人工智能時(shí)代,什么才是有效的消息推送?
        2021-02-19

        用人工智能來驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷,讓用戶收到的消息和通知更具個(gè)性化,早就成為趨勢(shì)。

        調(diào)查顯示,約52%的App用戶認(rèn)為推送通知會(huì)打擾到他們。App消息帶來的不愉快體驗(yàn)也是用戶選擇開啟通知免打擾模式的主要原因。更糟糕的是,如果推送的通知與用戶完全不相關(guān)的時(shí)候,用戶甚至?xí)遁dApp。

        消息推送是品牌向用戶傳遞信息的重要渠道,如果使用恰當(dāng),能夠激活沉睡的用戶,引導(dǎo)用戶在App內(nèi)完成消費(fèi)購買,最終會(huì)給品牌帶來巨大的業(yè)務(wù)收益。

        有效的消息推送具有三個(gè)特點(diǎn):個(gè)性化、相關(guān)性、及時(shí)性。

        有調(diào)查顯示,目前35%的推送都是面向所有用戶的通投。在這種情況下,有效的推送能為用戶提供真正的價(jià)值,且推送都是個(gè)性化的、具有相關(guān)性和及時(shí)性。

        Netflix就是一個(gè)通過消息推送從而與用戶成功進(jìn)行互動(dòng)的品牌。它會(huì)發(fā)送通知來提醒用戶“關(guān)注的節(jié)目已上線新一季”,或者推薦用戶觀看與其看過的電影相似的、新上映的電影。顯然,Netflix的推薦是根據(jù)用戶的個(gè)人喜好而定的。

        為了使推送具有相關(guān)性,營(yíng)銷人員必須利用已有的相關(guān)用戶行為、興趣領(lǐng)域和購買的歷史記錄等大量數(shù)據(jù),提供對(duì)用戶真正有價(jià)值的信息。人工智能具有這種洞察力。

        使用人工智能更細(xì)致地理解每個(gè)用戶

        人工智能讓營(yíng)銷人員比以往任何時(shí)候都更容易為用戶提供個(gè)性化體驗(yàn),并鼓勵(lì)用戶參與和用戶留存。它可以向用戶主動(dòng)推薦與其興趣相匹配的產(chǎn)品、服務(wù)或功能,從而提高用戶參與度并完成關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)(KPI)轉(zhuǎn)化。

        人工智能通過以下方式幫助傳遞個(gè)性化消息:

        有效的個(gè)性化始于準(zhǔn)確的用戶細(xì)分。人工智能能夠?qū)τ脩暨M(jìn)行細(xì)分,具體做法是:分析站內(nèi)用戶行為、歷史購買記錄、消息推送等相關(guān)數(shù)據(jù);了解用戶個(gè)人行為偏好、檢索記錄、進(jìn)行相關(guān)性預(yù)測(cè)

        使用人工智能還可以確保消息推送的相關(guān)性。人工智能工具可以分析用戶偏好相關(guān)的大量數(shù)據(jù),并使用這些數(shù)據(jù)向用戶推薦他們有可能感興趣的內(nèi)容。Netflix的用戶其75%的消費(fèi)是通過這種推薦實(shí)現(xiàn)的,而亞馬遜35%的收入也來自推薦購買。

        一個(gè)品牌應(yīng)發(fā)出多少條推送?研究顯示,如果一個(gè)App每周發(fā)送兩到五條消息,37%的用戶會(huì)禁用該推送通知,而22.3%的受訪者會(huì)停用該App。

        這意味著,無論推送通知多么個(gè)性化或具有相關(guān)性,但是數(shù)量太多的話,用戶就會(huì)認(rèn)為這些通知具有干擾性,并將其屏蔽。因此,除了相關(guān)性,營(yíng)銷人員還必須考慮通知的頻率和及時(shí)性。

        借助人工智能,當(dāng)今的營(yíng)銷人員可以確保信息和活動(dòng)并非基于猜測(cè)或直覺進(jìn)行推送,而是基于數(shù)據(jù)。第四范式“天樞”產(chǎn)品依托人工智能,支持營(yíng)銷人員快速完場(chǎng)商品個(gè)性化推送,同時(shí)支持個(gè)性化時(shí)間推送通過模型計(jì)算針對(duì)不同用戶的推送時(shí)間,旨在最大化吸引用戶注意力;短信推送支持候選池中篩選針對(duì)本次營(yíng)銷活動(dòng)轉(zhuǎn)化概率最高的用戶,對(duì)用戶進(jìn)行價(jià)值分群。


        更重要的是,“天樞”還可以為客戶構(gòu)建整個(gè)私域流量下的全生命周期運(yùn)營(yíng)體系,或者是快速加入到客戶的生命周期運(yùn)營(yíng)體系中去,其用戶從公域進(jìn)入到私域后,針對(duì)新客、首單、復(fù)購、忠誠(chéng)用戶、流失召回等用戶不同的階段,為營(yíng)銷人員提供基于AI的運(yùn)營(yíng)方法論。
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