Steigern Sie Ihren Marketing-ROI mit der Kraft der KI

Es gibt viele Schlüsselkennzahlen, die Vermarktern wichtig sind. Von diesen ist der Return on Investment (ROI) möglicherweise der wichtigste, da er die Kosten für Marketingprogramme und -kampagnen rechtfertigt, die darauf abzielen, Einnahmen für das Unternehmen zu generieren.

Die Herausforderungen beim Nachweis des ROI

Als allgemeine Faustregel gilt, dass ein typischer Marketing-ROI etwa bei einem Verhältnis von 5:1 * liegt (für jeden ausgegebenen Dollar werden fünf Dollar zurückgegeben), wobei ein außergewöhnlicher ROI bei einem Verhältnis von etwa 10:1 berücksichtigt wird. Alles unter einem Verhältnis von 2:1 gilt als nicht rentabel.

Dies ist einer der Gründe dafür, dass Marketingprogramme eine Herausforderung darstellen können, da es viele verschiedene Parameter (z. B. Inhalt, Kanal, Häufigkeit, Zeit) gibt, die sich auf den ROI auswirken. Und natürlich funktioniert das, was für jemand anderen funktioniert, möglicherweise nicht für Sie, da jedes Unternehmen und seine Kunden anders sind.

Letztendlich können Sie nur durch Experimentieren herausfinden, was den ROI Ihrer Marketingprogramme steigert. Richtig durchgeführt, können Experimente die schwierigsten Marketingfragen beantworten und Ihnen die Optimierung für höchste Konversionsraten und ROI ermöglichen.

Wussten Sie beispielsweise, dass Bain & Company berichtet, dass Netflix über 1.000 Marketingtests pro Jahr durchführt und Amazon mehr als 2.000? Für mehrere globale Unternehmen hat das Experimentieren dazu beigetragen, das Geschäftswachstum anzukurbeln und den ROI um 20 % oder mehr zu steigern. *

Marketingherausforderungen: Von der Theorie zur realen Welt

Die Wachstums- und Marketingteams sind im Allgemeinen daran interessiert, einen ROI zu generieren. Und es steht besonders viel auf dem Spiel, wenn sie Millionen von Nutzern mit unterschiedlichen Verhaltens- und psychografischen Mustern über verschiedene Interaktionskanäle ansprechen.

Die einzige Möglichkeit zu beurteilen, ob Ihre Bemühungen zu den gewünschten Ergebnissen führen, besteht darin, mehrere Experimente zu entwerfen, um einzelne Variationen zu testen und zu bestimmen, wie jede Variation letztendlich funktionieren wird.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie müssen herausfinden, wie viele Push-Benachrichtigungen Sie senden müssen, um Ihre neuen Benutzer dazu zu bringen, ein Produkt in den Warenkorb zu legen, indem Sie einen Rabattcoupon verwenden und ohne Abmeldungen zu verursachen. Selbst wenn Sie den Umfang Ihres Experiments einschränken, müssen Sie dennoch viele verschiedene Szenarien testen. Wenn Ihre Tests dann abgeschlossen sind, müssen Sie eine manuelle Analyse durchführen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Und selbst dann gilt diese Schlussfolgerung möglicherweise nur für einen begrenzten Zeitraum!

Also ja, herkömmliche Experimentier- und Optimierungsmethoden weisen viele Einschränkungen auf, die ihre Wirksamkeit beeinträchtigen können, darunter:

Manueller und zeitaufwändiger Aufwand: Manuelle Experimente erfordern einen erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand für die Einrichtung, Durchführung und Analyse.Dies kann die für die Durchführung des Experiments benötigte Zeit verlängern und den Optimierungsprozess verzögern.

Begrenzter Umfang und Umfang: Es ist eine Herausforderung, Erkenntnisse aus einer ganzheitlichen Perspektive zu gewinnen und sie dann mithilfe manueller Experimente über mehrere Kanäle, Touchpoints oder Kundensegmente hinweg zu optimieren.

Ineffiziente Datenanalyse: Herkömmliche Datenverarbeitung und -analyse stellen eine Herausforderung dar, da große Mengen an erzeugten Daten erfasst und analysiert werden. Sie können fehleranfällig sein und wichtige Erkenntnisse, die in den Daten verborgen sind, möglicherweise nicht aufdecken.

Mangelnde Personalisierung: Experimente auf granularer Ebene, die auf bestimmte Kundensegmente oder einzelne Berührungspunkte abzielen, werden ohne fortschrittliche Tools und Automatisierung zur Herausforderung.

