Wie lassen sich Push-Benachrichtigungskampagnen mit KI und multivariaten Tests optimieren?

Push-Benachrichtigungen können Ihr Unternehmen oder Ihre Website zu einer höheren Konversionsrate führen, wenn die Push-Benachrichtigung gut ist. Sie müssen überzeugende Botschaften vorbereiten, die Ihre Benutzer gerne lesen, damit sich die Benutzer engagieren. Push-Benachrichtigungen spielen eine wichtige Rolle im Marketing. Vermarkter müssen beeindruckende Push-Benachrichtigungen erstellen, die sie zu einer höheren Benutzerbindung führen.

Wie Vermarkter bewerten können, ob von ihnen an Kunden gesendete Push-Benachrichtigungen nützlich sind oder nicht. Push-Benachrichtigungskampagnen eines jeden Unternehmens müssen die Effizienz dieser Benachrichtigungen messen. Um die Wirksamkeit von Push-Benachrichtigungen zu kennen, gibt es einige technische Methoden:

1. Push-Benachrichtigungskampagnen können durch A/B-Tests und multivariate Tests optimiert werden.
2. Durch Push-Benachrichtigungen verstehen Sie, wie Ihre Benutzer mit der App reagieren.
3. Es hilft Ihnen auch, das Kundenengagement mit Ihrer App zu bewerten.
4. Es gibt Ihnen einen Einblick in Push-Benachrichtigungskampagnen , der Ihnen hilft, Ihre Push-Benachrichtigung zu verbessern.

Was ist Push-Benachrichtigung?

Push-Benachrichtigungen sind Popup-Nachrichten, die auf dem Handy von Benutzern oder auf Computern erscheinen. Diese Popup-Nachrichten sind anklickbar, und durch Anklicken gelangen Benutzer zum Hauptinhalt der Push-Benachrichtigung. Dies sind die Kurznachrichten der Unternehmen für Werbung, Angebote, Verkäufe usw. Sie sind wie der Kommunikationskanal zwischen Kunden und Unternehmen. Benutzer können diese Nachrichten online oder offline im Browser abrufen. Push-Benachrichtigungen sind einfache Nachrichten, auf die ein Benutzer antworten kann. Dies sind die kleinen Opt-in-Nachrichten, die ein Unternehmen an seine Kunden sendet, wenn sie einen Browser oder eine Website des Unternehmens öffnen.

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Was sind KI und multivariate Tests?

KI (Künstliche Intelligenz)

KI (Künstliche Intelligenz) ist eine Software, die darauf abzielt, die Testdaten zu verstehen, um das Testen effizienter und intelligenter zu gestalten. KI-Tests verwenden automatisierte Argumentations- und Problemlösungsmethoden, um verbesserte Tests zu präsentieren. KI analysiert jede Aktion jedes Einzelnen während der gesamten Reise. Es beseitigt die Langeweile, riesige Datenmengen zu analysieren. Die KI hat jeden Aspekt der Reise des Benutzers getestet. AI wertete die riesigen Datenmengen in seinem Test effektiv durch Hypothesen aus. Es hilft Unternehmen, personalisierte, maßgeschneiderte und automatisierte Nachrichten für jeden einzelnen Kunden zu erstellen. KI ist leistungsfähig für jedes Unternehmen, das dabei hilft, Marketingtaktiken effektiver zu markieren. Es gibt die verschiedenen Kombinationen der verschiedenen Variablen für das beste Ergebnis in Echtzeit an.

Multivarianter Test

Multivariate Tests sind ebenfalls Split-Tests wie A/B-Tests, aber bei A/B-Tests werden Besucher in zwei Varianten unterteilt: A und B. Bei multivariaten Tests können Sie Besucher in mehrere Variablen aufteilen, die Ihnen mehr darüber sagen, wie jeder Variable interagiert mit anderen Variablen. Es ist eine Technik zum Testen von Hypothesen, um mehrere Variablen zu modifizieren. Es hilft Ihnen, dieselbe identische Nachricht zu verwenden, um zu wissen, welche nützlicher ist.

