Cómo potenciar su marketing digital con predicciones de aprendizaje profundo

“We're at the beginning of a golden age of AI and are solving problems that were once in the realm of science fiction.” Jeff Bezos

Hoy en día, el 83% de las organizaciones en todo el mundo citan la IA como una de sus principales prioridades, y se prevé que el mercado de la IA se multiplique por veinte para 2030. En medio de una competencia cada vez más intensa, tiene sentido que las empresas ya no se atrevan a ignorar las tecnologías de IA.

Por lo tanto, es bastante decepcionante para muchos que, a pesar de ciertos avances en el marketing digital, las campañas publicitarias sigan sin alcanzar la eficiencia óptima, con inversiones publicitarias que arrojan rendimientos inferiores, campañas que no cumplen con los puntos de referencia y los KPI, y que el retorno de la inversión resulta difícil de medir.

Revolucionando la publicidad tradicional con el poder de la IA

A lo largo de los años, las empresas han acumulado una cantidad significativa de datos sin procesar, una verdadera mina de oro de conocimientos de marketing que a menudo se subutiliza y subestima. Después de invertir en campañas publicitarias, las empresas obtuvieron una mejor comprensión de sus clientes y sus necesidades. Sin embargo, muchos de ellos aún no han aprendido cómo monetizar esos datos de manera efectiva.

Para aumentar las ganancias, las empresas empezaron a prestar más atención a los indicadores de mayor margen. Esto ha provocado el despido de empleados superfluos y la automatización de los procesos de trabajo. Multinacionales y magnates como Tesla están invirtiendo importantes recursos en robótica y automatización para minimizar los errores en la producción y reducir los costes laborales, que están aumentando debido a la inflación.

La publicidad en los medios tradicionales se ha vuelto menos efectiva debido a la saturación de información y la ceguera de los banners. Por lo tanto, las empresas están trabajando activamente en la personalización y la publicidad dirigida para aumentar las tasas de conversión y la eficiencia de las campañas. Como resultado, las empresas están invirtiendo más en la adquisición de usuarios, pero es necesario garantizar su rentabilidad.

Para las empresas con mucho en juego y segmentos de usuarios reducidos, los análisis y los datos históricos de actividad de los usuarios pueden ayudar a identificar qué usuarios generan más ganancias y cómo adquirirlas de manera más eficiente. De esta manera, pueden perfeccionar sus campañas publicitarias y mejorar las métricas del marketing de rendimiento.

En el contexto del aumento de los costos en las plataformas de subastas como Google y Meta, las empresas se enfrentan a mayores costos de clics y competencia. Por lo tanto, es importante comprender con qué rapidez se pueden recuperar las inversiones en adquisición de usuarios. Las soluciones de análisis como Lemon AI pueden ayudar a las empresas a determinar el período de recuperación y tomar decisiones informadas sobre cómo ampliar o ajustar sus presupuestos publicitarios.

¿Cómo funciona esto realmente?

Echemos un vistazo a dos escenarios que se están dando en el mercado.

1. Tiene una gran cantidad de compras de un público objetivo muy amplio , y algunos usuarios le generan más ingresos y permanecen con usted más tiempo que otros.

   
   

Aún así, paga más o menos el mismo precio promedio por todos los usuarios de su amplia audiencia, aunque su valor de por vida y su tasa de retención pueden variar significativamente. Esto, por supuesto, hace que sus campañas sean menos eficientes de lo que podrían ser. Por tanto, es razonable querer optimizar el gasto, teniendo en cuenta la rentabilidad potencial de cada usuario. Por eso es crucial segmentar su audiencia en función de cuánto le aportará cada segmento en el futuro.

En función de esta información, puede pagar diferentes importes para diferentes segmentos en función de su valor predictivo. Por ejemplo, podría ser

• $5 para usuarios del segmento A que te reportarán entre $15 y $20,

• $7.5 para usuarios del segmento B que te reportarán entre $25 y $30, y

• $10 para usuarios del segmento C con más de $30 de valor potencial de por vida.

  
  

2. Imagine que tiene muy pocos usuarios objetivo y necesita encontrar usuarios que sean similares a su audiencia de pago actual pero que aún no hayan realizado una compra.

   
   

En este caso, querrás ampliar tu audiencia. El desafío aquí es que, dado que ocurren muy pocos eventos, es difícil identificar rápidamente a los usuarios que necesita. Lo que podemos hacer aquí es aprovechar nuestras predicciones creadas para una audiencia lo más similar posible; Como resultado, su fuente de adquisición de usuarios obtiene mucho más conocimiento sobre los usuarios objetivo que desea atraer y puede optimizarse fácilmente en función de este conocimiento.

Si históricamente has tenido, digamos, sólo un 1% de usuarios que realizan compras, aumentar tu tasa de conversión a sólo el 5% ya es una mejora significativa que tiene un gran impacto en tus ingresos.

