Retina AI: การใช้ Predictive AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดและสร้างมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV)
สภาพแวดล้อมมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วสำหรับนักการตลาด ด้วยการอัปเดต iOS ที่เน้นความเป็นส่วนตัวใหม่จาก Apple และ Chrome ที่กำจัดคุกกี้ของบุคคลที่สามในปี 2023 ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ นักการตลาดต้องปรับเกมของตนให้เหมาะสมกับกฎระเบียบใหม่ การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่อย่างหนึ่งคือมูลค่าที่เพิ่มขึ้นที่พบในข้อมูลบุคคลที่หนึ่ง ตอนนี้แบรนด์ต้องพึ่งพาข้อมูลการเลือกใช้และข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งเพื่อช่วยขับเคลื่อนแคมเปญ
มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) คืออะไร?
มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) เป็นเมตริกที่ประเมินมูลค่า (โดยปกติคือรายได้หรือส่วนต่างกำไร) ที่ลูกค้าจะนำมาสู่ธุรกิจในช่วงเวลาทั้งหมดที่พวกเขาโต้ตอบกับแบรนด์ของคุณ ทั้งในอดีต ปัจจุบัน และอนาคต
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจในการทำความเข้าใจและคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า ซึ่งช่วยให้ระบุกลุ่มผู้บริโภคที่สำคัญสำหรับแบรนด์ของตนก่อนจุดซื้อ และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อแข่งขันและเติบโต
อย่างไรก็ตาม โมเดล CLV ทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเท่ากัน อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่สร้างแบบจำลองโดยรวมมากกว่าระดับบุคคล ดังนั้นจึงไม่สามารถคาดการณ์ CLV ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ด้วย CLV ระดับบุคคลซึ่ง Retina สร้าง ลูกค้าสามารถแยกแยะสิ่งที่ทำให้ลูกค้าที่ดีที่สุดของพวกเขาแตกต่างจากคนอื่นๆ และรวมข้อมูลนั้นเพื่อเพิ่มความสามารถในการทำกำไรของแคมเปญการได้มาซึ่งลูกค้าครั้งต่อไปของพวกเขา นอกจากนี้ Retina ยังแสดงการคาดการณ์ CLV แบบไดนามิกโดยอิงจากการโต้ตอบที่ผ่านมาของลูกค้ากับแบรนด์ ช่วยให้ลูกค้าทราบว่าลูกค้ารายใดควรกำหนดเป้าหมายด้วยข้อเสนอพิเศษ ส่วนลด และโปรโมชั่น
Retina AI คืออะไร?
Retina AI ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าก่อนการทำธุรกรรมครั้งแรก
เรติน่าเอไอ เป็นผลิตภัณฑ์เดียวที่คาดการณ์ CLV ในระยะยาวของลูกค้าใหม่ ซึ่งช่วยให้นักการตลาดที่กำลังเติบโตสามารถตัดสินใจด้านแคมเปญหรือช่องทางการเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณได้แบบเกือบเรียลไทม์ ตัวอย่างของแพลตฟอร์ม Retina ที่ใช้งานคืองานของเรากับ Madison Reed ซึ่งกำลังมองหาโซลูชันแบบเรียลไทม์เพื่อวัดและเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญบน Facebook ทีมที่นั่นเลือกที่จะเรียกใช้การทดสอบ A/B โดยเน้นที่ CLV:CAC (ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า) อัตราส่วน
กรณีศึกษาของ Madison Reed
ด้วยแคมเปญทดสอบบน Facebook Madison Reed มีเป้าหมายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่อไปนี้: วัด ROAS ของแคมเปญและ CLV แบบเกือบเรียลไทม์ จัดสรรงบประมาณใหม่ให้กับแคมเปญที่ทำกำไรได้มากกว่า และทำความเข้าใจว่าโฆษณาใดส่งผลให้อัตราส่วน CLV:CAC สูงที่สุด
Madison Reed ตั้งค่าการทดสอบ A/B โดยใช้กลุ่มเป้าหมายเดียวกันสำหรับทั้งสองกลุ่ม: ผู้หญิงอายุ 25 ปีขึ้นไปในสหรัฐอเมริกาที่ไม่เคยเป็นลูกค้าของ Madison Reed
- แคมเปญ A เป็นธุรกิจตามปกติของแคมเปญ
- แคมเปญ B ถูกแก้ไขเป็นส่วนทดสอบ
เมื่อใช้มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า กลุ่มทดสอบได้รับการปรับให้เหมาะสมในเชิงบวกสำหรับการซื้อและเชิงลบเมื่อเทียบกับผู้ยกเลิกการสมัคร ทั้งสองกลุ่มใช้ครีเอทีฟโฆษณาเดียวกัน
Madison Reed ทำการทดสอบบน Facebook โดยแบ่ง 50/50 เป็นเวลา 4 สัปดาห์โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใดๆ ระหว่างแคมเปญ อัตราส่วน CLV:CAC เพิ่มขึ้น 5% ทันทีเป็นผลโดยตรงจากการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโดยใช้มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าภายในตัวจัดการโฆษณาบน Facebook นอกจากอัตราส่วน CLV:CAC ที่ดีขึ้นแล้ว แคมเปญทดสอบยังได้รับการแสดงผลเพิ่มขึ้น การซื้อเว็บไซต์เพิ่มขึ้น และการสมัครรับข้อมูลมากขึ้น ส่งผลให้รายได้เพิ่มขึ้นในท้ายที่สุด Madison Reed ประหยัดต้นทุนต่อการแสดงผลและต้นทุนต่อการซื้อ ขณะที่ได้ลูกค้าระยะยาวที่มีคุณค่ามากขึ้น
