ເຕັກໂນໂລຢີໂຄສະນາການວິເຄາະແລະການທົດສອບປັນຍາປະດິດກາລະຕະຫຼາດແລະວິດີໂອການຂາຍ

Retina AI: ການນໍາໃຊ້ Predictive AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແຄມເປນກາລະຕະຫຼາດແລະສ້າງມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV)

ສະພາບແວດລ້ອມແມ່ນມີການປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາສໍາລັບນັກກາລະຕະຫຼາດ. ດ້ວຍການອັບເດດ iOS ທີ່ເນັ້ນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃໝ່ຈາກ Apple ແລະ Chrome ທີ່ຈະກໍາຈັດ cookies ພາກສ່ວນທີສາມໃນປີ 2023 - ໃນບັນດາການປ່ຽນແປງອື່ນໆ - ນັກກາລະຕະຫຼາດກໍາລັງປັບຕົວເກມຂອງພວກເຂົາໃຫ້ເຫມາະສົມກັບກົດລະບຽບໃຫມ່. ຫນຶ່ງໃນການປ່ຽນແປງອັນໃຫຍ່ຫຼວງແມ່ນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງມູນຄ່າທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນຂອງບຸກຄົນທໍາອິດ. ດຽວນີ້ຍີ່ຫໍ້ຕ້ອງອີງໃສ່ການເລືອກເຂົ້າ ແລະຂໍ້ມູນຈາກບຸກຄົນທຳອິດເພື່ອຊ່ວຍຂັບເຄື່ອນແຄມເປນ.

ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV) ແມ່ນຫຍັງ?

ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV) ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຄາດຄະເນວ່າມີມູນຄ່າຫຼາຍປານໃດ (ໂດຍປົກກະຕິລາຍຮັບຫຼືກໍາໄລ) ລູກຄ້າໃດໆທີ່ຈະນໍາມາສູ່ທຸລະກິດໃນໄລຍະເວລາທັງຫມົດທີ່ພວກເຂົາພົວພັນກັບແບຂອງເຈົ້າ - ອະດີດ, ປັດຈຸບັນ, ແລະອະນາຄົດ.

ການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຄວາມຈໍາເປັນທາງຍຸດທະສາດສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະຄາດຄະເນມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາກໍານົດສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກສໍາລັບຍີ່ຫໍ້ຂອງພວກເຂົາກ່ອນຈຸດຊື້ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາເພື່ອແຂ່ງຂັນແລະຈະເລີນເຕີບໂຕ.

ບໍ່ແມ່ນທຸກຮູບແບບ CLV ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເທົ່າທຽມກັນ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ - ສ່ວນໃຫຍ່ຈະສ້າງມັນໃນລະດັບລວມຫຼາຍກ່ວາລະດັບບຸກຄົນ, ດັ່ງນັ້ນ, ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຄາດຄະເນ CLV ໃນອະນາຄົດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ດ້ວຍ CLV ລະດັບບຸກຄົນທີ່ Retina ຜະລິດ, ລູກຄ້າສາມາດແຍກອອກຈາກສິ່ງທີ່ມັນເປັນທີ່ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາແຕກຕ່າງຈາກຄົນອື່ນແລະລວມເອົາຂໍ້ມູນນັ້ນເພື່ອເພີ່ມມູນຄ່າກໍາໄລຂອງແຄມເປນການຊື້ລູກຄ້າຕໍ່ໄປ. ນອກຈາກນັ້ນ, Retina ສາມາດສະຫນອງການຄາດຄະເນ CLV ແບບເຄື່ອນໄຫວໂດຍອີງໃສ່ການພົວພັນທີ່ຜ່ານມາຂອງລູກຄ້າກັບຍີ່ຫໍ້, ໃຫ້ລູກຄ້າຮູ້ວ່າລູກຄ້າໃດທີ່ເຂົາເຈົ້າຄວນຈະເປົ້າຫມາຍດ້ວຍຂໍ້ສະເຫນີພິເສດ, ສ່ວນຫຼຸດ, ແລະໂປໂມຊັ່ນ.  

Retina AI ແມ່ນຫຍັງ?

Retina AI ໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າກ່ອນການເຮັດທຸລະກໍາຄັ້ງທໍາອິດ.

