¿Cómo optimizar las campañas de notificaciones push con IA y pruebas multivariantes?

La notificación automática puede llevar a su empresa o sitio web a una tasa de conversión más alta si la notificación automática es buena. Debe preparar mensajes convincentes que a sus usuarios les guste leer para que los usuarios se involucren. La notificación push juega un papel importante en el marketing. Los especialistas en marketing deben crear notificaciones automáticas impresionantes que los lleven a una mayor participación de los usuarios.

Cómo los especialistas en marketing pueden evaluar si las notificaciones automáticas enviadas por ellos a los clientes son útiles o no. Las campañas de notificaciones push de cualquier empresa tienen que medir la eficacia de estas notificaciones. Para conocer la eficacia de las notificaciones push, existen algunos métodos técnicos:

1. Las campañas de notificaciones push se pueden optimizar mediante pruebas A/B y pruebas multivariadas.
2. La notificación automática le permite comprender cómo sus usuarios reverberan con la aplicación.
3. También le ayuda a evaluar el compromiso del cliente con su aplicación.
4. Le brinda una vista de perspectiva de las campañas de notificaciones automáticas que lo ayuda a mejorar sus notificaciones automáticas.

¿Qué es la notificación de inserción?

Las notificaciones push son mensajes emergentes que aparecen en el móvil de los usuarios o en los ordenadores. Se puede hacer clic en estos mensajes emergentes y, al hacer clic en ellos, los usuarios pueden acceder al contenido principal de la notificación automática. Son los mensajes cortos de las empresas para promoción, ofertas, ventas, etc. Son como el canal de comunicación entre clientes y empresas. Los usuarios pueden recibir estos mensajes en el navegador, ya sea en línea o fuera de línea. Las notificaciones push son mensajes simples a los que un usuario puede responder. Estos son los pequeños mensajes de suscripción que una empresa envía a sus clientes cada vez que abren un navegador o sitio web de la empresa.

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¿Qué son la IA y las pruebas multivariadas?

IA (Inteligencia Artificial)

AI (inteligencia artificial) es un software que tiene como objetivo comprender los datos de prueba para hacer que las pruebas sean más eficientes e inteligentes. Las pruebas de IA utilizan métodos automatizados de razonamiento y resolución de problemas para presentar pruebas mejoradas. AI analiza cada acción de cada individuo a lo largo del viaje. Elimina el aburrimiento de analizar vastos datos. AI probó todos los aspectos del viaje del usuario. AI evaluó efectivamente la gran cantidad de datos por hipótesis en su prueba. Ayuda a las empresas a crear mensajes personalizados, hechos a medida y automatizados para cada cliente individual. La IA es poderosa para cualquier empresa que ayuda a marcar las tácticas de marketing de manera más efectiva. Da las diferentes combinaciones de las diferentes variables para obtener el mejor resultado en tiempo real.

Pruebas multivariantes

Las pruebas multivariantes también son pruebas divididas como las pruebas A/B, pero en las pruebas A/B, los visitantes se dividen en dos variantes: A y B. En las pruebas multivariantes, puede dividir a los visitantes en más variables que le brindan más información sobre cómo cada variable interactúa con otras variables. Es una técnica de prueba por hipótesis para modificar múltiples números de variables. Le ayuda a utilizar el mismo mensaje idéntico para saber cuál es más útil.

El motivo principal de las pruebas multivariadas es averiguar qué combinación de variables tiene la mejor combinación adecuada para dar resultados efectivos. Un sitio web recibe un gran tráfico; los datos para probar cada variable se comparan para saber cosas diferentes como el diseño de un sitio web u otros elementos. Te muestra las opiniones de los usuarios, ya sean positivas o negativas.

Las pruebas multivariantes utilizan varias combinaciones de variables modificables de sitios web o aplicaciones. Cambia los múltiples elementos de un sitio web al mismo tiempo, como cambiar una imagen y un título. Estas combinaciones al intercambiar los diferentes elementos ayudarán a obtener la mejor variación.

Optimización de campañas de notificaciones push con IA y pruebas multivariantes

En el comercio electrónico, cada vendedor necesita un método para ganar u optimizar sus campañas. Cada negocio tiene como objetivo obtener más ventas y altas ganancias. En marketing digital , las pruebas A/B o split testing siempre han sido el método más común para optimizar las campañas de marketing durante muchos años. Hoy en día, la prueba A/B es un método común en diferentes medios digitales como el marketing por correo electrónico, anuncios gráficos, etc.

En el marketing digital, AI (Inteligencia artificial) y ML (Aprendizaje automático) son nuevos para analizar datos a un nivel superior. AI y ML personalizan los datos en clientes individuales, no por segmento de mercado. Además, AI ayuda a las empresas a combinar sus datos de marketing de muchas campañas para lograr el mejor resultado de marketing que antes no era posible. Las pruebas de IA y multivariante pueden ser útiles cuando se pueden cambiar varios elementos en una página de forma consecutiva. Las pruebas multivariadas son un método para ayudar a las empresas a rediseñar las páginas de sus sitios web.

