डीप लर्निंग भविष्यवाणियों के साथ अपने डिजिटल मार्केटिंग को कैसे सशक्त बनाएं

“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

आज, दुनिया भर में 83% संगठन एआई को सर्वोच्च प्राथमिकता देते हैं, और अनुमान है कि 2030 तक एआई बाजार बीस गुना बढ़ जाएगा। तीव्र प्रतिस्पर्धा के बीच, यह समझ में आता है कि व्यवसाय अब एआई प्रौद्योगिकियों की उपेक्षा करने की हिम्मत नहीं करते हैं।

इसलिए यह कई लोगों के लिए काफी निराशाजनक है कि डिजिटल मार्केटिंग में कुछ प्रगति के बावजूद, विज्ञापन अभियान इष्टतम दक्षता से पीछे रह जाते हैं, विज्ञापन निवेश से घटिया रिटर्न मिलता है, अभियान बेंचमार्क और KPI को पूरा करने में विफल हो जाते हैं, और ROI का आकलन करना चुनौतीपूर्ण साबित होता है।

एआई की शक्ति से पारंपरिक विज्ञापन में बदलाव

पिछले कुछ सालों में, कंपनियों ने काफी मात्रा में कच्चा डेटा इकट्ठा किया है - जो मार्केटिंग की जानकारी का एक सच्चा खजाना है, जिसका अक्सर कम इस्तेमाल किया जाता है और जिसका कम मूल्यांकन किया जाता है। विज्ञापन अभियानों में निवेश करने के बाद, व्यवसायों को अपने ग्राहकों और उनकी ज़रूरतों के बारे में बेहतर समझ मिली। हालाँकि, उनमें से कई ने अभी तक यह नहीं सीखा है कि उस डेटा का प्रभावी ढंग से मुद्रीकरण कैसे किया जाए।

मुनाफ़ा बढ़ाने के लिए कंपनियों ने उच्च मार्जिन संकेतकों पर ज़्यादा ध्यान देना शुरू कर दिया है। इससे अनावश्यक कर्मचारियों की छंटनी और कार्य प्रक्रियाओं का स्वचालन हुआ है। बहुराष्ट्रीय कंपनियाँ और टेस्ला जैसी दिग्गज कंपनियाँ उत्पादन में त्रुटियों को कम करने और मुद्रास्फीति के कारण बढ़ रही श्रम लागत को कम करने के लिए रोबोटिक्स और स्वचालन में महत्वपूर्ण संसाधनों का निवेश कर रही हैं।

सूचना संतृप्ति और बैनर ब्लाइंडनेस के कारण पारंपरिक मीडिया विज्ञापन कम प्रभावी हो गए हैं। इसलिए, कंपनियाँ रूपांतरण दरों और अभियान दक्षता को बढ़ाने के लिए वैयक्तिकरण और लक्षित विज्ञापन पर सक्रिय रूप से काम कर रही हैं। परिणामस्वरूप, व्यवसाय उपयोगकर्ता अधिग्रहण में अधिक निवेश कर रहे हैं, लेकिन उनके रिटर्न को सुरक्षित करने की आवश्यकता है।

उच्च दांव और संकीर्ण उपयोगकर्ता खंडों वाली कंपनियों के लिए, एनालिटिक्स और ऐतिहासिक उपयोगकर्ता गतिविधि डेटा यह पहचानने में मदद कर सकता है कि कौन से उपयोगकर्ता अधिक लाभ लाते हैं और उन्हें अधिक कुशलता से कैसे प्राप्त किया जाए। इस तरह, वे अपने विज्ञापन अभियानों को बेहतर बना सकते हैं और प्रदर्शन विपणन मीट्रिक में सुधार कर सकते हैं।

Google और Meta जैसे नीलामी प्लेटफ़ॉर्म पर बढ़ती लागत के संदर्भ में, कंपनियों को बढ़ी हुई क्लिक लागत और प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ रहा है। इसलिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि उपयोगकर्ता अधिग्रहण निवेश को कितनी जल्दी वापस प्राप्त किया जा सकता है। लेमन AI जैसे एनालिटिक्स समाधान कंपनियों को भुगतान अवधि निर्धारित करने और अपने विज्ञापन बजट को बढ़ाने या समायोजित करने के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

यह वास्तव में कैसे काम करता है

आइये बाजार में चल रहे दो परिदृश्यों पर नजर डालें।

1. आपके पास बहुत व्यापक लक्षित दर्शकों से बड़ी संख्या में खरीदारी होती है, कुछ उपयोगकर्ता आपको अधिक राजस्व दिलाते हैं और दूसरों की तुलना में आपके साथ लंबे समय तक बने रहते हैं।

