AI의 힘으로 마케팅 ROI 극대화

마케터가 관심을 갖는 많은 주요 지표가 있습니다. 이 중 투자 수익(ROI)은 비즈니스 수익을 창출하기 위한 마케팅 프로그램 및 캠페인 비용을 정당화하기 때문에 가장 중요할 수 있습니다.

ROI 입증의 과제

일반적으로 일반적인 마케팅 ROI는 대략 5:1 비율 * (지출된 1달러당 5달러가 반환됨)이며 예외적인 ROI는 약 10:1 비율로 간주됩니다. 2:1 비율 미만은 수익성이 없는 것으로 간주됩니다.

ROI에 영향을 미치는 다양한 매개변수(예: 콘텐츠, 채널, 빈도, 시간)가 있기 때문에 이것이 마케팅 프로그램이 어려울 수 있는 한 가지 이유입니다. 물론 모든 비즈니스와 고객이 다르기 때문에 다른 사람에게 효과가 있는 것이 귀하에게는 효과가 없을 수도 있습니다.

결국 마케팅 프로그램의 ROI를 높일 수 있는 유일한 방법은 실험하는 것입니다. 실험을 올바르게 수행하면 가장 어려운 마케팅 질문에 대한 답을 얻을 수 있고 최고의 전환율과 ROI를 위해 최적화할 수 있습니다.

예를 들어 Bain & Company에서 Netflix가 연간 1,000회 이상의 마케팅 테스트를 실행하고 Amazon에서는 2,000회 이상을 실행한다고 보고한 사실을 알고 계셨습니까? 여러 글로벌 기업의 경우 실험을 통해 ROI가 20% 이상 증가하여 비즈니스 성장에 박차를 가했습니다. *

마케팅 과제: 이론에서 실제 세계로

성장 팀과 마케팅 팀은 일반적으로 ROI를 창출하기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 다양한 참여 채널을 통해 다양한 행동 및 심리학적 패턴을 가진 수백만 명의 사용자를 참여시킬 때 위험이 특히 높습니다.

자신의 노력이 원하는 결과를 가져오는지 측정하는 유일한 방법은 개별 변수를 테스트하는 여러 실험을 설계하여 각 변수가 궁극적으로 어떻게 수행될지 결정하는 것입니다.

예를 들어 신규 사용자가 할인 쿠폰을 사용하고 구독 취소를 유발하지 않고 장바구니에 제품을 추가하도록 하기 위해 얼마나 많은 푸시 알림을 보낼지 파악해야 한다고 상상해 보십시오. 실험 범위를 제한하더라도 여전히 다양한 시나리오를 테스트해야 합니다. 그런 다음 테스트가 완료되면 결론에 도달하기 위해 수동 분석을 수행해야 합니다. 그럼에도 불구하고 이 결론은 제한된 기간 동안만 사실일 수 있습니다!

예, 기존의 실험 및 최적화 방법에는 다음과 같은 효과를 방해할 수 있는 많은 제한이 있습니다.

수동 및 시간 소모적 노력: 수동 실험은 설정, 실행 및 분석에 상당한 시간과 노력이 필요합니다.이로 인해 실험을 수행하는 데 필요한 시간이 늘어나고 최적화 프로세스가 지연될 수 있습니다.

제한된 규모 및 범위: 전체 론적 관점에서 인사이트를 포착한 다음 여러 채널, 접점 또는 고객 세그먼트에서 수동 실험을 사용하여 최적화하는 것은 어려운 일입니다.

비효율적인 데이터 분석: 기존의 데이터 처리 및 분석은 생성된 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 데 어려움이 있으며 오류가 발생하기 쉽고 데이터 내에 숨겨진 핵심 통찰력을 발견하지 못할 수 있습니다.

개인화 부족: 특정 고객 세그먼트 또는 개별 접점을 대상으로 하는 세분화된 수준의 실험은 고급 도구 및 자동화 없이는 어려워집니다.

