AI の力でマーケティング ROI を大幅に向上

マーケティング担当者が気にする重要な指標は数多くあります。 これらのうち、投資収益率 (ROI) は、ビジネスの収益を生み出すことを目的としたマーケティング プログラムやキャンペーンの費用を正当化するものであるため、最も重要であると考えられます。

ROI を実証する際の課題

一般的な経験則として、一般的なマーケティング ROI は約 5:1 の比率* (1 ドルを費やすごとに 5 ドルが返還される) であり、例外的な ROI は約 10:1 の比率であると考えられます。 比率が 2:1 を下回ると、利益が得られないとみなされます。

ROI に影響を与えるさまざまなパラメーター (コンテンツ、チャネル、頻度、時間など) が多数存在するため、これがマーケティング プログラムが困難になる理由の 1 つです。 そしてもちろん、すべての企業とその顧客は異なるため、他の人にとってうまくいくことがあなたにとってうまくいかない可能性があります。

結局のところ、マーケティング プログラムの ROI を向上させるものを見つける唯一の方法は、実験することです。 実験を正しく行うと、マーケティングの最も難しい質問に答えられ、最高のコンバージョン率と ROI を最適化できるようになります。

たとえば、ベイン・アンド・カンパニーの報告によると、Netflix は年間 1,000 件以上、Amazon は 2,000 件以上のマーケティング テストを実施していることをご存知ですか? いくつかの世界的企業では、実験がビジネスの成長を促進し、ROI が 20% 以上向上しました。 *

マーケティングの課題: 理論的な世界から現実の世界へ

成長チームとマーケティング チームは一般に、ROI を生み出すことに取り組んでいます。 そして、さまざまなエンゲージメント チャネルを通じて、多様な行動パターンや心理パターンを持つ何百万人ものユーザーと関わることになる場合、そのリスクは特に高くなります。

自分の努力が望む結果を生み出すかどうかを判断する唯一の方法は、複数の実験を計画して個々のバリエーションをテストし、各バリエーションが最終的にどのように機能するかを判断することです。

たとえば、割引クーポンを使用して、購読解除を引き起こすことなく、新規ユーザーに商品をカートに追加させるために送信するプッシュ通知の数を把握する必要があると想像してください。 実験の範囲を制限したとしても、依然として多くの異なるシナリオをテストする必要があります。 その後、テストが完了したら、結論を得るために手動分析を行う必要があります。 そして、それでも、この結論は限られた期間だけ真実である可能性があります。

確かに、従来の実験と最適化の方法には、その有効性を妨げる可能性のある次のような多くの制限があります。

手作業と時間のかかる作業:手動実験では、設定、実行、分析に多大な時間と労力が必要です。これにより、実験の実施に必要な時間が増加し、最適化プロセスが遅れる可能性があります。

限定された規模と範囲:全体的な観点から洞察を取得し、複数のチャネル、タッチポイント、または顧客セグメントにわたる手動実験を使用して最適化することは困難です。

非効率的なデータ分析:従来のデータ処理と分析は、生成された大量のデータを収集して分析するという課題があり、エラーが発生しやすく、データ内に隠された重要な洞察を明らかにできない可能性があります。

パーソナライゼーションの欠如:高度なツールや自動化がなければ、特定の顧客セグメントや個々のタッチポイントをターゲットにした細かいレベルでの実験は困難になります。

複雑な移動を処理できない:従来の方法を使用すると、さまざまなタッチポイントを分離し、バリエーションをテストし、最も効果的な移動経路を特定することが困難です。必要なのは、洗練された実験プラットフォームです。

継続的なテストとリアルタイムの最適化の力

キャンペーンを送信する前にテストを実施しようとしたときに、上記の問題のいくつかを経験したことがあるはずです。 おそらく、あなたもイライラして、大規模な実験とリアルタイムの最適化という課題を解決する方法はないかと考えたことがあるでしょう。 確かに、あります。 これには、いくつかの手順とベスト プラクティスが含まれます。

1 つ目は、コンテンツの種類、チャネル、エンゲージメント時間、頻度など、マーケティング担当者が顧客とエンゲージするために利用できる幅広い可能性を評価するために複数の実験を実施し、最も高い確率をもたらす適切な組み合わせを特定する必要があることです。会話。 統計的には、実験の数が多いほど、勝ちの組み合わせを予測するモデルの精度が高くなるため、これは重要です。

次に、偏見を持たずに勝利の戦略を特定し、その戦略をリアルタイムで顧客に適用してコンバージョンを最大化する必要があります。 並行して、他の可能性を継続的に実験して、一定期間において確実に顧客に有利な戦略を適用していることを確認する必要があります。 そして、こうした実験は、顧客体験を損なわない方法で実施する必要があります。

効果的な実験は多くの場合リソースを大量に消費するため、キャンペーンの実行コストが増加し、ROI に影響を与えます。 幸いなことに、AI/ML モデルの進歩と継続的な革新により、取り組みの有効性と結果が大幅に向上します。

IntelliNODE: AI を活用したジャーニー オーケストレーション

成長マーケティング担当者は、放棄されたカートに顧客を引き付けるための理想的な遅延時間を把握したり、在庫が戻ってきた製品についてユーザーに最新の情報を提供するのに最適な時間を見つけたりしたいと考えています。 あるいは、ストリーミング プラットフォームでコンテンツの視聴を再開するようユーザーを促すのに最適なメッセージング チャネルを特定したいと考えている場合もあります。

これらすべてをスケーラブルかつ自動化された方法で実行できるソリューションがあったとしたらどうでしょうか? CleverTap の IntelliNODE は、これまで詳しく説明してきた実験、最適化、ROI のすべての課題に直面している成長マーケター向けに特別に構築されたソリューションです。

IntelliNODE は実績のある AI アルゴリズムに基づいて構築されており、最初に複数の複雑なジャーニー パスをテストし、次に個々の顧客にとって最適なパスを特定し、これを大規模かつリアルタイムで行うことで、カスタマー ジャーニーを簡素化します。

IntelliNODEを使用すると、ジャーニー内の複数のパスを比較できます。 さまざまなメッセージ コピー、クリエイティブな CTA、配信時間、チャネル、またはその他の組み合わせを試して、目標コンバージョンに向けた最適なプロセスを決定できます。 これらの各バリエーションは基本的に実験であり、最も影響力のある最適なパスを決定するために実行できます。

継続的にテストを行い、「成功する」パスを自動的に評価することで、コンバージョンの可能性が最も高いパスに各ユーザーを誘導することができます。

つまり、IntelliNODE は優れたユーザー エクスペリエンスを保証し、定義された目標に基づいてコンバージョンの確率を高めると同時に、マーケティング活動の最適化とコストの削減を保証します。

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