   
   

फिर भी, आप अपने व्यापक दर्शकों के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए कमोबेश एक ही औसत कीमत का भुगतान करते हैं, भले ही उनका आजीवन मूल्य और प्रतिधारण दर काफी भिन्न हो सकती है। यह, ज़ाहिर है, आपके अभियानों को जितना वे हो सकते हैं उससे कम कुशल बनाता है। इसलिए, प्रत्येक उपयोगकर्ता की संभावित लाभप्रदता पर विचार करते हुए, अपने खर्च को अनुकूलित करना उचित है। इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने दर्शकों को इस आधार पर विभाजित करें कि प्रत्येक खंड आपको भविष्य में कितना लाएगा।

इस जानकारी के आधार पर, आप अलग-अलग खंडों के लिए उनके पूर्वानुमानित मूल्य के आधार पर अलग-अलग राशि का भुगतान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह हो सकता है

• खंड ए के उपयोगकर्ताओं के लिए $5, जिससे आपको $15 से $20 मिलेंगे,

• खंड बी के उपयोगकर्ताओं के लिए $7.5, जिससे आपको $25 से $30 मिलेंगे, तथा

• $30 से अधिक संभावित आजीवन मूल्य वाले खंड C के उपयोगकर्ताओं के लिए $10।

  
  

2. कल्पना करें कि आपके पास बहुत कम लक्षित उपयोगकर्ता हैं, और आपको ऐसे उपयोगकर्ताओं को खोजने की आवश्यकता है जो आपके वर्तमान भुगतान करने वाले दर्शकों के समान हैं, लेकिन अभी तक खरीदारी नहीं की है।

   
   

इस मामले में, आप अपने दर्शकों का विस्तार करना चाहेंगे। यहाँ चुनौती यह है कि बहुत कम घटनाओं के होने के कारण, आपके लिए आवश्यक उपयोगकर्ताओं की तुरंत पहचान करना मुश्किल है। यहाँ हम जो कर सकते हैं वह है दर्शकों के लिए बनाए गए हमारे पूर्वानुमानों का लाभ उठाना, जितना संभव हो उतना समान; परिणामस्वरूप, आपके उपयोगकर्ता अधिग्रहण स्रोत को आकर्षित किए जाने वाले लक्षित उपयोगकर्ताओं के बारे में बहुत अधिक जानकारी मिलती है और इस ज्ञान के आधार पर इसे आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है।

यदि ऐतिहासिक रूप से आपके पास, मान लीजिए, केवल 1% उपयोगकर्ता ही खरीदारी करते हैं, तो आपकी रूपांतरण दर को केवल 5% तक बढ़ाना पहले से ही एक महत्वपूर्ण सुधार है जिसका आपके राजस्व पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन समस्याओं को हल करने की प्रभावशीलता हमेशा गणित और डेटा प्रोसेसिंग विधियों पर निर्भर करती है। डेटा संग्रह के कई तरीके हैं, लेकिन सभी कंपनियों ने यह नहीं सीखा है कि उनका सही तरीके से विश्लेषण और मुद्रीकरण कैसे किया जाए।

यह समझना कि किसी विशिष्ट उद्योग के लिए कौन सी विधियां और दृष्टिकोण सर्वोत्तम हैं, कंपनियों को लाभ पहुंचा सकता है तथा उन्हें बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

अपने विज्ञापन अभियान को चमकदार बनाएं

यहाँ पहला कदम आपके अभियान का लक्ष्य निर्धारित करना है। उदाहरण के लिए, यदि आप कोई नया उत्पाद पेश करना चाहते हैं, चाहे वह कोई नया गेम हो या फ़िटनेस ऐप, तो आपका प्रारंभिक उद्देश्य ब्रांड जागरूकता पैदा करना होगा ताकि लोग इसके बारे में बात करना शुरू कर दें। वहाँ पहुँचने के लिए, आप Google द्वारा Display & Video 360 (DV360) या Display Network (GDN) जैसे विभिन्न मीडिया चैनलों का उपयोग कर सकते हैं, जहाँ आप सबसे कुशल ऑडियंस अधिग्रहण के लिए खर्चों को अनुकूलित करने के लिए खोज करते हैं।

इसके बाद, यह उपयोगकर्ता अधिग्रहण (यूए) और प्रदर्शन पर निर्भर करता है, और यहां हमारे पास दो आवश्यक प्रश्न हैं।

सबसे पहले, हम विभिन्न चैनलों का उपयोग करके इष्टतम विपणन मिश्रण कैसे खोजें?

