Boostez votre retour sur investissement marketing grâce à la puissance de l'IA

Il existe de nombreuses mesures clés dont les spécialistes du marketing se soucient. Parmi ceux-ci, le retour sur investissement (ROI) peut être le plus important car il justifie les dépenses des programmes et campagnes marketing destinés à générer des revenus pour l'entreprise.

Les défis de la démonstration du retour sur investissement

En règle générale, un retour sur investissement marketing typique est d'environ un ratio de 5: 1 * (cinq dollars sont retournés pour chaque dollar dépensé), un retour sur investissement exceptionnel étant considéré comme un ratio d'environ 10: 1. Tout ce qui est en dessous d'un ratio de 2:1 est considéré comme non rentable.

C'est l'une des raisons pour lesquelles les programmes de marketing peuvent être difficiles, car il existe de nombreux paramètres différents (par exemple, le contenu, le canal, la fréquence, le temps) qui ont un impact sur le retour sur investissement. Et bien sûr, ce qui fonctionne pour quelqu'un d'autre peut ne pas fonctionner pour vous car chaque entreprise et ses clients sont différents.

En fin de compte, la seule façon de savoir ce qui augmentera le retour sur investissement de vos programmes marketing est d'expérimenter. Bien faite, l'expérimentation peut répondre aux questions marketing les plus difficiles et vous permettre d'optimiser les taux de conversion et le retour sur investissement les plus élevés.

Par exemple, saviez-vous que Bain & Company rapporte que Netflix exécute plus de 1 000 tests marketing par an et Amazon plus de 2 000 ? Pour plusieurs entreprises mondiales, l'expérimentation a contribué à stimuler la croissance de l'entreprise avec des augmentations de retour sur investissement de 20 % ou plus. *

Défis marketing : du monde théorique au monde réel

Les équipes de croissance et de marketing sont généralement chargées de générer un retour sur investissement. Et les enjeux sont particulièrement élevés lorsqu'ils engageront des millions d'utilisateurs avec divers modèles comportementaux et psychographiques, à travers divers canaux d'engagement.

La seule façon d'évaluer si vos efforts produiront les résultats souhaités est de concevoir plusieurs expériences pour tester des variations individuelles, afin de déterminer comment chaque variation peut finalement fonctionner.

Par exemple, imaginez que vous deviez déterminer combien de notifications push envoyer pour amener vos nouveaux utilisateurs à ajouter un produit au panier, en utilisant un coupon de réduction et sans provoquer de désinscription. Même si vous limitez la portée de votre expérience, vous devez toujours tester de nombreux scénarios différents. Ensuite, lorsque vos tests sont terminés, vous devez faire une analyse manuelle afin d'arriver à une conclusion. Et même alors, cette conclusion pourrait n'être vraie que pour une période de temps limitée !

Alors oui, les méthodes traditionnelles d'expérimentation et d'optimisation ont de nombreuses limites qui peuvent entraver leur efficacité, notamment :

Effort manuel et fastidieux : les expériences manuelles nécessitent beaucoup de temps et d'efforts pour être configurées, exécutées et analysées.Cela peut augmenter le temps nécessaire pour mener l'expérience et retarder le processus d'optimisation.

Échelle et portée limitées : il est difficile de capturer des informations d'un point de vue holistique, puis de les optimiser à l'aide d'expériences manuelles sur plusieurs canaux, points de contact ou segments de clientèle.

Analyse inefficace des données : le traitement et l'analyse traditionnels des données sont remis en question par la collecte et l'analyse de grands volumes de données générées et peuvent être sujets aux erreurs et ne pas révéler les informations clés cachées dans les données.

Manque de personnalisation : l'expérimentation à un niveau granulaire, ciblant des segments de clientèle spécifiques ou des points de contact individuels, devient difficile sans outils avancés ni automatisation.

Incapacité à gérer des trajets complexes : en utilisant des méthodes traditionnelles, il est difficile d'isoler différents points de contact, de tester des variations et d'identifier les trajets les plus efficaces.Ce qu'il faut, c'est une plate-forme d'expérimentation sophistiquée.

La puissance des tests continus et de l'optimisation en temps réel

Vous avez sans aucun doute rencontré certains des problèmes mentionnés ci-dessus lorsque vous avez essayé d'effectuer des tests avant d'envoyer une campagne. Peut-être avez-vous également été frustré et vous êtes-vous demandé s'il existait un moyen de relever le défi de l'expérimentation à grande échelle et de l'optimisation en temps réel. En effet, il y en a. Cela implique plusieurs étapes et bonnes pratiques.

Le premier est la nécessité d'effectuer plusieurs expériences pour évaluer un large éventail de possibilités qui s'offrent à vous en tant que spécialiste du marketing pour engager votre client, que ce soit le type de contenu, le canal, le temps d'engagement et la fréquence pour identifier la bonne combinaison qui offre la plus grande probabilité de conversion. Ceci est important car statistiquement, plus le nombre d'expériences est grand, plus la précision du modèle qui prédit la combinaison gagnante est grande.

Deuxièmement, vous devez identifier la stratégie gagnante sans aucun parti pris et appliquer la stratégie gagnante aux clients en temps réel pour maximiser les conversions. En parallèle, vous devez continuellement expérimenter d'autres possibilités pour vous assurer que vous appliquez la stratégie gagnante à vos clients à tout moment. Et ces expériences doivent être menées d'une manière qui ne diminue pas l'expérience client.

Une expérimentation efficace est souvent gourmande en ressources, ce qui augmente le coût de l'exécution des campagnes, ce qui a un impact sur votre retour sur investissement. Heureusement, les avancées et l'innovation continue des modèles d'IA/ML peuvent considérablement améliorer l'efficacité de vos efforts et vos résultats.

IntelliNODE : orchestration de parcours alimentée par l'IA

En tant que spécialiste du marketing de croissance, vous souhaitez déterminer le délai idéal pour engager les clients avec des paniers abandonnés ou connaître le meilleur moment de la journée pour informer les utilisateurs des produits qui sont de nouveau en stock. Ou peut-être souhaitez-vous identifier le meilleur canal de messagerie pour inciter les utilisateurs à reprendre le visionnage de contenu sur votre plateforme de streaming.

Et si vous disposiez d'une solution capable de faire tout cela pour vous de manière évolutive et automatisée ? IntelliNODE de CleverTap est cette solution conçue spécifiquement pour le spécialiste du marketing de croissance confronté à tous les défis d'expérimentation, d'optimisation et de retour sur investissement que nous avons détaillés.

S'appuyant sur des algorithmes d'IA éprouvés, IntelliNODE simplifie les parcours des clients en testant d'abord plusieurs parcours complexes, puis en identifiant le meilleur parcours pour chaque client, et ce, à grande échelle et en temps réel.

Avec IntelliNODE, vous pouvez comparer plusieurs chemins au sein d'un parcours. Vous pouvez essayer différentes copies de message, appels créatifs à l'action, délais de livraison, canaux ou toute autre combinaison pour déterminer le meilleur parcours pour la conversion d'objectifs. Chacune de ces variantes est essentiellement une expérience, que vous pouvez exécuter pour déterminer le chemin le meilleur et le plus percutant.

En testant en permanence et en évaluant automatiquement les chemins « gagnants », vous êtes en mesure d'envoyer chaque utilisateur sur le chemin qui a la plus forte probabilité de conversion.

En bref, IntelliNODE garantit une excellente expérience utilisateur etaugmente la probabilité de conversion en fonction de vos objectifs définis, tout en garantissant que vos efforts marketing sont optimisés et vos coûts réduits.

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