WerbetechnikAnalytics & TestingArtificial IntelligenceMarketing- und Vertriebsvideos

Retina AI: Mit Predictive AI Marketingkampagnen optimieren und Customer Lifetime Value (CLV) etablieren

Für Marketer verändert sich das Umfeld rasant. Mit den neuen datenschutzorientierten iOS-Updates von Apple und Chrome, die im Jahr 2023 unter anderem Cookies von Drittanbietern eliminieren, müssen Marketer ihr Spiel an die neuen Vorschriften anpassen. Eine der großen Veränderungen ist der steigende Wert von First-Party-Daten. Marken müssen sich jetzt auf Opt-in- und First-Party-Daten verlassen, um Kampagnen voranzutreiben.

Was ist der Customer Lifetime Value (CLV)?

Customer Lifetime Value (CLV) ist eine Kennzahl, die schätzt, wie viel Wert (normalerweise Umsatz oder Gewinnspanne) ein bestimmter Kunde einem Unternehmen im Laufe der gesamten Zeit, in der er mit Ihrer Marke interagiert – in der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft – bringt.

Diese Veränderungen machen es für Unternehmen zu einer strategischen Notwendigkeit, den Customer Lifetime Value zu verstehen und vorherzusagen, was ihnen hilft, Schlüsselsegmente von Verbrauchern für ihre Marke vor dem Kauf zu identifizieren und ihre Marketingstrategien zu optimieren, um wettbewerbsfähig und erfolgreich zu sein.

Allerdings sind nicht alle CLV-Modelle gleich – die meisten generieren sie auf aggregierter und nicht auf individueller Ebene und sind daher nicht in der Lage, den zukünftigen CLV genau vorherzusagen. Mit dem von Retina generierten CLV auf individueller Ebene können Kunden herausarbeiten, was ihre besten Kunden von allen anderen unterscheidet, und diese Informationen einbeziehen, um die Rentabilität ihrer nächsten Kundengewinnungskampagne zu steigern. Darüber hinaus ist Retina in der Lage, eine dynamische CLV-Vorhersage basierend auf den vergangenen Interaktionen des Kunden mit der Marke bereitzustellen, sodass Kunden wissen, welche Kunden sie mit Sonderangeboten, Rabatten und Werbeaktionen ansprechen sollten.  

Was ist Retina-KI?

Retina AI nutzt künstliche Intelligenz, um den Customer Lifetime Value vor der ersten Transaktion vorherzusagen.

Netzhaut-KI ist das einzige Produkt, das den langfristigen CLV von Neukunden vorhersagt und es Wachstumsvermarktern ermöglicht, Entscheidungen zur Optimierung von Kampagnen oder Kanalbudgets nahezu in Echtzeit zu treffen. Ein Beispiel für die im Einsatz befindliche Retina-Plattform ist unsere Zusammenarbeit mit Madison Reed, die nach einer Echtzeitlösung zur Messung und Optimierung von Kampagnen auf Facebook suchte. Das Team dort entschied sich für einen A/B-Test, der sich auf die CLV: CAC (Kundengewinnungskosten) Verhältnis. 

Madison Reed-Fallstudie

Mit einer Testkampagne auf Facebook verfolgte Madison Reed die folgenden Ziele: Messen Sie den ROAS und den CLV der Kampagne nahezu in Echtzeit, verteilen Sie Budgets auf profitablere Kampagnen und ermitteln Sie, welches Werbemittel die höchsten CLV:CAC-Verhältnisse erzielt hat.

Madison Reed hat einen A/B-Test mit derselben Zielgruppe für beide Segmente durchgeführt: Frauen ab 25 Jahren in den USA, die noch nie bei Madison Reed Kunde waren.

  • Kampagne A war die Business-as-Usual-Kampagne.
  • Kampagne B wurde als Testsegment geändert.

Anhand des Customer Lifetime Value wurde das Testsegment positiv für Käufe und negativ gegenüber Abmeldern optimiert. Beide Segmente verwendeten dasselbe Anzeigenmotiv.

Madison Reed führte den Test auf Facebook mit einer 50/50-Aufteilung für 4 Wochen ohne Änderungen während der Kampagne durch. Das CLV:CAC-Verhältnis sofort um 5% erhöht, als direktes Ergebnis der Optimierung der Kampagne anhand des Customer Lifetime Value im Facebook-Werbeanzeigenmanager. Zusammen mit einem besseren CLV:CAC-Verhältnis brachte die Testkampagne mehr Impressionen, mehr Website-Käufe und mehr Abonnements, was letztendlich zu einem höheren Umsatz führte. Madison Reed hat Kosten pro Impression und Kosten pro Kauf eingespart und gleichzeitig mehr wertvolle Langzeitkunden gewonnen.

Solche Ergebnisse sind typisch für die Verwendung von Retina. Im Durchschnitt steigert Retina die Marketingeffizienz um 30 %, steigert den inkrementellen CLV um 44 % bei gleichartigen Zielgruppen und erzielt den 8-fachen Return on Ad Spend (ROAS) auf Akquisitionskampagnen im Vergleich zu typischen Marketingmethoden. Personalisierung auf der Grundlage des prognostizierten Kundenwerts in Echtzeit in großem Maßstab ist letztendlich ein Game-Changer in der Marketingtechnologie. Der Fokus auf das Kundenverhalten und nicht auf die Demografie macht es zu einer einzigartigen und intuitiven Nutzung von Daten, um Marketingkampagnen in effektive, konsistente Gewinne zu verwandeln.

