應用營銷人員轉向人工智能和機器學習來推動增長

您是否知道80%的用戶在下載應用程序后的三個月內流失?那是因為大多數(shù)應用都是面向大眾的，而不一定是針對合適的客戶的。

通常，應用程序營銷的目標是希望盡可能多地吸引更多的消費者，以期大量招募并以高于平均水平的比例進行轉化。但是，營銷人員面臨的挑戰(zhàn)之一是，當今的許多策略都是由與高級用戶定位和增長無關的指標驅動的。

更具體地說，應用程式行銷商并未從策略上利用可用數(shù)據來提供富有成效的使用者體驗，從而最終帶來更大的業(yè)務獲利能力。

現(xiàn)在，營銷人員現(xiàn)在比以往任何時候都必須從跟蹤傳統(tǒng)的虛榮指標轉變?yōu)楹饬坑兄诒Ａ艉驮鲩L的事物。成功的公司越來越多地投資以客戶為中心的指標，例如CLV(客戶生命周期價值)，以獲取以消費者為中心的智能見解，這些見解不僅可以識別出最有價值的客戶，而且還可以通過關鍵行為和偏好來不斷改善消費者的體驗并旅程。

CLV比孤立的應用程序更重要。它可以幫助應用程序和其他接觸點協(xié)同工作，以提供增值，凝聚力的體驗。

CLV衡量的是消費者在其整個生命周期中的所有互動中代表的業(yè)務價值，而不僅僅是單個交易或接觸點。最終，這就是客戶體驗的定義。這是客戶在整個生命周期中與您的品牌共同度過的所有時刻的總和?，F(xiàn)在，營銷和客戶參與是一項跨職能的任務。

并非所有應用程序用戶都是正確的用戶。如果使用帕累托原理，則可以假定80%的業(yè)務價值歸功于20%的活躍消費者。盡管這些百分比絕非標準，但它們確實強調了確定和培養(yǎng)推動您業(yè)務的重要客戶的必要性。

CLV與人工智能(AI)和機器學習相關聯(lián)，而不是投下廣闊的網絡并吸引盡可能多的用戶，以期保持合理的活躍基礎，而是將營銷人員以及開發(fā)人員的注意力集中在有針對性的參與和增長上。這個想法是通過投資更多的增值用戶體驗和個性化產品來增加利潤。這樣做有意與重要客戶建立有意義的關系。

下一代客戶參與是關于跨功能的協(xié)作和數(shù)據共享不幸的是，今天的客戶體驗大為孤立。營銷，移動，店內，電子商務，數(shù)字化等均未針對相同的客戶和市場數(shù)據進行協(xié)作或運營。但這一切都將隨著與智能CLV計劃相關的AI和機器學習的普及而改變。

當目標不僅是在應用程序中而是在每個接觸點和整個生命周期中提供有針對性的集成體驗時，公司會創(chuàng)建一種真正以客戶為中心的方法。然后，人工智能可以幫助品牌獲得對客戶行為和期望的更完整，共享的看法和理解。

此外，以AI為驅動的以客戶為中心促進了跨功能的協(xié)作和數(shù)據共享，通過設計可以提升客戶體驗以及CLV和業(yè)務增長。

當指向正確的方向時，人工智能/機器學習平臺可提供智能的見解。成功的品牌研究最高價值客戶在其一生中帶來了多少收入，以及管理這些關系所需的費用。他們檢查所有渠道的CLV，以全面了解所有互動中的高價值行為。當系統(tǒng)可以分析高價值用戶的重要特征時，它可以學習如何優(yōu)化CLV。

例如，為了吸引潛在的高價值客戶，人工智能/機器學習使用來自現(xiàn)有高價值客戶的數(shù)據來優(yōu)化活動和接觸點。貝恩公司在一項針對零售業(yè)務的研究中發(fā)現(xiàn)，每次客戶打來電話或拜訪時，都要花費4美元。但是，如果消費者可以通過應用程序完成交易，則只需花費10美分。

關鍵是要以消費者喜歡和欣賞的方式提供功能。想象一下，在確定摩擦點和新機會時，還可以發(fā)現(xiàn)多少AI和機器學習。