Практика применения AI для емейлов

Transcript

1. Практика
   применения AI
   для емейлов
   

   View Slide

2. Артем Кухаренко
   2015-2018 - Коммерческий директор АО «Программный Регион»
   2002-2018 - Директор ООО «АйЭйдж»
   Практика применения AI
   для емейлов
   artem.kukharenko@regium.com
   Skype: artem.kukharenko
   https://www.linkedin.com/in/artemkukharenko
   

   View Slide

3. ИскИн
   “– Почти все, – ответил компьютер, – за исключением скуки.
   Последняя является чисто человеческим феноменом,
   лекарства от которого, по-моему, не существует.”
   Практика применения AI
   для емейлов
   “Эндимион”, Дэн Симмонс
   

   View Slide

4. Теория
   Практика применения AI
   для емейлов
   AI Построение коммуникации
   с пользователями.
   Segment 1:1
   ML Как часто коммуницировать?
   Какой контент использовать?
   С какой частотой?
   DL Анализ эмоций пользователя для
   определения лучшего контента
   для коммуникации
   

   View Slide

5. Теория
   ML - для каких задач?
   Практика применения AI
   для емейлов
   Sweet Spot
   Часто повторяющиеся задачи
   Если нужно решение
   Если решение
   действительно имеет значение
   

   View Slide

6. Теория
   Практика применения AI
   для емейлов
   1-1 Составить
   расписание
   Функция
   оценки Гипотезы
   1 2
   3 4
   

   View Slide

7. Ожидания
   Практика применения AI
   для емейлов
   

   View Slide

8. Практика применения AI
   для емейлов
   Ожидания
   

   View Slide

9. Ожидания
   Практика применения AI
   для емейлов
   Много
   контента
   Ручная
   работа Капитал
   

   View Slide

10. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №1
    Исходные данные
    Активные подписчики (совершившие как мин 1 открытие письма за
    последние 30 дней), 100000 профилей, с одинаковой датой регистрации,
    соотношением подтвержденных/неподтвержденных -50/50%. Частота
    отправки - 2 письма в сутки.
    Зависимость количества кликов от статуса подписчика.
    Цель эксперимента
    Определить влияние статуса подписчиков на количество кликов.
    

    View Slide

11. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №1
    Зависимость кликов от статуса подписчика DOI SOI
    Вывод эксперимента
    При соблюдении равных условий эксперимента количество кликов,
    полученных от подтвержденных подписчиков в 6,5-7 раз больше,
    чем от неподтвержденных подписчиков.
    

    View Slide

12. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №2
    Исходные данные
    Активные подписчики (совершившие как мин 1 открытие письма за
    последние 30 дней), 100 000 профилей. Частота отправки - 1 письмо в сутки.
    Зависимость количества кликов от времени коммуникаций.
    Цель эксперимента
    Определить влияние времени отправки писем на количество кликов.
    Проведение эксперимента
    Время отправки писем ежедневно менялось от 7 утра до 23 часов, расхождение
    между отправкой и доставкой - около 15 мин.
    

    View Slide

13. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №2
    Зависимость кликов от времени доставки писем
    Вывод эксперимента
    Количество кликов, полученных от активных подписчиков не
    зависит от времени отправления писем.
    

    View Slide

14. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №3
    Исходные данные
    Активные подписчики, совершившие более 1 открытия контентного письма, но не совершившие ни
    одного клика за последние 60 дней, 50 000 профилей.
    Зависимость количества кликов от типа контента.
    Цель эксперимента
    Определить тип контента, при отправке которого
    пользователи кликают по кнопке в письме для
    чтения дополнительного релевантного контента на
    сайте.
    Проведение эксперимента
    Время отправки - фиксировано, составляло среднее
    время открытий письма по каждому подписчику,
    составлено
    5 типов писем, сделано по каждому типу 3 письма.
    1 тип
    Краткая
    информация
    с кнопкой
    «Читать
    больше»
    2 тип
    Подробная
    информация,
    разделенная на
    блоки кнопками
    с призывом
    перехода на
    сайт
    3 тип
    Срочное
    сообщение от
    проекта с призывом
    обновить
    персональную
    информацию
    4 тип
    Подборка лучшего
    контента проекта,
    оформленная как
    дайджест c несколькими
    кнопками,
    призывающими к
    переходу для чтения
    полной версии
    5 тип
    Шокирующий
    контент релевантной
    тематики с кнопкой
    «Узнать больше»
    

    View Slide

15. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №3
    Зависимость количества кликов от типа контента
    Вывод эксперимента
    Количество кликов, полученных от активных подписчиков не зависит
    от типа контента. Есть категория пользователей, которые предпочитают
    только читать письма.
    