ผลลัพธ์ประเภทนี้เป็นเรื่องปกติเมื่อใช้เรตินา โดยเฉลี่ยแล้ว Retina เพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาด 30% เพิ่ม CLV ที่เพิ่มขึ้น 44% ด้วยกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกัน และรับผลตอบแทน 8 เท่าจากค่าโฆษณา (ROAS) ในแคมเปญการได้มาเมื่อเทียบกับวิธีการทางการตลาดทั่วไป การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยอิงตามการคาดการณ์มูลค่าของลูกค้าในวงกว้างในแบบเรียลไทม์นั้น ท้ายที่สุดแล้วเป็นตัวพลิกเกมในเทคโนโลยีการตลาด การมุ่งเน้นที่พฤติกรรมของลูกค้ามากกว่าข้อมูลประชากรทำให้การใช้ข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์และใช้งานง่ายเพื่อเปลี่ยนแคมเปญการตลาดให้เป็นชัยชนะที่มีประสิทธิภาพและสม่ำเสมอ
Retina AI มีความสามารถดังต่อไปนี้
- คะแนนนำของ CLV – Retina ช่วยให้ธุรกิจมีวิธีในการให้คะแนนลูกค้าทั้งหมดเพื่อระบุโอกาสในการขายที่มีคุณภาพ ธุรกิจจำนวนมากไม่แน่ใจว่าลูกค้ารายใดจะให้มูลค่าสูงสุดตลอดอายุการใช้งาน ด้วยการใช้ Retina เพื่อวัดผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS) โดยเฉลี่ยในทุกแคมเปญและให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายอย่างต่อเนื่องและอัปเดต CPA ตามนั้น การคาดคะเนของ Retina จะสร้าง ROAS ที่สูงขึ้นมากในแคมเปญที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้ eCLV การใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกลยุทธ์นี้ช่วยให้ธุรกิจมีช่องทางในการระบุและเข้าถึงลูกค้าที่บ่งบอกถึงมูลค่าคงเหลือ นอกเหนือจากการให้คะแนนของลูกค้าแล้ว Retina สามารถรวมและแบ่งกลุ่มข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าสำหรับการรายงานข้ามระบบได้
- การเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณแคมเปญ – นักการตลาดเชิงกลยุทธ์มักจะมองหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพค่าโฆษณาอยู่เสมอ ปัญหาคือนักการตลาดส่วนใหญ่ต้องรอถึง 90 วันก่อนที่จะสามารถวัดประสิทธิภาพแคมเปญก่อนหน้าและปรับงบประมาณในอนาคตได้ตามนั้น Retina Early CLV ช่วยให้นักการตลาดตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดว่าควรเน้นที่การใช้จ่ายโฆษณาในแบบเรียลไทม์ที่ใด โดยจอง CPA สูงสุดไว้สำหรับลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า วิธีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ CPA เป้าหมายของแคมเปญที่มีมูลค่าสูงขึ้นอย่างรวดเร็วเพื่อให้ได้รับ ROAS ที่สูงขึ้นและอัตรา Conversion ที่สูงขึ้น
- ผู้ชมเหลืองอ๋อย – Retina เราสังเกตเห็นว่าบริษัทหลายแห่งมี ROAS ต่ำมาก ซึ่งปกติแล้วจะอยู่ที่ประมาณ 1 หรือน้อยกว่า 1 ซึ่งมักเกิดขึ้นเมื่อค่าโฆษณาของบริษัทไม่ได้สัดส่วนกับมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหรือลูกค้าปัจจุบัน วิธีหนึ่งที่จะเพิ่ม ROAS ได้อย่างมากคือการสร้างผู้ชมที่คล้ายคลึงตามมูลค่าและกำหนดราคาเสนอสูงสุดที่สอดคล้องกัน ด้วยวิธีนี้ ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพค่าโฆษณาโดยพิจารณาจากมูลค่าที่ลูกค้าจะนำมาให้พวกเขาในระยะยาว ธุรกิจต่างๆ สามารถเพิ่มผลตอบแทนจากค่าโฆษณาได้สามเท่าด้วยกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกันซึ่งอิงตามมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของ Retina ของลูกค้า
- การเสนอราคาตามมูลค่า – การเสนอราคาตามมูลค่าถูกกำหนดโดยแนวคิดที่ว่าแม้แต่ลูกค้าที่มีมูลค่าต่ำกว่าก็ยังคุ้มค่าที่จะได้รับ ตราบใดที่คุณไม่ใช้จ่ายมากเกินไปในการได้มาซึ่งพวกเขา ด้วยสมมติฐานดังกล่าว Retina ช่วยให้ลูกค้าใช้การเสนอราคาตามมูลค่า (VBB) ในแคมเปญ Google และ Facebook การกำหนดราคาเสนอสูงสุดช่วยให้มั่นใจได้ถึงอัตราส่วน LTV:CAC ที่สูง และช่วยให้ลูกค้ามีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการแก้ไขพารามิเตอร์แคมเปญเพื่อให้เหมาะสมกับเป้าหมายทางธุรกิจ ด้วยขีดจำกัดราคาเสนอแบบไดนามิกจาก Retina ลูกค้าปรับปรุงอัตราส่วน LTV:CAC ได้อย่างมากโดยรักษาต้นทุนการได้ผู้ใช้ใหม่ให้ต่ำกว่า 60% ของราคาเสนอสูงสุด
- การเงินและสุขภาพของลูกค้า – รายงานสุขภาพและมูลค่าของฐานลูกค้าของคุณ Quality of Customer Report™ (QoC) ให้การวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับฐานลูกค้าของบริษัท QoC มุ่งเน้นไปที่เมตริกลูกค้าที่คาดการณ์ล่วงหน้าและบัญชีสำหรับส่วนของลูกค้าที่สร้างขึ้นจากพฤติกรรมการซื้อซ้ำ