Capacità di previsione del coinvolgimento degli utenti journey-ai

Utilizzando Campaign, puoi ottimizzare la progettazione e la consegna dei percorsi dei clienti per prevedere le preferenze di coinvolgimento di ognuno. Grazie all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico, l’ottimizzazione del tempo di invio e il punteggio di coinvolgimento predittivo di Adobe Campaign possono analizzare e prevedere i tassi di apertura, i tempi di invio ottimali e i tassi di abbandono probabili in base a metriche di coinvolgimento storiche.

IMPORTANT
Questa funzionalità non è disponibile come funzione predefinita del prodotto. La sua implementazione richiede l’intervento della Consulenza Adobe. Per maggiori informazioni, contatta un rappresentante Adobe di fiducia.

Adobe Campaign offre due nuovi modelli di apprendimento automatico: Ottimizzazione predittiva del tempo di invio e Punteggio predittivo di coinvolgimento. Questi due modelli sono modelli di apprendimento automatico specifici per la progettazione e la fornitura di percorsi di clienti migliori.

  • L'ottimizzazione predittiva del tempo di invio prevede quale sia il tempo di invio migliore per ciascun profilo destinatario per quanto riguarda l'apertura di e-mail o clic e l'apertura di messaggi push. 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: prevede la probabilità che un destinatario sia interessato a un messaggio e la probabilità che lo rifiuti (annullando l'abbonamento) entro i successivi 7 giorni dall'invio dell'e-mail. Le probabilità sono ulteriormente suddivise in contenitori in base al livello di coinvolgimento previsto con il contenuto: alto, medio o basso. Questi modelli forniscono anche il livello percentile di rischio di annullamento dell’abbonamento affinché i clienti possano capire qual è il livello di un determinato cliente in relazione agli altri.

Ottimizzazione del tempo di invio predittivo predictive-send-time

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 e l’apertura dei messaggi push. 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 per massimizzare l'apertura

  • 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 l’ora del giorno migliore per inviare un’e-mail nei 7 giorni della settimana con intervalli di 1 ora (ad esempio: 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 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

  • 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

NOTE
Il modello necessita di almeno un mese di dati per produrre risultati significativi.
Queste funzionalità predittive si applicano solo ai canali e-mail e push.

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 vengono calcolate e 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 use-predictive-send-time

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])

NOTE
Il modello dati potrebbe essere diverso a seconda dell’implementazione.

Valutazione del coinvolgimento predittivo predictive-scoring

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 7 giorni successivi al prossimo invio dell’e-mail.

Le probabilità sono ulteriormente suddivise in contenitori in base al livello di coinvolgimento previsto con il contenuto: alto, medio o basso. Questi modelli forniscono anche il livello percentile di rischio di annullamento dell’abbonamento affinché i clienti possano capire qual è il livello di un determinato cliente in relazione agli altri.

Il punteggio di coinvolgimento predittivo consente di:

  • Seleziona un pubblico: utilizzando l'attività di query, puoi selezionare il pubblico con cui interagire con un messaggio specifico
  • Escludere un pubblico: utilizzando l'attività di query, è possibile rimuovere il pubblico a cui è più probabile annullare l'abbonamento
  • Personalizza: 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.
NOTE
Queste funzionalità predittive si applicano solo alle consegne delle e-mail.
Il modello necessita di almeno un mese di dati per produrre risultati significativi.

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

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 il punteggio per ottimizzare il pubblico. Ad esempio, con i criteri del livello di mantenimento:

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