Retina AI ເປັນຜະລິດຕະພັນດຽວທີ່ຄາດຄະເນ CLV ໄລຍະຍາວຂອງລູກຄ້າໃຫມ່ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກກາລະຕະຫຼາດເຕີບໂຕສາມາດຕັດສິນໃຈແຄມເປນຫຼືຊ່ອງທາງການເພີ່ມປະສິດທິພາບງົບປະມານໃນເວລາໃກ້ຄຽງ. ຕົວຢ່າງຂອງແພລະຕະຟອມ Retina ໃນການນໍາໃຊ້ແມ່ນການເຮັດວຽກຂອງພວກເຮົາກັບ Madison Reed ຜູ້ທີ່ກໍາລັງຊອກຫາການແກ້ໄຂໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອວັດແທກແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບແຄມເປນໃນ Facebook. ທີມງານຢູ່ທີ່ນັ້ນເລືອກທີ່ຈະດໍາເນີນການທົດສອບ A/B ໂດຍເນັ້ນໃສ່ CLV:CAC (ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຊື້ຂອງລູກຄ້າ) ອັດຕາສ່ວນ. 

ກໍລະນີສຶກສາ Madison Reed

ດ້ວຍແຄມເປນທົດສອບໃນ Facebook, Madison Reed ມີຈຸດປະສົງເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ວັດແທກແຄມເປນ ROAS ແລະ CLV ໃນເວລາໃກ້ຄຽງ, ຈັດສັນງົບປະມານໄປສູ່ແຄມເປນທີ່ມີກໍາໄລຫຼາຍແລະເຂົ້າໃຈວ່າການໂຄສະນາໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ອັດຕາສ່ວນ CLV:CAC ສູງສຸດ.

Madison Reed ກໍານົດການທົດສອບ A/B ໂດຍໃຊ້ກຸ່ມເປົ້າຫມາຍດຽວກັນສໍາລັບທັງສອງພາກສ່ວນ: ແມ່ຍິງອາຍຸ 25 ປີຂຶ້ນໄປໃນສະຫະລັດທີ່ບໍ່ເຄີຍເປັນລູກຄ້າ Madison Reed.

  • ແຄມເປນ A ແມ່ນທຸລະກິດເປັນແຄມເປນປົກກະຕິ.
  • ແຄມເປນ B ຖືກແກ້ໄຂເປັນພາກທົດສອບ.

ການນໍາໃຊ້ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ, ພາກສ່ວນການທົດສອບໄດ້ຖືກປັບປຸງໃນທາງບວກສໍາລັບການຊື້ແລະທາງລົບຕໍ່ກັບຜູ້ unsubscribers. ທັງສອງພາກສ່ວນໃຊ້ໂຄສະນາແບບດຽວກັນ.

Madison Reed ດໍາເນີນການທົດສອບໃນ Facebook ດ້ວຍການແບ່ງປັນ 50/50 ສໍາລັບ 4 ອາທິດໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງໃນການໂຄສະນາກາງ. ອັດຕາສ່ວນ CLV:CAC ເພີ່ມຂຶ້ນ 5% ທັນທີ, ເປັນຜົນໂດຍກົງຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບແຄມເປນໂດຍໃຊ້ມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າພາຍໃນຜູ້ຈັດການໂຄສະນາເຟສບຸກ. ຄຽງຄູ່ກັບອັດຕາສ່ວນ CLV:CAC ທີ່ດີກວ່າ, ແຄມເປນການທົດສອບໄດ້ຮັບຄວາມປະທັບໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ, ການຊື້ເວັບໄຊທ໌ຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະການສະຫມັກຫຼາຍ, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ເຮັດໃຫ້ລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ. Madison Reed ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການປະທັບໃຈແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການຊື້ໃນຂະນະທີ່ຍັງໄດ້ຮັບລູກຄ້າທີ່ມີຄ່າຫຼາຍໃນໄລຍະຍາວ.

ປະເພດຂອງຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປົກກະຕິໃນເວລາທີ່ໃຊ້ Retina. ໂດຍສະເລ່ຍ, Retina ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຕະຫຼາດ 30%, ຊຸກຍູ້ CLV ເພີ່ມຂຶ້ນ 44% ກັບຜູ້ຊົມທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ, ແລະໄດ້ຮັບ 8 ເທົ່າຜົນຕອບແທນຈາກການໃຊ້ຈ່າຍໂຄສະນາ (ROAS) ໃນແຄມເປນການຊື້ເມື່ອປຽບທຽບກັບວິທີການຕະຫຼາດທົ່ວໄປ. ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ມູນຄ່າລູກຄ້າທີ່ຄາດຄະເນໃນເວລາຈິງແມ່ນການປ່ຽນແປງເກມໃນເຕັກໂນໂລຢີການຕະຫຼາດ. ຈຸດສຸມຂອງຕົນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າແທນທີ່ຈະເປັນປະຊາກອນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະລັກແລະ intuitive ເພື່ອຫັນການໂຄສະນາການຕະຫຼາດໄປສູ່ໄຊຊະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ສອດຄ່ອງ.

