Retina AI- စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် နှင့် Customer Lifetime Value (CLV) ကို တည်ဆောက်ရန် Predictive AI ကို အသုံးပြုခြင်း။

Retina AI Persona Predictive Customer တစ်သက်တာတန်ဖိုး CLV

စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်သည် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသည်။ Apple နှင့် Chrome တို့မှ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ-အာရုံခံ iOS အပ်ဒိတ်အသစ်များသည် 2023 ခုနှစ်တွင် ပြင်ပကွတ်ကီးများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့်အတူ - အခြားပြောင်းလဲမှုများကြားတွင် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏ဂိမ်းကို စည်းမျဉ်းအသစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သည်။ ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ပထမပါတီဒေတာတွင် တွေ့ရှိရသည့် တိုးမြှင့်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ အမှတ်တံဆိပ်များသည် ကမ်ပိန်းများကို မောင်းနှင်ရာတွင် ကူညီရန်အတွက် ယခုရွေးချယ်မှု နှင့် ပထမပါတီဒေတာအပေါ် အားကိုးရပါမည်။

Customer Lifetime Value (CLV) ဆိုတာဘာလဲ။

ဖောက်သည်တစ်သက်တာတန်ဖိုး (CLV) သည် သင့်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ၎င်းတို့အပြန်အလှန်ဆက်ဆံသည့်အချိန်အတွင်း (အတိတ်၊ ပစ္စုပ္ပန်နှင့် အနာဂတ်) တို့ကို ပေးဆောင်ထားသည့် ဝယ်ယူသူတိုင်းသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုထံ ယူဆောင်လာမည် (ပုံမှန်အားဖြင့် ဝင်ငွေ သို့မဟုတ် အမြတ်အစွန်း) မည်မျှတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်သည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤအပြောင်းအရွှေ့များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် မဟာဗျူဟာကျသော အရေးပါအရာရောက်မှုကို နားလည်ပြီး ဖောက်သည်များ၏တစ်သက်တာတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းနိုင်စေကာ ၎င်းတို့သည် ဝယ်ယူချိန်မတိုင်မီတွင် ၎င်းတို့၏အမှတ်တံဆိပ်အတွက် သုံးစွဲသူများ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ ယှဉ်ပြိုင်ရန်နှင့် ကြီးထွားလာစေရန် ၎င်းတို့၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။

CLV မော်ဒယ်အားလုံးကို တူညီအောင် ဖန်တီးထားခြင်းမဟုတ်သော်လည်း - အများစုသည် တစ်ဦးချင်းအဆင့်ထက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဖန်တီးထားသောကြောင့်၊ ထို့ကြောင့် အနာဂတ် CLV ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်း၍မရပါ။ Retina ထုတ်ပေးသည့် တစ်ဦးချင်းအဆင့် CLV ဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏အကောင်းဆုံးဖောက်သည်များကို အခြားသူများနှင့်မတူအောင်ပြုလုပ်ပေးသည့်အရာများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏နောက်လာမည့်ဖောက်သည်ဝယ်ယူမှုကမ်ပိန်း၏ အမြတ်အစွန်းပိုမိုရရှိရန် အဆိုပါအချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ Retina သည် အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ဖောက်သည်၏အတိတ်အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ တက်ကြွသော CLV ခန့်မှန်းချက်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများအား အထူးကမ်းလှမ်းမှုများ၊ လျှော့စျေးများနှင့် ပရိုမိုးရှင်းများဖြင့် ပစ်မှတ်ထားသင့်သည်ကို သုံးစွဲသူများသိရှိစေမည်ဖြစ်သည်။  

Retina AI ဆိုတာဘာလဲ။

Retina AI သည် ပထမဆုံး ငွေလွှဲခြင်းမပြုမီ သုံးစွဲသူများ၏ သက်တမ်းတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန် ဥာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုသည်။

Retina AI တိုးတက်မှုစျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ကမ်ပိန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ချန်နယ်ဘတ်ဂျက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် ဖောက်သည်အသစ်များ၏ ရေရှည် CLV ကို ခန့်မှန်းပေးသည့် တစ်ခုတည်းသောထုတ်ကုန်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုနေသည့် Retina ပလပ်ဖောင်း၏ ဥပမာတစ်ခုသည် Facebook ပေါ်ရှိ ကမ်ပိန်းများကို တိုင်းတာရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေနေသည့် Madison Reed နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။ ထိုအဖွဲ့သည် A/B စာမေးပွဲကို ဗဟိုပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ CLV:CAC (customer acquisition cost) အချိုး။ 

Madison Reed Case Study

Facebook ပေါ်ရှိ စမ်းသပ်လှုံ့ဆော်မှုတစ်ခုဖြင့် Madison Reed သည် အောက်ပါပန်းတိုင်များကို အောင်မြင်စေရန် ရည်ရွယ်သည်- ကမ်ပိန်း ROAS နှင့် CLV ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တိုင်းတာခြင်း၊ အမြတ်အစွန်းများသော ကမ်ပိန်းများဆီသို့ ဘတ်ဂျက်များကို နေရာချထားပေးပြီး မည်သည့်ကြော်ငြာဖန်တီးမှုမှ CLV:CAC အချိုးများ အများဆုံးရကြောင်း နားလည်ပါ။

