Tag: Artificial Intelligence

Test the effectiveness of your push campaigns before sending them. Our Artificial Intelligence predicts performance based on data from more than 100,000 campaigns.

Creating the perfect push campaign is not an easy task. You have to balance between creativity and the relevance of the message for your target audience in order to get the highest conversion possible. 

To help our customers, indigitall has developed the Smart Assistant for campaigns to advise on which elements to add or modify to increase effectiveness. 

While creating a new web/app push campaign, our Artificial Intelligence predicts what the expected impact is and gives you advice on how to optimize it taking into account several factors such as the choice of words, the use of images and filters, the personalization of texts and other elements.

Our Smart Assistant is constantly learning and analyzing thousands of push campaigns because the scores are based on real results from real campaigns, not on supposed ‘best’ practices or old case studies.

The Smart Assistant consists of two elements:

• The score. Number from 0 to 5 to indicate the prediction of the effectiveness of the campaign. To calculate this score, the Smart Assistant takes into account the quality of the campaign (personalization, filters …) and the prediction of the percentile of the opening ratio of the current campaign compared with the history of campaigns sent.
  
• The recommender. By clicking on the available link, you will get a recommendation to optimize the campaign.

Both elements are based on the data we get from your previous campaigns.

If you’re a new customer, the Smart Assistant will use what it knows from the history of all customers until it has enough information about the outcome of your own campaigns. 

Let the Smart Assistant increase clicks for your push campaigns!

¿Qué es el Churn Rate en las notificaciones y por qué es importante?
El churn rate es la tasa de clientes que se dan de baja voluntariamente de la suscripción de notificaciones push.
Cuando esto ocurre, se está rompiendo un canal de comunicación. Puede que sigan siendo clientes pero éstos ya no quieren recibir más notificaciones.
Debemos cuidar que no aumente el churn rate ya que las tasas de suscripción de mensajería están directamente relacionadas con una mayor retención de usuarios. Las notificaciones push abren líneas directas de comunicación con tu audiencia desde las que puedes fomentar la actividad y volver a atraer a los usuarios inactivos.
¡Recuerda! Cuesta más adquirir nuevos clientes que retener a los que ya tienes.

¿Cuáles son las causas y cómo puedes evitar perder suscriptores?
Si sabemos qué clientes corren peligro de irse y la causa, podemos implementar acciones enfocadas a retenerlos:

• Los mensajes se reciben como molestos al impactar en momentos inadecuados.
  • Impacta en la hora óptima: utiliza el envío con ‘Mejor Momento’ para que cada usuario reciba los mensajes en el momento más adecuado.
• No llama la atención.
  • Personalizar mensajes, por ejemplo, añadiendo el nombre del destinatario de la campaña.
• Los usuarios reciben demasiadas notificaciones.
  • Segmentar usando grupos de interés o filtros, por ejemplo, basados en geolocalización.
• La comunicación resulta poco atractiva.
  • Estudia cómo mejorar la comunicación de las campañas: usa test a/b para crear más de una notificación para la misma campaña y poder probar y aprender qué mensajes tienen mayor impacto.

Cómo indigitall usa Machine Learning para predecir Churn
Por supuesto, no se puede predecir el futuro a la perfección, pero si detectar qué usuarios son los que tienen más probabilidad de darse de baja de las notificaciones.

Desde indigitall identificamos a los usuarios por su probabilidad de abandono, en función de los perfiles de riesgo que generamos a través de Machine Learning. Nuestro modelo de predicción de abandono está capacitado para detectar los factores de riesgo más relevantes para un resultado de abandono y asigna un factor de abandono alto, moderado o bajo. Nos hemos basado en los datos históricos de los últimos 3 meses teniendo en cuenta geolocalización, click en campañas, antigüedad, visita a la web/app, navegador, tipo de dispositivo, etc.

Hemos añadido un nuevo filtro para que puedas enviar una campaña especial de retención a uno de los segmentos.

Con este filtro podrás crear campañas específicas según la probabilidad de abandono de sus usuarios. Por ejemplo, crear una campaña de descuento para aquellos con alto riesgo de churn mientras que muestras una campaña con nuevos productos a los que tienen bajo riesgo. Además, si lo necesitas, puedes incorporar a tu CRM estos segmentos usando nuestra API de predicción de churn.

Como en todo proceso basado en datos, necesitamos… datos! Para hacer este tipo de segmentación necesitamos conocer el comportamiento de los usuarios, por lo que si aún no has enviado suficientes campañas no verás activo este filtro. Sigue enviando notificaciones para que nuestra IA pueda aprender y segmentar.

What is the Churn Rate in notifications and why is it important?

The churn rate is the rate of customers who voluntarily unsubscribe from the push notification subscription.
When this happens, a communication channel is being broken. They may still be customers but they no longer want to receive notifications.
We must take care that the churn rate does not increase since messaging subscription rates are directly related to greater user retention. Push notifications open direct lines of communication with your audience from which you can encourage activity and re-engage inactive users.
Remember! It costs more to acquire new customers than to retain the ones you already have.

What are the causes and how can you avoid losing subscribers?
If we know which customers are in danger of leaving and their causes, we can implement actions focused on retaining them.

• The messages are received as annoying when impacting at inappropriate times.
  • Impact at the optimal time: use the sending with ‘Best Time‘ so that each user receives the messages at the most appropriate time.
• It does not attract attention.
  • Personalize messages, for example, by adding the name of the campaign recipient.
• Users receive too many notifications.
  • Segment using interest groups or filters for example based on geolocation.
• Communication is unattractive.
  • Study how to improve campaign communication: Use a/b testing to create more than one notification for the same campaign so you can test and learn which messages have the greatest impact.

How indigitall uses Machine Learning to predict Churn
Of course, you can’t predict the future perfectly, but you can detect which users are the most likely to unsubscribe from notifications.

From indigitall we identify users by their probability of abandonment, based on the risk profiles we generate through Machine Learning. Our abandonment prediction model is trained to detect the most relevant risk factors for an abandonment outcome and assigns a high, moderate or low abandonment factor. We have based on the historical data of the last 3 months taking into account geolocation, click on campaigns, age, visit to the web/app, browser, type of device, etc.

We’ve added a new filter so you can send a special retention campaign to one of the segments.

With this filter you can create specific campaigns according to the probability of abandonment of your users. For example, create a discount campaign for those at high risk of churn while showing a campaign with new products to those at low risk. In addition, if you need to, you can incorporate these segments into your CRM using our churn prediction API.

As in any data-driven process, we need… data! To do this type of segmentation we need to know the behavior of users, so if you have not yet sent enough campaigns you will not see this filter active. Keep sending notifications so our AI can learn and segment.