人工智能時代，什么才是有效的消息推送？
        

                                
         2021-02-19
        

                                
        

        
	
        
		
        
			
        
				
        
					

        

        用人工智能來驅動營銷，讓用戶收到的消息和通知更具個性化，早就成為趨勢。

        

        調查顯示，約52%的App用戶認為推送通知會打擾到他們。App消息帶來的不愉快體驗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的時候，用戶甚至會卸載App。

        

        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，能夠激活沉睡的用戶，引導用戶在App內完成消費購買，最終會給品牌帶來巨大的業務收益。
        


        

        有效的消息推送具有三個特點：個性化、相關性、及時性。

        

        有調查顯示，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值，且推送都是個性化的、具有相關性和及時性。

        

        Netflix就是一個通過消息推送從而與用戶成功進行互動的品牌。它會發送通知來提醒用戶“關注的節目已上線新一季”，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的推薦是根據用戶的個人喜好而定的。

        

        為了使推送具有相關性，營銷人員必須利用已有的相關用戶行為、興趣領域和購買的歷史記錄等大量數據，提供對用戶真正有價值的信息。人工智能具有這種洞察力。

        

        使用人工智能更細致地理解每個用戶

        

        人工智能讓營銷人員比以往任何時候都更容易為用戶提供個性化體驗，并鼓勵用戶參與和用戶留存。它可以向用戶主動推薦與其興趣相匹配的產品、服務或功能，從而提高用戶參與度并完成關鍵業績指標（KPI）轉化。

        

        人工智能通過以下方式幫助傳遞個性化消息：

        

        有效的個性化始于準確的用戶細分。人工智能能夠對用戶進行細分，具體做法是：分析站內用戶行為、歷史購買記錄、消息推送等相關數據；了解用戶個人行為偏好、檢索記錄、進行相關性預測。

        

        使用人工智能還可以確保消息推送的相關性。人工智能工具可以分析用戶偏好相關的大量數據，并使用這些數據向用戶推薦他們有可能感興趣的內容。Netflix的用戶其75%的消費是通過這種推薦實現的，而亞馬遜35%的收入也來自推薦購買。

        

        一個品牌應發出多少條推送？研究顯示，如果一個App每周發送兩到五條消息，37%的用戶會禁用該推送通知，而22.3%的受訪者會停用該App。

        

        這意味著，無論推送通知多么個性化或具有相關性，但是數量太多的話，用戶就會認為這些通知具有干擾性，并將其屏蔽。因此，除了相關性，營銷人員還必須考慮通知的頻率和及時性。

        

        借助人工智能，當今的營銷人員可以確保信息和活動并非基于猜測或直覺進行推送，而是基于數據。第四范式“天樞”產品依托人工智能，支持營銷人員快速完場商品個性化推送，同時支持個性化時間推送，通過模型計算針對不同用戶的推送時間，旨在最大化吸引用戶注意力；短信推送支持從候選池中篩選針對本次營銷活動轉化概率最高的用戶，對用戶進行價值分群。
        
					
        
						
        
					
        

        更重要的是，“天樞”還可以為客戶構建整個私域流量下的全生命周期運營體系，或者是快速加入到客戶的生命周期運營體系中去，其用戶從公域進入到私域后，針對新客、首單、復購、忠誠用戶、流失召回等用戶不同的階段，為營銷人員提供基于AI的運營方法論。
        
				
        
			
        
		
        
	
        

        
                            
        
                        
        
                        
                        
                    
        
                
        


            
        
            
             
			     
        
        
    
        
    



        
    
        
    
        
    
        

        



        
    
        
        
    
        
    

        





















 




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