Retina AI: Nggunakake AI Prediktif kanggo Ngoptimalake Kampanye Pemasaran lan Nggawe Nilai Umur Pelanggan (CLV)

Retina AI Persona Prediktif Nilai Umur Pelanggan CLV

Lingkungan ganti kanthi cepet kanggo para pemasar. Kanthi nganyari iOS anyar sing fokus ing privasi saka Apple lan Chrome mbusak cookie pihak katelu ing 2023 - ing antarane owah-owahan liyane - para pemasar kudu ngganti game supaya cocog karo peraturan anyar. Salah sawijining owah-owahan gedhe yaiku mundhake nilai sing ditemokake ing data pihak pertama. Merek saiki kudu ngandelake data opt-in lan pihak kapisan kanggo mbantu nyurung kampanye.

Apa Customer Lifetime Value (CLV)?

Nilai Umur Pelanggan (CLV) minangka metrik sing ngira pira regane (biasane revenue utawa bathi bathi) sing bakal digawa dening pelanggan menyang bisnis sajrone total wektu sesambungan karo merek sampeyan - kepungkur, saiki, lan mangsa ngarep.

Owah-owahan kasebut ndadekake pentinge strategis kanggo bisnis kanggo mangerteni lan prédhiksi nilai umur pelanggan, sing mbantu dheweke ngenali segmen utama konsumen kanggo merek sadurunge titik tuku lan ngoptimalake strategi pemasaran supaya bisa bersaing lan berkembang.

Ora kabeh model CLV digawe padha, nanging - umume ngasilake kanthi jumlah agregat tinimbang tingkat individu, mula, ora bisa prédhiksi CLV mbesuk kanthi akurat. Kanthi CLV tingkat individu sing digawe Retina, para pelanggan bisa mbedakake apa sing nggawe pelanggan paling apik beda karo wong liya lan nggabungake informasi kasebut kanggo nambah bathi kampanye akuisisi pelanggan sabanjure. Kajaba iku, Retina bisa menehi prediksi CLV dinamis adhedhasar interaksi kepungkur pelanggan karo merek, ngidini pelanggan ngerti pelanggan sing kudu ditargetake kanthi tawaran khusus, diskon, lan promosi.  

Apa Retina AI?

Retina AI nggunakake intelijen buatan kanggo prédhiksi nilai umur pelanggan sadurunge transaksi pisanan.

Retina AI minangka siji-sijine produk sing prédhiksi CLV jangka panjang pelanggan anyar sing ngidini para pemasar wutah nggawe keputusan optimasi anggaran kampanye utawa saluran ing wektu sing cedhak. Conto platform Retina sing digunakake yaiku karya kita karo Madison Reed sing nggoleki solusi wektu nyata kanggo ngukur lan ngoptimalake kampanye ing Facebook. Tim ana milih kanggo mbukak test A / B pusaté ing CLV: CAC (biaya akuisisi pelanggan) rasio. 

Studi Kasus Madison Reed

Kanthi kampanye uji coba ing Facebook, Madison Reed ngarahake kanggo nggayuh tujuan ing ngisor iki: Ukur kampanye ROAS lan CLV ing wektu nyata, alokasi ulang anggaran menyang kampanye sing luwih nguntungake lan ngerti kreatifitas iklan sing ngasilake rasio CLV:CAC paling dhuwur.

Madison Reed nyiyapake tes A/B nggunakake target pamirsa sing padha kanggo loro segmen: wanita 25 taun utawa luwih ing Amerika Serikat sing durung tau dadi pelanggan Madison Reed.

  • Kampanye A minangka kampanye bisnis kaya biasane.
  • Kampanye B diowahi minangka bagean tes.

Nggunakake nilai seumur hidup pelanggan, segmen tes dioptimalake kanthi positif kanggo tumbas lan negatif marang wong sing ora langganan. Loro-lorone segmen nggunakake kreatif iklan sing padha.

Madison Reed nglakokake tes ing Facebook kanthi pamisah 50/50 sajrone 4 minggu tanpa owah-owahan ing tengah kampanye. Rasio CLV: CAC mundhak 5% langsung, minangka asil langsung ngoptimalake kampanye nggunakake nilai umur pelanggan ing manajer iklan Facebook. Bebarengan karo rasio CLV:CAC sing luwih apik, kampanye tes entuk luwih akeh tayangan, luwih akeh tuku situs web, lan luwih akeh langganan, sing pungkasane nyebabake tambah pendapatan. Madison Reed ngirit biaya saben kesan lan biaya saben tuku nalika uga entuk pelanggan jangka panjang sing luwih berharga.

