Bagaimana Cara Mengoptimalkan Kampanye Notifikasi Push dengan AI dan Pengujian Multivariat?

Pemberitahuan push dapat mengarahkan perusahaan atau situs web Anda ke tingkat konversi yang lebih tinggi jika pemberitahuan push itu bagus. Anda perlu menyiapkan pesan meyakinkan yang suka dibaca pengguna Anda sehingga pengguna terlibat sendiri. Pemberitahuan push memainkan peran penting dalam pemasaran. Pemasar harus membuat pemberitahuan push yang mengesankan yang mengarahkan mereka ke keterlibatan pengguna yang lebih tinggi.

Bagaimana pemasar dapat mengevaluasi apakah pemberitahuan push yang dikirim oleh mereka kepada pelanggan bermanfaat atau tidak. Kampanye pemberitahuan push dari perusahaan mana pun harus mengukur efisiensi pemberitahuan ini. Untuk mengetahui keefektifan push notification, ada beberapa cara teknis:

1. Kampanye notifikasi push dapat dioptimalkan dengan pengujian A/B dan pengujian multivariasi.
2. Pemberitahuan push membuat Anda memahami bagaimana pengguna Anda bergema dengan aplikasi tersebut.
3. Ini juga membantu Anda mengevaluasi keterlibatan pelanggan dengan aplikasi Anda.
4. Ini memberi Anda pandangan wawasan tentang kampanye pemberitahuan push yang membantu Anda meningkatkan pemberitahuan push Anda.

Apa itu Notifikasi Push?

Pemberitahuan push adalah pesan pop-up yang muncul di ponsel pengguna atau di komputer. Pesan pop-up ini dapat diklik, dan dengan mengkliknya, pengguna dapat membuka konten utama notifikasi push. Ini adalah pesan singkat dari perusahaan untuk promosi, penawaran, penjualan, dll. Mereka seperti saluran komunikasi antara pelanggan dan perusahaan. Pengguna bisa mendapatkan pesan-pesan ini di browser, baik online maupun offline. Pemberitahuan push adalah pesan sederhana yang dapat ditanggapi oleh pengguna. Ini adalah pesan keikutsertaan kecil yang dikirimkan perusahaan kepada pelanggannya setiap kali mereka membuka browser atau situs web perusahaan.

Klik di sini untuk panduan pemberitahuan push

Apa itu Pengujian AI dan Multivariat?

AI (Kecerdasan Buatan)

AI (Artificial Intelligence) adalah perangkat lunak yang bertujuan untuk memahami data pengujian agar pengujian lebih efisien dan cerdas. Pengujian AI menggunakan metode penalaran otomatis dan pemecahan masalah untuk menghadirkan pengujian yang lebih baik. AI menganalisis setiap tindakan setiap individu sepanjang perjalanan. Ini menghilangkan kebosanan menganalisis data yang sangat besar. AI menguji setiap aspek perjalanan pengguna. AI secara efektif mengevaluasi data yang luas dengan hipotesis dalam pengujiannya. Ini membantu perusahaan untuk membuat pesan yang dipersonalisasi, dibuat khusus, dan otomatis untuk setiap pelanggan individu. AI sangat kuat untuk perusahaan mana pun yang membantu dalam menandai taktik pemasaran yang lebih efektif. Ini memberikan kombinasi yang berbeda dari variabel yang berbeda untuk hasil terbaik secara real-time.

Pengujian Multivarian

Pengujian multivariasi juga merupakan pengujian terpisah seperti pengujian A/B, tetapi dalam pengujian A/B, pengunjung dibagi menjadi dua varian: A dan B. Dalam pengujian multivariasi, Anda dapat membagi pengunjung menjadi lebih banyak variabel yang memberi tahu Anda lebih banyak tentang bagaimana setiap variabel berinteraksi dengan variabel lainnya. Ini adalah teknik pengujian dengan hipotesis untuk memodifikasi beberapa jumlah variabel. Ini membantu Anda menggunakan pesan identik yang sama untuk mengetahui mana yang lebih berguna.

Tujuan utama pengujian multivariat adalah untuk mengetahui kombinasi variabel mana yang memiliki kombinasi paling cocok untuk memberikan hasil yang efektif. Sebuah situs web menerima lalu lintas yang sangat besar; data untuk menguji setiap variabel dibandingkan untuk mengetahui hal-hal yang berbeda seperti desain situs web atau elemen lainnya. Ini menunjukkan kepada Anda pandangan pengguna, apakah itu positif atau negatif.

