Como potencializar seu marketing digital com previsões de aprendizado 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

Hoje, 83% das organizações em todo o mundo citam a IA como uma prioridade máxima, prevendo-se que o mercado de IA aumente vinte vezes até 2030. No meio da intensificação da concorrência, faz sentido que as empresas não ousem mais ignorar as tecnologias de IA.

Portanto, é bastante decepcionante para muitos que, apesar de certos avanços no marketing digital, as campanhas publicitárias continuem a ficar aquém da eficiência ideal, com os investimentos publicitários a produzirem retornos inferiores, as campanhas a não atingirem os benchmarks e KPIs, e os ROIs a revelarem-se difíceis de avaliar.

Revolucionando a publicidade tradicional com o poder da IA

Ao longo dos anos, as empresas acumularam uma quantidade significativa de dados brutos – uma verdadeira mina de ouro de insights de marketing que muitas vezes é subutilizada e subvalorizada. Depois de investir em campanhas publicitárias, as empresas passaram a compreender melhor seus clientes e suas necessidades. No entanto, muitos deles ainda não aprenderam como rentabilizar eficazmente esses dados.

Para aumentar os lucros, as empresas passaram a prestar mais atenção aos indicadores de margens mais elevadas. Isto levou à demissão de funcionários redundantes e à automação dos processos de trabalho. Multinacionais e magnatas como a Tesla estão a investir recursos significativos em robótica e automação para minimizar erros na produção e reduzir os custos laborais, que estão a aumentar devido à inflação.

A publicidade na mídia tradicional tornou-se menos eficaz devido à saturação de informações e à cegueira dos banners. Portanto, as empresas estão trabalhando ativamente na personalização e na publicidade direcionada para aumentar as taxas de conversão e a eficiência das campanhas. Como resultado, as empresas estão a investir mais na aquisição de utilizadores, mas os seus retornos precisam de ser garantidos.

Para empresas com grandes riscos e segmentos restritos de usuários, os dados analíticos e históricos de atividades dos usuários podem ajudar a identificar quais usuários geram mais lucros e como adquiri-los de forma mais eficiente. Dessa forma, eles podem ajustar suas campanhas publicitárias e melhorar as métricas de marketing de desempenho.

No contexto do aumento dos custos em plataformas de leilões como Google e Meta, as empresas enfrentam aumento dos custos de cliques e da concorrência. Portanto, é importante compreender a rapidez com que os investimentos em aquisição de usuários podem ser recuperados. Soluções analíticas como Lemon AI podem ajudar as empresas a determinar o período de retorno e a tomar decisões informadas sobre como dimensionar ou ajustar seus orçamentos de publicidade.

Como isso realmente funciona

Vejamos dois cenários que estão ocorrendo no mercado.

1. Você tem um grande número de compras de um público-alvo muito amplo , com alguns usuários gerando mais receita e permanecendo com você por mais tempo do que outros.

   
   

Ainda assim, você paga mais ou menos o mesmo preço médio por todos os usuários de seu amplo público, mesmo que o valor da vida útil e a taxa de retenção possam variar significativamente. É claro que isso torna suas campanhas menos eficientes do que poderiam ser. Então, é razoável querer otimizar seus gastos, considerando a rentabilidade potencial de cada usuário. É por isso que é crucial segmentar seu público com base em quanto cada segmento trará para você no futuro.

Com base nessas informações, você pode pagar valores diferentes para segmentos diferentes dependendo do seu valor preditivo. Por exemplo, poderia ser

• US$ 5 para usuários do segmento A, que renderão US$ 15 a US$ 20,

• US$ 7,5 para usuários do segmento B, que renderão US$ 25 a US$ 30, e

• US$ 10 para usuários do segmento C com mais de US$ 30 de valor vitalício potencial.

  
  

2. Imagine que você tem poucos usuários-alvo e precisa encontrar usuários semelhantes ao seu público pagante atual, mas que ainda não fizeram uma compra.

   
   

Nesse caso, você gostaria de expandir seu público. O desafio aqui é que, com poucos eventos acontecendo, é difícil identificar prontamente os usuários de que você precisa. O que podemos fazer aqui é aproveitar nossas previsões construídas para um público o mais semelhante possível; como resultado, sua fonte de aquisição de usuários obtém muito mais conhecimento sobre os usuários-alvo a serem atraídos e pode ser facilmente otimizada com base nesse conhecimento.

Se historicamente você teve, digamos, apenas 1% de usuários que fazem compras, aumentar sua taxa de conversão para apenas 5% já é uma melhoria significativa e que tem um grande impacto em suas receitas.

