Mākslīgais intelekts kampaņu pārvaldībai un optimizācijai: Pārtrauciet nojautāt, kas darbojas
Jūsu mārketinga komanda īsteno kampaņas visos kanālos. E-pasts. Maksas meklēšana. Sociālās reklāmas. Saturs. Displejs. Notikumi. Tiešsaistes semināri.
Katram kanālam ir sava platforma. Savi rādītāji. Savs informācijas paneli. Un kaut kā jums ir jānoskaidro, kuras kampaņas patiešām rada ieņēmumus un kuras izšķērdē budžetu.
Līdz brīdim, kad analizējat pagājušā mēneša rezultātus, šis mēnesis jau ir pusē. Jūs optimizējat vakardienas kampaņas, kamēr šodienas kampaņas darbojas autopilota režīmā.
Mākslīgais intelekts visu izseko reāllaikā. Tas nosaka, kas darbojas un kas ne. Tas automātiski optimizē budžetu. Tas prognozē kampaņas veiktspēju pirms tās uzsākšanas. Jūsu mārketinga izdevumi tiek novirzīti tur, kur tie nes peļņu, nevis tur, kur tie vienmēr ir bijuši.
Problēma: pārāk daudz kampaņu un nepietiekama izpratne
Šomēnes īstenojat 20 kampaņas. Jūs zināt, cik daudz ir klikšķu un rādījumu. Jūs zināt izmaksas par klikšķi. Iespējams, jūs pat zināt par reklāmguvumiem.
Bet vai zināt, kuras kampaņas nodrošināja faktiskos ieņēmumus? No kurienes klienti nāca? Kādi kanāli darbojas kopā? Kuriem no tiem tiek tērēta nauda?
Lielākā daļa komandu to nedara. Jo datu apkopošana no Google reklāmām, Facebook, e-pasta platformas, CRM un analīzes rīkiem aizņem vairākas stundas. Līdz brīdim, kad jums ir pilnīgs priekšstats, kampaņa ir beigusies.
Tātad jūs pieņemat lēmumus, pamatojoties uz nepilnīgiem datiem. Vai aizstājējdati. Vai tas, kas darbojās iepriekšējā reizē. Un brīnāties, kāpēc ir grūti pierādīt mārketinga ROI.
Mākslīgais intelekts kampaņu pārvaldībā
Mākslīgais intelekts konsolidē kampaņu datus visos kanālos. Tas izseko sniegumu līdz reāliem rezultātiem. Tas optimizē automātiski. Tas palīdz tērēt gudrāk.
Starpkanālu veiktspējas izsekošana
Visas jūsu kampaņas. Visi jūsu kanāli. Viens skats.
Mākslīgais intelekts iegūst datus no:
- Maksas meklēšana (Google, Bing)
- Sociālās reklāmas (Facebook, LinkedIn, Instagram, Twitter)
- E-pasta mārketings
- Reklāma displejā
- Satura mārketings
- Pasākumi un tīmekļa semināri
- Organiskā sociālā vide
- SEO un organiskā meklēšana
Katras kampaņas izsekošana vienuviet. Vieni un tie paši rādītāji. Tie paši termiņi. Nevajag vairs lēkāt starp platformām, mēģinot salīdzināt ābolus ar apelsīniem.
Jūs redzat pilnu ainu. Kādi kanāli virza datplūsmu? Kuriem no tiem ir konversijas? Kurš nodrošina ieņēmumus? Ne tikai šo kampaņu, bet arī tendences laika gaitā.
Atribūts un ieņēmumu saistība
Sarežģītākais jautājums mārketingā: kuras kampaņas faktiski veicināja ieņēmumus?
Mākslīgais intelekts izseko klientu ceļojumus:
- Pirmais saskarsmes punkts (kā viņi jūs atrada?)
- Vidējie pieskārieni (kas viņus piesaistīja?)
- Pēdējais pieskāriens (kas lika viņiem konvertēties?)