Pengujian multivariasi menggunakan berbagai kombinasi variabel situs web atau aplikasi yang dapat diubah. Itu mengubah beberapa elemen situs web secara bersamaan, seperti mengubah gambar dan judul. Kombinasi ini dengan menukar elemen yang berbeda akan membantu mendapatkan variasi terbaik.

Mengoptimalkan Kampanye Notifikasi Push dengan AI dan Pengujian Multivarian

Dalam e-commerce, setiap pemasar membutuhkan metode untuk mendapatkan atau mengoptimalkan kampanye mereka. Setiap bisnis bertujuan untuk mendapatkan lebih banyak penjualan dan keuntungan yang tinggi. Dalam pemasaran digital , pengujian A/B atau pengujian terpisah selalu menjadi metode paling umum untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran selama bertahun-tahun. Saat ini, pengujian A/B adalah metode biasa di berbagai media digital seperti pemasaran email, iklan bergambar, dll.

Dalam pemasaran digital, AI (Kecerdasan Buatan) dan ML (Pembelajaran mesin) adalah hal baru untuk menganalisis data di tingkat yang lebih tinggi. AI dan ML menyesuaikan data menjadi pelanggan individu, bukan berdasarkan segmen pasar. Juga, AI membantu perusahaan untuk menggabungkan data pemasaran mereka dari banyak kampanye untuk mencapai hasil terbaik untuk pemasaran yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Pengujian AI dan Multivariat dapat membantu saat beberapa elemen pada halaman dapat diubah dari belakang ke belakang. Pengujian multivarian adalah metode untuk membantu perusahaan mendesain ulang halaman situs web mereka.

Pemberitahuan push adalah metode pemasaran yang paling menguntungkan dalam pemasaran digital. Tapi, berapa banyak notifikasi push yang terbuka? Berapa banyak notifikasi push yang dikonversi? Untuk memastikan bahwa atau mengevaluasi bahwa percobaan untuk menciptakan metode atau teknologi itu penting. Untuk evaluasi ini, pengujian AI dan Multivariat digunakan. Untuk mengoptimalkan notifikasi push, telah dilakukan pengujian AI dan Multivariat.

Di sini kita melihat 7 poin untuk memahami bahwa:

1. Sesuaikan pemberitahuan push:

Kampanye pemberitahuan push harus fokus pada penyesuaian pesan. Dengan demikian, ini mendorong lebih banyak pelanggan; dengan menggunakan tes AI, segmentasi pelanggan menjadi lebih mudah. Tes AI menganalisis setiap aspek data yang membantu dalam membuat pemberitahuan yang disesuaikan untuk setiap pelanggan. Misalnya, sebuah perusahaan mengirimkan empat variasi pemberitahuan push kepada pelanggannya; perusahaan mendapatkan lebih banyak RKPT dari pesan yang disesuaikan karena mengandung emosi dan kepedulian terhadap masalah atau kebutuhan pelanggan.

2. Relevansi:

AI digunakan untuk memastikan bahwa notifikasi relevan atau tidak. Tes AI dan Multivariat menganalisis data dalam jumlah besar sesuai dengan preferensi atau minat pengguna. Ini membantu pemasar dalam mengetahui konten yang relevan bagi pelanggan untuk melibatkan mereka. Misalnya, situs e-niaga mendapatkan lebih banyak pendapatan dari pembelian yang direkomendasikan; platform konten OTT tahu 75% pengguna mengonsumsi konten yang direkomendasikan.

3. Keterlibatan pengguna:

Tes AI dan multivariat mempermudah pemasar untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan. Ini mendorong keterlibatan pengguna dan retensi pelanggan. Dengan mendapatkan rekomendasi, penawaran, pesan yang dipersonalisasi, pengguna menyukainya untuk mendapatkan lebih banyak yang membantu perusahaan mendapatkan konversi yang lebih tinggi. Memahami bahasa pelanggan dan kesukaan mereka penting untuk mendapatkan keterlibatan mereka. Misalnya, sebuah aplikasi mengirimkan pemberitahuan ramalan cuaca dengan dua variasi; notifikasi dengan bahasa yang user-friendly mendapatkan lebih banyak CTR daripada variasi lainnya.