É importante notar que a eficácia da resolução destes problemas depende sempre da matemática e dos métodos de processamento de dados. Existem inúmeros métodos de coleta de dados, mas nem todas as empresas aprenderam como analisá-los e monetizá-los corretamente.

Compreender quais métodos e abordagens funcionam melhor para um setor específico pode dar uma vantagem às empresas e ajudá-las a obter melhores resultados.

Fazendo suas campanhas publicitárias brilharem

O primeiro passo aqui é definir o objetivo da sua campanha. Por exemplo, se você deseja apresentar um novo produto, seja um novo jogo ou um aplicativo de fitness, seu objetivo inicial seria criar reconhecimento de marca para que as pessoas comecem a divulgá-la. Para chegar lá, você pode usar diversos canais de mídia como Display & Video 360 (DV360) ou Display Network (GDN) do Google, onde você busca otimizar despesas para a aquisição de público mais eficiente.

A seguir, tudo se resume à aquisição de usuários (UA) e ao desempenho , e aqui temos duas questões essenciais.

Primeiro, como encontramos o mix de marketing ideal usando vários canais?

Por exemplo, alocar com eficiência seu orçamento de publicidade em diferentes canais, como Google, TikTok e outros, pode ser um sério desafio. É crucial determinar como criar a melhor combinação desses canais para atingir seus objetivos. Seu mix de marketing (a porcentagem de orçamentos publicitários investidos em diferentes canais) pode incluir 50% no Google, 30% no Meta, 10% no TikTok e assim por diante.

Cada canal possui mecanismos de otimização próprios e é importante identificar qual deles é mais adequado para sua empresa. Alguns mecanismos de otimização funcionam melhor em canais específicos com base em seu público e integrações exclusivas. Por exemplo, as empresas de jogos valorizam integrações com jogos e formatos não disponíveis nas redes de publicidade padrão.

Dentro de cada canal, você realiza testes A/B para encontrar as soluções criativas mais eficazes – banners, vídeos e configurações de segmentação. Ativos adequados ajudarão você a atingir seus objetivos com mais eficiência.

A segunda questão diz respeito às estratégias cross-channel. Isso envolve determinar para onde direcionar seu público com base em seu comportamento. Por exemplo, se você entende que alguns usuários iniciam o processo de checkout em um aplicativo móvel enquanto se deslocam para o trabalho e depois o concluem no site, você pode adaptar sua publicidade para otimizar o processo para esses usuários.

Isso também envolve publicidade personalizada em diferentes horários do dia e a utilização de ferramentas baseadas em IA para prever a eficácia de diferentes banners e configurações de anúncios.

No final, sua tarefa é encontrar a combinação ideal de canais, otimizar cada canal e criar uma estratégia cross-channel baseada na compreensão do comportamento do seu público.

UA preditiva e práticas de licitação convencional

Normalmente, você reúne uma quantidade suficiente de dados históricos, geralmente mais de 5.000 usuários únicos. Em seguida, seus dados brutos são convertidos em formato numérico, pois os modelos preditivos funcionam com números em vez de texto. O processo é assim:

1. Preparação de dados : os dados que você planeja usar para treinamento de modelo devem ser transformados em formato numérico.

2. Treinamento do modelo : dados históricos de atividades do usuário são usados para treinar o modelo. O modelo é treinado para prever quanto dinheiro os novos usuários podem trazer com base nos padrões de suas atividades.

3. Avaliação do modelo : O modelo é avaliado com base em sua capacidade de fazer previsões.

4. Implantação do modelo : após o treinamento, o modelo pode ser implantado em tempo real, para que você possa prever os valores dos usuários que estão interagindo atualmente com seu aplicativo.

5. Coleta de dados em tempo real : novos dados de atividade do usuário são coletados em tempo real.

   
   

Lemon AI automatiza totalmente essas etapas para você com sua tecnologia patenteada de aprendizado profundo que possui mais de 90% de precisão de previsão. Você só precisa escolher o que deseja prever : pode ser um KPI de marketing de desempenho convencional (por exemplo, ROAS, LTV, retenção, ARPU e CAC) ou qualquer métrica personalizada crucial para o seu negócio. Seja identificando usuários que gastaram 100 joias após completar 20 níveis em seu jogo ou aqueles que fizeram um mínimo de 3 pedidos no valor de US$ 500 nos últimos 30 dias em sua plataforma de comércio eletrônico, nossa solução irá ajudá-lo a identificar as métricas mais importantes com base em análise de dados brutos e crie um evento personalizado para aumentar o desempenho do seu aplicativo ou site.

