Cách tăng cường hoạt động tiếp thị kỹ thuật số của bạn với dự đoán học sâu

“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

Ngày nay, 83% tổ chức trên toàn thế giới coi AI là ưu tiên hàng đầu, với thị trường AI dự kiến sẽ tăng gấp 20 lần vào năm 2030. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc các doanh nghiệp không dám coi thường công nghệ AI nữa là điều hợp lý.

Vì vậy, nhiều người khá thất vọng rằng, bất chấp những tiến bộ nhất định trong tiếp thị kỹ thuật số, các chiến dịch quảng cáo vẫn tiếp tục không đạt được hiệu quả tối ưu, với các khoản đầu tư vào quảng cáo mang lại lợi nhuận dưới mức trung bình, các chiến dịch không đáp ứng được tiêu chuẩn và KPI cũng như ROI tỏ ra khó đánh giá.

Phá vỡ quảng cáo truyền thống với sức mạnh của AI

Trong những năm qua, các công ty đã tích lũy được một lượng dữ liệu thô đáng kể – một mỏ vàng thực sự về những hiểu biết sâu sắc về tiếp thị thường không được sử dụng đúng mức và bị đánh giá thấp. Sau khi đầu tư vào các chiến dịch quảng cáo, doanh nghiệp đã hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như nhu cầu của họ. Tuy nhiên, nhiều người trong số họ vẫn chưa học được cách kiếm tiền hiệu quả từ dữ liệu đó.

Để tăng lợi nhuận, các công ty bắt đầu chú ý hơn đến các chỉ số có tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Điều này đã dẫn đến việc sa thải những nhân viên dư thừa và tự động hóa quy trình làm việc. Các công ty đa quốc gia và các ông trùm như Tesla đang đầu tư nguồn lực đáng kể vào robot và tự động hóa để giảm thiểu sai sót trong sản xuất và giảm chi phí lao động đang tăng lên do lạm phát.

Quảng cáo trên phương tiện truyền thông truyền thống đã trở nên kém hiệu quả hơn do bão hòa thông tin và biểu ngữ mù mờ. Do đó, các công ty đang tích cực nỗ lực cá nhân hóa và quảng cáo có mục tiêu để tăng tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả của chiến dịch. Do đó, các doanh nghiệp đang đầu tư nhiều hơn vào việc thu hút người dùng nhưng lợi nhuận của họ cần phải được đảm bảo.

Đối với các công ty có cổ phần cao và phân khúc người dùng hẹp, dữ liệu phân tích và lịch sử hoạt động của người dùng có thể giúp xác định người dùng nào mang lại nhiều lợi nhuận hơn và cách thu hút họ hiệu quả hơn. Bằng cách này, họ có thể tinh chỉnh các chiến dịch quảng cáo của mình và cải thiện các chỉ số tiếp thị hiệu suất.

Trong bối cảnh chi phí trên các nền tảng đấu giá như Google và Meta ngày càng tăng, các công ty đang phải đối mặt với chi phí nhấp chuột và sự cạnh tranh ngày càng tăng. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu khoản đầu tư chuyển đổi người dùng có thể được thu hồi nhanh như thế nào. Các giải pháp phân tích như Lemon AI có thể giúp các công ty xác định thời gian hoàn vốn và đưa ra quyết định sáng suốt về việc mở rộng quy mô hoặc điều chỉnh ngân sách quảng cáo của mình.

Điều này thực sự hoạt động như thế nào

Chúng ta hãy xem xét hai kịch bản đang diễn ra trên thị trường.

1. Bạn có số lượng lớn giao dịch mua từ đối tượng mục tiêu rất rộng , trong đó một số người dùng mang lại cho bạn nhiều doanh thu hơn và ở lại với bạn lâu hơn những người khác.

   
   

Tuy nhiên, bạn ít nhiều phải trả cùng một mức giá trung bình cho tất cả người dùng từ đối tượng rộng lớn của mình, mặc dù giá trị lâu dài và tỷ lệ giữ chân của họ có thể khác nhau đáng kể. Tất nhiên, điều này làm cho chiến dịch của bạn kém hiệu quả hơn mức có thể. Vì vậy, thật hợp lý khi bạn muốn tối ưu hóa chi tiêu của mình, có tính đến lợi nhuận tiềm năng của mỗi người dùng. Đó là lý do tại sao việc phân khúc đối tượng dựa trên mức lợi nhuận mà mỗi phân khúc sẽ mang lại cho bạn trong tương lai là rất quan trọng.