Madison Reed သည် ကဏ္ဍနှစ်ခုစလုံးအတွက် တူညီသောပစ်မှတ်ပရိသတ်ကိုအသုံးပြု၍ Madison Reed ဖောက်သည်မဖြစ်ဖူးသော အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ အသက် 25 နှစ်နှင့်အထက် အမျိုးသမီးများ။

  • ကမ်ပိန်း A သည် ပုံမှန်အတိုင်း ကမ်ပိန်းဖြစ်သည်။
  • ကမ်ပိန်း B ကို စမ်းသပ်မှုအပိုင်းအဖြစ် မွမ်းမံထားသည်။

ဖောက်သည်၏တစ်သက်တာတန်ဖိုးကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်မှုအပိုင်းကို ဝယ်ယူမှုများအတွက် အပြုသဘောဆောင်ပြီး စာရင်းသွင်းထားသူများအား အနုတ်လက္ခဏာပြခဲ့သည်။ အပိုင်းနှစ်ခုစလုံးသည် တူညီသော ကြော်ငြာဖန်တီးမှုကို အသုံးပြုထားသည်။

Madison Reed သည် အလယ်အလတ် ကမ်ပိန်းပြောင်းလဲမှုမရှိဘဲ 50 ပတ်ကြာ 50/4 ခွဲခြမ်းဖြင့် Facebook တွင် စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ CLV:CAC အချိုး ချက်ချင်း 5% တိုးလာသည်။Facebook ကြော်ငြာမန်နေဂျာအတွင်း သုံးစွဲသူတစ်သက်တာတန်ဖိုးကို အသုံးပြု၍ ကမ်ပိန်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း၏ တိုက်ရိုက်ရလဒ်အဖြစ်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော CLV:CAC အချိုးနှင့်အတူ၊ စမ်းသပ်ကမ်ပိန်းသည် ပိုမိုစွဲမက်ဖွယ်ရာများ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်ဝယ်ယူမှုများနှင့် စာရင်းသွင်းမှုများ ပိုများလာကာ နောက်ဆုံးတွင် ဝင်ငွေတိုးလာစေသည်။ Madison Reed သည် ပိုမိုတန်ဖိုးရှိသော ရေရှည်ဖောက်သည်များရရှိစေပြီး ဝယ်ယူမှုတစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေသည်။

Retina ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ ဤရလဒ်မျိုးများသည် ပုံမှန်ဖြစ်သည်။ ပျမ်းမျှအားဖြင့်၊ Retina သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး စွမ်းဆောင်ရည်ကို 30% တိုးမြင့်စေပြီး တိုးမြင့်လာသော CLV ကို 44% ဖြင့် ပုံစံတူသော ပရိသတ်များဖြင့် မြှင့်တင်ပေးကာ ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်အပေါ် 8 ဆ ပြန်ရရှိသည် (ROAS) ပုံမှန်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက acquisition campaigns များ။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းထားသော ဖောက်သည်တန်ဖိုးအပေါ် အခြေခံ၍ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းပညာတွင် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို ထိရောက်ပြီး တသမတ်တည်း အောင်ပွဲများအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် ၎င်း၏ ဖောက်သည် အပြုအမူအပေါ် အာရုံစူးစိုက်မှုသည် လူဦးရေစာရင်းဇယားများထက် ထူးခြားပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော ဒေတာအသုံးပြုမှုကို ဖြစ်စေသည်။

