預測性參與度評分
預測性參與計分可預測收件者與訊息互動的可能性,以及在下次傳送電子郵件後7天內選擇退出(取消訂閱)的可能性。 根據與您內容的預測參與程度,這些機率進一步被分成貯體:高、中或低。 這些模型也提供取消訂閱風險百分位數排名,讓客戶瞭解特定客戶的排名與其他客戶的關聯性。
預測性參與計分可以讓您:
- 選取客群:透過使用查詢活動,您可以選取要參與特定訊息的客群
- 排除客群:透過使用查詢活動,您可以移除客群以取消訂閱
- 個人化:根據參與程度來個人化訊息(參與度高的使用者會收到不同於未參與使用者的訊息)
此模型使用多個分數來指出:
- 開啟參與分數/按一下參與分數:此值與訂閱者與特定訊息(開啟或點按)互動的可能性相符。值範圍從 0.0 到 1.0。
- 取消訂閱的可能性:此值與開啟電子郵件時,收件者從電子郵件頻道取消訂閱的可能性相符。值範圍從 0.0 到 1.0。
- 保留級別:此值將使用者分為三個層級:低、中、高。高者最有可能與品牌保持一致,而低值者可能會取消訂閱。
- 保留的百分位數:描述檔排名。值範圍從 0.0 到 1.0。例如,如果保留百分比排名為 0.953,則此收件者教友可能與品牌保持一致,而取消訂閱的可能性則低於所有收件者的 95.3%。
這些預測性功能僅適用於電子郵件傳送。
該模型至少需要一個月的資料才能產生顯著的效果。
模型輸入:傳遞日誌、追蹤日誌和特定設定檔屬性
模型輸出:描述設定檔分數和類別的設定檔屬性
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