- Visi pieskārienu punkti, kas ietekmēja lēmumu
Tas sasaista mārketinga aktivitātes ar noslēgtajiem ieņēmumiem. Ne tikai vadlīnijas vai konversijas, bet arī faktiskos ienākumus.
Jūs redzat, kuras kampaņas ģenerē cauruļvadus. Kuras kampaņas rada ātras uzvaras. Kuras palīdz citiem kanāliem. Kuras ņem kredītu par citu kanālu paveikto darbu.
Atribūcija nav nevainojama. Klienti neseko pa gludiem ceļiem. Taču mākslīgā intelekta atribūcija ir daudz labāka nekā pēdējais klikšķis vai minējums.
Budžeta optimizācijas ieteikumi
Šajā ceturksnī jums ir jāiztērē $50K. Kā jums to vajadzētu sadalīt?
Mākslīgais intelekts analizē veiktspēju:
- Kuriem kanāliem ir vislabākā ROI?
- Kuru kampaņu rezultāti ir nepietiekami?
- Kur budžets ir maksimāli izsmelts (kur varētu tērēt efektīvāk)?
- Kur jūsu atdeve samazinās (tērējat pārāk daudz)?
Tajā ir ieteiktas budžeta izmaiņas:
- "LinkedIn reklāmas nodrošina 3 reizes lielāku INI nekā Facebook. Pārceliet 30% no sociālā budžeta uz turieni."
- "E-pasta sūtījumu audzināšana, kas konvertē ar augstu rādītāju, bet sasniedz saraksta ierobežojumus. Ieguldiet līderu ģenerēšanā."
- "Maksas meklēšanā ir maksimāli izmantoti augstas intensitātes atslēgvārdi. Nepievienojiet tur vairāk budžeta."
Jūs joprojām pieņemat lēmumus. Bet jūs tos pieņemat, pamatojoties uz darbības datiem, nevis sajūtām.
Automatizētas kampaņu optimizācijas
Dažām optimizācijām nav nepieciešami cilvēka lēmumi. Tiem vienkārši jānotiek ātri.
Mākslīgais intelekts taktiskos pielāgojumus veic automātiski:
- Apturēt nepietiekami efektīvas reklāmas
- Piedāvājumu palielināšana augsti konvertējamiem atslēgvārdiem
- Piedāvājumu samazināšana atslēgvārdiem, kas izraisa klikšķus, bet ne konversijas
- Pārceliet budžetu no zemas efektivitātes reklāmu kopām uz augstas efektivitātes reklāmu kopām.
- Pielāgojiet e-pasta vēstuļu nosūtīšanas laikus, pamatojoties uz atvēršanas biežuma modeļiem.
- Palielināt tēriņus kampaņām, lai sasniegtu efektivitātes mērķus.
Šīs korekcijas notiek reālajā laikā. Ne pēc dažām dienām, kad pārskatāt sniegumu. Mākslīgais intelekts optimizē, kamēr kampaņas darbojas.
Jūs nosakāt noteikumus un drošības margas. Mākslīgais intelekts tos izpilda. Jūs pārskatāt un koriģējat noteikumus, pamatojoties uz rezultātiem.
Kampaņas veiktspējas prognozēšana
Vai pirms kampaņas uzsākšanas nevēlaties zināt, kā tā darbosies?
Mākslīgais intelekts prognozē rezultātus, pamatojoties uz:
- Līdzīgas iepriekšējās kampaņas (auditorija, kanāls, vēstījums, piedāvājums)
- Pašreizējie tirgus apstākļi un sezonalitāte
- Auditorijas lielums un raksturojums
- Radošie elementi (temata līnijas, reklāmas teksts, attēli).
Tajā lēsts: "Balstoties uz līdzīgām kampaņām, sagaidām 18-24 tūkstošus rādījumu, 2,3-2,8% CTR, 140-180 konversiju, $48-$62 CPA."
