Ottimizzazione della progettazione e della consegna con e-mail basate sull’intelligenza artificiale

Guida introduttiva alle e-mail basate sull’intelligenza artificiale

Utilizzando Campaign, puoi ottimizzare la progettazione e la consegna dei percorsi dei clienti per prevedere le preferenze di coinvolgimento di ognuno. Basato sull’intelligenza artificiale Journey AI, Adobe Campaign può analizzare e prevedere i tassi di apertura, i tempi di invio ottimali e la probabilità di abbandono in base alle metriche di coinvolgimento storiche.

Modelli di apprendimento automatico

Adobe Campaign Standard offre due nuovi modelli di apprendimento automatico: Ottimizzazioni predittive dei tempi di invio e Punteggio di coinvolgimento predittivo. Questi due modelli, insieme, sono denominati Journey AI, ovvero una classe di modelli di apprendimento automatico specifici per la progettazione e la fornitura di percorsi migliori per i clienti.

• Ottimizzazione predittiva del tempo di invio: l’ottimizzazione predittiva del tempo di invio prevede qual è il tempo di invio migliore per ciascun profilo destinatario per quanto riguarda l’apertura delle e-mail o i clic. Per ciascun profilo destinatario, i punteggi indicano il tempo di invio migliore per ogni giorno feriale e in quale giorno feriale si possono ottenere risultati ottimali.

• Punteggio di coinvolgimento predittivo: il punteggio di coinvolgimento predittivo prevede la probabilità che un destinatario sia interessato a un messaggio, ma anche la probabilità che questo annulli l’abbonamento entro i successivi 7 giorni dall’invio dell’e-mail. Le probabilità sono ulteriormente suddivise in categorie a seconda del rischio specifico di ritiro, medio o basso. Inoltre, il modello fornisce anche il grado percentile di rischio per i clienti, in modo da poter fare un confronto tra questi.

Ottimizzazione del tempo di invio predittivo

Ottimizzazione di clic e aperture

l’ottimizzazione predittiva del tempo di invio prevede qual è il tempo di invio migliore per ciascun profilo destinatario per quanto riguarda l’apertura delle e-mail e i clic. Per ciascun profilo destinatario, i punteggi indicano il tempo di invio migliore per ogni giorno feriale e in quale giorno feriale si possono ottenere risultati ottimali.

Nel modello Ottimizzazione predittiva del tempo di invio sono presenti due modelli secondari:

• Il tempo di invio predittivo per l’apertura è il momento migliore per inviare una comunicazione al cliente in modo da massimizzare l’apertura dei messaggi
• Il tempo di invio predittivo per il clic è il momento migliore per inviare una comunicazione al cliente per massimizzare i clic

Modello entrata: registri di consegna, registri di tracciamento e attributi di profilo (non PII)

Modello uscita: momento migliore per inviare un messaggio (per aperture e clic)

Dettagli di uscita

• Calcola il momento migliore per l’invio di un’e-mail nei 7 giorni della settimana con intervalli di 1 ora (ad es.: 9:00, 10:00, 11:00)
• Il modello indica il giorno migliore della settimana e l’ora migliore di quel determinato giorno
• Ogni tempo ottimale viene calcolato due volte: una volta per massimizzare il tasso di apertura e una per massimizzare il click rate
• Sono forniti 16 campi (14 per ogni giorno della settimana e 2 per l’intera settimana):
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare i clic di lunedì - valori compresi tra 0 e 23
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare l’apertura dei messaggi di lunedì - valori compresi tra 0 e 23
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare i clic di martedì - valori compresi tra 0 e 23
  • …
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare i clic di domenica - valori compresi tra 0 e 23
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare l’apertura dei messaggi di domenica - valori compresi tra 0 e 23
  • …
  • Il giorno migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare l’apertura dei messaggi per tutta la settimana - da lunedì a domenica
  • l’orario migliore per inviare un’e-mail in modo da ottimizzare l’apertura dei messaggi per tutta la settimana - valori compresi tra 0 e 23

Accedere ai punteggi del profilo

Una volta implementate in Campaign, le funzionalità di apprendimento automatico arricchiscono i dati dei profili con le nuove schede contenenti i punteggi migliori per apertura e clic. Le metriche sono calcolate da Journey AI e vengono inserite in Campaign utilizzando flussi di lavoro tecnici.

Per accedere a tali metriche, è necessario:

1. Aprire un profilo e fare clic sul pulsante Modifica.

2. Fare clic sulla scheda Orario di invio per clic o Orario di invio per l’apertura .

Per impostazione predefinita, i punteggi dei profili danno l’orario migliore del giorno per ogni giorno della settimana e l’orario complessivamente migliore per tutta la settimana.

Invia messaggi al momento migliore

Affinché le e-mail possano essere inviate al momento ottimale per ogni profilo, la consegna deve essere pianificata utilizzando l’opzione Send at a custom date defined by a formula.
Scopri come calcolare la data di invio in questa sezione.

La formula deve essere compilata con l’orario migliore specifico del giorno in cui la consegna verrà effettuata.

Esempio di formula:

AddHours([currentDelivery/scheduling/@contactDate],
[cusSendTimeScoreByClickprofile_link/@EMAIL_BEST_TIME_TO_CLICK_WEDNESDAY])

Valutazione del coinvolgimento predittivo

Il punteggio predittivo di coinvolgimento consente di:

• Selezionare un’audience: utilizzando l’attività di query, puoi selezionare l’audience con cui interagire con un messaggio specifico
• Escludere un’audience: utilizzando l’attività di query, puoi rimuovere l’audience per non inviare loro il messaggio
• Personalizzare: personalizza i messaggi in base al livello di coinvolgimento (gli utenti altamente coinvolti riceveranno un messaggio diverso da quelli non coinvolti)

Questo modello utilizza più punteggi per indicare:

• Punteggio di coinvolgimento per apertura/Punteggio di coinvolgimento per clic: questo valore corrisponde alla probabilità che un utente iscritto sia interessato a un messaggio specifico (apertura o clic). I valori sono compresi tra 0,0 e 1,0.
• Probabilità di annullamento abbonamento: questo valore corrisponde alla probabilità che il destinatario annulli l’iscrizione al canale e-mail a causa di un messaggio e-mail aperto. I valori sono compresi tra 0,0 e 1,0.
• Livello di mantenimento: questo valore classifica gli utenti in tre livelli: basso, medio e alto. Con un valore alto, è molto probabile che il cliente sia interessato al marchio, mentre un valore basso implica la possibilità che annulli l’abbonamento.
• Grado percentuale di mantenimento: classificazione del profilo in termini di probabilità di annullamento della sottoscrizione. I valori sono compresi tra 0,0 e 1,0. Ad esempio, se la percentuale di mantenimento è 0,953, il destinatario ha più probabilità di restare con il marchio e meno probabilità di annullare l’iscrizione rispetto al 95,3% di tutti i destinatari.

Modello entrata: registri di consegna, registri di monitoraggio e attributi di profilo specifici

Modello uscita: un attributo di profilo che descrive la valutazione e la categoria del profilo

Utilizzo del punteggio di coinvolgimento per il canale e-mail

Per accedere a tali metriche, è necessario:

1. Aprire un profilo e fare clic sul pulsante Modifica.

2. Fare clic sulla scheda Punteggi di coinvolgimento per canale e-mail.

Utilizzando un’attività di query in un flusso di lavoro, puoi utilizzare i punteggi per ottimizzare il pubblico.

Ad esempio, con i criteri del livello di mantenimento:

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