Asil kaya iki khas nalika nggunakake Retina. Rata-rata, Retina nambah efisiensi marketing nganti 30%, nambah CLV tambahan nganti 44% karo pamirsa sing mirip, lan entuk 8x Return on Ad Spend (ROAS) ing kampanye akuisisi yen dibandhingake karo metode pemasaran sing khas. Personalisasi adhedhasar nilai pelanggan sing diprediksi kanthi skala ing wektu nyata pungkasane dadi pangowahan game ing teknologi pemasaran. Fokus ing prilaku pelanggan tinimbang demografi ndadekake panggunaan data sing unik lan intuisi kanggo ngowahi kampanye marketing dadi efektif lan konsisten menang.

Retina AI nawakake kapabilitas ing ngisor iki

  • CLV Lead Skor - Retina nyedhiyakake bisnis kanthi cara kanggo ngetung kabeh pelanggan kanggo ngenali pimpinan kualitas. Akeh bisnis ora yakin manawa pelanggan bakal ngasilake nilai paling dhuwur sajrone umure. Kanthi nggunakake Retina kanggo ngukur rata-rata pengembalian biaya iklan (ROAS) rata-rata ing kabeh kampanye lan terus-terusan nyetak lead lan nganyari CPA, prediksi Retina ngasilake ROAS sing luwih dhuwur ing kampanye sing dioptimalake nggunakake eCLV. Panggunaan intelijen buatan sing strategis iki menehi bisnis cara kanggo ngenali lan ngakses pelanggan sing nuduhake nilai residual. Ngluwihi skor pelanggan, Retina bisa nggabungake lan segmen data liwat platform data pelanggan kanggo nglaporake antarane sistem.
  • Optimasi Anggaran Kampanye - Pemasar strategis tansah golek cara kanggo ngoptimalake belanja iklan. Masalahe yaiku umume pemasar kudu ngenteni nganti 90 dina sadurunge bisa ngukur kinerja kampanye sadurunge lan nyetel anggaran mangsa ngarep. Retina Early CLV ndayani para pemasar kanggo nggawe pilihan sing cerdas babagan ngendi kanggo fokus ing iklan ing wektu nyata, kanthi ngreksa CPA paling dhuwur kanggo pelanggan lan prospek sing nduweni nilai dhuwur. Iki kanthi cepet ngoptimalake target CPA saka kampanye sing luwih dhuwur kanggo ngasilake ROAS sing luwih dhuwur lan tingkat konversi sing luwih dhuwur. 
  • Audience Lookalike – Retina kita wis ngeweruhi sing akeh perusahaan duwe ROAS kurang banget-biasane watara 1 utawa malah kurang saka 1. Iki asring kedaden nalika mbuwang iklan perusahaan ora proporsional kanggo prospek utawa ana pelanggan Nilai urip. Salah siji cara kanggo nambah ROAS kanthi dramatis yaiku nggawe pamirsa sing mirip adhedhasar nilai lan nyetel tutup tawaran sing cocog. Kanthi cara iki, bisnis bisa ngoptimalake belanja iklan adhedhasar nilai sing bakal ditindakake para pelanggan ing jangka panjang. Bisnis bisa tikel kaping telu saka biaya iklan karo pamirsa mirip adhedhasar nilai pelanggan Retina.
  • Penawaran adhedhasar Nilai – Penawaran adhedhasar nilai adhedhasar ide manawa pelanggan sing regane luwih murah kudu dipikolehi一 anggere sampeyan ora mbuwang akeh banget kanggo entuk. Kanthi asumsi kasebut, Retina mbantu para pelanggan ngetrapake penawaran adhedhasar nilai (VBB) ing kampanye Google lan Facebook. Nyetel tutup tawaran bisa mbantu njamin rasio LTV:CAC sing dhuwur lan menehi klien luwih keluwesan kanggo ngowahi parameter kampanye supaya cocog karo tujuan bisnis. Kanthi watesan tawaran dinamis saka Retina, para klien nambah rasio LTV:CAC kanthi signifikan kanthi njaga biaya akuisisi ing ngisor 60% saka tutup tawaran.
  • Kesehatan Keuangan & Pelanggan - Laporan babagan kesehatan lan nilai basis pelanggan. Quality of Customers Report™ (QoC) nyedhiyakake analisis rinci babagan basis pelanggan perusahaan. QoC fokus ing metrik pelanggan sing ngarep-arep lan akun kanggo ekuitas pelanggan sing dibangun kanthi prilaku tuku baleni.

Jadwal Telpon Kanggo Sinau Luwih