Dựa trên thông tin này, bạn có thể trả số tiền khác nhau cho các phân khúc khác nhau tùy thuộc vào giá trị dự đoán của chúng. Ví dụ, nó có thể là

• $5 cho người dùng từ phân khúc A sẽ mang lại cho bạn $15 đến $20,

• 7,5 USD cho người dùng từ phân khúc B sẽ mang lại cho bạn từ 25 USD đến 30 USD và

• $10 cho người dùng từ phân khúc C có giá trị lâu dài tiềm năng trên $30.

  
  

2. Hãy tưởng tượng bạn có rất ít người dùng mục tiêu và bạn cần tìm những người dùng tương tự như đối tượng trả tiền hiện tại của bạn nhưng chưa mua hàng.

   
   

Trong trường hợp này, bạn sẽ muốn mở rộng đối tượng của mình. Thách thức ở đây là với rất ít sự kiện xảy ra nên rất khó để xác định kịp thời người dùng bạn cần. Những gì chúng tôi có thể làm ở đây là tận dụng những dự đoán được xây dựng cho khán giả giống nhau nhất có thể; kết quả là nguồn thu hút người dùng của bạn thu hút được nhiều kiến thức hơn về người dùng mục tiêu và có thể dễ dàng tối ưu hóa dựa trên kiến thức này.

Giả sử trước đây bạn chỉ có 1% người dùng thực hiện mua hàng thì việc tăng tỷ lệ chuyển đổi lên chỉ 5% đã là một cải tiến đáng kể có tác động lớn đến doanh thu của bạn.

Điều quan trọng cần lưu ý là hiệu quả giải quyết những vấn đề này luôn phụ thuộc vào toán học và phương pháp xử lý dữ liệu. Có rất nhiều phương pháp thu thập dữ liệu, nhưng không phải tất cả các công ty đều học được cách phân tích và kiếm tiền từ chúng một cách chính xác.

Hiểu được phương pháp và cách tiếp cận nào hiệu quả nhất cho một ngành cụ thể có thể mang lại lợi thế cho các công ty và giúp họ đạt được kết quả tốt hơn.

Làm cho chiến dịch quảng cáo của bạn tỏa sáng

Bước đầu tiên ở đây là xác định mục tiêu chiến dịch của bạn. Ví dụ: nếu bạn muốn giới thiệu một sản phẩm mới, cho dù đó là trò chơi mới hay ứng dụng thể dục, mục tiêu ban đầu của bạn sẽ là tạo ra nhận thức về thương hiệu để mọi người bắt đầu truyền bá. Để đạt được điều đó, bạn có thể sử dụng nhiều kênh truyền thông khác nhau như Display & Video 360 (DV360) hoặc Mạng hiển thị (GDN) của Google, nơi bạn tìm kiếm để tối ưu hóa chi phí nhằm thu hút khán giả hiệu quả nhất.

Tiếp theo, nó chuyển sang Chuyển đổi người dùng (UA) và Hiệu suất , và ở đây chúng tôi có hai câu hỏi quan trọng.

Đầu tiên, làm thế nào để chúng ta tìm được hỗn hợp tiếp thị tối ưu bằng cách sử dụng nhiều kênh khác nhau?

Ví dụ: phân bổ hiệu quả ngân sách quảng cáo của bạn trên các kênh khác nhau, chẳng hạn như Google, TikTok và các kênh khác, có thể là một thách thức nghiêm trọng. Điều quan trọng là xác định cách tạo sự kết hợp tốt nhất giữa các kênh này để đạt được mục tiêu của bạn. Hỗn hợp tiếp thị của bạn (tỷ lệ phần trăm ngân sách quảng cáo được đầu tư vào các kênh khác nhau) có thể bao gồm 50% trên Google, 30% trên Meta, 10% trên TikTok, v.v.

Mỗi kênh có cơ chế tối ưu hóa riêng và điều quan trọng là xác định kênh nào phù hợp nhất với công ty của bạn. Một số công cụ tối ưu hóa hoạt động tốt hơn trên các kênh cụ thể dựa trên đối tượng và sự tích hợp độc đáo của chúng. Ví dụ: các công ty trò chơi coi trọng việc tích hợp với các trò chơi và định dạng không có sẵn trong mạng quảng cáo tiêu chuẩn.

Trong mỗi kênh, bạn tiến hành thử nghiệm A/B để tìm ra giải pháp sáng tạo hiệu quả nhất – biểu ngữ, video và cài đặt nhắm mục tiêu. Tài sản phù hợp sẽ giúp bạn giải quyết các mục tiêu của mình một cách hiệu quả nhất.

Câu hỏi thứ hai liên quan đến chiến lược đa kênh. Điều này liên quan đến việc xác định nơi để hướng khán giả của bạn dựa trên hành vi của họ. Ví dụ: nếu bạn hiểu rằng một số người dùng bắt đầu quy trình thanh toán trong ứng dụng dành cho thiết bị di động khi đi làm và sau đó hoàn tất quy trình đó trên trang web, bạn có thể điều chỉnh quảng cáo của mình để tối ưu hóa quy trình cho những người dùng đó.

