机器学习和人工智能如何帮助 B2C 营销人员实现全球投资回报率最大化

随着世界各地的消费者越来越多地接受数字消费,不同垂直行业的企业已经意识到洞察力和分析能力的必要性。

这促使 B2C 企业加快采用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的目标。

借助机器学习和人工智能,像您这样的 B2C 营销人员可以通过获得更高的投资回报率 (ROI) 获得竞争优势。

让我们看看如何。

ROI 的全局最大值是多少?

在深入探讨“如何”之前,让我们重新回顾一下 ROI 的全局最大值的基本概念以及如何计算它。

投资回报率的全局最大值是指企业或组织通过营销努力实现的最高投资回报率 (ROI) 的点。

图表上的投资回报率的全局最大值表明您的公司已经优化了其营销策略,以在所有市场、渠道和活动中获得最高的投资回报率。

为什么 ROI 的全局最大值很重要?

投资回报率的全球最大值概念对企业至关重要,因为它可以让您在所有市场而不是仅在特定市场或活动中获得最高的投资回报率。

充分优化您的营销策略将使您能够最大化收入和盈利能力,同时提高客户参与度、保留率和忠诚度。

如何计算ROI的全局最大值?

要计算投资回报率的全局最大值,您需要考虑各种因素,例如营销预算、CAC、CLV 和营销活动的投资回报率。

以下是计算 ROI 全局最大值的分步方法:

1. 确定你的营销预算

第一步是确定可用的营销预算,包括所有营销费用,例如广告、促销、活动、内容创作等。

改进产品和服务:通过了解反馈和行为,这将有助于企业根据其产品开发和服务增强做出 WhatsApp 号码数据 明智的决策。 更好的营销策略:对客户互动的分析还可以帮助企业改进营销策略,以更好地接触受众。

2.计算客户获取成本(CAC)

CAC 是您为获取一个新客户 这就是衡 而必须承担的成本,包括与获取该特定客户相关的所有营销和销售费用。

CLV 是客户在与您合作的整个生命周期内预计为企业创造的总收入。

确定 CAC 和 CLV 后,您就可以计算 ROI。计算 ROI 的公式为:

投资回报率 = (客户价值 – 客户获取成本) / 客户获取成本

例如,如果您的 CLV 为 2,000 美元,CAC 为 200 美元,则 ROI 将为:

投资回报率 = (2,000 – 200) 美元/200 美元 = 9 美元

这意味着企业在营销上每花费1美元,就会产生9美元的收入。

5. 在图表上绘制 ROI 值并计算全局最大值

图片来源:维基百科

ROI 的全局最大值将是给定范围内 ROI 函数的最大值。

投资回报率 (ROI) 的局部和全局最大值有哪些例子?

以下是 ROI 局部最大值和 ig 号码 全局最大值的快速比较,以及仅关注 ROI 局部最大值可能导致的负面结果:

示例 1:独家本地忠诚度计划

假设您想运行专为特定城市或地区的客户设计的忠诚度计划。

您决定为当地客户添加独家折扣、奖励和个性化体验。

忠诚度计划可能会有效地吸引和留住本地客户。但如果只关注该项目的 ROI 局部最大值,则会导致您忽视目标区域以外的客户。这会限制您的增长潜力,阻碍您在其他地区的客户获取,并错失建立全球客户群的机会。

情感忠诚的要素

示例 2:通过电子邮件进行销售公告活动

假设您的网站和移动应用上推出了一系列新的夏装,而您的任务是在此期间增加收入。

您的创造力开始发挥作用,并且您的电子邮件营销策略有一个可靠的电子邮件主题,可以保证高于平均水平的打开率。但是,您兴奋地将其发送给所有客户,无论他们之前的购买或浏览历史如何。

虽然您可能会看到选定客户群的打开率很高,但在此项目中关注 ROI 的局部最大值将导致您向整个客户群发送电子邮件(即使是那些不想购买夏装的地区的客户!)。这将导致某些客户群收到不相关的消息,并导致客户参与度随着时间的推移而整体下降。

 

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