उदाहरण के लिए, Google, TikTok और अन्य जैसे विभिन्न चैनलों पर अपने विज्ञापन बजट को कुशलतापूर्वक आवंटित करना एक गंभीर चुनौती हो सकती है। अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए इन चैनलों का सबसे अच्छा संयोजन कैसे बनाया जाए, यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण है। आपके मार्केटिंग मिक्स (विभिन्न चैनलों में निवेश किए गए विज्ञापन बजट का प्रतिशत) में Google पर 50%, Meta पर 30%, TikTok पर 10% इत्यादि शामिल हो सकते हैं।

प्रत्येक चैनल का अपना अनुकूलन तंत्र होता है, और यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि उनमें से कौन सा आपकी कंपनी के लिए सबसे उपयुक्त है। कुछ अनुकूलन इंजन अपने दर्शकों और अद्वितीय एकीकरण के आधार पर विशिष्ट चैनलों पर बेहतर काम करते हैं। उदाहरण के लिए, गेमिंग कंपनियाँ मानक विज्ञापन नेटवर्क में उपलब्ध नहीं होने वाले गेम और प्रारूपों के साथ एकीकरण को महत्व देती हैं।

प्रत्येक चैनल के भीतर, आप सबसे प्रभावी रचनात्मक समाधान - बैनर, वीडियो और लक्ष्यीकरण सेटिंग खोजने के लिए A/B परीक्षण करते हैं। उपयुक्त संपत्तियाँ आपको अपने उद्देश्यों को सबसे कुशलता से संबोधित करने में मदद करेंगी।

दूसरा प्रश्न क्रॉस-चैनल रणनीतियों से संबंधित है। इसमें यह निर्धारित करना शामिल है कि आपके दर्शकों को उनके व्यवहार के आधार पर कहाँ निर्देशित किया जाए। उदाहरण के लिए, यदि आप समझते हैं कि कुछ उपयोगकर्ता काम पर जाते समय मोबाइल ऐप में चेकआउट प्रक्रिया शुरू करते हैं और फिर इसे वेबसाइट पर पूरा करते हैं, तो आप ऐसे उपयोगकर्ताओं के लिए प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए अपने विज्ञापन को अनुकूलित कर सकते हैं।

इसमें दिन के अलग-अलग समय पर व्यक्तिगत विज्ञापन देना और विभिन्न बैनरों और विज्ञापन सेटिंग्स की प्रभावशीलता का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI-संचालित उपकरणों का उपयोग करना भी शामिल है।

अंत में, आपका कार्य चैनलों का इष्टतम संयोजन ढूंढना, प्रत्येक चैनल को अनुकूलित करना, और अपने दर्शकों के व्यवहार की समझ के आधार पर एक क्रॉस-चैनल रणनीति बनाना है।

पूर्वानुमानित यूए और पारंपरिक बोली-प्रक्रिया प्रथाएँ

आम तौर पर, आप पर्याप्त मात्रा में ऐतिहासिक डेटा इकट्ठा करते हैं, आमतौर पर 5,000 से ज़्यादा अद्वितीय उपयोगकर्ता। फिर, आपके कच्चे डेटा को संख्यात्मक प्रारूप में बदल दिया जाता है, क्योंकि पूर्वानुमान मॉडल टेक्स्ट के बजाय संख्याओं के साथ काम करते हैं। प्रक्रिया इस तरह दिखती है:

1. डेटा तैयारी : मॉडल प्रशिक्षण के लिए आप जिस डेटा का उपयोग करने की योजना बनाते हैं उसे संख्यात्मक प्रारूप में परिवर्तित किया जाना चाहिए।

2. मॉडल प्रशिक्षण : मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऐतिहासिक उपयोगकर्ता गतिविधि डेटा का उपयोग किया जाता है। मॉडल को यह अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि नए उपयोगकर्ता अपनी गतिविधि के पैटर्न के आधार पर कितना पैसा ला सकते हैं।

3. मॉडल मूल्यांकन : मॉडल का मूल्यांकन उसकी भविष्यवाणी करने की क्षमता के आधार पर किया जाता है।

