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Retina AI: utilizzo dell'AI predittiva per ottimizzare le campagne di marketing e stabilire il Customer Lifetime Value (CLV)

L'ambiente sta cambiando rapidamente per i professionisti del marketing. Con i nuovi aggiornamenti iOS incentrati sulla privacy di Apple e Chrome che eliminano i cookie di terze parti nel 2023, tra le altre modifiche, gli esperti di marketing devono adattare il loro gioco alle nuove normative. Uno dei grandi cambiamenti è il valore crescente trovato nei dati di prima parte. I brand devono ora fare affidamento su opt-in e dati proprietari per aiutare a promuovere le campagne.

Che cos'è il Customer Lifetime Value (CLV)?

Valore a vita del cliente (CLV) è una metrica che stima quanto valore (di solito entrate o margine di profitto) un determinato cliente porterà a un'azienda nel corso del tempo totale in cui interagisce con il tuo marchio, passato, presente e futuro.

Questi cambiamenti rendono un imperativo strategico per le aziende comprendere e prevedere il valore della vita del cliente, che li aiuta a identificare i segmenti chiave di consumatori per il loro marchio prima del punto di acquisto e ottimizzare le loro strategie di marketing per competere e prosperare.

Tuttavia, non tutti i modelli CLV sono uguali: la maggior parte lo genera a livello aggregato piuttosto che a livello individuale, quindi, non è possibile prevedere con precisione il CLV futuro. Con il CLV a livello individuale generato da Retina, i clienti sono in grado di distinguere ciò che rende i loro migliori clienti diversi da tutti gli altri e incorporare tali informazioni per aumentare la redditività della loro prossima campagna di acquisizione clienti. Inoltre, Retina è in grado di fornire una previsione CLV dinamica basata sulle interazioni passate del cliente con il marchio, consentendo ai clienti di sapere a quali clienti dovrebbero rivolgersi con offerte speciali, sconti e promozioni.  

Cos'è Retina AI?

Retina AI utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere il lifetime value del cliente prima della prima transazione.

Retina AI è l'unico prodotto che prevede il CLV a lungo termine dei nuovi clienti, consentendo ai marketer in crescita di prendere decisioni sull'ottimizzazione del budget di una campagna o del canale quasi in tempo reale. Un esempio della piattaforma Retina in uso è il nostro lavoro con Madison Reed che cercava una soluzione in tempo reale per misurare e ottimizzare le campagne su Facebook. Il team ha deciso di eseguire un test A/B incentrato sul CLV: CAC (costi di acquisizione clienti). 

Caso di studio di Madison Reed

Con una campagna di prova su Facebook, Madison Reed mirava a raggiungere i seguenti obiettivi: misurare il ROAS e il CLV della campagna quasi in tempo reale, riallocare i budget verso campagne più redditizie e capire quale creatività pubblicitaria ha prodotto i rapporti CLV:CAC più elevati.

Madison Reed ha istituito un test A/B utilizzando lo stesso target di riferimento per entrambi i segmenti: donne di 25 anni o più negli Stati Uniti che non erano mai state clienti di Madison Reed.

  • La campagna A era la solita campagna.
  • La campagna B è stata modificata come segmento di prova.

Utilizzando il valore della vita del cliente, il segmento di test è stato ottimizzato positivamente per gli acquisti e negativamente contro i disiscritti. Entrambi i segmenti hanno utilizzato la stessa creatività dell'annuncio.

Madison Reed ha eseguito il test su Facebook con una suddivisione 50/50 per 4 settimane senza modifiche a metà campagna. Il rapporto CLV:CAC aumentato del 5% immediatamente, come risultato diretto dell'ottimizzazione della campagna utilizzando il lifetime value cliente all'interno del gestore degli annunci di Facebook. Insieme a un migliore rapporto CLV:CAC, la campagna di test ha ottenuto più impressioni, più acquisti sul sito Web e più abbonamenti, portando infine a un aumento delle entrate. Madison Reed ha risparmiato sul costo per impressione e sul costo per acquisto, acquisendo anche clienti più preziosi a lungo termine.

Questi tipi di risultati sono tipici quando si utilizza Retina. In media, Retina aumenta l'efficienza del marketing del 30%, aumenta il CLV incrementale del 44% con un pubblico simile e guadagna 8 volte il ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) sulle campagne di acquisizione rispetto ai metodi di marketing tipici. La personalizzazione basata sul valore previsto per il cliente su larga scala in tempo reale è in definitiva un punto di svolta nella tecnologia di marketing. La sua attenzione al comportamento dei clienti piuttosto che ai dati demografici lo rende un uso unico e intuitivo dei dati per trasformare le campagne di marketing in vittorie efficaci e coerenti.