Es importante señalar que la eficacia de la resolución de estos problemas siempre depende de las matemáticas y de los métodos de procesamiento de datos. Existen numerosos métodos de recopilación de datos, pero no todas las empresas han aprendido a analizarlos y monetizarlos correctamente.

Comprender qué métodos y enfoques funcionan mejor para una industria específica puede brindar a las empresas una ventaja y ayudarlas a lograr mejores resultados.

Cómo hacer brillar sus campañas publicitarias

El primer paso aquí es definir el objetivo de su campaña. Por ejemplo, si desea presentar un nuevo producto, ya sea un juego nuevo o una aplicación de fitness, su objetivo inicial sería crear conciencia de marca para que la gente comience a correr la voz. Para llegar allí, puede utilizar varios canales de medios como Display & Video 360 (DV360) o Display Network (GDN) de Google, donde busca optimizar los gastos para la adquisición de audiencia más eficiente.

A continuación, todo se reduce a la adquisición de usuarios (UA) y el rendimiento , y aquí tenemos dos preguntas esenciales.

Primero, ¿cómo encontramos la combinación de marketing óptima utilizando varios canales?

Por ejemplo, asignar de manera eficiente su presupuesto publicitario en diferentes canales, como Google, TikTok y otros, puede ser un gran desafío. Es crucial determinar cómo crear la mejor combinación de estos canales para lograr sus objetivos. Su combinación de marketing (el porcentaje de los presupuestos publicitarios invertidos en diferentes canales) puede incluir un 50 % en Google, un 30 % en Meta, un 10 % en TikTok, etc.

Cada canal tiene sus propios mecanismos de optimización y es importante identificar cuál de ellos se adapta mejor a tu empresa. Algunos motores de optimización funcionan mejor en canales específicos según su audiencia e integraciones únicas. Por ejemplo, las empresas de juegos valoran las integraciones con juegos y formatos que no están disponibles en las redes publicitarias estándar.

Dentro de cada canal, realiza pruebas A/B para encontrar las soluciones creativas más efectivas: pancartas, videos y configuraciones de orientación. Los activos adecuados le ayudarán a abordar sus objetivos de forma más eficiente.

La segunda pregunta se refiere a las estrategias multicanal. Esto implica determinar hacia dónde dirigir a su audiencia en función de su comportamiento. Por ejemplo, si comprende que algunos usuarios inician el proceso de pago en una aplicación móvil mientras se desplazan al trabajo y luego lo completan en el sitio web, puede adaptar su publicidad para optimizar el proceso para dichos usuarios.

Esto también implica publicidad personalizada en diferentes momentos del día y el uso de herramientas impulsadas por inteligencia artificial para predecir la efectividad de diferentes pancartas y configuraciones de anuncios.

Al final, su tarea es encontrar la combinación óptima de canales, optimizar cada canal y crear una estrategia multicanal basada en la comprensión del comportamiento de su audiencia.

UA predictiva y prácticas de licitación convencionales

Normalmente, se recopila una cantidad suficiente de datos históricos, normalmente más de 5000 usuarios únicos. Luego, sus datos sin procesar se convierten a un formato numérico, ya que los modelos predictivos funcionan con números en lugar de texto. El proceso se ve así:

1. Preparación de datos : los datos que planea utilizar para el entrenamiento del modelo deben transformarse a un formato numérico.

2. Entrenamiento del modelo : los datos históricos de la actividad del usuario se utilizan para entrenar el modelo. El modelo está entrenado para predecir cuánto dinero pueden aportar los nuevos usuarios en función de los patrones de su actividad.

3. Evaluación del modelo : el modelo se evalúa en función de su capacidad para hacer predicciones.

4. Implementación del modelo : después del entrenamiento, el modelo se puede implementar en tiempo real, para que pueda predecir los valores de los usuarios que interactúan actualmente con su aplicación.

5. Recopilación de datos en tiempo real : los datos de actividad de los nuevos usuarios se recopilan en tiempo real.

   
   

Lemon AI automatiza completamente estos pasos con su tecnología patentada de aprendizaje profundo que cuenta con una precisión de predicción de más del 90%. Solo necesita elegir lo que desea predecir : puede ser un KPI de marketing de rendimiento convencional (por ejemplo, ROAS, LTV, retención, ARPU y CAC) o cualquier métrica personalizada crucial para su negocio. Ya sea identificando a los usuarios que gastan 100 gemas después de completar 20 niveles en tu juego o aquellos que realizan un mínimo de 3 pedidos por valor de $500 en los últimos 30 días en tu plataforma de comercio electrónico, nuestra solución te ayudará a identificar las métricas más importantes basadas en análisis de datos sin procesar y cree un evento personalizado para mejorar el rendimiento de su aplicación o sitio web.