Todo o resto – treinamento de modelo, engenharia de recursos, análise de dados e conversão em insights acionáveis acontecem automaticamente e não exigem que você se aprofunde na tecnologia. A transferência de dados sem código por meio da API Pull & Push leva apenas 30 minutos, com modelos de aprendizado profundo treinados em 48 horas. O recurso Fast Track permite que você comece a gerar as primeiras previsões dentro de 15 segundos após o lançamento do aplicativo de um novo usuário, mesmo com limitações do SKAN. A integração perfeita com os principais parceiros de gerenciamento móvel e serviços de análise agiliza ainda mais o processo.

Em seu gerenciador de anúncios, você pode monitorar em tempo real o desempenho de suas campanhas otimizadas e ajustá-las com base nos resultados reais e nas previsões do modelo. A interface intuitiva do Lemon AI elimina a necessidade de gerentes dedicados ou habilidades de codificação, de modo que a otimização da campanha se torna tão simples quanto pressionar alguns botões, poupando você das complexidades tecnológicas.

Nossa solução de análise ponta a ponta ajuda a automatizar a correspondência de dados em diferentes armazenamentos de dados, sejam plataformas de medição móvel (MMPs), CRMs, armazenamentos de back-end, etc. possuir.

Automatizar todas as etapas mencionadas acima torna a compra de anúncios muito mais eficiente. Ao direcionar seus esforços publicitários com base em campanhas automatizadas e análises detalhadas, você pode melhorar os KPIs em 30-40% em comparação com os métodos tradicionais de publicidade.

Na verdade funciona!

Lemon AI permite que as empresas aproveitem a tecnologia avançada de aprendizagem profunda em alinhamento com seus objetivos, quer isso signifique melhorar os KPIs enquanto mantêm os custos ou vice-versa – reduzindo custos sem comprometer os KPIs. Em apenas seis meses, otimizamos um gasto total com publicidade de US$ 8,2 milhões para mais de 60 clientes de setores como comércio eletrônico, bancos, jogos, entregas, hotelaria e viagens.

Aqui estão apenas dois breves exemplos.

Caso 1: Crescimento do LTV em 49% no e-commerce

Desafio : Uma importante plataforma de comércio eletrônico na região MENA, com 25 milhões de instalações e mais de 650 mil usuários médios mensais, lutava com baixos LTV, AOV e taxas de retenção, apesar de uma ampla gama de produtos. O aplicativo móvel estava aproveitando ferramentas preditivas de aquisição e análise de usuários com pouco efeito.

O objetivo era impulsionar o crescimento sustentável nas métricas de negócios, implementando uma estratégia abrangente de marketing digital e otimizando os canais Google Ads e Meta Ads para atrair usuários de alto valor, incentivar compras repetidas e desenvolver ofertas dinâmicas pessoais preditivas.

Como chegamos lá em 3 etapas:

1. Analisamos dados para prever hábitos de compra e probabilidade de rotatividade, bem como otimizar estratégias de aquisição e retenção de usuários.

2. Segmentamos usuários com LTV superior de 35% em 60 dias e aqueles que fizeram mais de 3 compras em 30 dias após a instalação. Após 3 meses, reduzimos o CAC em 17,9%, otimizamos banners, textos e USPs.

3. Implementamos recomendações personalizadas de produtos com base no histórico de compras para aprimorar a experiência de compra, aumentando o AOV em 59% em cinco meses.

   
   

Resultados :

Para Android: +35% de retenção, +42% AOV, +49% LTV no dia 60

Para iOS: +17% de retenção, +33% AOV, +32% LTV no dia 60

Caso 2: o ROAS aumentou 42% para um jogo casual

Desafio : O cliente - um jogo casual com mais de 5 milhões de instalações e 700 mil usuários médios mensais - procurou otimizar sua estratégia de publicidade para maximizar a receita nas regiões MENA, Europa e APAC, equilibrando ao mesmo tempo a experiência do usuário e o envolvimento.

O objetivo era aumentar o ROAS e a retenção com compras no aplicativo usando dados da AppsFlyer.

Como chegamos lá:

1. Em apenas oito dias, o modelo Lemon AI foi totalmente treinado e integrado, sem necessidade de código.

2. Fizemos previsões baseadas em ML para os 10%, 20% e 30% melhores jogadores por receita.

3. Para jogadores que atingiram o ‘nível 10’ e gastaram um total de 200 ‘diamantes’, criamos um evento personalizado que serviu como uma métrica proxy e melhorou a eficiência.

   
   

Resultados:

+17% de eficiência geral cf. benchmark interno do cliente

Para Android: +42% ROAS, +28% receita de anúncios

Para iOS: +27% ROAS, +16% receita de anúncios