Điều này cũng liên quan đến quảng cáo được cá nhân hóa vào các thời điểm khác nhau trong ngày và sử dụng các công cụ do AI cung cấp để dự đoán tính hiệu quả của các biểu ngữ và cài đặt quảng cáo khác nhau.

Cuối cùng, nhiệm vụ của bạn là tìm ra sự kết hợp tối ưu giữa các kênh, tối ưu hóa từng kênh và tạo chiến lược đa kênh dựa trên sự hiểu biết về hành vi của khán giả.

UA dự đoán và thực tiễn đấu thầu thông thường

Thông thường, bạn thu thập đủ lượng dữ liệu lịch sử, thường là trên 5.000 người dùng duy nhất. Sau đó, dữ liệu thô của bạn được chuyển đổi thành định dạng số vì mô hình dự đoán hoạt động với số thay vì văn bản. Quá trình này trông như thế này:

1. Chuẩn bị dữ liệu : Dữ liệu bạn dự định sử dụng để đào tạo mô hình phải được chuyển đổi sang định dạng số.

2. Đào tạo mô hình : Dữ liệu lịch sử hoạt động của người dùng được sử dụng để đào tạo mô hình. Mô hình này được đào tạo để dự đoán số tiền mà người dùng mới có thể mang lại dựa trên các mẫu hoạt động của họ.

3. Đánh giá mô hình : Mô hình được đánh giá dựa trên khả năng đưa ra dự đoán của nó.

4. Triển khai mô hình : Sau khi đào tạo, mô hình có thể được triển khai trong thời gian thực, do đó bạn có thể dự đoán giá trị của người dùng hiện đang tương tác với ứng dụng của bạn.

5. Thu thập dữ liệu theo thời gian thực : Dữ liệu hoạt động của người dùng mới được thu thập theo thời gian thực.

   
   

Lemon AI tự động hóa hoàn toàn các bước này cho bạn bằng công nghệ học sâu đã được cấp bằng sáng chế với độ chính xác dự đoán trên 90%. Bạn chỉ cần chọn những gì bạn muốn dự đoán : đây có thể là KPI tiếp thị hiệu suất thông thường (ví dụ: ROAS, LTV, tỷ lệ giữ chân, ARPU và CAC) hoặc bất kỳ số liệu tùy chỉnh nào quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn. Cho dù đó là xác định người dùng chi 100 viên ngọc sau khi hoàn thành 20 cấp độ trong trò chơi của bạn hay những người đặt tối thiểu 3 đơn hàng trị giá 500 USD trong vòng 30 ngày qua trên nền tảng thương mại điện tử của bạn, giải pháp của chúng tôi sẽ giúp bạn xác định các số liệu quan trọng nhất dựa trên phân tích dữ liệu thô và tạo sự kiện tùy chỉnh để tăng hiệu suất ứng dụng hoặc trang web của bạn.

Tất cả những việc còn lại – đào tạo mô hình, kỹ thuật tính năng, phân tích dữ liệu và chuyển đổi thành thông tin chi tiết hữu ích đều diễn ra tự động và không yêu cầu bạn phải tìm hiểu sâu về công nghệ. Truyền dữ liệu không cần mã qua API Kéo & Đẩy chỉ mất 30 phút, với các mô hình học sâu được đào tạo trong vòng 48 giờ. Tính năng Theo dõi nhanh cho phép bạn bắt đầu tạo dự đoán đầu tiên trong vòng 15 giây kể từ khi người dùng mới khởi chạy ứng dụng, ngay cả với các giới hạn SKAN. Tích hợp liền mạch với các đối tác quản lý di động hàng đầu và các dịch vụ phân tích giúp đơn giản hóa quy trình hơn nữa.

Trong trình quản lý quảng cáo, bạn có thể theo dõi thời gian thực cách các chiến dịch được tối ưu hóa hoạt động và điều chỉnh chúng dựa trên kết quả thực tế và dự đoán mô hình. Giao diện trực quan của Lemon AI loại bỏ nhu cầu về người quản lý chuyên dụng hoặc kỹ năng mã hóa, do đó việc tối ưu hóa chiến dịch trở nên đơn giản chỉ bằng cách nhấn một vài nút, giúp bạn tránh được những rắc rối về công nghệ.

Giải pháp phân tích đầu cuối của chúng tôi giúp tự động hóa việc so khớp dữ liệu trên các kho lưu trữ dữ liệu khác nhau, cho dù đó là Nền tảng đo lường di động (MMP), CRM, kho lưu trữ phụ trợ, v.v. Điều này cho phép doanh nghiệp nhận được thông tin chi tiết hữu ích một cách liền mạch từ toàn bộ phạm vi dữ liệu thô mà họ sở hữu.