Das Hauptmotiv des multivariaten Testens besteht darin, herauszufinden, welche Kombination von Variablen die am besten geeignete Kombination aufweist, um effektive Ergebnisse zu erzielen. Eine Website erhält enormen Traffic; Die Daten zum Testen jeder Variablen werden verglichen, um verschiedene Dinge wie das Design einer Website oder andere Elemente zu kennen. Es zeigt Ihnen die Ansichten der Benutzer, ob positiv oder negativ.

Multivariate Tests verwenden verschiedene Kombinationen von veränderbaren Variablen von Websites oder Apps. Es ändert mehrere Elemente einer Website gleichzeitig, z. B. das Ändern eines Bildes und einer Überschrift. Diese Kombinationen durch Austauschen der verschiedenen Elemente helfen dabei, die beste Variation zu erhalten.

Optimierung von Push-Benachrichtigungskampagnen mit KI und multivariaten Tests

Im E-Commerce benötigt jeder Vermarkter eine Methode, um seine Kampagnen zu gewinnen oder zu optimieren. Jedes Unternehmen strebt danach, mehr Umsatz und hohe Gewinne zu erzielen. Im digitalen Marketing ist A/B-Testing oder Split-Testing seit vielen Jahren die gängigste Methode, um Marketingkampagnen zu optimieren. Heutzutage ist der A/B-Test eine gängige Methode in verschiedenen digitalen Medien wie E-Mail-Marketing, Display-Anzeigen usw.

Im digitalen Marketing sind KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) neu, um Daten auf einer höheren Ebene zu analysieren. KI und ML passen Daten an einzelne Kunden an, nicht an das Marktsegment. Außerdem unterstützt KI Unternehmen dabei, ihre Marketingdaten aus vielen Kampagnen zu kombinieren, um das beste Ergebnis für das Marketing zu erzielen, was früher nicht möglich war. KI- und multivariate Tests können hilfreich sein, wenn mehrere Elemente auf einer Seite nacheinander geändert werden können. Multivariate Tests sind eine Methode, um Unternehmen bei der Neugestaltung der Seiten ihrer Websites zu unterstützen.

Push-Benachrichtigungen sind die profitabelste Marketingmethode im digitalen Marketing. Aber wie viele Push-Benachrichtigungen sind offen? Wie viele Push-Benachrichtigungen werden konvertiert? Um sicherzustellen oder zu bewerten, dass Experimente zur Erstellung von Methoden oder Technologien wichtig sind. Für diese Bewertungen wurden KI- und multivariate Tests verwendet. Um die Push-Benachrichtigung zu optimieren, wurden KI- und multivariate Tests durchgeführt.

Hier sehen wir uns die 7 Punkte an, um das zu verstehen:

1. Push-Benachrichtigung anpassen:

Die Push-Benachrichtigungskampagne muss sich auf die Anpassung von Nachrichten konzentrieren. Somit treibt es mehr Kunden an; Durch den Einsatz von KI-Tests wird die Segmentierung von Kunden einfacher. KI-Tests analysieren jeden Aspekt der Daten, die bei der Erstellung einer individuellen Benachrichtigung für jeden Kunden helfen. Beispielsweise sendet ein Unternehmen vier Varianten von Push-Benachrichtigungen an seine Kunden; Das Unternehmen erhält mehr CTR aus der kundenspezifischen Nachricht, da sie die Emotionen und die Sorge um das Problem oder die Bedürfnisse des Kunden enthält.

2. Relevanz:

KI wird verwendet, um sicherzustellen, dass die Benachrichtigung relevant ist oder nicht. KI- und multivariate Tests analysieren große Datenmengen nach den Vorlieben oder Interessen der Nutzer. Es hilft den Vermarktern dabei, die relevanten Inhalte für Kunden zu kennen, um sie zu engagieren. Beispielsweise erzielt eine E-Commerce-Website mehr Einnahmen aus empfohlenen Käufen; eine OTT -Content-Plattform weiß, dass 75 % der Nutzer empfohlene Inhalte konsumieren.

3. Benutzerbindung:

KI und multivariate Tests erleichtern es Marketern, Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Es fördert das Engagement der Benutzer und die Kundenbindung. Durch den Erhalt personalisierter Empfehlungen, Angebote und Nachrichten möchten Benutzer mehr erhalten, was Unternehmen zu einer höheren Konversion verhilft. Es ist wichtig, die Sprache der Kunden und ihre Vorlieben zu verstehen, um ihr Engagement zu erhalten. Beispielsweise sendet eine App Wettervorhersagebenachrichtigungen mit zwei Varianten; Die Benachrichtigung mit der benutzerfreundlichen Sprache erzielt mehr CTR als die andere Variante.

