User Acquisition 3.0: entrando na esfera da inteligência artificial e do Machine Learning
Lomit Patel é vice-presidente de crescimento do IMVU, responsável por impulsionar a aquisição, retenção e monetização de usuários em todas as plataformas. Antes do IMVU, Lomit gerenciava o crescimento em estágios iniciais, incluindo Roku (IPO), TrustedID (adquirido pela Equifax), Texture (adquirida pela Apple) e Earthlink.
Entenda mais sobre Patel e sua estratégia em: Mobile Hero profile.
As principais plataformas de mídia, como o Facebook e o Google, fornecem soluções atraentes e prontas para a aquisição de usuários (AU). Há apenas um problema: se todos tiverem a mesma solução pronta para uso, como você poderá superar a média?
É por isso que é hora de adotar uma melhor estratégia entre canais. Mas tenha em mente que fazer isso, adiciona um nível de complexidade e automação muito além do que os sistemas de relatórios de inteligência de negócios podem oferecer.
É hora de ligar as máquinas
Assim como as boas experiências do usuário são personalizadas para as necessidades de um indivíduo, o futuro da UA será conquistado por pessoas que conseguem adaptar as soluções e os recursos prontos para uso de cada plataforma, para atender às suas necessidades, objetivos e metas. Isso requer uma abordagem holística entre canais, que aumenta enormemente a complexidade operacional – do direcionamento orientado por dados à proliferação criativa, à atribuição e à otimização do desempenho. E com complexidade vem exatamente o que você não deseja: risco e incerteza.
Mais cedo ou mais tarde, seus esforços de UA contarão com inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação para adaptar, customizar e personalizar as jornadas dos usuários em vários canais e oferecer ótimos resultados. No IMVU, estamos fazendo isso hoje de maneiras que seriam impossíveis de orquestrar usando o software de inteligência de negócios da última geração ou os painéis de relatórios. O gerenciamento de campanhas complexas e multicanais com várias segmentações, peças criativas e sequenciamento requer uma camada operacional inteligente acima das soluções prontas para uso fornecidas por plataformas individuais, para oferecer ótimos resultados.
A maioria das empresas encontra uma zona de conforto com um ou dois canais principais e pula o resto. Ma,s cada uma das grandes plataformas tem vantagens diferentes. O Snap tem uma pegada mais jovem. O Pinterest tem uma composição maior de mulheres em seu público. O LinkedIn é onde as pessoas realizam atividades de negócios. O público-alvo principal do Instagram é altamente engajado e tende a interagir na plataforma, o que é ótimo para educar os consumidores e criar públicos-alvo. O Pinterest é um lugar para as pessoas descobrirem. A pesquisa tem tudo a ver com menor intenção de funil. Levar tudo isso em consideração é importante à medida que você desenvolve sua estratégia.
Também é importante observar que haverá dinâmicas de lances e variáveis diferentes, em redes diferentes – mesmo em campanhas de um mês (é claro, elas estão sujeitas à sazonalidade). Aproveite essas mudanças no volume de lances, principalmente através de sistemas como o Athena Prime da Nectar9, que operam e automatizam a orquestração orçamentária de uma camada acima de cada canal individual, para uma otimização verdadeiramente dinâmica entre canais.
No IMVU, temos KPIs rígidos em torno do custo por pagador (CPP)/retorno do investimento em publicidade (ROAS). Ao alavancar a IA, fomos capazes de tirar proveito das eficiências entre canais e melhorar os KPIs drasticamente em todos os aspectos.
Embora os canais variem em seu CPP/ROAS todos os meses, ao alavancar máquinas inteligentes para gerenciar nossos objetivos, conseguimos alocar efetivamente nossos recursos para tirar o máximo proveito de cada canal, mantendo o desempenho em nossas principais zonas métricas.
Ao prospectar nos diferentes canais, nossas taxas de redirecionamento para compras incrementais no aplicativo aumentaram drasticamente. Ao alavancar um portfólio de redes para prospecção, somos capazes de obter uma variedade de usuários no sistema, que a Inteligência Artificial pode gerenciar para redirecionar – um funil preenchido com muito menos esforço em uma variedade de plataformas.
O futuro do User Acquisition 3.0 repousa sobre o ombro de máquinas inteligentes, orquestrando campanhas complexas nas principais plataformas de marketing – alocação dinâmica de orçamentos, remoção de criativos, divulgação de insights e ações autônomas. Essas máquinas têm o potencial de obter ótimo desempenho com uma abordagem de gerenciamento manual muito mais eficiente, com tecnologia de IA. Controle suas alavancas, concentre-se na criatividade e na estratégia e entregue o trabalho e a matemática às máquinas para obter resultados baseados em dados, muito além dos recursos manuais.