Retina AI သည် အောက်ပါစွမ်းရည်များကို ပေးဆောင်သည်။

  • CLV ဦးဆောင်ရမှတ်များ - Retina သည် အရည်အသွေးရှိသော ဦးဆောင်သူများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်အတွက် သုံးစွဲသူအားလုံးကို အမှတ်ရစေရန် နည်းလမ်းများဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ လုပ်ငန်းများစွာသည် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ သက်တမ်းတစ်လျှောက် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို မည်သည့် ဖောက်သည်များ ထုတ်ပေးမည်ကို မသေချာပါ။ ကမ်ပိန်းအားလုံးတွင် ကြော်ငြာအသုံးစရိတ် (ROAS) ကို အခြေခံပြီး ပျမ်းမျှပြန်အမ်းငွေ (ROAS) ကို တိုင်းတာရန် Retina ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဆက်တိုက် ဦးဆောင်လမ်းပြမှုများနှင့် CPAs များကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့်၊ Retina ၏ ခန့်မှန်းချက်များသည် eCLV ကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည့် ကမ်ပိန်းတွင် ပိုမိုမြင့်မားသော ROAS ကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ဥာဏ်ရည်တု၏ ဗျူဟာမြောက်အသုံးပြုမှုသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ကျန်ရှိသောတန်ဖိုးကို ညွှန်ပြသည့် ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် နည်းလမ်းများပေးသည်။ ဖောက်သည်ရမှတ်ထက်၊ Retina သည် စနစ်များအနှံ့အစီရင်ခံရန်အတွက် ဖောက်သည်ဒေတာပလပ်ဖောင်းမှတစ်ဆင့် ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ပြီး အပိုင်းခွဲနိုင်သည်။
  • ကမ်ပိန်းဘတ်ဂျက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။ - ဗျူဟာမြောက် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏ ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် နည်းလမ်းများကို အမြဲရှာဖွေနေပါသည်။ ပြဿနာမှာ စျေးကွက်ရှာဖွေသူအများစုသည် ယခင်ကမ်ပိန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာပြီး အနာဂတ်ဘတ်ဂျက်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မချိန်ဆမီ ရက် 90 အထိ စောင့်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ Retina အစောပိုင်း CLV သည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ၎င်းတို့၏ ကြော်ငြာသုံးစွဲမှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အာရုံစိုက်ရမည့်နေရာကို စမတ်ကျကျရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန်၊ ၎င်းတို့၏အမြင့်ဆုံး CPAs များကို တန်ဖိုးမြင့်သောဖောက်သည်များနှင့် အလားအလာများအတွက် ကြိုတင်မှာယူခြင်းဖြင့် အခွင့်အာဏာပေးသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော ROAS နှင့် ပိုမိုမြင့်မားသော ကူးပြောင်းနှုန်းများကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် ပိုမိုတန်ဖိုးရှိသော ကမ်ပိန်းများ၏ ပစ်မှတ် CPA များကို လျင်မြန်စွာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ 
  • Lookalike ပရိသတ်များ – Retina ကုမ္ပဏီများစွာတွင် ROAS အလွန်နည်းသည်—ပုံမှန်အားဖြင့် 1 သို့မဟုတ် 1 ထက်နည်းသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သတိပြုမိခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်သည် ၎င်းတို့၏အလားအလာများ သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားဖောက်သည်များ၏ တစ်သက်တာတန်ဖိုးနှင့် မအချိုးကျသည့်အခါ ၎င်းသည် မကြာခဏဖြစ်တတ်သည်။ ROAS ကို သိသိသာသာ တိုးမြှင့်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ တန်ဖိုး-အခြေပြု ပုံစံတူ ပရိသတ်များကို ဖန်တီးရန်နှင့် သက်ဆိုင်သော လေလံထုပ်များကို သတ်မှတ်ရန် ဖြစ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ ရေရှည်တွင် ၎င်းတို့ကို ယူဆောင်လာပေးမည့် တန်ဖိုးအပေါ်အခြေခံ၍ ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် Retina ၏ဖောက်သည်တစ်သက်တာတန်ဖိုးကိုအခြေခံသည့်ပုံစံတူပရိသတ်များဖြင့် ကြော်ငြာအသုံးစရိတ်အပေါ် ၎င်းတို့၏ပြန်အမ်းငွေကို သုံးဆတိုးနိုင်သည်။
  • တန်ဖိုးအခြေပြု လေလံဆွဲခြင်း။ - တန်ဖိုးနည်းလေလံဆွဲခြင်းသည် တန်ဖိုးနည်းသောဖောက်သည်များပင် ၎င်းတို့ကိုရယူရန် အလွန်အကျွံမသုံးစွဲသရွေ့ ဆည်းပူးရကျိုးနပ်မည်ဟူသော အယူအဆအပေါ် ခန့်မှန်းထားသည်။ ထိုယူဆချက်ဖြင့် Retina သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ Google နှင့် Facebook ကမ်ပိန်းများတွင် တန်ဖိုး-အခြေခံလေလံဆွဲခြင်း (VBB) ကို အကောင်အထည်ဖေါ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ လေလံထုပ်များကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် မြင့်မားသော LTV:CAC အချိုးများကို သေချာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ကမ်ပိန်းဘောင်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ရန် ဖောက်သည်များအား ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်စေသည်။ Retina မှ ရွေ့လျားသောလေလံထုပ်များနှင့်အတူ၊ ဝယ်ယူသူများသည် ၎င်းတို့၏လေလံထုပ်များ၏ 60% အောက်တွင် ဝယ်ယူမှုကုန်ကျစရိတ်များကို ထိန်းထားခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ LTV:CAC အချိုးကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။
  • ငွေကြေးနှင့် ဖောက်သည် ကျန်းမာရေး - သင့်ဖောက်သည်အခြေခံ၏ ကျန်းမာရေးနှင့် တန်ဖိုးများကို အစီရင်ခံပါ။ Quality of Customers Report™ (QoC) သည် ကုမ္ပဏီ၏ ဖောက်သည်အခြေခံကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပေးပါသည်။ QoC သည် ထပ်ခါတလဲလဲ ဝယ်ယူမှုအမူအကျင့်များဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော သုံးစွဲသူများ၏ သာတူညီမျှမှုအတွက် အကောင့်များကို ရှေ့သို့မျှော်ကြည့်သော ဖောက်သည်မက်ထရစ်များနှင့် အကောင့်များကို အာရုံစိုက်ထားသည်။

ပိုမိုလေ့လာရန် ဖုန်းခေါ်ဆိုရန် အချိန်ဇယားဆွဲပါ။