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Retina AI: usando IA preditiva para otimizar campanhas de marketing e estabelecer o valor de vida do cliente (CLV)

O ambiente está mudando rapidamente para os profissionais de marketing. Com as novas atualizações do iOS com foco na privacidade da Apple e do Chrome eliminando cookies de terceiros em 2023 - entre outras mudanças - os profissionais de marketing estão tendo que adaptar seu jogo para se adequar às novas regulamentações. Uma das grandes mudanças é o valor crescente encontrado nos dados primários. As marcas agora devem contar com dados opt-in e primários para ajudar a impulsionar as campanhas.

O que é Customer Lifetime Value (CLV)?

Valor vitalício do cliente (CLV) é uma métrica que estima quanto valor (geralmente receita ou margem de lucro) qualquer cliente agregará a uma empresa ao longo do tempo total de interação com sua marca - passado, presente e futuro.

Essas mudanças tornam um imperativo estratégico para as empresas compreender e prever o valor da vida do cliente, o que os ajuda a identificar os principais segmentos de consumidores para sua marca antes do ponto de compra e otimizar suas estratégias de marketing para competir e prosperar.

No entanto, nem todos os modelos CLV são criados iguais - a maioria o gera no nível agregado, e não no individual, portanto, não é possível prever com precisão o CLV futuro. Com o CLV de nível individual que o Retina gera, os clientes podem distinguir o que torna seus melhores clientes diferentes de todos os outros e incorporar essas informações para aumentar a lucratividade de sua próxima campanha de aquisição de clientes. Além disso, o Retina é capaz de fornecer uma previsão dinâmica do CLV com base nas interações anteriores do cliente com a marca, permitindo que os clientes saibam quais clientes eles devem visar com ofertas especiais, descontos e promoções.  

O que é Retina AI?

Retina AI usa inteligência artificial para prever o valor da vida do cliente antes da primeira transação.

Retina IA é o único produto que prevê o CLV de longo prazo de novos clientes, permitindo que os profissionais de marketing em crescimento tomem decisões de otimização de orçamento de campanha ou canal quase em tempo real. Um exemplo da plataforma Retina em uso é nosso trabalho com Madison Reed, que estava em busca de uma solução em tempo real para medir e otimizar campanhas no Facebook. A equipe optou por realizar um teste A / B centrado no CLV: CAC (custos de aquisição de clientes) rácio. 

Estudo de caso da Madison Reed

Com uma campanha de teste no Facebook, a Madison Reed teve como objetivo atingir os seguintes objetivos: Medir o ROAS e o CLV da campanha quase em tempo real, realocar os orçamentos para campanhas mais lucrativas e entender qual anúncio resultou nos maiores índices CLV: CAC.

A Madison Reed configurou um teste A / B usando o mesmo público-alvo para ambos os segmentos: mulheres de 25 anos ou mais nos Estados Unidos que nunca foram clientes da Madison Reed.

  • A campanha A foi a campanha normal.
  • A campanha B foi modificada como o segmento de teste.

Usando o valor da vida útil do cliente, o segmento de teste foi otimizado positivamente para compras e negativamente contra cancelamentos. Ambos os segmentos usaram o mesmo criativo.

Madison Reed executou o teste no Facebook com uma divisão 50/50 por 4 semanas sem nenhuma alteração no meio da campanha. A proporção CLV: CAC aumentou 5% imediatamente, como resultado direto da otimização da campanha usando o valor da vida do cliente no gerenciador de anúncios do Facebook. Junto com uma melhor proporção CLV: CAC, a campanha de teste ganhou mais impressões, mais compras no site e mais assinaturas, resultando em aumento da receita. A Madison Reed economizou no custo por impressão e no custo por compra, ao mesmo tempo em que conquistou clientes de longo prazo mais valiosos.

Esses tipos de resultados são típicos ao usar Retina. Em média, o Retina aumenta a eficiência de marketing em 30%, aumenta o CLV incremental em 44% com públicos semelhantes e obtém 8x de retorno do investimento em publicidade (ROAS) em campanhas de aquisição em comparação com métodos de marketing típicos. A personalização com base no valor previsto para o cliente em escala em tempo real é, em última análise, uma virada de jogo na tecnologia de marketing. Seu foco no comportamento do cliente, em vez de dados demográficos, o torna um uso único e intuitivo de dados para transformar campanhas de marketing em vitórias consistentes e eficazes.

