Практика применения AI для емейлов

Transcript

1. Практика применения AI для емейлов
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
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
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
5. Теория ML - для каких задач? Практика применения AI для емейлов Sweet Spot Часто повторяющиеся задачи Если нужно решение Если решение действительно имеет значение
6. Теория Практика применения AI для емейлов 1-1 Составить расписание Функция оценки Гипотезы 1 2 3 4
7. Ожидания Практика применения AI для емейлов
8. Практика применения AI для емейлов Ожидания
9. Ожидания Практика применения AI для емейлов Много контента Ручная работа Капитал
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.
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.
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.
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.
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»
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.
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.
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
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.
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
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.
21. Практика применения AI для емейлов Итоги исследования №6 Вывод эксперимента При увеличении частоты на активных подписчиков получили рост кликов.
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.
23. Практика применения AI для емейлов Итоги исследования №7 Оптимальная частота Клики Отписки Емейлов отправлено
24. Практика применения AI для емейлов Итоги исследования №7 Предполагаемые клики vs Частота отправки писем Частота отправки писем Предполагаемые клики
25. Практика применения AI для емейлов Итоги исследования №7 Среднее количество отписок в месяц от частоты отправки Частота отправки писем Количество отписок
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
27. Практика применения AI для емейлов Генерация тем Своя частота каждому Своя последовательнось каждому Применение стратегий
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
29. Практика применения AI для емейлов Спасибо! Вопросы? artem.kukharenko@regium.com Skype: artem.kukharenko https://www.linkedin.com/in/artemkukharenko