4. Waktu:

Tes AI dan multivariat memainkan peran penting dalam menganalisis pola data pelanggan. Ini akan membantu mengetahui set waktu atau waktu yang paling relevan untuk mengirim pemberitahuan push ke pelanggan. Karena pengujian AI menganalisis setiap aspek data dari masing-masing pengguna, ini dapat membantu Anda mengetahui waktu saat pengguna paling responsif dan terlibat dengannya. Misalnya, pemasar menggunakan AIQUA untuk mengidentifikasi waktu dan cara yang tepat untuk terhubung dengan pengguna.

5. Jelas dan ringkas:

Pemberitahuan push harus menggunakan bahasa yang jelas dan ringkas. Notifikasi push menggunakan bahasa ringkas yang dapat dipahami dan dilibatkan oleh pelanggan. Pemberitahuan push harus jelas dengan tujuan pesan. Pengujian AI dan Multivariat membantu memahami pesan yang lebih efektif dan ramah pengguna . Pengujian AI adalah metode waktu nyata untuk menganalisis data. Misalnya, sebuah perusahaan mengirimkan dua varian untuk sebuah pesan; satu dengan pesan yang jelas dan ringkas tanpa gambar dan yang lainnya dengan gambar. Anehnya, pesan dengan bahasa yang jelas dan ringkas mendapatkan lebih banyak CTR daripada varian lainnya.

6. Frekuensi:

Tujuan utama pemberitahuan push adalah untuk mendapatkan lebih banyak tingkat konversi. Dengan pengujian AI dan Multivariat, pemasar akan memahami calon pelanggan untuk mendapatkan konversi . Ini juga membantu pemasar dalam mengetahui frekuensi pesan yang sempurna. Di sisi lain, terlalu banyak pesan dapat berdampak negatif bagi pelanggan. Oleh karena itu, frekuensi notifikasi harus dijaga untuk mendapatkan customer engagement.

7. Lokasi:

Pemberitahuan push dengan efek pesan yang disesuaikan dan dipersonalisasi lebih kepada pelanggan. Menyesuaikan pemberitahuan sesuai dengan lokasi pelanggan atau lokasi geografis penting karena melibatkan pelanggan dengan mudah. Misalnya, pesan yang dikirim oleh layanan kesehatan untuk pemesanan tes yang menginformasikan seluruh komunitas lokal tentang pemesanan tes, tanggal, waktu, lokasi, dll., akan mendapatkan lebih banyak keterlibatan pengguna daripada pesan tanpa informasi lokasi.

KESIMPULAN

Dengan memodifikasi pemasaran aplikasi Anda dengan AI, pekerjaan pemasar dalam menganalisis data menjadi lebih mudah dan tidak memakan waktu. Itu membuat notifikasi atau pesan lebih personal dan ramah pelanggan. Dengan bantuan AI, pemasar dapat menyampaikan pesan yang lebih personal dan relevan. Dengan pengujian AI, pemasar sekarang dapat memastikan bahwa strategi dan kampanye pemasaran mereka tidak didasarkan pada tebakan; mereka lebih banyak data bukti. Ini mengoptimalkan kampanye pemberitahuan push untuk hasil yang sempurna.

AI lebih cepat dan lebih efektif daripada pengujian A/B. Dibutuhkan semua kerja keras dari Anda dan memberikan hasil terbaik. Ini bekerja pada metode otomatis yang membuatnya lebih sedikit memakan waktu. AI memungkinkan pemasar untuk mengoptimalkan seluruh corong. Selain itu, pengujian AI dan Multivariat menggunakan lebih sedikit sumber daya saat bekerja pada metode yang ditentukan. Pengujian AI lebih berguna sekarang karena pasar digital berkembang pesat.

Baca juga:

• Libatkan Kembali Pelanggan: Gunakan Notifikasi Push untuk Re-engagement Pelanggan
• 15 Perangkat Lunak & Alat Notifikasi Push Terbaik di 2022 {Dibandingkan}
• Situs Web E-niaga: Gunakan Notifikasi Push untuk Menargetkan Pelanggan
• Bagaimana Notifikasi Push yang Dipersonalisasi Dapat Meningkatkan Keterlibatan Pengguna?