애완동물 보조식품 브랜드는 AI를 사용하여 신규 고객에게 어필합니다.

Facebook과 Instagram 광고는 온라인 애완동물 보조식품 소매업체인 Finn Wellness LLC가 신규 고객에게 다가가는 데 도움이 됩니다. 그러나 성장 담당 이사인 Randall Stainton은 선택의 폭이 제한되어 있다고 말합니다.

그는 페이스북 픽셀 트래픽이 기존 고객을 이탈한다고 말했습니다. Finn은 Finn의 반려견 보조식품 구매에 관심이 있을 가능성이 가장 높은 고객을 기반으로 고객 이외의 소비자를 식별하는 데 도움을 주기 위해 인공 지능 소프트웨어 공급업체인 Proxima를 선택했습니다. Finn이 도달하고자 하는 두 가지 카테고리는 관심 기반 잠재고객과 기존 고객/유사 기반 잠재고객입니다. 관심 기반 그룹은 개 소유자입니다. 그들은 개밥이나 개 장난감과 같은 특정 품종이나 카테고리에 관심이 있을 수 있습니다. 유사 기반 잠재고객은 반복/기존 Finn 고객입니다.

시간이 지남에 따라 머신러닝 기술은 구매 행동을 식별합니다. Finn은 애완동물 제품을 구매할 가능성이 있는 소비자에게 광고를 게재하려고 합니다. Proxima의 소프트웨어는 소비자의 구매 행동을 지도화합니다. 알고리즘은 소비자가 구매하는 다양한 카테고리, 즉 의류나 가정용품과 같은 애완동물 용품도 구매하는 소비자를 고려합니다. 서부 해안, 동부 해안 등 그들이 사는 곳을 통합하고 유사한 특성을 공유하는 소비자인 별도의 청중을 하나로 모읍니다.

Finn은 Facebook의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 내에서 이러한 그룹을 운영합니다. Finn은 광고에 지출할 금액을 결정하고 Finn의 Facebook 광고 관리자 계정 내에서 다양한 대상에 대한 예산을 조정할 수 있습니다. Proxima는 광고 성과를 추적하기 위해 "피드백 루프"를 실행합니다. 여기에는 예를 들어 CPA(판매로 이어지는 광고에 대해 소매업체가 지불하는 수수료)가 가장 낮은 위치를 추적하는 것이 포함됩니다. 알고리즘은 잠재 고객에게 더 잘 다가갈 수 있도록 성공적인 기간을 기반으로 잠재 고객을 실시간으로 재구성하거나 미세 조정합니다.

Proxima는 판매자가 하루에 수백 달러를 지출하여 이러한 청중에게 트래픽을 유도하여 누가 응답하는지, 이러한 소비자가 어떤 특성을 가지고 있는지 확인할 것을 권장합니다. 동일한 광고를 사용함으로써 알고리즘은 일부 변수를 제거하여 공감하는 것과 그렇지 않은 것을 확인할 수 있습니다.

AI 마케팅 소프트웨어 공급업체의 CEO이자 창립자인 Alex Song은 "이 게임을 Battleship의 지능형 게임이라고 생각하세요."라고 말합니다.

온라인 브랜드는 2020년 9월 코로나19 상황 속에서 론칭됐다. 당시 핀은 주로 아마존 매장에 집중했다. Stainton은 2022년 중반에 온라인 소매업체가 petfinn.com으로 초점을 옮기기를 원했다고 말했습니다.

현재 Finn의 전체 온라인 판매 중 60%가 Amazon 매장에서 발생합니다. Stainton은 온라인 판매의 40%가 웹사이트를 통해 발생한다고 말합니다. 소비자 직접 판매(DTC) 평균 주문 금액은 약 43달러이며 Amazon 주문 금액은 37달러입니다. Stainton은 2020년 9월 브랜드를 출시한 이후 이러한 변화가 크게 변하지 않았다고 말합니다. 변경된 점은 Finn이 Amazon에서 고객 확보를 위한 지출을 줄이고 대신 DTC 웹 사이트의 유료 소셜 마케팅에 더 많이 투자하고 있다는 것입니다.

2022년 1월 Finn의 총 광고 예산 중 80%는 Amazon 홍보에, 20%는 DTC 웹사이트 홍보에 사용되었습니다. Stainton은 2023년 1월에 비율을 바꾸었다고 말했습니다.

"우리가 이러한 전환을 할 수 있었던 이유는 Proxima를 통해 Facebook과 Instagram에서 광고 지출 범위를 확대할 수 있었기 때문입니다."라고 그는 말합니다.

Finn의 쇼핑객 인구통계는 주로 35~55세의 여성입니다. 두 가지 행동 유형, 즉 청중 유형이 있습니다. Stainton이 도시 밀레니얼 세대(Urban Millennial)라고 부르는 집단이 있습니다. 이들은 일반적으로 첫 번째 개를 사러 미국 서부 또는 동부 해안에 거주하는 여성입니다.

다른 유형은 중서부 주부입니다. 이들은 일반적으로 여성이 가구 구매의 대부분을 차지하는 젊은 커플입니다. 이 지역은 미네소타에서 텍사스까지 이어집니다.

Proxima를 통해 Finn은 그룹을 35~45세 쇼핑객으로 구성된 젊은 밀레니얼 그룹으로 나누고 다른 그룹은 45~55세 여성 쇼핑객으로 구성된 주부 그룹으로 나눌 수 있었습니다.

Proxima가 없었다면 Stainton은 시간이 지남에 따라 다양한 고객 버킷을 구축하고 테스트할 수 있었을 것이라고 그는 말합니다. 그리고 각각의 기록이 충분히 확보되면 Stainton은 각 버킷에 대해 광고 예산을 분할하여 시작할 수 있다고 그는 말합니다.