予測セグメントの紹介 - 顧客の意図に基づいてターゲットオーディエンスを構築する
公開: 2022-12-13自動操縦でテスラを運転するように、機械学習は意思決定、ハイパーパーソナライゼーション、およびコンテンツ最適化機能の改善により、マーケティング活動を促進しました。 また、そのアプリケーションの大部分は、ユーザーの履歴データに基づいて推奨事項を提供するなど、パーソナライズされたメッセージ戦略の構築に重点を置いています。 同じ機械学習アルゴリズムを適用して、購入または購読の可能性に基づいてターゲットオーディエンスを構築できるとしたら?
予測セグメンテーションについて
予測セグメンテーションは、従来のセグメンテーション方法を超えて、購入の可能性など、定義されたアクションに対するユーザーの傾向に基づいてセグメントを作成できる手法です。
類似オーディエンスを作成するのと同様に、予測セグメントは機械学習を活用して、購入や解約の可能性など、特定のアクションを実行する「可能性」を持つユーザーのリストを作成します。 予測セグメンテーションは、利用可能なユーザー属性とイベント データに限定されたオーディエンスをセグメント化するマーケティング担当者の能力に依存しているため、現在のセグメンテーション方法論よりも強力です。
このことを考慮、
[オプション A] 18 歳から 45 歳までの女性ユーザーのセグメントを作成する
[オプション B] Rs.5,000 を超える金額を購入する可能性が高い女性ユーザーのセグメントを作成する
オプション B を使用すると、18 歳から 45 歳までの女性ユーザーだけではなく、状況に応じてターゲットを絞ったメッセージ戦略を実行できるのではないでしょうか? 18 歳から 45 歳までの女性ユーザーをターゲットにしても、このセグメントのすべてのユーザーが購入に関心を持つとは限りません。 幅広いセグメントを作成する代わりに、特定の金額を超えて購入する可能性が高いユーザーをターゲットにすると、コンバージョンを促進する上でより効果的です.
WebEngage の予測セグメントの紹介
WebEngage の予測セグメンテーションにより、特定のビジネス目標に基づいてセグメントを作成できます。 たとえば、これを使用して、今後 15 日間に購入する可能性が高いユーザーのセグメントを作成できます。 次に、当社の機械学習アルゴリズムが一連のユーザーを予測し、選択したビジネス目標について、最も可能性が高い、中程度に可能性が高い、最も可能性が低い 3 つのリストを作成します。
予測セグメントを使用すると、次のことができます。
- 選択したビジネス目標に基づいてメッセージ戦略を文脈化します。 たとえば、購入する可能性が高いユーザーには、表示された製品に基づいてパーソナライズされた推奨事項を表示できます
- ホテルやフライトを予約する可能性が高いユーザーを予測するなど、複数のビジネス目標を選択します
- 製品カテゴリや価格などのユーザー属性に基づいてフィルターを適用します。 たとえば、ユーザーは靴を購入する可能性があります。
- 指定したビジネス イベントを予測するタイムラインを選択します (現在、7 日から 180 日の範囲で選択できます)
ヒント:ユーザーの行動や属性の変化に対応するために、より短いタイムラインを選択することをお勧めします。
これらのリストは、1 回限りまたは自動化されたマーケティング キャンペーンや定期的な自動更新で使用できます。
実際の予測セグメント
予測セグメントは、チャネル全体のスタンドアロン キャンペーンおよびジャーニーで使用できます。 スタンドアロン キャンペーンの場合は、[オーディエンス] タブで必要なセグメントを選択します。
ジャーニーに予測セグメントを含めるには、次の手順に従います。
- Enter/Exit/Is in Segment トリガーを選択する
- 「すでに入っている」オプションを選択し、静的リストの下から必要な予測セグメントを選択します
マーケティング キャンペーンで予測セグメントを最大限に活用する 12 の方法
1. 製品ビューを購入に変換する
購入する可能性が高いユーザーの予測セグメントを作成します。 さらに、このセグメントは、特定のカテゴリまたは価格帯を定義するために、ユーザー属性に従って絞り込むことができます。 たとえば、Rs を超える金額を購入する可能性が高いユーザーの予測セグメントを作成します。 5,000。
使用したビジネス目標: purchase_made
2. 10,000 ルピーを超える金額で保険を購入する可能性が高いユーザーを予測する
保険を購入する可能性に基づいて予測セグメントを作成し、的を絞ったコミュニケーションでユーザーを後押しします。 たとえば、Rs.10,000 を超える金額で保険を購入する可能性が高いユーザーのリストを作成します。 これは、購入する最大数のユーザーを獲得するために宣伝する保険商品を特定するのに役立ちます。
使用したビジネス目標: insurance_purchased