Nepilnīgas prognozes. Bet labāk nekā uzsākt akli. Ja prognozētā veiktspēja neatbilst jūsu mērķiem, pirms budžeta izlietošanas veiciet korekcijas.
Auditorijas noguruma noteikšana
Cik bieži jūs varat rādīt vienu un to pašu reklāmu vieniem un tiem pašiem cilvēkiem, pirms viņi pārstās skatīties?
Mākslīgais intelekts uzrauga noguruma signālus:
- CTR laika gaitā samazinās ar to pašu auditoriju
- Konversiju rādītājs samazinās, pat ja klikšķu skaits saglabājas stabils
- Pārāk liels biežums (viena un tā pati persona redz reklāmu 10 un vairāk reižu)
- Negatīvās iesaistes palielināšanās (paslēpt reklāmu, atteikties no abonementa, atzīmēt kā surogātpastu)
Kad iestājas nogurums, mākslīgais intelekts to atzīmē. Laiks atsvaidzināt radošās idejas, mainīt vēstījumu vai dot auditorijai pārtraukumu.
Neļauj jums izdedzināt savas labākās auditorijas, pārmērīgi reklamējot tās.
Konkurences salīdzinošā novērtēšana
Vai jūsu sniegums ir labs vai slikts? Grūti pateikt bez konteksta.
Mākslīgais intelekts salīdzina jūsu rādītājus ar:
- Jūsu vēsturiskie rezultāti
- Nozares kritēriji
- Līdzīgi uzņēmumi
- Konkurences vide (ja redzama)
Redziet: "Jūsu LinkedIn CTR ir 1,8%. Nozares vidējais rādītājs ir 0,9%. Jūs darbojaties labi. Bet jūsu konversijas rādītājs ir 2,1% salīdzinājumā ar nozares vidējo rādītāju 3,5%. Problēma ir jūsu mērķlapā vai piedāvājumā, nevis reklāmās."
Šis konteksts palīdz jums uzzināt, kur optimizēt. Netērējiet laiku, lai uzlabotu to, kas jau ir labs. Labojiet to, kas ir bojāts.
Ko tas nozīmē jums
TKO
Skaidra mārketinga izdevumu atdeve. Jūs zināt, kuras kampaņas rada ieņēmumus. Jūs zināt, kur ieguldīt vairāk un kur samazināt.
Budžeta lēmumi, kas balstīti uz datiem, nevis politiku. Kad vadība jautā: "Kāpēc mēs tam tērējam?", jums ir skaitļi.
Ātrāki optimizācijas cikli. Nevajag gaidīt līdz ceturkšņa beigām, lai pārskatītu sniegumu. Mākslīgais intelekts optimizē nepārtraukti, kamēr kampaņas darbojas.
Attaisnoti mārketinga ieguldījumi. Ja varat sasaistīt izdevumus ar ieņēmumiem, ir vieglāk apstiprināt budžetu. Mārketings vairs nav izmaksu centrs, bet kļūst par izaugsmes virzītājspēku.
Mārketinga vadītājiem
Viens skats uz visām kampaņām. Pārtrauciet pieslēgties 7 dažādām platformām, lai redzētu, kas notiek. Viens vadības panelis, visi jūsu dati.
Jūs zināt, kas darbojas reālajā laikā. Ne pēc nedēļām. Jūs varat ātri pielāgoties, ja kaut kas nedarbojas.
Mazāk laika ziņošanai, vairāk laika stratēģijai. Mākslīgais intelekts ģenerē darbības pārskatus. Jūs analizējat un izlemjat, ko ar tiem darīt.
Jūs testējat vairāk, jo optimizācija ir vienkāršāka. Vairāk testu nozīmē labāk uzzināt, kas rezonē ar jūsu auditoriju.
Uzņēmumam
Augstāka mārketinga ROI. Budžets tiek novirzīts kanāliem un kampaņām, kas darbojas. Mazāk izšķērdētu izdevumu par nepietiekami efektīvām kampaņām.
