Potencie su ROI de marketing con el poder de la IA

Hay muchas métricas clave que interesan a los especialistas en marketing. De estos, el retorno de la inversión (ROI) puede ser el más importante porque justifica el gasto de los programas y campañas de marketing destinados a generar ingresos para el negocio.

Los desafíos de demostrar el ROI

Como regla general, un ROI de marketing típico es aproximadamente una proporción de 5:1 * (se devuelven cinco dólares por cada dólar gastado), y se considera que el ROI excepcional es de alrededor de una proporción de 10:1. Cualquier cosa por debajo de una proporción de 2:1 se considera no rentable.

Esta es una de las razones por las que los programas de marketing pueden ser un desafío, ya que hay muchos parámetros diferentes (por ejemplo, contenido, canal, frecuencia, tiempo) que afectan el ROI. Y, por supuesto, lo que funciona para otra persona podría no funcionar para usted, ya que cada empresa y sus clientes son diferentes.

Al final del día, la única forma de descubrir qué elevará el ROI de sus programas de marketing es experimentando. Si se hace correctamente, la experimentación puede responder a las preguntas de marketing más difíciles y permitirle optimizar para obtener las tasas de conversión y el ROI más altos.

Por ejemplo, ¿sabía que Bain & Company informa que Netflix realiza más de 1000 pruebas de marketing al año y Amazon más de 2000? Para varias empresas globales, la experimentación ha ayudado a impulsar el crecimiento empresarial con aumentos del ROI del 20 % o más. *

Desafíos de marketing: del mundo teórico al mundo real

Los equipos de crecimiento y marketing generalmente están comprometidos con la generación de ROI. Y hay mucho en juego cuando involucran a millones de usuarios con diversos patrones psicográficos y de comportamiento, a través de varios canales de participación.

La única forma de medir si sus esfuerzos producirán los resultados que desea es diseñar múltiples experimentos para probar variaciones individuales, para determinar cómo puede funcionar finalmente cada variación.

Por ejemplo, imagine que necesita averiguar cuántas notificaciones automáticas enviar para que sus nuevos usuarios agreguen un producto al carrito, utilizando un cupón de descuento y sin causar cancelaciones de suscripción. Incluso si limita el alcance de su experimento, aún necesita probar muchos escenarios diferentes. Luego, cuando se completen las pruebas, debe realizar un análisis manual para llegar a una conclusión. ¡E incluso entonces, esta conclusión podría ser cierta solo por un período de tiempo limitado!

Entonces, sí, los métodos tradicionales de experimentación y optimización tienen muchas limitaciones que pueden dificultar su efectividad, que incluyen:

Esfuerzo manual y que consume mucho tiempo: los experimentos manuales requieren mucho tiempo y esfuerzo para configurarlos, ejecutarlos y analizarlos.Esto puede aumentar el tiempo necesario para realizar el experimento y retrasar el proceso de optimización.

Escala y alcance limitados: es un desafío capturar información desde una perspectiva holística y luego optimizar mediante experimentos manuales en múltiples canales, puntos de contacto o segmentos de clientes.

Análisis de datos ineficiente: el procesamiento y el análisis de datos tradicionales se ven desafiados por la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos generados y pueden ser propensos a errores y es posible que no descubran información clave oculta dentro de los datos.

Falta de personalización: la experimentación a nivel granular, dirigida a segmentos de clientes específicos o puntos de contacto individuales, se convierte en un desafío sin herramientas avanzadas y automatización.

Incapacidad para manejar viajes complejos: al usar métodos tradicionales, es difícil aislar diferentes puntos de contacto, probar variaciones e identificar las rutas de viaje más efectivas.Lo que se necesita es una plataforma de experimentación sofisticada.

El poder de las pruebas continuas y la optimización en tiempo real

Sin duda, ha experimentado algunos de los problemas mencionados anteriormente cuando intentó realizar pruebas antes de enviar una campaña. Tal vez también se haya sentido frustrado y se haya preguntado si existe una forma de resolver el desafío de la experimentación a escala y la optimización en tiempo real. De hecho, lo hay. Se trata de varios pasos y mejores prácticas.

La primera es la necesidad de llevar a cabo múltiples experimentos para evaluar una amplia gama de posibilidades disponibles para usted como comercializador para atraer a su cliente, ya sea el tipo de contenido, el canal, el tiempo de participación y la frecuencia para identificar la combinación correcta que ofrezca la mayor probabilidad de conversión. Esto es importante ya que, estadísticamente, cuanto mayor sea el número de experimentos, mayor será la precisión del modelo que predice la combinación ganadora.

En segundo lugar, debe identificar la estrategia ganadora sin prejuicios y aplicar la estrategia ganadora a los clientes en tiempo real para maximizar las conversiones. Paralelamente, debe experimentar continuamente con otras posibilidades para asegurarse de que está aplicando la estrategia ganadora a sus clientes en un período de tiempo determinado. Y estos experimentos deben llevarse a cabo de una manera que no disminuya la experiencia del cliente.

La experimentación efectiva a menudo requiere muchos recursos, lo que aumenta el costo de ejecutar campañas, lo que afecta su ROI. Afortunadamente, los avances y la innovación continua de los modelos AI/ML pueden mejorar enormemente la efectividad de sus esfuerzos y sus resultados.

IntelliNODE: orquestación de viajes impulsada por IA

Como comercializador de crecimiento, desea averiguar el tiempo de demora ideal para atraer a los clientes con carritos abandonados o averiguar el mejor momento del día para actualizar a los usuarios sobre los productos que están nuevamente en stock. O tal vez le gustaría identificar el mejor canal de mensajería para animar a los usuarios a reanudar la visualización de contenido en su plataforma de transmisión.

¿Qué pasaría si tuviera una solución que pudiera hacer todo esto por usted de una manera escalable y automatizada? IntelliNODE de CleverTap es esa solución creada específicamente para el comerciante en crecimiento desafiado por todos los desafíos de experimentación, optimización y ROI que hemos estado detallando.

Basado en algoritmos de IA probados en el tiempo, IntelliNODE simplifica los viajes de los clientes al probar primero múltiples rutas de viaje complejas y luego identificar la mejor ruta para clientes individuales, y hacerlo a escala y en tiempo real.

Con IntelliNODE, puede comparar varias rutas dentro de un viaje. Puede probar diferentes copias de mensajes, llamados a la acción creativos, tiempos de entrega, canales o cualquier otra combinación para determinar el mejor viaje para la conversión de objetivos. Cada una de estas variaciones es esencialmente un experimento, que puede ejecutar para determinar el mejor camino y el más impactante.

Al probar continuamente y evaluar automáticamente las rutas "ganadoras", puede enviar a cada usuario por la ruta que tiene la mayor probabilidad de conversión.

En resumen, IntelliNODE garantiza una excelente experiencia de usuario yaumenta la probabilidad de conversión en función de sus objetivos definidos, al tiempo que garantiza que sus esfuerzos de marketing se optimicen y sus costos se reduzcan.

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