3. データ サイエンス コースの登録を促進する
データ サイエンス コースを購入する可能性が高い学習者を特定し、レコメンデーション エンジンの助けを借りて、上位または最高の成績を収めているコースをハイライトします。 たとえば、データ サイエンス コースを購入する可能性が高いユーザーのセグメントを作成し、最も成績の良いコースをメール通信で表示して、登録するよう促します。
使用したビジネス目標: course_purchased
4. 今後 15 日以内にフライトまたはホテルを予約する潜在的な顧客を特定する
フライトやホテルを予約する可能性が高いユーザーのセグメントを作成し、特別割引やオファーで購入を促します。
使用したビジネス目標: flight_booked & hotel_booked
5. サブスクリプションを購入する可能性が高いユーザーを予測する
サブスクリプションを購入する可能性が高いユーザーのセグメントを作成して、無料ユーザーを有料ユーザーに変換します。 さらに、価格に基づいてこのセグメントをフィルタリングし、さまざまなサブスクリプション サービスのメッセージ戦略を文脈化します。
使用したビジネス目標: subscription_purchased
6. ウェブサイトの訪問者をニュースレターの購読者に変える
ビジネス ニュースレターを購読する可能性が最も高いユーザーを特定し、ユーザー エンゲージメントを高めます。
使用したビジネス目標: ニュースレター_購読
7. 潜在的なプレーヤーを予測して、オンライン ゲームの採用を促進する
ウェブサイトでゲームをプレイする可能性が最も高いユーザーのセグメントを作成することで、より多くのユーザーをゲーム プラットフォームに引き込みます。 さらに、ドリップ キャンペーンを通じて、これらのユーザーを現金ベースのゲームに参加するように誘導します。
使用したビジネス目標: game_played
8. Rs.15,000 以上を費やす可能性が高い顧客を特定して、忠実な顧客ベースを増やします
忠実なユーザーはより粘着性が高く、ビジネスのコンバージョンの全体的な増加に貢献する可能性があります. Rs.15,000 を超える金額を購入する可能性が高いユーザーの予測セグメントを作成することにより、特別割引を活用し、購入のたびにアカウントにポイントを割り当てることで将来の購入を奨励できます。
使用したビジネス目標: purchase_made
9. 解約する可能性が最も高い顧客に、カスタマイズされたオファーや割引を提供してインセンティブを与える
購入する可能性が高いユーザーのセグメントを作成するのと同様に、予測セグメントを活用してユーザーの離反を防ぐこともできます。 たとえば、解約する可能性が高いユーザーのセグメントを作成し、特別割引やオファーを通じて購入してもらいます。
使用されたビジネス目標: purchase_made (可能性が最も低い)
10. フライトまたはホテルの予約に費やされた金額に基づいてプロモーション戦略を考案する
フライトやホテルを予約する可能性が高いユーザー向けにプロモーション戦略をカスタマイズします。 さらに、支出額に基づいてフィルタリングすることで、このセグメントにニュアンスを加えます。 たとえば、10,000 ルピーを超える金額でフライトやホテルを予約する可能性が高いユーザーのセグメントを作成し、10,000 ルピー未満で支払う可能性が高いユーザーの別のセグメントを作成します。 両方のセグメントに 20% と 10% の割引を提供するプロモーション戦略を考案します。
使用したビジネス目標: hotel_booked & flight_booked
11. ローンの申し込みをしそうなユーザーを後押しする
ローンのリクエストを提出する可能性が高い潜在的な顧客に連絡を取り、コールバックを送信してもらい、関係マネージャーを割り当てて、ローンのリクエストを正常に提出できるようにします。
使用されたビジネス目標：loan_request_made
12. 学習プラットフォームのウェビナー登録を促進する
予測セグメントを作成して、ウェビナーに登録するユーザーを増やします。 後で、このセグメントは、サインアップまたは関心のあるウェビナー カテゴリに基づいて、コース購入者に育てることができます。
使用したビジネス目標: webinar_registration
まとめ
説明セグメンテーションを使用すると、ユーザーのアクションと属性に基づいてオーディエンスを絞り込むことができます。 ただし、機械学習の助けを借りて、予測セグメントは、メッセージ戦略を文脈化し、アクションを実行する可能性が高いユーザーをターゲットにするのに役立ちます。 この機能をお試しいただき、フィードバックをお寄せいただければ幸いです。 さらに支援が必要な場合は、カスタマー サクセス マネージャーに連絡するか、製品@webengage.comに連絡して開始してください。
i画像ソース: dribbble.com