Paredzamākas klientu piesaistes izmaksas. Kad zināt, kādu sniegumu sagaidīt, varat precīzāk plānot izaugsmi.
Efektīva mērogošana. Kad esat atradis darbojošās kampaņas, varat tās droši paplašināt. Kad tās pārstāj darboties, jūs to ātri noķerat.
Reāli kampaņas optimizācijas mākslīgā intelekta piemēri
1. piemērs: e-komercijas uzņēmums
Tiešsaistes mazumtirgotājs izmantoja reklāmas Facebook, Google un Instagram. Tērēja $200K mēnesī. Nevarēja noteikt, kura no platformām veicināja faktisko pārdošanu, nevis tikai klikšķus.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts izsekoja klientu ceļojumu no pirmā reklāmas klikšķa līdz pirkumam. Saistīti reklāmas izdevumi ar ieņēmumiem pa kanāliem.
Rezultāts: Atklāja, ka Instagram veicināja informētību, bet reti veicināja pēdējā klikšķa konversijas. Google meklētājs veicināja apakšējā kanāla konversijas. Mainīja budžeta sadalījumu - mazāk Instagram, vairāk Google. Tādi paši kopējie izdevumi, bet par 27% lielāki ieņēmumi.
2. piemērs: B2B SaaS uzņēmums
SaaS uzņēmums izmantoja LinkedIn reklāmas, bet pārvaldīja tās manuāli. Reizi nedēļā pārbaudīja sniegumu, piektdienās veica korekcijas.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts nepārtraukti uzraudzīja kampaņas. Automātiski apturētas nepietiekami efektīvas reklāmas. Reāllaikā pārdalīja budžetu reklāmām ar labākajiem rezultātiem.
Rezultāts: Izmaksas uz vienu līderi samazinājās par 34%, jo vājie rezultāti tika apturēti uzreiz, nevis darbojās visu nedēļu. Budžets uzvarētājiem tika piešķirts nepārtraukti, nevis tikai pēc piektdienas pārskatiem.
3. piemērs: profesionālo pakalpojumu uzņēmums
Konsultāciju uzņēmums, kas tērē līdzekļus satura mārketingam, pasākumiem un apmaksātām reklāmām. Vadība apšaubīja mārketinga ROI. CMO nevarēja pierādīt, kuras darbības veicināja jaunu klientu piesaistīšanu.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts izsekoja visus mārketinga pieskārienus līdz noslēgtajiem darījumiem. Satura lejupielādes, pasākumu apmeklējumi un reklāmas klikšķi tika sasaistīti ar faktiski noslēgtajiem līgumiem.
Rezultāts: Pierādīja, ka saturs + pasākumi nodrošina 3 reizes lielāku INI nekā tikai apmaksātas reklāmas. Palielināts budžets saturam un pasākumiem. Izslēgti nepietiekami efektīvi apmaksātie kanāli. Kopējā mārketinga ROI uzlabojās par 45%.
Ko mākslīgais intelekts nedarīs
Būsim godīgi par ierobežojumiem.
Mākslīgais intelekts nerada jūsu mārketinga stratēģiju. Tas nezina jūsu pozicionējumu, jūsu zīmolu vai to, kas jūs atšķir. Tas ir cilvēka darbs.
Mākslīgais intelekts nevar labot sliktas kampaņas. Ja jūsu piedāvājums nav pārliecinošs, vai jūsu radošums ir vājš, vai jūsu mērķauditorija ir nepareiza, AI jums pateiks, ka kampaņa nedarbojas, bet tas to nespēs uzlabot. Jums joprojām ir nepieciešami labi mārketinga pamati.
Mākslīgā intelekta optimizācija darbojas jūsu iestatīto parametru robežās. Ja testējat tikai nelielas variācijas, gūsiet tikai pakāpeniskus uzlabojumus. Lieliem izrāvieniem joprojām ir nepieciešams cilvēka radošums un stratēģiskā domāšana.