Retina AI offre le seguenti funzionalità

  • Punteggi lead CLV – Retina fornisce alle aziende i mezzi per valutare tutti i clienti per identificare lead di qualità. Molte aziende non sono sicure di quali clienti produrranno il valore più alto nel corso della loro vita. Utilizzando Retina per misurare il ritorno medio sulla spesa pubblicitaria (ROAS) di base in tutte le campagne e valutando continuamente i lead e aggiornando di conseguenza i CPA, le previsioni di Retina generano un ROAS molto più elevato sulla campagna che è stata ottimizzata utilizzando eCLV. Questo uso strategico dell'intelligenza artificiale offre alle aziende i mezzi per identificare e accedere ai clienti che sono indicativi del valore residuo. Oltre al punteggio del cliente, Retina può integrare e segmentare i dati attraverso una piattaforma di dati dei clienti per la creazione di report tra i sistemi.
  • Ottimizzazione del budget della campagna – I marketer strategici sono sempre alla ricerca di modi per ottimizzare la loro spesa pubblicitaria. Il problema è che la maggior parte dei professionisti del marketing deve attendere fino a 90 giorni prima di poter misurare le prestazioni della campagna precedente e adeguare di conseguenza i budget futuri. Retina Early CLV consente ai professionisti del marketing di fare scelte intelligenti su dove concentrare la spesa pubblicitaria in tempo reale, riservando i loro CPA più alti per clienti potenziali e potenziali. Ciò ottimizza rapidamente i CPA target delle campagne di maggior valore per ottenere un ROAS più elevato e tassi di conversione più elevati. 
  • Il pubblico sosia – Retina abbiamo notato che molte aziende hanno un ROAS molto basso, di solito intorno a 1 o addirittura inferiore a 1. Questo accade spesso quando la spesa pubblicitaria di un'azienda non è proporzionale al valore della vita dei clienti potenziali o esistenti. Un modo per aumentare notevolmente il ROAS è creare un pubblico simile basato sul valore e impostare limiti di offerta corrispondenti. In questo modo, le aziende possono ottimizzare la spesa pubblicitaria in base al valore che i loro clienti porteranno loro nel lungo periodo. Le aziende possono triplicare il ritorno sulla spesa pubblicitaria con il pubblico simile basato sul valore della vita del cliente di Retina.
  • Offerta basata sul valore – L'offerta basata sul valore si basa sull'idea che vale la pena acquisire anche i clienti di valore inferiore, purché non si spenda troppo per acquisirli. Con questo presupposto, Retina aiuta i clienti a implementare l'offerta basata sul valore (VBB) nelle loro campagne Google e Facebook. L'impostazione di limiti di offerta può aiutare a garantire rapporti LTV:CAC elevati e offre ai clienti una maggiore flessibilità per modificare i parametri della campagna per adattarli agli obiettivi aziendali. Con i limiti di offerta dinamici di Retina, i clienti hanno notevolmente migliorato i loro rapporti LTV:CAC mantenendo i costi di acquisizione al di sotto del 60% dei loro limiti di offerta.
  • Finanza e salute dei clienti – Report sulla salute e il valore della tua base di clienti. Quality of Customers Report™ (QoC) fornisce un'analisi dettagliata della base clienti di un'azienda. Il QoC si concentra su metriche dei clienti lungimiranti e tiene conto dell'equità del cliente costruita con comportamenti di acquisto ripetuti.

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Emad Hassan

Emad è CEO e co-fondatore di Retina AI. Dal 2017 Retina ha lavorato con clienti come Nestlé, Dollar Shave Club, Madison Reed e altri. Prima di entrare in Retina, Emad ha creato e gestito team di analisi su Facebook e PayPal. La sua continua passione ed esperienza nel settore tecnologico gli ha permesso di creare prodotti che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni aziendali migliori sfruttando i propri dati. Emad ha conseguito una laurea in ingegneria elettrica presso la Penn State, un master in ingegneria elettrica presso il Rensselaer Polytechnic Institute e un MBA presso la UCLA Anderson School of Management. Al di fuori del suo lavoro con Retina AI, è blogger, relatore, consulente per le startup e avventuriero all'aperto.

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