Retina AI bietet die folgenden Funktionen

  • CLV-Lead-Scores – Retina bietet Unternehmen die Möglichkeit, alle Kunden zu bewerten, um hochwertige Leads zu identifizieren. Viele Unternehmen sind sich nicht sicher, welche Kunden während ihrer gesamten Lebensdauer den höchsten Wert erzielen. Durch die Verwendung von Retina, um den durchschnittlichen Basis-Return on Advertising Spend (ROAS) für alle Kampagnen zu messen und die Leads kontinuierlich zu bewerten und die CPAs entsprechend zu aktualisieren, generieren die Vorhersagen von Retina einen viel höheren ROAS für die Kampagne, die mit eCLV optimiert wurde. Dieser strategische Einsatz von künstlicher Intelligenz gibt Unternehmen die Möglichkeit, Kunden zu identifizieren und darauf zuzugreifen, die auf einen Restwert hinweisen. Über die Kundenbewertung hinaus kann Retina Daten über eine Kundendatenplattform integrieren und segmentieren, um systemübergreifende Berichte zu erstellen.
  • Optimierung des Kampagnenbudgets – Strategische Vermarkter suchen immer nach Möglichkeiten, ihre Werbeausgaben zu optimieren. Das Problem ist, dass die meisten Vermarkter bis zu 90 Tage warten müssen, bevor sie die bisherige Kampagnenleistung messen und zukünftige Budgets entsprechend anpassen können. Retina Early CLV ermöglicht es Vermarktern, in Echtzeit intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, worauf sie ihre Werbeausgaben konzentrieren, indem sie ihre höchsten CPAs für hochwertige Kunden und potenzielle Kunden reservieren. Dadurch werden die Ziel-CPAs von höherwertigen Kampagnen schnell optimiert, um einen höheren ROAS und höhere Conversion-Raten zu erzielen. 
  • Lookalike Audienzen – Retina Wir haben festgestellt, dass viele Unternehmen einen sehr niedrigen ROAS haben – normalerweise um 1 oder sogar weniger als 1. Dies passiert oft, wenn die Werbeausgaben eines Unternehmens nicht proportional zum Lifetime-Wert ihrer potenziellen oder bestehenden Kunden sind. Eine Möglichkeit, den ROAS drastisch zu steigern, besteht darin, wertbasierte Lookalike Audiences zu erstellen und entsprechende Gebotsobergrenzen festzulegen. Auf diese Weise können Unternehmen die Werbeausgaben basierend auf dem Wert optimieren, den ihre Kunden ihnen langfristig bringen. Unternehmen können ihren Return on Advertising Spend mit Retinas auf dem Customer Lifetime Value basierenden Lookalike Audiences verdreifachen.
  • Wertbasierte Gebote – Value-based Bidding basiert auf der Idee, dass es sich lohnt, auch Kunden mit niedrigerem Wert zu gewinnen – solange Sie nicht zu viel dafür ausgeben. Unter dieser Annahme unterstützt Retina Kunden bei der Implementierung von Value Based Bidding (VBB) in ihren Google- und Facebook-Kampagnen. Das Festlegen von Gebotsobergrenzen kann dazu beitragen, hohe LTV:CAC-Verhältnisse sicherzustellen und Kunden mehr Flexibilität bei der Anpassung von Kampagnenparametern an die Geschäftsziele geben. Mit dynamischen Bid Caps von Retina verbesserten Kunden ihre LTV:CAC-Verhältnisse erheblich, indem sie die Akquisitionskosten unter 60 % ihrer Bid Caps hielten.
  • Finanzen & Kundengesundheit – Berichten Sie über die Gesundheit und den Wert Ihres Kundenstamms. Quality of Customers Report™ (QoC) bietet eine detaillierte Analyse des Kundenstamms eines Unternehmens. Das QoC konzentriert sich auf zukunftsgerichtete Kundenmetriken und Konten für den Kundenwert, der durch wiederholtes Kaufverhalten aufgebaut wird.

Vereinbaren Sie einen Anruf, um mehr zu erfahren

Emad Hassan

Emad ist CEO und Mitbegründer von Netzhaut-KI. Seit 2017 arbeitet Retina mit Kunden wie Nestle, Dollar Shave Club, Madison Reed und anderen zusammen. Bevor er zu Retina kam, baute und leitete Emad Analyseteams bei Facebook und PayPal. Seine anhaltende Leidenschaft und Erfahrung in der Technologiebranche ermöglichten es ihm, Produkte zu entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie ihre eigenen Daten nutzen. Emad hat einen BS in Elektrotechnik von der Penn State, einen Master in Elektrotechnik vom Rensselaer Polytechnic Institute und einen MBA von der UCLA Anderson School of Management. Außerhalb seiner Arbeit mit Retina AI ist er Blogger, Speaker, Startup-Berater und Outdoor-Abenteurer.

Ähnliche Artikel

Nach oben-Taste
Menu

Adblock erkannt

Martech Zone ist in der Lage, Ihnen diese Inhalte kostenlos zur Verfügung zu stellen, da wir unsere Website durch Werbeeinnahmen, Affiliate-Links und Sponsoring monetarisieren. Wir würden uns freuen, wenn Sie Ihren Werbeblocker entfernen würden, während Sie unsere Website besuchen.