كيف سيساعد اعتماد الأتمتة على نمو محركك الثابت

هل فكرت يومًا كيف يمكن أن تؤثر الأتمتة على شركة تلفزيونية؟

في حالة عدم قيامك بذلك ، فقد فعلنا ذلك من أجلك.

نحن شركة تلفزيونية وعملاؤنا يسمعون اللقطات حول كيفية استهلاك المحتوى ومتى وأين يستهلكون ، لذلك إذا لم نلبي احتياجاتهم ، فسوف يقطعون الوتر أو يذهبون إلى منافس جديد.

أدركنا أنه يتعين علينا إعادة التفكير في أهدافنا وأولوياتنا الترويجية ومقاييس النجاح إذا أردنا أي إمكانية لتطوير قاعدة المشتركين لدينا ودفع عجلة النمو.

فيما يلي ثلاث تغييرات إستراتيجية ساعدتنا على السعي لتحقيق النمو وتحقيقه. إليك كيف يمكنك أيضًا:

1. قم بمحاذاة مقياس التطوير ، ثم قم بإخضاع جميع الإعلانات للمساءلة عن ذلك

شبكة الأطباق هي شركة تجارية. يمكن للناس اختيار الطريقة التي يريدون المشاركة معنا بها ، سواء كانت غير متصلة بالإنترنت ، أو متصلة بالإنترنت ، أو خلوية ، أو كل ما سبق. وهذا يعني أننا احتجنا إلى تقديم الإعلانات الرقمية وغير المتصلة بالإنترنت بحيث تكون إعلاناتنا أكثر كفاءة وقوة في قنواتنا.

لقد احتجنا إلى الجمع بين الوسائط الرقمية وغير المتصلة بالإنترنت معًا حتى تكون جميع عمليات التسويق لدينا فعالة وفعالة.

لقد واجهنا عقبتين في القيام بذلك: التأكد من أننا نربط نقاط الاتصال وإجراءات التحويل عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت دون عناء ، وإنشاء نظام للاستفادة من المعلومات لتحديد فرص الحصول على أقصى استفادة من استثمارنا.

يتم استخدام بيانات مركز الاتصال الخاص بنا لإبلاغ استثماراتنا الإعلانية والتسويقية الإلكترونية. نجد قيمة حتى عندما يبدأون دورة الشراء الخاصة بهم. ونحن نعلم أن أكثر من نصف مشتركينا الجدد سوف يتواصلون معنا عبر الهاتف.

لقد قمنا بدمج بيانات تحويل المكالمات في البحث حتى تعمل إعلاناتنا الإلكترونية بجدية أكبر لتجد لنا آفاق أفضل للهاتف المحمول لأن الإعلانات عبر الهاتف تؤدي إلى معدلات تحويل أعلى. بالإضافة إلى ذلك ، نسهل على الأشخاص النقر للاتصال بنا على Google باستخدام إضافات المكالمات في الإعلانات على شبكة البحث. ولهذا السبب ، فإن ثلث تحويلات إعلانات البحث لدينا مدفوعة الآن بإضافات المكالمات.

2. استند إلى CLV للوصول إلى العملاء

نحن ندرك أنه لن يكون كل العملاء متماثلين. بعضها أكثر قيمة بخمس مرات من المتوسط ، وبعضها لديه درجات تناقص أكبر. يحتاج الأشخاص الآخرون إلى الدعم الأكبر. إن معرفة قيم وخصائص الشرائح المميزة ومعالجتها كان أمرًا حاسمًا لنجاحنا.

لكننا لم نفهمها دائمًا بشكل صحيح. في الآونة الأخيرة فقط ، قمنا بإجراء تغيير في الطريقة التي نتعامل بها مع قيمة عمر العميل (CLV) لإعلاناتنا وأساليبنا الإعلانية ، ولكن بشكل خاص في المجال الرقمي. علمنا أنه لا يمكننا وضع خطة تسويق تعتمد على القنوات ، بما في ذلك الإلكترونية أو الراديو أو التلفزيون. لقد احتجنا إلى استراتيجية إعلانية رقمية أولية ، متعددة القنوات ساعدتنا في الوصول إلى عملائنا وتمييزهم.

كانت الخطوة الأولى هي التأكد من فهمنا لميزات العملاء ، ثم استخدمنا تلك البيانات لتوجيه استراتيجياتنا الإعلانية والتسويقية. على سبيل المثال ، إذا علمنا أن علامات معينة مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بـ CLV ، فإننا نعيد هذه البيانات مرة أخرى إلى إعلانات Google حتى يتمكن من التحسين للوصول إلى المزيد من هؤلاء المستخدمين ذوي القيمة العالية.

تتحدث النتائج عن نفسها: زادت ربحية محاولات عملياتنا بنسبة 43٪ منذ أن بدأنا في استخدام إستراتيجية عروض أسعار عائد الإنفاق الإعلاني هذا العام.

3. دع التعلم الآلي (ML) يوجه استثماراتك

لقد كان التعلم الآلي مفيدًا في العرض وكذلك في مساعدتنا على التوسع. تمكننا أتمتة التسويق من أن نكون أكثر ذكاءً وتخفيف التخمين.

يتم التخفيف من التخمين من خلال أتمتة التسويق من استعدادنا ويسمح لنا بأن نصبح أكثر ذكاءً.

على سبيل المثال ، اعتدنا على المزايدة يدويًا مقابل الكلمات الرئيسية على بحث Google. من خلال التعلم الآلي في عروض الأسعار الذكية من Google ، نحن مستعدون لتقديم عروض أسعار مقابل التحويلات. يمكننا ربط استثماراتنا في الوسائط الرقمية والبيانات غير المتصلة بالإنترنت لتحسين الأداء. وقد أدى هذا النهج إلى زيادة 15 مرة في حركة المرور وأيضًا زيادة بنسبة 60 بالمائة في معدل التحويل.

يساعدنا التعلم الآلي أيضًا في الحصول على رؤى بشكل أسرع. في الماضي ، كنا نرغب في الانتظار حتى تنتهي الحملة ، وأحيانًا قبل أن نتمكن من حصر النتائج وتحويلها إلى إجراءات تسويقية. ومع ذلك ، جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي ، يمكننا الوصول إلى الأفكار في يوم واحد. يمكننا توقع النتائج قبل حدوثها. كمثال ، يمكننا استخدام رؤى العملية للتنبؤ بعائد الاستثمار للحصول على حملة في حالة طيران. ثم يمكننا زيادة أو تقليل استثماراتنا الضرورية.

يساعدنا التعلم الآلي أيضًا في اكتشاف العملاء والوصول إليهم أكثر مما لو كنا لا نزال نفعل كل شيء يدويًا. نحن نتفهم صفات الأشخاص ، لذلك نحن قادرون على التنبؤ بحزمة البرمجة لهم وتصميم تسويقنا تلقائيًا وفقًا لاحتياجاتهم. بفضل التعلم الآلي ، أصبح التخصيص والأهمية على نطاق واسع حقائق واقعة الآن.