借助 AI 的力量提高您的營銷投資回報率

營銷人員關心許多關鍵指標。 其中，投資回報率 (ROI) 可能是最重要的，因為它證明了旨在為企業創造收入的營銷計劃和活動的費用是合理的。

展示投資回報率的挑戰

作為一般經驗法則，典型的營銷投資回報率約為 5:1 * （每花費 1 美元可返還 5 美元），特殊的投資回報率約為 10:1。 任何低於 2:1 的比例都被認為是無利可圖的。

這是營銷計劃可能具有挑戰性的原因之一，因為有許多不同的參數（例如，內容、渠道、頻率、時間）會影響投資回報率。 當然，適用於其他人的方法不一定適用於您，因為每個企業及其客戶都不同。

歸根結底，找出可以提高營銷計劃投資回報率的唯一方法是通過試驗。 如果做得好，實驗可以回答最困難的營銷問題，並使您能夠進行優化以獲得最高的轉化率和投資回報率。

例如，您是否知道 Bain & Company 報告稱 Netflix 每年進行 1,000 多次營銷測試，而亞馬遜每年進行 2,000 多次？ 對於幾家全球性公司而言，試驗已幫助刺激業務增長，投資回報率提高了 20% 或更多。 *

營銷挑戰：從理論到現實世界

增長和營銷團隊通常會產生投資回報率。 當他們通過各種參與渠道吸引數百萬俱有不同行為和心理模式的用戶時，風險尤其高。

衡量您的努力是否會產生您想要的結果的唯一方法是設計多個實驗來測試各個變體，以確定每個變體最終的表現。

例如，假設您需要計算出要發送多少推送通知才能讓您的新用戶使用折扣券將產品添加到購物車並且不會導致取消訂閱。 即使你限制了你的實驗範圍，你仍然需要測試許多不同的場景。 然後，當您的測試完成後，您需要進行手動分析才能得出結論。 即便如此，這個結論也可能只在有限的時間內成立！

所以，是的，傳統的實驗和優化方法有很多限制，可能會阻礙它們的有效性，包括：

手動和耗時的工作：手動實驗需要大量的時間和精力來設置、執行和分析。這會增加進行實驗所需的時間並延遲優化過程。

有限的規模和範圍：從整體角度獲取洞察力，然後跨多個渠道、接觸點或客戶群使用手動實驗進行優化是一項挑戰。

低效的數據分析：傳統的數據處理和分析面臨收集和分析生成的大量數據的挑戰，並且容易出錯，並且可能無法發現隱藏在數據中的關鍵見解。

缺乏個性化：如果沒有先進的工具和自動化，針對特定客戶群或個別接觸點的細粒度實驗將變得具有挑戰性。

無法處理複雜的旅程：使用傳統方法，很難隔離不同的接觸點、測試變化並確定最有效的旅程路徑。需要的是一個複雜的實驗平台。

持續測試和實時優化的力量

當您嘗試在發送活動之前進行測試時，您無疑遇到過上述一些問題。 也許您也曾感到沮喪，想知道是否有辦法解決大規模實驗和實時優化的挑戰。 確實有。 它涉及幾個步驟和最佳實踐。

首先是需要進行多項實驗來評估作為營銷人員的廣泛可能性，以吸引您的客戶，無論是內容類型、渠道、參與時間和頻率，以確定能夠提供最高可能性的正確組合轉換。 這在統計上很重要，實驗次數越多，預測獲勝組合的模型的準確性就越高。

其次，您需要毫無偏見地確定制勝策略，並將製勝策略實時應用於客戶，以最大限度地提高轉化率。 與此同時，您需要不斷嘗試其他可能性，以確保您在任何給定時間段都將致勝策略應用於您的客戶。 這些實驗需要以不會削弱客戶體驗的方式進行。

有效的實驗通常是資源密集型的，這會增加運行活動的成本，從而影響您的投資回報率。 幸運的是，AI/ML 模型的進步和持續創新可以極大地提高您的工作效率和結果。

IntelliNODE：人工智能驅動的旅程編排

作為增長營銷人員，您想要找出理想的延遲時間來吸引使用廢棄購物車的客戶，或者找出一天中的最佳時間來向用戶更新有貨的產品。 或者，您可能想確定最佳的消息傳遞渠道，以促使用戶繼續觀看您的流媒體平台上的內容。

如果您有一個可以以可擴展和自動化的方式為您完成所有這些工作的解決方案會怎樣？ CleverTap 的 IntelliNODE 是專門為成長型營銷人員構建的解決方案，這些營銷人員面臨我們一直在詳述的所有實驗、優化和 ROI 挑戰。

IntelliNODE 基於經過時間驗證的 AI 算法構建，通過首先測試多個複雜的旅程路徑，然後為單個客戶確定最佳路徑，並大規模、實時地執行此操作，從而簡化客戶旅程。

使用IntelliNODE，您可以比較旅程中的多條路徑。 您可以嘗試不同的消息副本、創意號召性用語、交付時間、渠道或任何其他組合，以確定實現目標轉化的最佳旅程。 這些變體中的每一個本質上都是一個實驗，您可以運行它來確定最佳、最具影響力的路徑。

通過持續測試和自動評估“獲勝”路徑，您可以將每位用戶引導至轉化概率最高的路徑。

簡而言之，IntelliNODE 可確保出色的用戶體驗並根據您定義的目標增加轉化的可能性，同時確保您的營銷工作得到優化並降低成本。

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