Tự động hóa tất cả các bước nêu trên giúp cách mua quảng cáo hiệu quả hơn. Bằng cách định hướng nỗ lực quảng cáo dựa trên chiến dịch tự động và phân tích chi tiết, bạn có thể cải thiện KPI từ 30-40% so với các phương pháp quảng cáo truyền thống.

Nó thực sự hoạt động!

Lemon AI cho phép các công ty khai thác công nghệ học sâu tiên tiến phù hợp với mục tiêu của họ, cho dù điều đó có nghĩa là nâng cao KPI trong khi vẫn duy trì chi phí hay ngược lại – giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến KPI. Chỉ trong sáu tháng, chúng tôi đã tối ưu hóa tổng chi tiêu quảng cáo là 8,2 triệu USD cho hơn 60 khách hàng từ các ngành như thương mại điện tử, ngân hàng, trò chơi, giao hàng, khách sạn và du lịch.

Đây chỉ là hai ví dụ ngắn gọn.

Trường hợp 1: LTV tăng trưởng 49% trong thương mại điện tử

Thách thức : Nền tảng thương mại điện tử hàng đầu trong khu vực MENA, với 25 triệu lượt cài đặt và hơn 650 nghìn người dùng trung bình hàng tháng, đang phải vật lộn với LTV, AOV và tỷ lệ giữ chân thấp mặc dù có nhiều loại sản phẩm. Ứng dụng dành cho thiết bị di động đã tận dụng các công cụ phân tích và chuyển đổi người dùng mang tính dự đoán để đạt được rất ít hiệu quả.

Mục đích là thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững về các chỉ số kinh doanh bằng cách triển khai chiến lược tiếp thị kỹ thuật số toàn diện cũng như tối ưu hóa các kênh Google Ads và Meta Ads để thu hút người dùng có giá trị cao, khuyến khích mua hàng lặp lại và phát triển các ưu đãi linh hoạt mang tính dự đoán cho cá nhân.

Chúng tôi đã đến đó bằng cách nào trong 3 bước:

1. Chúng tôi đã phân tích dữ liệu để dự báo thói quen mua hàng và khả năng rời bỏ, cũng như tối ưu hóa các chiến lược thu hút và giữ chân người dùng.

2. Chúng tôi đã nhắm mục tiêu những người dùng có LTV 35% cao nhất trong vòng 60 ngày và những người thực hiện từ 3 giao dịch mua trở lên trong vòng 30 ngày sau khi cài đặt. Sau 3 tháng, chúng tôi đã giảm CAC xuống 17,9%, tối ưu hóa biểu ngữ, văn bản và USP.

3. Chúng tôi đã triển khai các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua hàng để nâng cao trải nghiệm mua sắm, tăng AOV lên 59% trong 5 tháng.

   
   

Kết quả :

Đối với Android: Tỷ lệ giữ chân +35%, +42% AOV, +49% LTV vào ngày thứ 60

Đối với iOS: Tỷ lệ giữ chân +17%, +33% AOV, +32% LTV vào ngày thứ 60

Trường hợp 2: ROAS tăng 42% cho một game thông thường

Thách thức : Khách hàng - một trò chơi thông thường với hơn 5 triệu lượt cài đặt và 700 nghìn người dùng trung bình hàng tháng - đã tìm cách tối ưu hóa chiến lược quảng cáo của mình để tối đa hóa doanh thu trên các khu vực MENA, Châu Âu và APAC, đồng thời cân bằng giữa trải nghiệm người dùng và mức độ tương tác.

Mục tiêu là tăng ROAS và Tỷ lệ giữ chân bằng mua hàng trong ứng dụng bằng cách sử dụng dữ liệu từ AppsFlyer.

Chúng tôi đến đó bằng cách nào:

1. Chỉ trong tám ngày, mô hình Lemon AI đã được đào tạo và tích hợp đầy đủ mà không cần mã.

2. Chúng tôi đã đưa ra dự đoán dựa trên ML cho 10%, 20% và 30% người chơi hàng đầu theo doanh thu.

3. Đối với những người chơi đã đạt đến 'cấp 10' và tiêu tổng cộng 200 'kim cương', chúng tôi đã tạo một sự kiện phù hợp để dùng làm thước đo proxy và nâng cao hiệu quả.

   
   

Kết quả:

+17% hiệu suất tổng thể cf. điểm chuẩn nội bộ của khách hàng

Đối với Android: +42% ROAS, +28% Doanh thu quảng cáo

Đối với iOS: +27% ROAS, +16% Doanh thu quảng cáo