Увеличьте рентабельность инвестиций в маркетинг с помощью искусственного интеллекта

Есть много ключевых показателей, которые волнуют маркетологов. Из них рентабельность инвестиций (ROI) может быть наиболее важной, поскольку она оправдывает расходы на маркетинговые программы и кампании, которые предназначены для получения дохода для бизнеса.

Проблемы демонстрации рентабельности инвестиций

Согласно общему правилу, типичный маркетинговый ROI составляет примерно 5:1 * (пять долларов возвращаются за каждый потраченный доллар), а исключительный ROI считается равным примерно 10:1. Все, что ниже соотношения 2:1, считается нерентабельным.

Это одна из причин, по которой маркетинговые программы могут быть сложными, поскольку существует множество различных параметров (например, содержание, канал, частота, время), влияющих на рентабельность инвестиций. И, конечно же, то, что работает для кого-то другого, может не сработать для вас, поскольку каждый бизнес и его клиенты разные.

В конце концов, единственный способ выяснить, что повысит рентабельность инвестиций в ваши маркетинговые программы, — это экспериментировать. Если все сделано правильно, эксперименты помогут ответить на самые сложные маркетинговые вопросы и позволят вам оптимизировать для достижения наивысших коэффициентов конверсии и рентабельности инвестиций.

Например, знаете ли вы, что Bain & Company сообщает, что Netflix проводит более 1000 маркетинговых тестов в год, а Amazon — более 2000? Некоторым глобальным компаниям эксперименты помогли стимулировать рост бизнеса, увеличив рентабельность инвестиций на 20% и более. *

Маркетинговые вызовы: от теории к реальному миру

Команды роста и маркетинга, как правило, заинтересованы в повышении рентабельности инвестиций. И ставки особенно высоки, когда они будут привлекать миллионы пользователей с различными поведенческими и психографическими паттернами по различным каналам взаимодействия.

Единственный способ оценить, приведут ли ваши усилия к желаемым результатам, — разработать несколько экспериментов для проверки отдельных вариантов, чтобы определить, как каждый вариант может в конечном итоге работать.

Например, представьте, что вам нужно выяснить, сколько push-уведомлений отправить, чтобы ваши новые пользователи добавили товар в корзину, используя купон на скидку и не вызывая отказов от подписки. Даже если вы ограничите масштаб своего эксперимента, вам все равно придется протестировать множество различных сценариев. Затем, когда ваши тесты завершены, вам нужно провести ручной анализ, чтобы прийти к выводу. И даже тогда этот вывод может быть верным только в течение ограниченного периода времени!

Так что да, традиционные методы экспериментирования и оптимизации имеют множество ограничений, которые могут снизить их эффективность, в том числе:

Ручные и трудоемкие усилия: ручные эксперименты требуют значительного времени и усилий для настройки, выполнения и анализа.Это может увеличить время, необходимое для проведения эксперимента, и задержать процесс оптимизации.

Ограниченный масштаб и охват. Сложно получить информацию с целостной точки зрения, а затем оптимизировать ее, используя ручные эксперименты по нескольким каналам, точкам взаимодействия или клиентским сегментам.

Неэффективный анализ данных. Традиционная обработка и анализ данных затрудняются сбором и анализом больших объемов генерируемых данных и могут быть подвержены ошибкам и могут не раскрывать ключевые идеи, скрытые в данных.

Отсутствие персонализации: экспериментирование на детальном уровне, нацеленное на определенные сегменты клиентов или отдельные точки взаимодействия, становится затруднительным без передовых инструментов и автоматизации.

Неспособность справляться со сложными путешествиями. Используя традиционные методы, трудно изолировать различные точки соприкосновения, протестировать варианты и определить наиболее эффективные пути путешествия.Нужна сложная экспериментальная платформа.

Сила непрерывного тестирования и оптимизации в реальном времени

Вы, несомненно, сталкивались с некоторыми из упомянутых выше проблем, когда пытались провести тесты перед отправкой кампании. Возможно, вы также были разочарованы и задавались вопросом, есть ли способ решить проблему экспериментирования в масштабе и оптимизации в режиме реального времени. Действительно, есть. Он включает в себя несколько шагов и лучших практик.

Во-первых, необходимо провести несколько экспериментов, чтобы оценить широкий спектр возможностей, доступных вам как маркетологу для привлечения клиентов, будь то тип контента, канал, время и частота взаимодействия, чтобы определить правильную комбинацию, обеспечивающую наибольшую вероятность преобразование. Это важно, так как статистически чем больше количество экспериментов, тем выше точность модели, предсказывающей выигрышную комбинацию.

Во-вторых, вам необходимо определить выигрышную стратегию без каких-либо предубеждений и применить выигрышную стратегию к клиентам в режиме реального времени, чтобы максимизировать конверсию. Параллельно вам нужно постоянно экспериментировать с другими возможностями, чтобы убедиться, что вы применяете выигрышную стратегию к своим клиентам в любой заданный период времени. И эти эксперименты должны проводиться таким образом, чтобы не ухудшать качество обслуживания клиентов.

Эффективное экспериментирование часто требует больших ресурсов, что увеличивает стоимость проведения кампаний и влияет на рентабельность инвестиций. К счастью, достижения и постоянные инновации моделей AI/ML могут значительно повысить эффективность ваших усилий и ваших результатов.

IntelliNODE: оркестровка путешествий на основе ИИ

Как специалист по маркетингу роста, вы хотите выяснить идеальное время задержки для привлечения клиентов с брошенными корзинами или найти лучшее время дня для информирования пользователей о продуктах, которые снова в наличии. Или, может быть, вы хотели бы определить лучший канал обмена сообщениями, чтобы подтолкнуть пользователей к возобновлению просмотра контента на вашей потоковой платформе.

Что, если бы у вас было решение, которое могло бы сделать все это за вас масштабируемым и автоматизированным способом? IntelliNODE от CleverTap — это решение, созданное специально для маркетологов, которые сталкиваются со всеми проблемами, связанными с экспериментами, оптимизацией и окупаемостью инвестиций, которые мы подробно описывали.

Основанный на проверенных временем алгоритмах искусственного интеллекта, IntelliNODE упрощает пути клиентов, сначала тестируя несколько сложных путей взаимодействия, а затем определяя лучший путь для отдельных клиентов — и делая это в масштабе и в режиме реального времени.

С IntelliNODE вы можете сравнивать несколько путей в пути. Вы можете попробовать разные копии сообщений, творческие призывы к действию, время доставки, каналы или любую другую комбинацию, чтобы определить лучший путь для достижения цели. Каждый из этих вариантов, по сути, представляет собой эксперимент, который вы можете запустить, чтобы определить лучший и наиболее эффективный путь.

Постоянно проверяя и автоматически оценивая «выигрышные» пути, вы можете направить каждого пользователя по пути с наибольшей вероятностью конверсии.

Короче говоря, IntelliNODE обеспечивает отличный пользовательский интерфейс иповышает вероятность конверсии в зависимости от поставленных вами целей, обеспечивая при этом оптимизацию ваших маркетинговых усилий и снижение затрат.

Поднимите оркестровку вашего путешествия на новый уровень с IntelliNODE!Посетите нашу веб-страницу, чтобы узнать больше.