4. मॉडल परिनियोजन : प्रशिक्षण के बाद, मॉडल को वास्तविक समय में परिनियोजित किया जा सकता है, ताकि आप वर्तमान में आपके ऐप के साथ इंटरैक्ट करने वाले उपयोगकर्ताओं के मूल्यों का अनुमान लगा सकें।

5. वास्तविक समय डेटा संग्रहण : नए उपयोगकर्ता गतिविधि डेटा वास्तविक समय में एकत्र किया जाता है।

   
   

लेमन एआई अपनी पेटेंटेड डीप लर्निंग तकनीक के साथ आपके लिए इन चरणों को पूरी तरह से स्वचालित करता है जो 90% से अधिक भविष्यवाणी सटीकता का दावा करता है। आपको केवल यह चुनने की ज़रूरत है कि आप क्या भविष्यवाणी करना चाहते हैं : यह या तो एक पारंपरिक प्रदर्शन विपणन KPI (जैसे, ROAS, LTV, प्रतिधारण, ARPU, और CAC) या आपके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण कोई भी कस्टम मीट्रिक हो सकता है। चाहे वह आपके गेम में 20 स्तरों को पूरा करने के बाद 100 रत्न खर्च करने वाले उपयोगकर्ताओं की पहचान करना हो या आपके ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म पर पिछले 30 दिनों के भीतर $500 मूल्य के न्यूनतम 3 ऑर्डर देने वालों की पहचान करना हो, हमारा समाधान आपको कच्चे डेटा विश्लेषण के आधार पर सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक की पहचान करने और आपके ऐप या वेबसाइट के प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए एक कस्टम ईवेंट बनाने में मदद करेगा।

बाकी सभी काम - मॉडल ट्रेनिंग, फीचर इंजीनियरिंग, डेटा पार्सिंग और कार्रवाई योग्य जानकारी में रूपांतरण स्वचालित रूप से होते हैं और इसके लिए आपको तकनीक में गहराई से जाने की आवश्यकता नहीं होती है। पुल और पुश एपीआई के माध्यम से नो-कोड डेटा ट्रांसफर में केवल 30 मिनट लगते हैं, जिसमें डीप लर्निंग मॉडल 48 घंटों के भीतर प्रशिक्षित हो जाते हैं। फास्ट ट्रैक फीचर आपको नए उपयोगकर्ता के ऐप लॉन्च के 15 सेकंड के भीतर पहली भविष्यवाणियां बनाने की अनुमति देता है, यहां तक कि SKAN सीमाओं के साथ भी। अग्रणी मोबाइल प्रबंधन भागीदारों और एनालिटिक्स सेवाओं के साथ सहज एकीकरण प्रक्रिया को और भी सुव्यवस्थित बनाता है।

अपने विज्ञापन प्रबंधक में, आप वास्तविक समय में देख सकते हैं कि आपके अनुकूलित अभियान कैसे प्रदर्शन करते हैं और वास्तविक परिणामों और मॉडल पूर्वानुमानों के आधार पर उन्हें समायोजित कर सकते हैं। लेमन एआई का सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस समर्पित प्रबंधकों या कोडिंग कौशल की आवश्यकता को समाप्त करता है, इसलिए अभियान अनुकूलन कुछ बटन दबाने जितना सरल हो जाता है, जिससे आपको तकनीकी पेचीदगियों से छुटकारा मिलता है।

हमारा एंड-टू-एंड एनालिटिक्स समाधान विभिन्न डेटा स्टोरेज में डेटा मिलान को स्वचालित करने में मदद करता है, चाहे वह मोबाइल मापन प्लेटफ़ॉर्म (एमएमपी), सीआरएम, बैकएंड स्टोरेज आदि हों। यह व्यवसायों को उनके पास मौजूद कच्चे डेटा की पूरी श्रृंखला से सहजता से कार्रवाई योग्य जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

ऊपर बताए गए सभी चरणों को स्वचालित करने से विज्ञापन खरीदना ज़्यादा कुशल हो जाता है। स्वचालित अभियानों और विस्तृत विश्लेषण के आधार पर अपने विज्ञापन प्रयासों को निर्देशित करके, आप पारंपरिक विज्ञापन विधियों की तुलना में KPI को 30-40% तक बेहतर बना सकते हैं।

यह वास्तव में काम करता है!