Retina AI ສະຫນອງຄວາມສາມາດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້

  • ຄະ​ແນນ​ນໍາ​ພາ CLV​ - Retina ໃຫ້ທຸລະກິດດ້ວຍວິທີການໃຫ້ຄະແນນລູກຄ້າທັງຫມົດເພື່ອກໍານົດຜູ້ນໍາທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍບໍ່ແນ່ໃຈວ່າລູກຄ້າຈະໃຫ້ມູນຄ່າສູງສຸດຕະຫຼອດຊີວິດຂອງເຂົາເຈົ້າ. ໂດຍໃຊ້ Retina ເພື່ອວັດແທກຜົນຕອບແທນສະເລ່ຍພື້ນຖານຂອງການໃຊ້ຈ່າຍໃນການໂຄສະນາ (ROAS) ໃນທົ່ວທຸກແຄມເປນແລະສືບຕໍ່ໃຫ້ຄະແນນນໍາຫນ້າແລະການປັບປຸງ CPAs ຕາມຄວາມເຫມາະສົມ, ການຄາດຄະເນຂອງ Retina ສ້າງ ROAS ສູງຂຶ້ນຫຼາຍໃນແຄມເປນທີ່ໄດ້ຮັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍໃຊ້ eCLV. ການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດຂອງປັນຍາປະດິດນີ້ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດມີວິທີການກໍານົດແລະເຂົ້າເຖິງລູກຄ້າທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງມູນຄ່າທີ່ເຫຼືອ. ນອກເຫນືອຈາກການໃຫ້ຄະແນນຂອງລູກຄ້າ, Retina ສາມາດປະສົມປະສານແລະແບ່ງສ່ວນຂໍ້ມູນຜ່ານແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນລູກຄ້າສໍາລັບການລາຍງານທົ່ວລະບົບ.
  • ການເພີ່ມປະສິດທິພາບງົບປະມານແຄມເປນ - ນັກກາລະຕະຫຼາດຍຸດທະສາດກໍາລັງຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບການໂຄສະນາຂອງພວກເຂົາ. ບັນຫາແມ່ນວ່ານັກກາລະຕະຫຼາດສ່ວນໃຫຍ່ຕ້ອງລໍຖ້າເຖິງ 90 ມື້ກ່ອນທີ່ພວກເຂົາສາມາດວັດແທກການປະຕິບັດແຄມເປນທີ່ຜ່ານມາແລະປັບງົບປະມານໃນອະນາຄົດຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. Retina Early CLV ຊ່ວຍໃຫ້ນັກກາລະຕະຫຼາດມີທາງເລືອກທີ່ສະຫຼາດກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ຈະສຸມໃສ່ການໂຄສະນາຂອງພວກເຂົາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ໂດຍການຈອງ CPA ສູງສຸດຂອງພວກເຂົາສໍາລັບລູກຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າສູງແລະຄວາມສົດໃສດ້ານ. ນີ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບ CPAs ເປົ້າຫມາຍຂອງແຄມເປນທີ່ມີມູນຄ່າສູງກວ່າຢ່າງໄວວາເພື່ອໃຫ້ ROAS ສູງຂຶ້ນແລະອັດຕາການປ່ຽນແປງທີ່ສູງຂຶ້ນ. 
  • Lookalike Audiences - Retina ພວກເຮົາສັງເກດເຫັນວ່າບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍມີ ROAS ຕໍ່າຫຼາຍ - ປົກກະຕິແລ້ວປະມານ 1 ຫຼືແມ້ກະທັ້ງຫນ້ອຍກວ່າ 1. ນີ້ມັກຈະເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ການໃຊ້ຈ່າຍໂຄສະນາຂອງບໍລິສັດບໍ່ເປັນອັດຕາສ່ວນກັບຄວາມສົດໃສດ້ານຂອງພວກເຂົາຫຼືມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າທີ່ມີຢູ່. ວິທີຫນຶ່ງທີ່ຈະເພີ່ມ ROAS ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແມ່ນການສ້າງຜູ້ຊົມທີ່ມີລັກສະນະທີ່ອີງໃສ່ມູນຄ່າແລະກໍານົດການສະເຫນີລາຄາທີ່ສອດຄ້ອງກັນ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ທຸລະກິດສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບການໃຊ້ຈ່າຍໂຄສະນາໂດຍອີງໃສ່ມູນຄ່າທີ່ລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາຈະນໍາພວກເຂົາມາໃນໄລຍະຍາວ. ທຸລະກິດສາມາດເພີ່ມຜົນຕອບແທນຂອງພວກເຂົາສາມເທົ່າຂອງການໃຊ້ຈ່າຍໂຄສະນາກັບຜູ້ຊົມທີ່ຄ້າຍຄືກັບມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າຂອງ Retina.
  • ການປະມູນຕາມມູນຄ່າ – ການປະມູນທີ່ອີງໃສ່ມູນຄ່າແມ່ນຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຄວາມຄິດທີ່ວ່າເຖິງແມ່ນວ່າລູກຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າຕໍ່າກວ່າກໍ່ມີຄ່າທີ່ຈະໄດ້ມາຕາບໃດທີ່ທ່ານບໍ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍເກີນໄປທີ່ຈະໄດ້ມາ. ດ້ວຍສົມມຸດຕິຖານນັ້ນ, Retina ຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າປະຕິບັດການປະມູນໂດຍອີງໃສ່ມູນຄ່າ (VBB) ໃນແຄມເປນ Google ແລະ Facebook ຂອງພວກເຂົາ. ການຕັ້ງຄ່າການສະເຫນີລາຄາສາມາດຊ່ວຍຮັບປະກັນອັດຕາສ່ວນ LTV:CAC ສູງແລະໃຫ້ລູກຄ້າມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການດັດແປງຕົວກໍານົດການໂຄສະນາເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບເປົ້າຫມາຍທຸລະກິດ. ດ້ວຍການສະເຫນີລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວຈາກ Retina, ລູກຄ້າໄດ້ປັບປຸງອັດຕາສ່ວນ LTV:CAC ຂອງພວກເຂົາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການຮັກສາຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຊື້ຕ່ໍາກວ່າ 60% ຂອງການສະເຫນີລາຄາຂອງພວກເຂົາ.
  • ການເງິນ ແລະສຸຂະພາບຂອງລູກຄ້າ - ລາຍ​ງານ​ກ່ຽວ​ກັບ​ສຸ​ຂະ​ພາບ​ແລະ​ຄຸນ​ຄ່າ​ຂອງ​ຖານ​ລູກ​ຄ້າ​ຂອງ​ທ່ານ​. ຄຸນະພາບຂອງບົດລາຍງານລູກຄ້າ™ (QoC) ສະຫນອງການວິເຄາະລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຖານລູກຄ້າຂອງບໍລິສັດ. QoC ສຸມໃສ່ການວັດແທກລູກຄ້າທີ່ເບິ່ງໄປຂ້າງຫນ້າແລະບັນຊີສໍາລັບຊັບສິນຂອງລູກຄ້າທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍພຶດຕິກໍາການຊື້ຊ້ໍາກັນ.

