Möglichkeiten der Datenverwendung

Daten sind ein entscheidendes Instrument für Vermarkter. Viele Vermarkter geben an, dass die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung eine hohe Priorität hat. KI kann ein großartiges Werkzeug sein, um Daten zu sammeln, zu verstehen und zu verwenden, aber nur ein Viertel der Vermarkter gaben an, KI-Akquisition zu betreiben, und in einer separaten Umfrage gab ein […]

Daten sind ein entscheidendes Instrument für Vermarkter. Viele Vermarkter geben an, dass die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung eine hohe Priorität hat. KI kann ein großartiges Werkzeug sein, um Daten zu sammeln, zu verstehen und zu verwenden, aber nur ein Viertel der Vermarkter gaben an, KI-Akquisition zu betreiben, und in einer separaten Umfrage gab ein noch geringerer Anteil an, nicht ganz sicher zu sein, was KI ist oder tun könnte.

Hier sind einige Erkenntnisse, von denen Sie lernen können.

 

Die Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Predictive Analytics

KI, maschinelles Lernen und vorausschauendes Lernen werden oft zusammengestellt und manchmal miteinander verwechselt. Es handelt sich jedoch um drei verschiedene Tools, mit denen Marketer Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen können.

KI ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Simulation intelligenten Verhaltens in Computern befasst; die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen. Ein Roboter, egal welcher Art, kann intelligent erscheinen, als würde er seine eigenen Entscheidungen treffen, aber er folgt tatsächlich einer Reihe von Regeln.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem ein Computer Regeln auf der Grundlage von Rohdaten generiert, die in ihn eingegeben wurden, oder einfach ausgedrückt: eine Maschine, die aus Daten lernt.

Predictive Analytics, also vorausschauendes Lernen, ist eine Vielzahl statistischer Techniken, die aktuelle und historische Fakten analysieren, um Vorhersagen über zukünftige oder anderweitig unbekannte Ereignisse zu treffen und die Bewertung des Risikos oder Potenzials zu ermöglichen, das mit einem bestimmten Satz von Bedingungen verbunden ist. Dies ist ein Schlagwort, das letztendlich bedeutet, dass unter der Haube eine intelligente Datenverarbeitung stattfindet, die Marketingfachleuten ein Werkzeug bietet, mit dem sie schnell datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

 

Segmentierung basierend auf dem Abwanderungsrisiko zur Steigerung der Ergebnisse

Oft lassen sich mögliche Abwanderungen von Nutzern ungefähr vorhersagen. Allgemein gibt es drei Gruppen: Hoch, Mittel und Niedrig. Hier ist unser Rat, wie Sie sich jeder Risikogruppe nähern können:

Hohes Risiko: Sie haben das Geld ausgegeben, um zu erwerben und das Interesse der Nutzer zu wecken, aber jetzt sind sie gefährdet: Wie bringen Sie sie zurück? Haben Sie keine Angst, sich auf einem anderen Kanal mit ihnen zu beschäftigen. Jeder mag einen Deal, daher funktioniert das Senden eines Deals oder eines Angebots an Nutzer mit hohem Risiko, um sie zurückzubringen, gut mit E-Mails, liefert aber auch Ergebnisse mit der App.

Mittleres Risiko: Halten Sie diese Nutzer informiert und engagiert. Die Verwendung von pädagogischen oder inspirierenden Nachrichten kann sie daran erinnern, warum sie die App überhaupt heruntergeladen haben. Sie können auch Funktionen hervorheben, die Nutzer mit geringer Abwanderung verwenden, um dasselbe Verhalten mit ihnen zu erzielen. Dies ist eine Strategie, die auch mit Nutzern mit hohem Risiko funktioniert.

Geringes Risiko: Dies sind Ihre wirklich aktiven Leute und Ihre besten Nutzer. Wie können Sie sie belohnen oder zusätzlichen Wert steigern? Da sie mit der App sehr aktiv sind, sind sie eine großartige Gruppe, um verschiedene Nachrichten zu testen. Sie können einen zusätzlichen Push versuchen und sehen, ob sie die App mit dieser zusätzlichen Nachricht deaktivieren oder löschen. In den meisten Fällen hilft der zusätzliche Push den Nutzern jedoch dabei, sich mit der App zu beschäftigen und sie nicht von sich zu schieben.

 

Segmentieren Sie Ihre Zielgruppe, um Testbenachrichtigungen zu senden

Niemand möchte seinen Kunden Spam senden, aber Sie möchten auch sicherstellen, dass Sie die richtige Anzahl von Benachrichtigungen senden, um das beste Engagement zu erzielen. Die Segmentierung Ihrer Zielgruppe nach Risiko kann auch die richtige Zielgruppe trennen, um diese zusätzlichen Pushs zu testen.

Ein guter Test besteht darin, mit einem zusätzlichen Push auf ein geringes Risiko und möglicherweise ein mittleres Risiko abzuzielen und zu sehen, wie die Nachrichten diese Zielgruppe ansprechen. Was wir sehen, ist, dass der zusätzliche Push das Engagement erhöht, anstatt die Kunden zum Opt-out zu drängen.

Es ist auch wichtig, über Konsistenz nachzudenken und nicht nur über Häufigkeit. Zum Beispiel sollten Sie nicht vergessen, ihre wöchentlichen Pushs zu senden! Es kann leicht passieren, dass Benachrichtigungen als selbstverständlich betrachtet werden!

 

Der beste Zeitpunkt für das Senden einer Benachrichtigung könnte Sie überraschen

Wann ist der beste Zeitpunkt, um eine Benachrichtigung zu senden? Dies hängt nicht nur von der Marke ab, sondern auch vom Nutzer. Das Senden einer Nachricht während einer Zeit, in der sich eine Person am wahrscheinlichsten engagiert, wirkt sich positiv auf die direkten Öffnungsraten aus, und dieses Zeitfenster kann außerhalb der Tagesstunden liegen. Behalten Sie die Zeiten im Auge, in welchen es die höchsten Öffnungsraten gibt, und passen Sie Benachrichtigungen entsprechend an.

Was für einige funktioniert, funktioniert möglicherweise nicht für alle. Ihre Nutzer sind letztendlich auch nur Menschen, mit eigenen Gewohnheiten und Tagesabläufen. Wenn Sie bereit sind, die entsprechenden Daten gründlich zu analysieren und auf Ihre Nutzer einzugehen, dann werden diese es Ihnen danken und bei Ihnen bleiben.

 

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