in ,

Как прогнозы глубокого обучения могут улучшить цифровой маркетинг.

В настоящее время 83 % организаций по всему миру считают искусственный интеллект одним из главных приоритетов, а рынок ИИ

По прогнозам, вырастет в 20 раз к 2030 году. В условиях растущей конкуренции вполне логично, что компании больше не смеют игнорировать технологии ИИ.

Поэтому, несмотря на определенный прогресс в цифровом маркетинге, рекламные кампании все еще не работают оптимально, отдача от инвестиций в рекламу низкая, кампании не соответствуют контрольным показателям и ключевым индикаторам эффективности, а оценка отдачи от инвестиций в рекламу затруднена. Многие компании расстраиваются из-за того, что трудно

Разрушаем традиционную рекламу с помощью искусственного интеллекта

За многие годы компании накопили огромное количество необработанных данных. Это настоящая сокровищница маркетинговых знаний, но зачастую она используется недостаточно эффективно и недооценивается. Вложив средства в рекламные кампании, компании получили более глубокое понимание своих клиентов и их потребностей. Однако многие компании еще не научились эффективно монетизировать эти данные.

Чтобы увеличить прибыль, компании начали фокусироваться на более прибыльных показателях. Это привело к избыточности и автоматизации рабочих процессов. Транснациональные и крупные компании, такие как Tesla, инвестировали значительные средства в робототехнику и автоматизацию, чтобы свести к минимуму ошибки на производстве и снизить затраты на рабочую силу, которые растут вместе с инфляцией.

Традиционная реклама в СМИ становится все менее эффективной из-за перенасыщенности информацией и баннерной слепоты. В результате компании активно внедряют персонализацию и таргетированную рекламу, чтобы повысить конверсию и эффективность кампаний. В результате компании увеличивают свои инвестиции в привлечение пользователей, но при этом необходимо гарантировать возврат инвестиций.

Компаниям с большими инвестициями и узкими сегментами пользователей аналитика и исторические данные о пользовательской активности могут помочь определить, какие пользователи являются более прибыльными и как их эффективнее привлекать. Таким образом, они могут точно настроить свои рекламные кампании и повысить эффективность маркетинга.

В связи с ростом расходов на аукционных платформах, таких как Google и Meta, компании сталкиваются с повышением стоимости клика и усилением конкуренции. Поэтому важно понимать, как быстро окупятся инвестиции в привлечение пользователей, а аналитические решения, такие как Lemon AI, помогут компаниям определить срок окупаемости и принять взвешенное решение о расширении или корректировке рекламных бюджетов.

Как это работает на самом деле

Давайте рассмотрим два сценария, которые встречаются на рынке.

Большое количество покупок совершается среди очень широкой целевой группы, при этом некоторые пользователи приносят больший доход и удерживаются дольше, чем другие.

Однако за всех пользователей из широкой целевой группы платят примерно одинаковую среднюю цену, несмотря на то что их пожизненная ценность и коэффициент удержания сильно различаются. Это, конечно, снижает эффективность кампании. Поэтому целесообразно оптимизировать расходы с учетом потенциальной прибыльности каждого пользователя. Именно поэтому очень важно сегментировать аудиторию, исходя из того, насколько прибыльным будет каждый сегмент в будущем.

Основываясь на этой информации, вы можете платить разные суммы за разные сегменты в зависимости от их прогнозируемой стоимости. Например.

5 долларов за пользователей, которые принесут вам от 15 до 20 долларов из сегмента А,

7,5 долл. для пользователей из сегмента B, которые принесли вам от 25 до 30 долл.

10 долларов США для пользователей из сегмента C, потенциальная пожизненная ценность которых превышает 30 долларов.

Предположим, у вас очень маленькая целевая аудитория и вам нужно найти пользователей, которые похожи на текущих платящих пользователей, но еще не совершили покупку.

В этом случае вы хотите расширить аудиторию. Проблема в том, что событий происходит очень мало, поэтому сложно быстро найти нужных вам пользователей. Что мы можем сделать в этом случае, так это максимально использовать прогнозы, которые вы сделали для похожих аудиторий, где это возможно.

В результате ваш источник привлечения пользователей будет иметь больше информации о целевых пользователях, которых вам нужно привлечь, и сможет легко оптимизировать работу на основе этих знаний.

Исторически сложилось так, что если, например, только 1 % ваших пользователей совершали покупки, то увеличение коэффициента конверсии до 5 % – это уже значительное улучшение, которое окажет существенное влияние на итоговый результат.