복잡한 여정을 처리할 수 없음: 기존 방법을 사용하면 서로 다른 접점을 분리하고 변형을 테스트하고 가장 효과적인 여정 경로를 식별하기가 어렵습니다.필요한 것은 정교한 실험 플랫폼입니다.

지속적인 테스트 및 실시간 최적화의 힘

캠페인을 보내기 전에 테스트를 시도했을 때 위에서 언급한 몇 가지 문제를 의심할 여지 없이 경험했을 것입니다. 대규모 실험과 실시간 최적화 문제를 해결할 수 있는 방법이 있는지 좌절하고 궁금해했을 수도 있습니다. 실제로 있습니다. 여기에는 여러 단계와 모범 사례가 포함됩니다.

첫 번째는 콘텐츠 유형, 채널, 참여 시간 및 빈도 등 고객 참여를 유도하기 위해 마케터로서 사용할 수 있는 광범위한 가능성을 평가하기 위해 여러 실험을 수행하여 최고의 가능성을 제공하는 올바른 조합을 식별해야 한다는 것입니다. 변환. 이것은 통계적으로 중요합니다. 실험 수가 많을수록 우승 조합을 예측하는 모델의 정확도가 높아집니다.

둘째, 어떤 편견 없이 승리 전략을 파악하고 실시간으로 고객에게 승리 전략을 적용하여 전환을 극대화해야 합니다. 동시에 주어진 기간 동안 고객에게 성공 전략을 적용하고 있는지 확인하기 위해 다른 가능성을 지속적으로 실험해야 합니다. 그리고 이러한 실험은 고객 경험을 감소시키지 않는 방식으로 수행되어야 합니다.

효과적인 실험은 종종 자원 집약적이어서 캠페인 실행 비용을 증가시켜 ROI에 영향을 미칩니다. 다행스럽게도 AI/ML 모델의 발전과 지속적인 혁신은 노력과 결과의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

IntelliNODE: AI 기반 Journey Orchestration

그로스 마케터로서 당신은 포기한 장바구니로 고객을 참여시키기 위한 이상적인 지연 시간을 파악하거나 다시 재고가 있는 제품에 대해 사용자에게 업데이트할 수 있는 가장 좋은 시간을 찾고자 합니다. 또는 사용자가 스트리밍 플랫폼에서 콘텐츠를 다시 시청하도록 유도할 수 있는 최고의 메시징 채널을 식별하고 싶을 수도 있습니다.

확장 가능하고 자동화된 방식으로 이 모든 작업을 수행할 수 있는 솔루션이 있다면 어떨까요? CleverTap의 IntelliNODE는 우리가 자세히 설명한 모든 실험, 최적화 및 ROI 문제로 어려움을 겪는 성장 마케팅 담당자를 위해 특별히 제작된 솔루션입니다.

오랜 시간 동안 입증된 AI 알고리즘을 기반으로 구축된 IntelliNODE는 먼저 여러 개의 복잡한 여정 경로를 테스트한 다음 개별 고객을 위한 최상의 경로를 식별하고 이를 대규모로 실시간으로 수행함으로써 고객 여정을 단순화합니다.

IntelliNODE를 사용하면 여정 내에서 여러 경로를 비교할 수 있습니다. 다양한 메시지 사본, 창의적인 클릭 유도 문안, 배달 시간, 채널 또는 기타 조합을 시도하여 목표 전환을 위한 최상의 여정을 결정할 수 있습니다. 이러한 각 변형은 본질적으로 가장 효과적이고 효과적인 경로를 결정하기 위해 실행할 수 있는 실험입니다.

"성공한" 경로를 지속적으로 테스트하고 자동으로 평가함으로써 전환 가능성이 가장 높은 경로로 각 사용자를 보낼 수 있습니다.

즉, IntelliNODE는 뛰어난 사용자 경험을 보장 하고정의된 목표에 따라 전환 가능성을 높이는 동시에 마케팅 활동을 최적화하고 비용을 절감합니다.

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