Retina AI oferece os seguintes recursos

  • Pontuações de leads de CLV - Retina fornece às empresas os meios de pontuar todos os clientes para identificar leads de qualidade. Muitas empresas não têm certeza de quais clientes produzirão o maior valor ao longo de sua vida. Ao usar o Retina para medir o retorno médio sobre o gasto com publicidade (ROAS) de referência em todas as campanhas e continuamente marcando leads e atualizando os CPAs de acordo, as previsões do Retina geram um ROAS muito mais alto na campanha que foi otimizado usando eCLV. Este uso estratégico de inteligência artificial dá às empresas os meios para identificar e acessar clientes que são indicativos de valor residual. Além da pontuação do cliente, o Retina pode integrar e segmentar dados por meio de uma plataforma de dados do cliente para relatórios entre sistemas.
  • Otimização de orçamento de campanha - Os profissionais de marketing estratégico estão sempre procurando maneiras de otimizar seus gastos com publicidade. O problema é que a maioria dos profissionais de marketing precisa esperar até 90 dias antes de poder medir o desempenho da campanha anterior e ajustar os orçamentos futuros de acordo. O Retina Early CLV permite que os profissionais de marketing façam escolhas inteligentes sobre onde concentrar seus gastos com publicidade em tempo real, reservando seus CPAs mais altos para clientes e clientes potenciais de alto valor. Isso otimiza rapidamente os CPAs desejados de campanhas de maior valor para gerar um ROAS mais alto e taxas de conversão mais altas. 
  • O público Lookalike - Retina, notamos que muitas empresas têm um ROAS muito baixo - geralmente em torno de 1 ou até menos de 1. Isso geralmente acontece quando os gastos com publicidade de uma empresa não são proporcionais ao valor vitalício de seus clientes em potencial ou existentes. Uma maneira de aumentar drasticamente o ROAS é criar públicos-alvo semelhantes com base em valores e definir limites de lance correspondentes. Dessa forma, as empresas podem otimizar os gastos com publicidade com base no valor que seus clientes lhes trarão a longo prazo. As empresas podem triplicar o retorno sobre os gastos com publicidade com públicos semelhantes baseados em valor de vida do cliente da Retina.
  • Lance com base em valor - O lance com base em valor baseia-se na ideia de que vale a pena adquirir até mesmo os clientes de valor mais baixo, desde que você não gaste muito para adquiri-los. Com essa suposição, Retina ajuda os clientes a implementar lances baseados em valor (VBB) em suas campanhas do Google e do Facebook. Definir limites de lance pode ajudar a garantir altos índices LTV: CAC e dá aos clientes mais flexibilidade para modificar os parâmetros da campanha para atender às metas de negócios. Com os limites de lance dinâmicos do Retina, os clientes melhoraram significativamente seus índices LTV: CAC, mantendo os custos de aquisição abaixo de 60% de seus limites de lance.
  • Saúde Financeira e do Cliente – Relatório sobre a saúde e o valor de sua base de clientes. O Quality of Customers Report™ (QoC) fornece uma análise detalhada da base de clientes de uma empresa. O QoC se concentra em métricas de clientes voltadas para o futuro e contabiliza o valor do cliente construído com o comportamento de compra repetida.

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Emad Hasan

Emad é o CEO e cofundador da Retina IA. Desde 2017, Retina trabalha com clientes como Nestlé, Dollar Shave Club, Madison Reed e muito mais. Antes de ingressar na Retina, Emad construiu e gerenciou equipes de análise no Facebook e no PayPal. Sua paixão e experiência contínuas no setor de tecnologia permitiram que ele desenvolvesse produtos que ajudassem as organizações a tomar melhores decisões de negócios por meio do aproveitamento de seus próprios dados. Emad é bacharel em Engenharia Elétrica pela Penn State, um mestrado em Engenharia Elétrica pelo Rensselaer Polytechnic Institute e um MBA pela UCLA Anderson School of Management. Fora de seu trabalho com Retina AI, ele é um blogueiro, palestrante, consultor de startups e aventureiro ao ar livre.

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