借助 AI 的力量提高您的营销投资回报率
已发表: 2023-06-09营销人员关心许多关键指标。 其中，投资回报率 (ROI) 可能是最重要的，因为它证明了旨在为企业创造收入的营销计划和活动的费用是合理的。
展示投资回报率的挑战
作为一般经验法则，典型的营销投资回报率约为 5:1 * （每花费 1 美元可返还 5 美元），特殊的投资回报率约为 10:1。 任何低于 2:1 的比例都被认为是无利可图的。
这是营销计划可能具有挑战性的原因之一，因为有许多不同的参数（例如，内容、渠道、频率、时间）会影响投资回报率。 当然，适用于其他人的方法不一定适用于您，因为每个企业及其客户都不同。
归根结底，找出可以提高营销计划投资回报率的唯一方法是通过试验。 如果做得好，实验可以回答最困难的营销问题，并使您能够进行优化以获得最高的转化率和投资回报率。
例如，您是否知道 Bain & Company 报告称 Netflix 每年进行 1,000 多次营销测试，而亚马逊每年进行 2,000 多次？ 对于几家全球性公司而言，试验已帮助刺激业务增长，投资回报率提高了 20% 或更多。 *
营销挑战：从理论到现实世界
增长和营销团队通常会产生投资回报率。 当他们通过各种参与渠道吸引数百万具有不同行为和心理模式的用户时，风险尤其高。
衡量您的努力是否会产生您想要的结果的唯一方法是设计多个实验来测试各个变体，以确定每个变体最终的表现。
例如，假设您需要计算出要发送多少推送通知才能让您的新用户使用折扣券将产品添加到购物车并且不会导致取消订阅。 即使你限制了你的实验范围，你仍然需要测试许多不同的场景。 然后，当您的测试完成后，您需要进行手动分析才能得出结论。 即便如此，这个结论也可能只在有限的时间内成立！
所以，是的，传统的实验和优化方法有很多限制，可能会阻碍它们的有效性，包括：
手动和耗时的工作：手动实验需要大量的时间和精力来设置、执行和分析。这会增加进行实验所需的时间并延迟优化过程。
有限的规模和范围：从整体角度获取洞察力，然后跨多个渠道、接触点或客户群使用手动实验进行优化是一项挑战。
低效的数据分析：传统的数据处理和分析面临收集和分析生成的大量数据的挑战，并且容易出错，并且可能无法发现隐藏在数据中的关键见解。
缺乏个性化：如果没有先进的工具和自动化，针对特定客户群或个别接触点的细粒度实验将变得具有挑战性。
无法处理复杂的旅程：使用传统方法，很难隔离不同的接触点、测试变化并确定最有效的旅程路径。需要的是一个复杂的实验平台。
持续测试和实时优化的力量
当您尝试在发送活动之前进行测试时，您无疑遇到过上述一些问题。 也许您也曾感到沮丧，想知道是否有办法解决大规模实验和实时优化的挑战。 确实有。 它涉及几个步骤和最佳实践。
首先是需要进行多项实验来评估作为营销人员的广泛可能性，以吸引您的客户，无论是内容类型、渠道、参与时间和频率，以确定能够提供最高可能性的正确组合转换。 这在统计上很重要，实验次数越多，预测获胜组合的模型的准确性就越高。
其次，您需要毫无偏见地确定制胜策略，并将制胜策略实时应用于客户，以最大限度地提高转化率。 与此同时，您需要不断尝试其他可能性，以确保您在任何给定时间段都将致胜策略应用于您的客户。 这些实验需要以不会削弱客户体验的方式进行。
有效的实验通常是资源密集型的，这会增加运行活动的成本，从而影响您的投资回报率。 幸运的是，AI/ML 模型的进步和持续创新可以极大地提高您的工作效率和结果。
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