Как настроить сценарий Next Best Action
  • 03 Oct 2022
  • 1 минута
  • Темная тема
    Светлая тема
  • формат pdf

Как настроить сценарий Next Best Action

  • Темная тема
    Светлая тема
  • формат pdf

Чем полезен алгоритм

  • Находит клиентов, которые готовы совершить покупку при получении персонального предложения (персональных рекомендаций) и автоматически отправляет им письмо (в среднем осуществляется отправок на 5-7% клиентской базы ежедневно, если не настроено ограничение на коли-во срабатываний сценария для клиента).
  • Максимизирует открытия и выручку: до x10 прирост выручки относительно нeML алгоритмов (отправки через фиксированное время после заказа).

Как настроить механику

  1. Запускаем алгоритм.

Переходим на страницу Кампании -> Лучшее следующее предложение:

Снимок экрана 2021-03-19 в 21.46.37.png
Включен демо-режим алгоритма. Для включения модуля без ограничений обратитесь к менеджеру или запросите в разделе Администрирование -> Детализация счетов.

  1. Создаем сценарий.

2.1. Запускаем по событию «Наступило Лучшее следующее предложение»:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.14.55.png

Чтобы событие было доступно, нужно запустить алгоритм хотя бы в демо-режиме.

2.2. Ожидание — можно ограничить время выхода из блока:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.17.07.png

2.3. Проверяем, что клиент с подпиской и валидным контактом. Добавляем условия в зависимости от особенностей проекта:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.18.57.png
Контакт и подписку проверяйте в соответствии с выбранным каналом рассылки.

2.4. Дальше — отправляем письмо:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.19.45.png

2.5. Можно ограничить количество срабатываний:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.20.09.png

2.6. Сценарий готов, можно запускать:

Снимок экрана 2022-07-29 в 00.20.50.png

Как работает алгоритм

Внутри алгоритма используется нейронная сеть.

В нее передается 9 типов данных:

  1. Покупка дешевого товара
  2. Покупка товара средней цены
  3. Покупка дорогого товара
  4. Просмотр дешевого товара
  5. Просмотр товара средней цены
  6. Просмотр дорогого товара
  7. Получение письма
  8. Открытие письма
  9. Клик по письму

Также передается время, прошедшее между действиями. Последние 5 действий пользователя — целевая переменная. Их и будет учиться предсказывать нейросеть.

На выходе модель делает предсказание - отправлять или не отправлять письмо сегодня.

В случае решения об отправке срабатывает событие в сценарии "Наступило время лучшего следующего предложения", и письмо отправляется.

Пример письма:

Untitled.png
“Старая ферма” - предлагаем повторить предыдущий заказ и добавляем персональные предложения.

Возможности email-рассылок для самостоятельной настройки. Транзакционные, триггерные и массовые рассылки

При первом запуске:

Первые запуски алгоритма лучше проводить на бесплатных каналах.
При первом запуске возможна опциональная отправка на большее количество клиентов.

Дополнительные материалы:

ML-алгоритм Next Best Action, предсказывающий дату следующей покупки. Настройка и результаты. Используя машинное обучение, определяем дату с максимальной вероятностью покупки, в которую клиенту стоит отправить письмо с персональным предложением Как с помощью нейросети определить лучшую дату отправки email и повысить доход рассылки в 8,5 раз. С помощью нейросети мы проанализировали поведение клиентов и спрогнозировали дату отправки следующего email, чтобы порекомендовать клиенту товары в то время, когда он захочет их купить

Была ли эта статья полезной?