Come la previsione del valore a vita del cliente può ottimizzare gli investimenti in marketing

Introduzione

Comprendere il valore a lungo termine dei clienti è fondamentale per qualsiasi business di consegna di pasti. Il Valore del Cliente durante tutta la Vita (CLV) rappresenta il valore totale di un cliente per l'intera durata del suo rapporto con un'azienda. Prevedendo questa metrica, è possibile prendere decisioni più intelligenti su come allocare le risorse di marketing per massimizzare l'impatto.

In questo articolo, esploreremo come la previsione del CLV può permettere a qualsiasi business di consegna di pasti di ottimizzare la propria spesa in marketing, concentrando l'attenzione sulle strategie all'interno della Pubblicità sui Motori di Ricerca (SEA). Esamineremo come l'uso di modelli predittivi di machine learning migliori l'efficienza e perché questo approccio basato sui dati è fondamentale per la crescita e la strategia di marketing di qualsiasi azienda.

Il Ruolo della Pubblicità sui Motori di Ricerca

La Pubblicità sui Motori di Ricerca (SEA) gioca un ruolo vitale nel modo in cui le aziende di consegna di pasti si connettono con i potenziali clienti. È una tecnica utilizzata per posizionare gli annunci su pagine di risultati dei motori di ricerca, dove le persone stanno già cercando servizi di consegna pasti. La bellezza del SEA è che può indirizzare il traffico ad alta intenzione al sito web: persone pronte ad effettuare un acquisto.

Un componente chiave della strategia SEA è il bidding target return on ad spend (tROAS) di Google. Questo strumento consente di regolare automaticamente le offerte sugli annunci per raggiungere un ritorno sugli investimenti mirato. In sostanza, diciamo a Google l'importo medio che miriamo a guadagnare per ogni dollaro che spendiamo sugli annunci, e gli algoritmi di Google cercano di realizzarlo. Questa strategia intelligente di bidding ci aiuta a utilizzare in modo efficiente il budget pubblicitario, portando a campagne di marketing più efficaci.

Perché funzioni come previsto, è necessaria una misura che valuti ogni conversione in modo appropriato per sfruttare appieno il potere dell'algoritmo tROAS di Google. Qui entra in gioco il Customer Lifetime Value previsto (CLV). Comprendendo il valore a lungo termine di ogni cliente convertito, si alimenta l'algoritmo tROAS di Google con dati che vanno oltre il primo acquisto, consentendo al sistema di ottimizzare le conversioni che offrono il maggior valore nel tempo.

Modelli Predittivi per il Valore del Cliente

I team di prodotto ML/AI sviluppano e gestiscono migliaia di modelli, alimentati dai comportamenti e dalle transazioni di milioni di clienti e miliardi di punti dati. I modelli sono costruiti su piattaforme di machine learning che facilitano l'addestramento, la convalida, il rilascio e il monitoraggio di sistemi scalabili. Inoltre, i feature store centralizzano la gestione degli input del modello, semplificando il ritraining e garantendo coerenza e riutilizzabilità.

La modellazione predittiva è cruciale per prevedere il Valore del Cliente durante tutta la Vita (CLV) e il Valore della Campagna del Cliente (CCV). Si sfruttano le capacità di algoritmi di machine learning per anticipare i comportamenti futuri dei clienti. Questi modelli prendono in considerazione una varietà di caratteristiche dei clienti, come il canale di acquisizione e il comportamento di ordinazione. Utilizzando queste caratteristiche, si può dipingere un quadro dettagliato dei modelli, delle preferenze e della potenziale longevità dei clienti.

Valutando le previsioni del modello rispetto ai risultati reali, si affina costantemente l'approccio. Questa misurazione aiuta a capire la differenza tra ciò che ci si aspetta che sia il valore di un cliente e ciò che effettivamente è, consentendo di prendere decisioni basate sui dati che migliorano l'efficienza della spesa di marketing.

Impatti Positivi sull'Efficienza del Marketing

Il nostro investimento nella modellazione predittiva per CLV e CCV ha prodotto risultati tangibili, in particolare nella sfera dell'efficienza del marketing. Uno dei risultati più significativi è stato la riduzione del costo di acquisizione cliente (CAC). Attraverso l'applicazione strategica di questi modelli, abbiamo ottenuto un aumento del ritorno sugli investimenti pubblicitari (ROAS) del 14%.

La riduzione del CAC significa che siamo in grado di attirare nuovi clienti a un costo inferiore rispetto al passato. Prevedendo quali potenziali clienti sono più inclini a diventare utenti fedeli, indirizziamo in modo più preciso i nostri sforzi di marketing. Il risultato è che la nostra spesa in marketing non è solo più efficiente (miglior ritorno sull'investimento), ma anche più efficace (maggiore creazione di valore complessivo).

L'impatto positivo si estende oltre il risparmio di costi. L'efficienza ottenuta attraverso questi modelli ci consente di reinvestire risorse nel perfezionare ulteriormente le nostre strategie di marketing e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Questo ciclo di miglioramento continuo guida la crescita e rafforza la nostra posizione nel mercato.

Conclusioni

Il nostro viaggio nella modellazione predittiva per il Valore del Cliente durante tutta la Vita ci ha portato a nuovi orizzonti nell'efficienza del marketing. Prevedendo accuratamente il valore dei nostri clienti, abbiamo ottimizzato la nostra spesa in marketing, abbassato significativamente il costo di acquisizione cliente e gettato le basi per un'applicazione più ampia su varie piattaforme di marketing.