Важно отметить, что эффективность решения подобных задач всегда будет зависеть от математики и технологии работы с данными. Существует множество методов сбора данных, но далеко не все компании научились правильно их анализировать и монетизировать.

Понимание того, какие методы и подходы наиболее эффективны в той или иной отрасли, может помочь компаниям получить преимущество и добиться лучших результатов.

Как добиться успеха в ваших рекламных кампаниях

Первый шаг – определить цель вашей кампании. Например, если вы хотите представить новый продукт, например, новую игру или фитнес-приложение, вашей первой задачей будет повышение узнаваемости бренда, чтобы люди начали распространять информацию о нем. Для достижения этой цели вы можете использовать различные медиаканалы, такие как Display & Video 360 (DV360) и Google’s Media Network (GDN).

Далее следуют привлечение пользователей (UA) и производительность, где необходимо задать два важных вопроса.

Во-первых, как найти оптимальный маркетинговый микс, используя различные каналы?

Например, эффективное распределение рекламных бюджетов между различными каналами, такими как Google и TikTok, может стать серьезной проблемой. Важно найти оптимальное сочетание этих каналов для достижения поставленных целей. Маркетинг-микс (доля рекламного бюджета, инвестируемая в различные каналы) может быть установлен, например, на уровне 50 % на Google, 30 % на Meta и 10 % на TikTok.

Каждый канал имеет свой собственный механизм оптимизации, и важно определить, какой из них лучше всего подходит для вашей компании. Некоторые механизмы оптимизации лучше работают в определенных каналах в зависимости от аудитории и собственной интеграции. Например, игровые компании будут фокусироваться на интеграции с играми и форматами, которые недоступны в стандартных рекламных сетях.

A/B-тестирование проводится в рамках каждого канала для поиска наиболее эффективных креативных решений, включая баннеры, видео и настройки таргетинга. Правильно подобранные ресурсы помогут решить поставленные задачи наиболее эффективным способом.

Второй вопрос касается стратегий кросс-канального вовлечения. Здесь нужно решить, на что ориентироваться в зависимости от поведения аудитории. Например, если вы понимаете, что некоторые пользователи начинают процесс оформления заказа в мобильном приложении по дороге на работу, а затем завершают его на вашем сайте, вы можете настроить свою рекламу так, чтобы оптимизировать процесс для этих пользователей.

Это может включать персонализированные объявления в разное время суток или использование инструментов искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности различных баннеров и настроек рекламы.

В конечном итоге ваша задача – найти оптимальное сочетание каналов, оптимизировать каждый из них и разработать кросс-канальную стратегию, основанную на понимании поведения аудитории.

Интеллектуальный доступ и традиционные методы проведения торгов

Обычно собирается достаточное количество исторических данных, как правило, более 5 000 уникальных пользователей. Необработанные данные преобразуются в числовой формат, поскольку прогностические модели работают с числами, а не с текстом. Процесс выглядит следующим образом

Подготовка данных: данные, которые будут использоваться для обучения модели, необходимо преобразовать в числовой формат.

Обучение модели: модель обучается на основе исторических данных о действиях пользователей. Модели обучаются предсказывать, сколько денег они могут принести, на основе новых моделей активности пользователей.

Оценка модели: модель оценивается на основе ее предсказательной способности.

Развертывание модели: после обучения модель развертывается в режиме реального времени, чтобы иметь возможность предсказывать стоимость пользователей, которые в данный момент взаимодействуют с приложением.

Сбор данных в режиме реального времени: новые данные о поведении пользователей собираются в режиме реального времени.

Lemon AI полностью автоматизирует эти этапы с помощью собственной технологии глубокого обучения, которая может похвастаться точностью прогнозирования более 90 %. Это могут быть общие показатели эффективности маркетинга (ROAS, LTV, удержание, ARPU, CAC и т. д.) или любые пользовательские метрики, важные для вашего бизнеса. Будь то определение пользователей, потративших 100 драгоценных камней после прохождения 20 уровней игры, или определение пользователей, сделавших три и более заказа на сумму 500 долларов за последние 30 дней на платформе электронной коммерции, – наше решение выявляет наиболее важные показатели на основе анализа исходных данных и поможет создать пользовательские события, которые улучшат производительность вашего приложения или сайта.