La notificación push es el método de marketing más rentable en marketing digital. Pero, ¿cuántas notificaciones push están abiertas? ¿Cuántas notificaciones push se convierten? Asegurar o evaluar que la experimentación para crear métodos o tecnologías es importante. Para estas evaluaciones, se utilizaron pruebas de IA y multivariadas . Para optimizar la notificación push, se han realizado pruebas de IA y multivariante.

Aquí nos fijamos en los 7 puntos para entender que:

1. Personaliza la notificación push:

La campaña de notificaciones push tiene que centrarse en la personalización de los mensajes. Por lo tanto, impulsa a más clientes; mediante el uso de pruebas de IA, la segmentación de clientes se vuelve más fácil. Las pruebas de IA analizan todos los aspectos de los datos que ayudan a crear una notificación personalizada para cada cliente. Por ejemplo, una empresa envía cuatro variaciones de notificaciones automáticas a sus clientes; la empresa obtiene más CTR del mensaje personalizado, ya que contiene la emoción y la preocupación por el problema o la necesidad del cliente.

2. Relevancia:

La IA se utiliza para garantizar que la notificación sea relevante o no. Las pruebas de IA y Multivariante analizan grandes cantidades de datos según las preferencias o intereses de los usuarios. Ayuda a los especialistas en marketing a conocer el contenido relevante para que los clientes los atraigan. Por ejemplo, un sitio de comercio electrónico obtiene más ingresos de las compras recomendadas; una plataforma de contenido OTT sabe que el 75 % de los usuarios consume contenido recomendado.

3. Compromiso del usuario:

La inteligencia artificial y las pruebas multivariadas facilitan a los especialistas en marketing brindar a los clientes una experiencia personalizada. Fomenta la participación de los usuarios y la retención de clientes. Al recibir recomendaciones personalizadas, ofertas, mensajes, a los usuarios les gusta obtener más que ayuden a las empresas a obtener una mayor conversión. Comprender el idioma del cliente y sus gustos es importante para lograr su compromiso. Por ejemplo, una aplicación envía notificaciones de pronóstico del tiempo con dos variaciones; la notificación que tiene un lenguaje fácil de usar obtiene más CTR que la otra variación.

4. Tiempo:

La IA y las pruebas multivariadas juegan un papel importante en el análisis del patrón de datos de los clientes. Esto ayudará a conocer el conjunto de horas o la hora más relevante para enviar notificaciones automáticas a los clientes. Como la prueba de IA analiza todos los aspectos de los datos de cada usuario individual, puede ayudarlo a saber el momento en que el usuario responde mejor y se involucra con él. Por ejemplo, los especialistas en marketing utilizan AIQUA para identificar el momento adecuado y la forma correcta de conectarse con los usuarios.

5. Claro y conciso:

La notificación push debe utilizar un lenguaje claro y conciso. Una notificación de inserción utiliza un lenguaje conciso que un cliente puede entender e involucrar. La notificación push debe ser clara para el objetivo del mensaje. Las pruebas multivariadas y de IA ayudan a comprender los mensajes, que son más efectivos y fáciles de usar . Las pruebas de IA son un método en tiempo real para analizar datos. Por ejemplo, una empresa envía dos variantes para un mensaje; uno con un mensaje claro y conciso sin imagen y el otro con imagen. Sorprendentemente, los mensajes con un lenguaje claro y conciso obtienen más CTR que la otra variante.

6. Frecuencia:

El principal objetivo de las notificaciones push es obtener más y más tasas de conversión. Con pruebas de inteligencia artificial y multivariante, los especialistas en marketing comprenderán a los clientes potenciales para obtener la conversión . También ayuda a los especialistas en marketing a conocer la frecuencia perfecta de los mensajes. Por otro lado, demasiados mensajes pueden tener un efecto negativo en los clientes. Por lo tanto, se debe mantener la frecuencia de notificación para lograr la participación del cliente.

7. Ubicación:

Notificación push con efecto de mensaje personalizado y personalizado más para un cliente. Es importante personalizar una notificación de acuerdo con la ubicación del cliente o la ubicación geográfica, ya que involucra a los clientes fácilmente. Por ejemplo, un mensaje enviado por un servicio de atención médica para reservar una prueba que informe a toda la comunidad local sobre la reserva de la prueba, la fecha, el horario, la ubicación, etc., obtendrá más participación del usuario que el mensaje sin información de la ubicación.

CONCLUSIÓN

Al modificar el marketing de su aplicación con IA, el trabajo de análisis de datos del vendedor se vuelve más fácil y requiere menos tiempo. Hace que las notificaciones o mensajes sean más personalizados y amigables para el cliente. Con la ayuda de la IA, los especialistas en marketing pueden enviar mensajes más personalizados y relevantes. Con las pruebas de inteligencia artificial, los especialistas en marketing ahora pueden asegurarse de que su estrategia y campañas de marketing no se basen en conjeturas; son más datos de prueba. Optimiza las campañas de notificaciones push para obtener resultados perfectos.

La IA es más rápida y eficaz que las pruebas A/B. Toma todo el trabajo duro de usted y presenta el mejor resultado. Funciona con un método automatizado que lo hace menos lento. AI permite a los especialistas en marketing optimizar todo el embudo. Además, las pruebas multivariadas y de IA utilizan menos recursos, ya que funcionan con métodos definidos. Las pruebas de IA son más útiles ahora que el mercado digital está creciendo rápidamente.

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