4. Zeit:

KI und multivariate Tests spielen eine wichtige Rolle bei der Analyse der Datenmuster von Kunden. Dies hilft dabei, die Zeit oder die relevanteste Zeit zu kennen, um Push-Benachrichtigungen an Kunden zu senden. Da der KI-Test jeden Aspekt der Daten jedes einzelnen Benutzers analysiert, kann er Ihnen dabei helfen, die Zeit zu kennen, in der der Benutzer am reaktionsfähigsten ist, und sich damit zu beschäftigen. Zum Beispiel verwenden Vermarkter AIQUA , um den richtigen Zeitpunkt und den richtigen Weg zu identifizieren, um mit Benutzern in Kontakt zu treten.

5. Klar und prägnant:

Push-Benachrichtigungen müssen eine klare und prägnante Sprache verwenden. Eine Push-Benachrichtigung verwendet eine prägnante Sprache, die ein Kunde verstehen und ansprechen kann. Die Push-Benachrichtigung sollte das Ziel der Nachricht deutlich machen. KI- und multivariate Tests unterstützen das Verständnis der Botschaften, die effektiver und benutzerfreundlicher sind. AI-Testing ist eine Echtzeitmethode zur Analyse von Daten. Beispielsweise sendet ein Unternehmen zwei Varianten für eine Nachricht; eine mit einer klaren und prägnanten Botschaft ohne Bild und die andere mit einem Bild. Überraschenderweise erzielen Nachrichten mit klarer und prägnanter Sprache mehr CTR als die andere Variante.

6. Frequenz:

Das Hauptziel der Push-Benachrichtigung ist es, immer mehr Konversionsraten zu erzielen. Mit KI- und multivariaten Tests verstehen Vermarkter die potenziellen Kunden, um die Conversion zu erzielen . Es hilft Marketingfachleuten auch dabei, die perfekte Häufigkeit von Nachrichten zu kennen. Andererseits können sich zu viele Nachrichten negativ auf die Kunden auswirken. Daher sollte die Häufigkeit der Benachrichtigung beibehalten werden, um Kundenbindung zu erreichen.

7. Standort:

Push-Benachrichtigung mit angepasstem und personalisiertem Nachrichteneffekt mehr für einen Kunden. Das Anpassen einer Benachrichtigung an den Standort oder den geografischen Standort des Kunden ist wichtig, da es die Kunden leicht anspricht. Beispielsweise wird eine Nachricht, die von einem Gesundheitsdienst zur Buchung von Tests gesendet wird und die gesamte lokale Gemeinschaft über die Testbuchung, das Datum, den Zeitpunkt, den Ort usw. informiert, mehr Benutzerinteraktion erhalten als die Nachricht ohne Informationen zum Standort.

FAZIT

Indem Sie Ihr App-Marketing mit KI modifizieren, wird die Analyse der Daten für den Vermarkter einfacher und weniger zeitaufwändig. Es macht Benachrichtigungen oder Nachrichten personalisierter und kundenfreundlicher. Mithilfe von KI können Vermarkter personalisiertere und relevantere Botschaften übermitteln. Mit KI-Tests können Vermarkter jetzt sicherstellen, dass ihre Marketingstrategie und -kampagnen nicht auf Vermutungen basieren; sie sind mehr Beweisdaten. Es optimiert die Push-Benachrichtigungskampagnen für perfekte Ergebnisse.

KI ist schneller und effektiver als A/B-Tests. Es nimmt Ihnen die ganze harte Arbeit ab und präsentiert das beste Ergebnis. Es arbeitet mit einer automatisierten Methode, die es weniger zeitaufwändig macht. KI ermöglicht es Marketern, den gesamten Trichter zu optimieren. Außerdem verbrauchen KI- und multivariate Tests weniger Ressourcen, da sie mit definierten Methoden arbeiten. KI-Tests sind jetzt nützlicher, da der digitale Markt schnell wächst.

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