Todo lo demás: el entrenamiento de modelos, la ingeniería de funciones, el análisis de datos y la conversión en información procesable se realizan automáticamente y no requieren que usted profundice en la tecnología. La transferencia de datos sin código a través de la API Pull & Push tarda solo 30 minutos y los modelos de aprendizaje profundo se entrenan en 48 horas. La función Fast Track le permite comenzar a generar las primeras predicciones dentro de los 15 segundos posteriores al inicio de la aplicación de un nuevo usuario, incluso con las limitaciones de SKAN. La integración perfecta con los principales socios de gestión móvil y servicios de análisis agiliza aún más el proceso.

En su administrador de anuncios, puede monitorear en tiempo real el rendimiento de sus campañas optimizadas y ajustarlas en función de los resultados reales y las predicciones del modelo. La interfaz intuitiva de Lemon AI elimina la necesidad de administradores dedicados o habilidades de codificación, por lo que la optimización de la campaña se vuelve tan simple como presionar algunos botones, ahorrándole las complejidades tecnológicas.

Nuestra solución de análisis de extremo a extremo ayuda a automatizar la comparación de datos en diferentes almacenamientos de datos, ya sean plataformas de medición móviles (MMP), CRM, almacenamientos backend, etc. Esto permite a las empresas obtener sin problemas información procesable de toda la gama de datos sin procesar que poseer.

Automatizar todos los pasos mencionados anteriormente hace que la compra de anuncios sea mucho más eficiente. Al dirigir sus esfuerzos publicitarios en función de campañas automatizadas y análisis detallados, puede mejorar los KPI entre un 30 y un 40 % en comparación con los métodos publicitarios tradicionales.

¡Realmente funciona!

Lemon AI permite a las empresas aprovechar la tecnología avanzada de aprendizaje profundo en consonancia con sus objetivos, ya sea que eso signifique mejorar los KPI manteniendo los costos o viceversa: reducir los costos sin comprometer los KPI. En sólo seis meses, hemos optimizado una inversión publicitaria total de 8,2 millones de dólares para más de 60 clientes de industrias como el comercio electrónico, la banca, los juegos, la entrega a domicilio, la hotelería y los viajes.

Aquí hay sólo dos breves ejemplos.

Caso 1: Crecimiento del LTV del 49% en el comercio electrónico

Desafío : una de las principales plataformas de comercio electrónico en la región MENA, con 25 millones de instalaciones y más de 650.000 usuarios promedio mensuales, luchaba con bajas tasas de LTV, AOV y retención a pesar de una amplia gama de productos. La aplicación móvil aprovechaba las herramientas predictivas de adquisición de usuarios y análisis con poco efecto.

El objetivo era impulsar un crecimiento sostenible en las métricas comerciales mediante la implementación de una estrategia integral de marketing digital y la optimización de los canales de Google Ads y Meta Ads para atraer usuarios de alto valor, fomentar la repetición de compras y desarrollar ofertas dinámicas personales predictivas.

Cómo llegamos allí en 3 pasos:

1. Analizamos datos para pronosticar hábitos de compra y probabilidad de abandono, así como optimizar las estrategias de adquisición y retención de usuarios.

2. Nos dirigimos a los usuarios con el 35% de LTV superior dentro de los 60 días y a aquellos que realizaron más de 3 compras dentro de los 30 días posteriores a la instalación. Después de 3 meses, redujimos el CAC en un 17,9 %, optimizamos banners, textos y PVU.

3. Implementamos recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de compras para mejorar la experiencia de compra, aumentando el AOV en un 59 % en cinco meses.

   
   

Resultados :

Para Android: +35 % de retención, +42 % AOV, +49 % LTV el día 60

Para iOS: +17 % de retención, +33 % AOV, +32 % LTV el día 60

Caso 2: el ROAS aumentó un 42 % en un juego casual

Desafío : el cliente (un juego casual con más de 5 millones de instalaciones y 700 000 usuarios promedio mensuales) buscaba optimizar su estrategia publicitaria para maximizar los ingresos en las regiones MENA, Europa y APAC y, al mismo tiempo, equilibrar la experiencia y el compromiso del usuario.

El objetivo era aumentar el ROAS y la retención con compras dentro de la aplicación utilizando datos de AppsFlyer.

Cómo llegamos allí:

1. En solo ocho días, el modelo Lemon AI estuvo completamente entrenado e integrado, sin necesidad de código.

2. Hicimos predicciones basadas en ML para el 10%, 20% y 30% de los mejores jugadores por ingresos.

3. Para los jugadores que alcanzaron el 'nivel 10' y gastaron un total de 200 'diamantes', creamos un evento personalizado que sirvió como métrica proxy y mejoró la eficiencia.

   
   

Resultados:

+17% de eficiencia global cf. benchmark interno del cliente

Para Android: +42 % de ROAS, +28 % de ingresos publicitarios

Para iOS: +27 % de ROAS, +16 % de ingresos publicitarios