लेमन एआई कंपनियों को अपने लक्ष्यों के अनुरूप उन्नत डीप लर्निंग तकनीक का उपयोग करने में सक्षम बनाता है, चाहे इसका मतलब लागत को बनाए रखते हुए KPI को बढ़ाना हो या इसके विपरीत - KPI से समझौता किए बिना लागत को कम करना। केवल छह महीनों में, हमने ई-कॉमर्स, बैंकिंग, गेमिंग, डिलीवरी, आतिथ्य और यात्रा जैसे उद्योगों के 60 से अधिक ग्राहकों के लिए $8.2 मिलियन के कुल विज्ञापन खर्च को अनुकूलित किया है।

यहां केवल दो संक्षिप्त उदाहरण दिये गये हैं।

मामला 1: ई-कॉमर्स में LTV में 49% की वृद्धि

चुनौती : MENA क्षेत्र में एक शीर्ष ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म, जिसमें 25 मिलियन इंस्टॉल और 650K+ मासिक औसत उपयोगकर्ता हैं, एक विस्तृत उत्पाद रेंज के बावजूद कम LTV, AOV और प्रतिधारण दरों के साथ संघर्ष कर रहा था। मोबाइल ऐप कम प्रभाव के लिए पूर्वानुमानित उपयोगकर्ता अधिग्रहण और एनालिटिक्स टूल का लाभ उठा रहा था।

इसका उद्देश्य एक व्यापक डिजिटल मार्केटिंग रणनीति को लागू करके और उच्च-मूल्य वाले उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने, बार-बार खरीदारी को प्रोत्साहित करने और पूर्वानुमानित व्यक्तिगत गतिशील ऑफ़र विकसित करने के लिए Google विज्ञापन और मेटा विज्ञापन चैनलों को अनुकूलित करके व्यवसाय मीट्रिक में स्थायी वृद्धि को बढ़ावा देना था।

हम तीन चरणों में वहां कैसे पहुंचे:

1. हमने खरीदारी की आदतों और ग्राहक के चले जाने की संभावना का पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा का विश्लेषण किया, साथ ही उपयोगकर्ता अधिग्रहण और प्रतिधारण रणनीतियों को अनुकूलित किया।

2. हमने 60 दिनों के भीतर शीर्ष 35% LTV वाले उपयोगकर्ताओं और इंस्टॉलेशन के 30 दिनों के भीतर 3+ खरीदारी करने वाले उपयोगकर्ताओं को लक्षित किया। 3 महीने के बाद, हमने CAC को 17.9% तक कम कर दिया, बैनर, टेक्स्ट और USP को अनुकूलित किया।

3. हमने खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए खरीदारी इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएं लागू कीं, जिससे पांच महीनों में AOV में 59% की वृद्धि हुई।

   
   

परिणाम :

एंड्रॉयड के लिए: +35% प्रतिधारण, +42% AOV, +49% LTV दिन 60 पर

iOS के लिए: +17% प्रतिधारण, +33% AOV, +32% LTV दिन 60 पर

केस 2: कैज़ुअल गेम के लिए ROAS में 42% की बढ़ोतरी हुई

चुनौती : ग्राहक - 5 मिलियन से अधिक इंस्टॉल और 700K मासिक औसत उपयोगकर्ताओं वाला एक आकस्मिक गेम - उपयोगकर्ता अनुभव और जुड़ाव को संतुलित करते हुए MENA, यूरोप और APAC क्षेत्रों में राजस्व को अधिकतम करने के लिए अपनी विज्ञापन रणनीति को अनुकूलित करना चाहता था।

इसका लक्ष्य ऐप्सफ्लायर से डेटा का उपयोग करके इन-ऐप खरीदारी के साथ आरओएएस और प्रतिधारण को बढ़ाना था।

हम वहां कैसे पहुंचे:

1. केवल आठ दिनों में, लेमन एआई मॉडल को पूरी तरह से प्रशिक्षित और एकीकृत किया गया, इसके लिए किसी कोड की आवश्यकता नहीं थी।

2. हमने राजस्व के आधार पर शीर्ष 10%, 20% और 30% खिलाड़ियों के लिए मशीन लर्निंग-आधारित भविष्यवाणियां कीं।

3. 'स्तर 10' तक पहुंचने वाले और कुल 200 'हीरे' खर्च करने वाले खिलाड़ियों के लिए, हमने एक विशेष आयोजन बनाया जो एक प्रॉक्सी मीट्रिक के रूप में कार्य करता था और दक्षता बढ़ाता था।

   
   

परिणाम:

+17% समग्र दक्षता cf. क्लाइंट का आंतरिक बेंचमार्क

Android के लिए: +42% ROAS, +28% विज्ञापन राजस्व

iOS के लिए: +27% ROAS, +16% विज्ञापन राजस्व