Manfaatkan AI untuk meningkatkan ROI dan pertumbuhan jangka panjang

Secara singkat, incrementality dalam marketing mengukur dampak sesungguhnya dari kegiatan marketing terhadap KPI aplikasi seperti jumlah instalasi atau IAP.

Pengukuran incrementality tradisional melibatkan control group dan test group. Dengan metodologi ini, test group terpapar pada campaign dan control group tidak terpapar pada campaign. Dengan membandingkan kinerja kedua group, marketer dapat menentukan kenaikan yang diperoleh dari campaign.

Akan tetapi, A/B testing membutuhkan biaya yang besar dan memakan waktu yang lama bagi marketer. Selain itu, A/B testing semakin sulit dijalankan pada tingkat detail yang dibutuhkan untuk incrementality A/B test dengan regulasi privasi.

Incrementality berbasis AI kami didukung oleh pemodelan prediktif dan synthetic control group yang dipatenkan berdasarkan benchmark industri. Klien Adjust menjalankan campaign marketing seperti biasa sementara Adjust menganalisis kinerja campaign terhadap aplikasi serupa, yang berfungsi sebagai control group. Data yang dihasilkan memprediksi apa yang akan terjadi jika klien tidak mengubah suatu variabel (anggaran, channel, dsb.). Metode pengukuran incrementality adalah metodologi masa mendatang yang tidak membutuhkan segmentasi pengguna.

Media mix modeling adalah salah satu pendekatan untuk menganalisis kegiatan marketing dengan mengkaji penjualan di masa lampau untuk menentukan faktor-faktor yang berkontribusi terhadap penjualan. Mix mengacu pada evaluasi atas produk, harga, lokasi, dan promosi. Pada dasarnya, MMM memberikan informasi kepada marketer tentang efektivitas iklan mereka agar mereka dapat menerapkan pelajaran yang dipetik dalam campaign di masa mendatang dan meningkatkan imbal hasil investasi (ROI). MMM, yang diciptakan sebelum cookies dan atribusi, menjadi salah satu cara marketer dapat mengurangi ketidaktahuan mengenai channel yang paling efektif bagi akuisisi pengguna (UA). Kami merasa bahwa MMM adalah bagian penting dalam post device ID mobile analytics.

Predictive analytics dalam marketing adalah pendekatan berbasis data untuk optimisasi campaign yang memanfaatkan pemodelan prediktif – teknik statistik dan komputasi yang menggunakan dataset digital marketing di masa lampu untuk mengambil prediksi berdasarkan informasi yang memadai tentang hasil di masa mendatang. Tool predictive analytics seringkali memanfaatkan teknik pembelajaran mesin untuk mengembangkan model prediktif. Predictive analytics dapat meningkatkan pengukuran kinerja dengan membantu app marketer menetapkan metrik yang jelas serta berbasis data dan KPI. Memprediksi perilaku pelanggan dan hasil campaign secara akurat akan memfasilitasi pengukuran kegiatan marketing dan ROI yang lebih akurat.