Unfähigkeit, komplexe Journeys zu bewältigen: Mit herkömmlichen Methoden ist es schwierig, verschiedene Berührungspunkte zu isolieren, Variationen zu testen und die effektivsten Journey-Pfade zu identifizieren.Benötigt wird eine ausgefeilte Experimentierplattform.

Die Kraft kontinuierlicher Tests und Echtzeitoptimierung

Einige der oben genannten Probleme sind Ihnen zweifellos schon einmal begegnet, als Sie vor dem Versenden einer Kampagne Tests durchgeführt haben. Vielleicht waren Sie auch frustriert und haben sich gefragt, ob es eine Möglichkeit gibt, die Herausforderung des Experimentierens im großen Maßstab und der Optimierung in Echtzeit zu lösen. Tatsächlich gibt es das. Es umfasst mehrere Schritte und Best Practices.

Erstens müssen mehrere Experimente durchgeführt werden, um eine breite Palette von Möglichkeiten zu bewerten, die Ihnen als Vermarkter zur Verfügung stehen, um Ihre Kunden anzusprechen, sei es die Art des Inhalts, der Kanal, die Interaktionszeit und die Häufigkeit, um die richtige Kombination zu ermitteln, die die höchste Wahrscheinlichkeit bietet Wandlung. Dies ist wichtig, da statistisch gesehen die Genauigkeit des Modells, das die Gewinnkombination vorhersagt, umso größer ist, je größer die Anzahl der Experimente ist.

Zweitens müssen Sie die erfolgreiche Strategie unvoreingenommen identifizieren und sie in Echtzeit auf die Kunden anwenden, um die Conversions zu maximieren. Parallel dazu müssen Sie kontinuierlich mit anderen Möglichkeiten experimentieren, um sicherzustellen, dass Sie zu jedem Zeitpunkt die erfolgreiche Strategie bei Ihren Kunden anwenden. Und diese Experimente müssen so durchgeführt werden, dass das Kundenerlebnis nicht beeinträchtigt wird.

Effektives Experimentieren ist oft ressourcenintensiv, was die Kosten für die Durchführung von Kampagnen erhöht und sich auf Ihren ROI auswirkt. Glücklicherweise können die Fortschritte und kontinuierlichen Innovationen von KI/ML-Modellen die Effektivität Ihrer Bemühungen und Ergebnisse erheblich verbessern.

IntelliNODE: KI-gestützte Reiseorchestrierung

Als Wachstumsvermarkter möchten Sie die ideale Verzögerungszeit ermitteln, um Kunden mit abgebrochenen Warenkörben anzusprechen, oder die beste Tageszeit herausfinden, um Benutzer über Produkte zu informieren, die wieder auf Lager sind. Oder vielleicht möchten Sie den besten Messaging-Kanal ermitteln, um Benutzer dazu zu bewegen, wieder Inhalte auf Ihrer Streaming-Plattform anzusehen.

Was wäre, wenn Sie eine Lösung hätten, die all dies skalierbar und automatisiert für Sie erledigen könnte? IntelliNODE von CleverTap ist die Lösung, die speziell für Wachstumsvermarkter entwickelt wurde, die mit all den von uns beschriebenen Experimenten, Optimierungen und ROI-Herausforderungen konfrontiert sind.

Basierend auf bewährten KI-Algorithmen vereinfacht IntelliNODE die Customer Journey, indem es zunächst mehrere, komplexe Journey-Pfade testet und dann den besten Pfad für einzelne Kunden identifiziert – und dies in großem Maßstab und in Echtzeit.

Mit IntelliNODE können Sie mehrere Pfade innerhalb einer Reise vergleichen. Sie können verschiedene Nachrichtenkopien, kreative Handlungsaufforderungen, Zustellzeiten, Kanäle oder jede andere Kombination ausprobieren, um den besten Weg zur Zielkonvertierung zu ermitteln. Bei jeder dieser Varianten handelt es sich im Wesentlichen um ein Experiment, das Sie durchführen können, um den besten und wirkungsvollsten Weg zu ermitteln.

Durch kontinuierliches Testen und automatisches Bewerten der „gewinnenden“ Pfade können Sie jeden Benutzer auf den Pfad schicken, der die höchste Conversion-Wahrscheinlichkeit hat.

Kurz gesagt: IntelliNODE sorgt für ein großartiges Benutzererlebnis underhöht die Conversion-Wahrscheinlichkeit basierend auf Ihren definierten Zielen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass Ihre Marketingbemühungen optimiert und Ihre Kosten gesenkt werden.

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