    View Slide

16. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №4
    Исходные данные
    Активные подписчики за последние 30 дней, с разных типов устройств
    открывшие 3 раза письма, 50 000 профилей.
    Зависимость количества кликов от типа устройства,
    с которого открывают письма подписчики.
    Цель эксперимента
    Определить влияет ли тип устройства на количество кликов.
    Длительность эксперимента
    15 дней.
    

    View Slide

17. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №4
    Desktop
    Вывод эксперимента
    На количество кликов, полученных от активных подписчиков не
    влияет устройство, с которого подписчики открывают письма.
    PC Tablet
    

    View Slide

18. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №5
    Исходные данные
    Лояльные подписчики за последние 30 дней совершившие более 10 кликов,
    с разных типов устройств, 50 000 профилей. Среднее количество кликов
    за 15 дней до начала эксперимента 21500.
    Можно ли получать больше кликов от лояльных подписчиков
    путем отправки дополнительного контента.
    Цель эксперимента
    Определить можно ли увеличить количество кликов путем отправки
    дополнительного контента.
    Длительность эксперимента
    15 дней.
    

    View Slide

19. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №5
    Вывод эксперимента
    Путем отправки дополнительного контента можно получать
    больше кликов от лояльных подписчиков.
    Day Daily Volume of emails Additional volume Clicks
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    50000
    10500
    10250
    10325
    10650
    10950
    9250
    8825
    9935
    8325
    9500
    9880
    11000
    9750
    10100
    8825
    2003
    1998
    2103
    2056
    2065
    1978
    1897
    1994
    2009
    2105
    2087
    2155
    1987
    1996
    2067
    Total clicks 30500
    

    View Slide

20. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №6
    Исходные данные
    Активные подписчики за последние 60 дней, 50 000 профилей.
    Частота отправки - 2 письма в день. Количество кликов 32700.
    Зависимость количества кликов от частоты рассылок.
    Цель эксперимента
    Определить можно ли путем увеличения частоты до 3 писем в день на всех
    подписчиков, с датой последней активности - до 60 дней получить больше
    кликов.
    Длительность эксперимента
    15 дней.
    

    View Slide

21. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №6
    Вывод эксперимента
    При увеличении частоты на активных подписчиков получили рост кликов.
    

    View Slide

22. Практика применения AI
    для емейлов
    Практика
    Исследование №7
    Исходные данные
    Активные подписчики за последние 60 дней, 50 000 профилей. Частота
    отправки - 1 письмо в неделю. Количество кликов 20500.
    Определение оптимальной частоты.
    Цель эксперимента
    Определить частоту отправки, которая максимизирует количество кликов
    при отсутствии отклонений от стандартных значений по отпискам и
    жалобам.
    Длительность эксперимента
    15 дней.
    

    View Slide

23. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №7
    Оптимальная частота
    Клики Отписки
    Емейлов отправлено
    

    View Slide

24. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №7
    Предполагаемые клики vs Частота отправки писем
    Частота отправки писем
    Предполагаемые клики
    

    View Slide

25. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №7
    Среднее количество отписок в месяц от частоты отправки
    Частота отправки писем
    Количество отписок
    

    View Slide

26. Практика применения AI
    для емейлов
    Итоги исследования №7
    Вывод эксперимента
    Увеличение частоты дает
    увеличение количества
    кликов, но и существенный
    рост отписок.
    Практический смысл вывода
    эксперимента - при расчете
    оптимальной частоты принимать во
    внимание количество отписок и не
    продолжать увеличение, если эффект от
    количества отписок превышает
    финансовые результаты, получаемые от
    увеличения кликов
    

    View Slide

27. Практика применения AI
    для емейлов
    Генерация
    тем
    Своя частота
    каждому
    Своя
    последовательнось
    каждому
    Применение стратегий
    

    View Slide

28. Практика применения AI
    для емейлов
    AI-Powered XR
    Пользователь
    подписался на сайт
    AI платформа решает
    задачи
    Формируется персональный
    календарь коммуникации
    Лояльный и активный
    подписчик
    

    View Slide

29. Практика применения AI
    для емейлов
    Спасибо!
    Вопросы?
    artem.kukharenko@regium.com
    Skype: artem.kukharenko
    https://www.linkedin.com/in/artemkukharenko
    

    View Slide