Turklāt atribūcija nekad nav nevainojama. Klienti neseko lineāriem ceļiem. Dažus kontaktpunktus nav iespējams izsekot (mutvārdu sarunas, bezsaistes sarunas, tumšie sociālie tīkli). Mākslīgais intelekts sniedz vislabāko iespējamo pārskatu, taču tas nav pilnīgs.
Kā sākt darbu
Nemēģiniet optimizēt visu uzreiz. Sāciet tur, kur redzēsiet vislielāko ietekmi:
- Sāciet ar datu konsolidāciju. Savienojiet kampaņas platformas. Iegūstiet visus datus vienuviet. Vienkārši redzot visu kopā, atklājas ieskats.
- Viena kanāla izsekošana no gala līdz galam. Izvēlieties lielāko izdevumu kanālu. Izsekojiet no iespaida līdz ieņēmumiem. Uzziniet, kā patiesībā izskatās pilna kanāla veiktspēja.
- Automatizētas optimizācijas testēšana vienā kampaņā. Ļaujiet mākslīgajam intelektam optimizēt testa kampaņu. Salīdziniet veiktspēju ar manuāli optimizētu kontroli. Izmēriet atšķirību.
- Analizējiet vienu ceturksni vēsturiski. Iepriekšējo kampaņu datu nodošana mākslīgajam intelektam. Uzdodiet jautājumu: "Ko mums vajadzēja darīt citādi?" Mācieties no likumsakarībām, kuras neesat pamanījis.
- Iestatiet veiktspējas brīdinājumus. Ļaujiet mākslīgajam intelektam paziņot, kad kampaņas pārsniedz/nepārsniedz noteiktās robežvērtības. Ātri konstatējiet problēmas.
Sāciet ar maziem apmēriem. Pierādiet vērtību. Kad redzēsiet rezultātus, paplašiniet to, iekļaujot vairāk kanālu un kampaņu.
Apakšējā līnija
Kampaņu optimizācija ir modeļu atpazīšana mērogā. Kādi ziņojumi darbojas? Kura auditorija reaģē? Kāds laiks ir efektīvs? Kādi kanāli nodrošina rezultātus?
Cilvēki nevar reāllaikā uzraudzīt desmitiem kampaņu dažādos kanālos. Mākslīgais intelekts to spēj.
Jūsu mārketinga komanda joprojām nosaka stratēģiju. Viņi joprojām veido kampaņas. Viņi joprojām pieņem svarīgus lēmumus par pozicionēšanu un budžeta piešķiršanu.
Taču viņi nelido akli. Viņiem ir dati par to, kas darbojas un kas ne - reālajā laikā, nevis pēc nedēļām. Viņi optimizē nepārtraukti, nevis reizi ceturksnī.
Tas nozīmē mazāk nelietderīgu izdevumu, augstāku ROI un mārketingu, kas patiešām veicina izaugsmi.
Vēlaties labāku mārketinga INI?
Katram uzņēmumam ir atšķirīgas kampaņas. Dažādi kanāli. Dažādi panākumu mērīšanas veidi.
Mēs nepārdodam vispārīgus kampaņu rīkus. Mēs aplūkojam jūsu mārketinga kombināciju. Mēs identificējam jomas, kurās mākslīgais intelekts var reāli uzlabot sniegumu. Mēs savienojam jūsu datus, lai jūs redzētu pilnu ainu.
Pēc tam mēs iestatām optimizāciju, kas darbojas jūsu komandai un jūsu kanāliem. Jūs iegūstat labāku veiktspēju, nemainot savu darba veidu.
Nekāda ažiotāža. Nav solījumu, ka mākslīgais intelekts 10 reizes palielinās jūsu rezultātus vienas nakts laikā. Tikai labākus datus, ātrāku optimizāciju un mārketinga izdevumus, kas tiek novirzīti tur, kur tie darbojas.
