egiteko, beren CPA altuenak balio handiko bezero eta etorkizuneko bezeroentzat erreserbatuz. Horrek azkar optimizatzen ditu balio handiagoko kanpainen helburuko CPAak, ROAS handiagoak eta bihurketa-tasa handiagoak lortzeko. 
  • Lookalike Audientziak – Retina Konturatu gara enpresa askok ROAS oso baxua dutela, normalean 1 ingurukoa edo 1 baino gutxiago ere. Hori askotan gertatzen da enpresa baten iragarki-gastua ez denean proportzionala bere etorkizuneko bezeroen edo lehendik dauden bezeroen bizitzako balioarekiko. ROAS nabarmen handitzeko modu bat balioetan oinarritutako ikusle itxurakoak sortzea eta dagozkion eskaintza-mugak ezartzea da. Modu honetan, enpresek iragarkien gastua optimiza dezakete bezeroek epe luzera ekarriko dieten balioaren arabera. Enpresek iragarki-gastuaren etekina hirukoiztu dezakete Retinaren bezeroen bizitzako balioetan oinarritutako ikusle itxurakoekin.
  • Balioan oinarritutako eskaintza – Balioan oinarritutako eskaintzak balio baxuagoko bezeroek eskuratzea merezi dutela uste du, betiere horiek eskuratzen gehiegi gastatzen ez baduzu. Suposizio horrekin, Retinak bezeroei balioan oinarritutako eskaintzak (VBB) ezartzen laguntzen die Google eta Facebook kanpainetan. Eskaintzen mugak ezartzeak LTV:CAC ratio altua ziurtatzen lagun dezake eta bezeroei malgutasun handiagoa ematen die kanpainaren parametroak aldatzeko negozio-helburuetara egokitzeko. Retina-ren eskaintza-muga dinamikoekin, bezeroek LTV:CAC ratioak nabarmen hobetu zituzten eskuratze-kostuak eskaintza-mugaren % 60tik behera mantenduz.
  • Finantza eta Bezeroen Osasuna – Zure bezero-basearen osasuna eta balioari buruzko txostena. Quality of Customers Report™ (QoC) konpainiaren bezero-basearen azterketa zehatza eskaintzen du. QoC-k aurrera begirako bezeroen neurketetan eta erosketa errepikako jokabidearekin eraikitako bezeroen ekitatearen kontuetan oinarritzen da.

Antolatu dei bat gehiago jakiteko

Emad Hasan

Emad enpresaren zuzendari nagusia eta sortzailekidea da Erretina AI. 2017az geroztik Retinak Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed eta abar bezalako bezeroekin lan egin du. Retinan sartu aurretik, Emad-ek analisi-taldeak sortu eta zuzendu zituen Facebook eta PayPal-en. Teknologiaren industrian izandako grina eta esperientzia etengabeak erakundeei negozio-erabaki hobeak hartzen laguntzen dieten produktuak eraikitzeko aukera eman zion, euren datuak aprobetxatuz. Emad-ek Ingeniaritza Elektrikoan lizentziatua lortu zuen Penn State-n, Rensselaer Polytechnic Institute-ko Ingeniaritza Elektrikoko Masterra eta UCLA Anderson Management School-eko MBA-a. Retina AI-rekin egindako lanetik kanpo, blogaria, hizlaria, startup-en aholkularia eta kanpoko abenturazalea da.

Gaiarekin lotutako artikuluak

Itzuli gora botoia
Itxi

Adblokea hauteman da

Martech Zone eduki hau kosturik gabe eskaintzeko gai da, gure webgunea iragarkien diru-sarreren, kideen esteken eta babesen bidez dirua irabazten dugulako. Eskertuko genuke gure gunea ikusten duzun bitartean iragarkien blokeatzailea kentzea.