ກຳນົດເວລາການໂທເພື່ອສຶກສາເພີ່ມເຕີມ

ອີມາດ ຮາຊານ

Emad ເປັນ CEO ແລະຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ Retina AI. ນັບຕັ້ງແຕ່ 2017 Retina ໄດ້ເຮັດວຽກກັບລູກຄ້າເຊັ່ນ: Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed, ແລະອື່ນໆ. ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມກັບ Retina, Emad ໄດ້ສ້າງແລະດໍາເນີນການທີມງານວິເຄາະຢູ່ Facebook ແລະ PayPal. ຄວາມກະຕືລືລົ້ນແລະປະສົບການຂອງລາວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນອຸດສາຫະກໍາເຕັກໂນໂລຢີເຮັດໃຫ້ລາວສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງໃນການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ. Emad ໄດ້ຮັບ BS ໃນວິສະວະກໍາໄຟຟ້າຈາກ Penn State, ປະລິນຍາໂທວິສະວະກໍາໄຟຟ້າຈາກ Rensselaer Polytechnic Institute, ແລະ MBA ຈາກ UCLA Anderson School of Management. ຢູ່ນອກການເຮັດວຽກກັບ Retina AI, ລາວເປັນ blogger, speaker, startup advisor, and outdoor adventurist.

ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ກັບໄປດ້ານເທິງສຸດ
ປິດ

ກວດພົບ Adblock

Martech Zone ສາມາດສະໜອງເນື້ອຫານີ້ໃຫ້ກັບເຈົ້າໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃດໆ ເພາະວ່າພວກເຮົາສ້າງລາຍໄດ້ຈາກເວັບໄຊຂອງພວກເຮົາຜ່ານລາຍໄດ້ໂຄສະນາ, ລິ້ງເຊື່ອມໂຍງ ແລະສະປອນເຊີ. ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຮູ້​ສຶກ​ດີ​ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ຈະ​ເອົາ​ຕົວ​ບລັອກ​ການ​ໂຄ​ສະ​ນາ​ຂອງ​ທ່ານ​ທີ່​ທ່ານ​ເບິ່ງ​ເວັບ​ໄຊ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ.