Müşteri edinme yaşı 3.0

Yeni algoritmaların ortaya çıkışı, daha hızlı işleme ve devasa, bulut tabanlı veri kümeleri, reklam satan tüm büyük dijital medya sağlayıcılarının, reklamverenleri için daha iyi performans sağlamaya yardımcı olmak için yapay zeka (AI) ile denemeler yapmasını mümkün kılıyor. Ve pazarlamanın tüm alanları dönüşüm için özellikle olgun olsa da, yeni müşteri kazanımı ve gelir artışı alanlarına odaklanmak için harika bir zaman.

Çoğu şirketin genellikle en isteğe bağlı parayı harcadığı yer burasıdır. Toplu olarak Müşteri Edinme 3.0 olarak adlandıracağımız bu alanlar, işinizi ölçeklendirmede en büyük etkiye sahiptir.

Müşteri Edinme 1.0'ı önce hızlı bir şekilde farklı fiziksel sunucularda yaşayan müşteri verilerinin silo haline geldiği aşama olarak tanımlayalım. Sonuç olarak, ücretli kullanıcı edinme çabaları yürüten şirketler, zayıf verilerle tıkandı ve kampanyalarının ne kadar iyi performans gösterdiğine dair tam bir güvene sahip değildi.

Customer Acquisition 2.0, birden çok kaynaktan gelen tüm müşteri verilerinizi tek bir birleşik müşteri veri platformuna entegre etmek için bulut tabanlı veri işleme yeteneklerinden yararlanma yeteneğidir.

Müşteri Edinme 2.0 altyapısı hazır olduğunda, performans hedeflerinize ulaşmak için bütçenizi daha iyi optimize etmenize yardımcı olmak için Facebook, Google ve diğerleri gibi silolarda çalışan büyük reklam ortaklarının bireysel AI yeteneklerinden ve otomasyonundan yararlanmak için iyi durumdasınız.

Ölçek ve öğrenme için yeni boyutlar

Bu bizi, artık yalnızca maliyet liderliğine ulaşmanın ve istikrarlı bir teklifin sağlanmasını optimize etmenin geleneksel değerini temsil etmeyecek olan Müşteri Edinimi 3.0 dünyasına getiriyor.

Bunun yerine ölçek, birden çok boyutta yeni yollarla değer yaratacaktır: şirketlerin üretebileceği ve erişebileceği ilgili veri miktarını ölçeklendirme, bu verilerden çıkarılabilecek öğrenme miktarını ölçeklendirme, deneme risklerini azaltmak için ölçeklendirme, ölçeklendirme işbirlikçi ekosistemlerin büyüklüğü ve değeri, bu faktörlerin bir sonucu olarak üretebilecekleri yeni fikirlerin miktarındaki ölçek ve beklenmeyen şokların risklerini tamponlamadaki ölçek.

İş hayatında öğrenmek her zaman önemli olmuştur. Bruce Henderson'ın 50 yılı aşkın bir süre önce gözlemlediği gibi, şirketler genel olarak birikimli deneyimleri arttıkça marjinal üretim maliyetlerini öngörülebilir bir oranda azaltabilirler.

Ancak geleneksel öğrenme modellerinde önemli olan bilgi – bir ürünü nasıl oluşturacağınızı veya bir süreci daha verimli bir şekilde nasıl yürüteceğinizi öğrenmek – statik ve kalıcıdır.

İleriye dönük olarak, bunun yerine dinamik öğrenme için organizasyonel yetenekler inşa etmek gerekli olacaktır - yeni şeylerin nasıl yapılacağını öğrenmek ve yeni teknoloji ve geniş veri kümelerinden yararlanarak "nasıl öğrenileceğini öğrenmek".

Günümüzde yapay zeka, sensörler ve dijital platformlar, daha etkili bir şekilde öğrenme fırsatını artırdı - ancak BCG'ye göre, 2020'lerde öğrenme hızı üzerinde rekabet etmek bir zorunluluk haline gelecek.

Dinamik, belirsiz iş ortamı, şirketlerin yalnızca tahmin ve planlamadan ziyade keşif ve uyarlamaya daha fazla odaklanmasını gerektirecektir.

Bu nedenle şirketler, AI kullanımlarını giderek daha fazla benimseyecek ve genişletecek ve öğrenme için rekabet çıtasını yükseltecektir. Ve avantajlar bir "veri çarkı" etkisi yaratacaktır - daha hızlı öğrenen şirketler daha iyi tekliflere sahip olacak, daha fazla müşteri ve daha fazla veri çekecek ve öğrenme yeteneklerini daha da artıracaktır.

Bununla birlikte, statik bir süreci iyileştirmeye yönelik geleneksel öğrenme zorluğu ile kuruluş genelinde sürekli olarak yeni şeyler öğrenmeye yönelik yeni zorunluluk arasında muazzam bir boşluk vardır.

Bu nedenle, öğrenme konusunda başarılı bir şekilde rekabet etmek, yapay zekayı günümüzün süreçlerine ve yapılarına eklemekten daha fazlasını gerektirecektir. Bunun yerine, şirketlerin şunları yapması gerekecek:

• Sensörler, platformlar, algoritmalar, veriler ve otomatik karar verme dahil olmak üzere, öğrenmeyle ilgili tüm teknoloji modlarını kapsayan bir dijital gündem izleyin.
• Bunları, daha yavaş hiyerarşik karar vermeyle kapılmaktansa, veri hızında öğrenebilen entegre öğrenme mimarilerinde birbirine bağlayın.
• Dinamik, kişiselleştirilmiş müşteri içgörüleri oluşturabilen ve bunlara göre hareket edebilen iş modelleri geliştirin.

Pazarlamacıların daha önce hiç bu kadar çok müşteri verisine erişimi olmamıştı. Şirketlerin kullanıcı profilleriyle topladığı birinci taraf veriler, temel ad ve demografik verilerin ötesine geçebilir ve katılım, elde tutma, para kazanma ve çok daha fazlası hakkında aşağı yönlü zengin veri noktalarını içerebilir; şirketler bunu, büyüme ekipleri için arama ve yeniden hedefleme kampanyaları yürütmek için harika kullanıcı segmentleri oluşturmak için kullanabilir.

Mevcut zengin kullanıcı verilerinin üzerine yerleştirilmiş markalardan gelen tüm bu birinci taraf verilerinin alınması ve işlenmesi, bu medya ortaklarının, birkaç yıl önce bile mümkün olmayan, makine öğrenimi ile karmaşık modelleme ve analiz yapmalarını sağlar. Bu, yeni içgörüler ve veri analizi ile daha iyi hedefleme sağlar.

Kampanyaları yarım on yıl önce olduğu gibi hala manuel olarak optimize ediyorsanız, kendinizi müşteri edinme oyununda hızla kaybolan bir türün arasında bulabilirsiniz. Herhangi bir manuel işlem, verimsizliklere saldırmak için hızla ortaya çıkan yeni çözümlerden muhtemelen çok daha az etkili ve insan hatasına çok daha yatkındır.

AI ve müşteri kazanımı

Google, Facebook, programatik reklam ağları ve diğerleri gibi büyük medya platformları tarafından müşteri kazanımı için AI'nın hızlandırılmış benimsenmesi, pazarlama dolarının mobil pazarlama kampanyalarına yatırılmasında temel ve önemli bir geçişi temsil ediyor.

Artık büyüme pazarlamacıları, reklamlarının kullanıcılara nerede veya nasıl gösterileceğini seçme olanağına sahip değiller; bunun yerine, algoritmalar, teklifler ve bütçe gibi birkaç girdi tarafından yönlendirilen bu lojistiğe karar veriyor.

Bu, çoğu büyüme ekibi için iyi olsa da, sektördeki en akıllı büyüme pazarlamacılarından bazıları, AI'nın ücretli kullanıcı kazanımlarını hızlandırabileceği en yeni "kullanıma hazır" yöntemlere odaklanmak için AI'nın sonuçları iyileştirebileceği bariz yolların ötesine bakıyor. verim.

Akıllı makineleri açmanın zamanı geldi

Günün sonunda, ortaya çıkan herhangi bir teknolojiyi değerlendirmenin en iyi yolu, işinizde veya sektörünüzde pratik kullanımını bulmaktır. İyi kullanıcı deneyimlerinin bireyin ihtiyaçları için kişiselleştirilmesi gibi, müşteri kazanımını ölçeklendirmenin geleceği, her platformun kullanıma hazır yapay zeka çözümlerini onların ihtiyaçlarına, amaçlarına ve hedeflerine uyacak şekilde uyarlayabilen şirketler tarafından kazanılacaktır.

Başarılı şirketler, bir şirketin kritik iş hedeflerine ne kadar etkili bir şekilde ulaştığını gösteren ölçülebilir değer olan doğru metriklere ve temel performans göstergelerine (KPI'ler) odaklanmanın önemini öğrendi.

KPI'lara örnek olarak müşteri edinme maliyetleri (CAC), reklam harcamalarından elde edilen getiri (ROAS), günlük aktif kullanıcılar (DAU), aylık aktif kullanıcılar (MAU), elde tutma, kayıp oranı vb. verilebilir.

Yapay zeka destekli makineler, nispeten kırılgan manuel kampanya müdahalesi süreciyle karşılaştırıldığında, bu hedeflere doğru daha verimli ilerleyen satın alma kampanyalarının düzenlenmesine yardımcı olabilir.

Bu, veriye dayalı hedeflemeden yaratıcılığın yaygınlaşmasına, ilişkilendirme ve performans optimizasyonuna kadar operasyonel karmaşıklığı büyük ölçüde artıran bütünsel bir çapraz kanal yaklaşımı gerektirir. Ve karmaşıklıkla birlikte tam olarak istemediğiniz şey gelir: risk ve belirsizlik.

Er ya da geç, müşteri edinme çabalarınız, kanallar arası kullanıcı yolculuklarını uyarlamak, özelleştirmek ve kişiselleştirmek için yapay zekaya, makine öğrenimine ve otomasyona dayanacak ve son nesil iş zekası ve gösterge tablolarını kullanarak imkansız olan yollarla en iyi sonuçları sunacaktır.

Öğrenme hızınızı hızlandırmak için birden çok hedef, reklam öğesi ve dizi içeren karmaşık, kanallar arası kampanyaları yönetmek, harika sonuçlar elde etmek için kullanıma hazır çözümlerin üzerinde akıllı bir makine operasyonel katmanı gerektirecektir veya buna razı olmanız gerekebilir. ortalama olmak.

Lomit Patel , IMVU'da Büyümeden Sorumlu Başkan Yardımcısıdır. IMVU'dan önce Lomit, Roku (IPO), TrustedID (Equifax tarafından satın alındı), Texture (Apple tarafından satın alındı) ve EarthLink dahil olmak üzere erken aşamadaki girişimlerde büyümeyi yönetti. Lomit, halka açık bir konuşmacı, yazar, danışman ve Liftoff tarafından Mobil Kahraman olarak tanındı. Lomit'in Eric Ries'in en çok satan “The Lean Startup” serisinin bir parçası olan yeni kitabı Lean AI şimdi Amazon'da .