Вам не нужно глубоко изучать технологию, поскольку все остальное – обучение моделей, разработка функций, анализ данных и преобразование их в полезную информацию – выполняется автоматически, всего за 30 минут, для передачи данных без кода через Pull & Push API, Модели глубокого обучения обучаются в течение 48 часов. Возможности быстрого отслеживания означают, что даже при ограничениях SKAN система может начать генерировать первые прогнозы уже через 15 секунд после того, как новый пользователь запустит приложение. Бесшовная интеграция с ведущими партнерами по управлению мобильными устройствами и аналитическими сервисами еще больше упрощает процесс.

В Ad Manager можно отслеживать эффективность оптимизированных кампаний в режиме реального времени и корректировать ее на основе фактических результатов и прогнозов модели. Интуитивно понятный интерфейс Lemon AI не требует специальных навыков менеджера или программиста, что делает оптимизацию кампаний простым нажатием нескольких кнопок и устраняет технические сложности.

Наше решение для сквозной аналитики помогает автоматизировать сбор данных из различных хранилищ, включая мобильные измерительные платформы (MMP), CRM и внутренние хранилища. Это позволяет компаниям без труда извлекать полезные сведения из всего массива необработанных данных.

Автоматизация всех вышеперечисленных этапов повышает эффективность рекламных закупок. Таргетирование рекламной деятельности на основе автоматизированных кампаний и детальной аналитики может улучшить ключевые показатели эффективности на 30-40 % по сравнению с традиционными методами рекламы.

Это действительно работает!

Lemon AI позволяет компаниям использовать передовые методы глубокого обучения для достижения своих целей, таких как улучшение KPI при сохранении затрат или, наоборот, снижение затрат без ущерба для KPI. Всего за шесть месяцев мы оптимизировали рекламные расходы на общую сумму 8,2 миллиона долларов США для более чем 60 клиентов из таких отраслей, как электронная коммерция, банковское дело, азартные игры, судоходство, гостиничный бизнес и путешествия.

Ниже приведены два простых примера.

Пример 1: Рост LTV на 49 % в электронной коммерции
Задача: Ведущая платформа электронной коммерции в регионе MENA, имеющая 25 миллионов установок и более 650 000 ежемесячных пользователей, несмотря на широкий ассортимент продукции, сталкивалась с низкими показателями LTV, AOV и удержания пользователей. В мобильном приложении использовались инструменты прогнозируемой вовлеченности пользователей и аналитики, но безрезультатно.

Задача заключалась в реализации комплексной стратегии цифрового маркетинга и оптимизации рекламных каналов Google и Meta для привлечения ценных пользователей, стимулирования повторных покупок, разработки предсказуемых персонализированных динамических предложений и стабильного роста показателей.

Три шага.

Данные были проанализированы для прогнозирования покупательских привычек и потенциала оттока, а также для оптимизации стратегий привлечения и удержания пользователей.

Нацелились на пользователей с максимальным коэффициентом возврата 35 % в течение 60 дней и пользователей, совершивших более трех покупок в течение 30 дней после установки Через три месяца CAC снизился на 17,9 %, были оптимизированы баннеры, текст и УТП.

Внедрение персонализированных рекомендаций, основанных на истории покупок, и улучшение опыта покупок привели к увеличению дохода на 59 % за пять месяцев.

Результаты.

Для Android: удержание +35%, AOV +42%, LTV +49% в течение 60 дней.

Для iOS: удержание +17 %, AOV +33 %, LTV +32 % в течение 60 дней.

Пример 2: 42%-ное увеличение ROI для казуальных игр
ЗАДАЧА: Компания, специализирующаяся на казуальных играх, имеющая более 5 миллионов установок и 700 000 среднемесячных пользователей, стремилась оптимизировать свою рекламную стратегию, чтобы максимизировать доходы на Ближнем Востоке, в Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе, сохраняя при этом баланс между пользовательским опытом и вовлеченностью.

Цель заключалась в использовании данных AppsFlyer для повышения рентабельности инвестиций и удержания клиентов за счет покупок в приложении.

Пройденный путь

Всего за восемь дней модель искусственного интеллекта Lemon была полностью обучена и интегрирована.

Мы составили прогнозы на основе ML для 10, 20 и 30 % игроков с точки зрения доходов.

Для игроков, достигших “10-го уровня” и потративших в общей сложности 200 “алмазов”, мы создали специальное событие, которое действовало как прокси и улучшало показатели.

What do you think?

Начинающий

Written by Drimprog

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

GIPHY App Key not set. Please check settings