ควบคุม AI เพื่อการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นและเพิ่ม Return On Investment

โดยสรุป ผลลัพธ์ส่วนเพิ่มในการตลาดจะวัดผลกระทบจริงที่กิจกรรมทางการตลาดมีต่อดัชนีชี้วัดประสิทธิภาพของแอป เช่น การติดตั้งหรือ IAP

การวัดผลลัพธ์ส่วนเพิ่มแบบดั้งเดิมจะเกี่ยวข้องกับกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดสอบ เมื่อใช้วิธีการนี้ กลุ่มทดสอบจะพบกับแคมเปญในขณะที่กลุ่มควบคุมจะไม่พบ ด้วยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของทั้งสองกลุ่ม นักการตลาดจะสามารถเห็นการเพิ่มขึ้นของผลลัพธ์ส่วนเพิ่มที่เกิดจากแคมเปญได้

ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม การทดสอบ A/B อาจมีราคาแพงและใช้เวลานานในการดำเนินการสำหรับนักการตลาด นอกจากนี้ การปรับใช้ระดับรายละเอียดที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ A/B ผลลัพธ์ส่วนเพิ่มกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวยังทำได้ยากขึ้นเรื่อยๆ

ผลลัพธ์ส่วนเพิ่มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเราได้รับการขับเคลื่อนโดยการทำโมเดลคาดการณ์และกลุ่มควบคุมสังเคราะห์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราตามเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม ลูกค้าของ Adjust ดำเนินการแคมเปญการตลาดตามปกติ ในขณะที่ Adjust วิเคราะห์ประสิทธิภาพแคมเปญกับแอปที่คล้ายกันซึ่งทำหน้าที่เป็นกลุ่มควบคุม ข้อมูลผลลัพธ์จะคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากลูกค้าไม่เปลี่ยนตัวแปรทดสอบ (งบประมาณ ช่องทาง ฯลฯ) วิธีการวัดผลลัพธ์ส่วนเพิ่มนี้เป็นวิธีการที่รองรับอนาคตมากขึ้น ซึ่งไม่จำเป็นต้องจัดประเภทเฉพาะผู้ใช้

Media Mix Modeling เป็นแนวทางหนึ่งในการวิเคราะห์ความพยายามทางการตลาดโดยการศึกษายอดขายในอดีตเพื่อพิจารณาว่าอะไรมีส่วนทำให้เกิดยอดขายเหล่านั้น การผสมผสานหมายถึงการประเมินผลิตภัณฑ์ ราคา สถานที่ และการโปรโมตรวมกัน โดยพื้นฐานแล้ว Marketing Mix Modeling จะบอกนักการตลาดว่าการโฆษณาของตนมีประสิทธิภาพเพียงใด เพื่อที่ตนจะได้สามารถนำการเรียนรู้ไปใช้กับแคมเปญในอนาคต และได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (Return On Investment) ที่ดีขึ้น Marketing Mix Modeling ซึ่งถูกคิดค้นขึ้นก่อนคุกกี้และการระบุแหล่งที่มา เป็นหนึ่งในวิธีเริ่มแรกที่นักการตลาดสามารถใช้คาดการณ์ได้ว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับ User Acquisition (UA) เราถือว่าสิ่งนี้เป็นส่วนสำคัญของภูมิทัศน์การวิเคราะห์บนสมาร์ตโฟนหลังจากการระบุอุปกรณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านการตลาดเป็นแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ ซึ่งใช้ประโยชน์จากการทำโมเดลคาดการณ์ ซึ่งเป็นเทคนิคทางสถิติและการคำนวณที่ใช้ชุดข้อมูลการตลาดดิจิทัลในอดีตเพื่อทำการคาดการณ์อย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคต เมื่อเร็วๆ นี้ เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักจะใช้ประโยชน์จากเทคนิค Machine Learning เพื่อสร้างโมเดลคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถปรับปรุงการวัดประสิทธิภาพได้โดยช่วยให้นักการตลาดแอปกำหนดเมตริกประสิทธิภาพและดัชนีชี้วัดประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ชัดเจน การคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าและผลลัพธ์ของแคมเปญอย่างแม่นยำช่วยให้วัดผลความพยายามทางการตลาดและ Return On Investment ได้แม่นยำยิ่งขึ้น