Table of Contents

Разбиране на основите на персонализираните сигнали

Персонализацията се е изместила от една приятна за ползване функция към критичен двигател на потребителски ангажимент, особено в системи за предупреждение, предназначени да помогнат на хората да постигнат целите си. Общата информация често се проваля, защото те не са от значение за отделния човек, уникални обстоятелства, водещи до високи нива на уволнение и умора на потребителя. Чрез шифпинг сигнали към конкретни цели и предпочитания, организациите могат значително да стимулират мотивацията, придържането и дългосрочния успех.

Разпознаване на индивидуалните цели и преференции

В основата на всяка стратегия за персонализация е дълбоко, нюансирано разбиране на това, което кара всеки потребител. Целите могат да бъдат групирани в домейни като здраве и фитнес, финансови спестявания, професионално развитие, учене на нови умения, или лично благополучие. Във всеки домейн, целите варират в специфичност, времева линия, и трудност. Преференции включват комуникационни канали (email, SMS, in-app уведомления, тласък), време (сутрин, вечер, специфични дни), честота (дневни, седмични, праг-базирани) и стил на съдържание (насърчаване, фактически, данни-задвижвани).

За да се улови тази информация, организациите трябва да използват комбинация от изрично събиране на данни (на борда проучвания, предпочитания) и имплицитни сигнали (потребителско поведение, модели на взаимодействие). Например, фитнес приложение може да попита потребителите дали предпочитат сутрешни или вечерни напомняния, докато инструмент за финансови спестявания може да се добере до предпочитаната честота на предупреждение от колко често потребителите проверяват своите баланси. Този двоен подход гарантира както обявените, така и действителните предпочитания да информират персонализационния двигател.

Също така е от решаващо значение да се признае, че целите и предпочитанията се развиват с течение на времето. Потребител, който първоначално определя цел загуба на тегло може по-късно да се премести към изграждане на мускулите. По същия начин, някой, който някога предпочитан имейл сигнали може да стане по-отзивчиви към SMS след промяна в ежедневието. Следователно, системата трябва да бъде изградена, за да се адаптират чрез периодични проверки, автоматизирани поведенчески анализ, или прогресивно предпочитание откритие. . .

Стратегии за персонализиране

1. Събиране и анализиране на данни за поведението и референтните данни

Ефективно персонализиране започва с стабилна събиране на данни. Използвайте структурирани проучвания по време на качването на борда за улавяне на първоначалните цели, предпочитани канали, и оптимални времена. Добавете това с непрекъснати данни от потребителски взаимодействия: кои сигнали се отварят, отхвърлят или действат по? Кои видове съобщения генерират най-висока ангажираност? Анализирайте тези сигнали, за да се идентифицират модели като време-на-дневна реакция или предпочитания формат съдържание. Например, потребители, които последователно взаимодействат с кратко, мотивационни сигнали могат да се възползват от кратки уведомления за тласък, докато тези, които се ангажират с подробни доклади за напредъка може да предпочитат имейл обобщения.

Данните трябва да се съхраняват в централизиран потребителски профил, който актуализира в реално време. Оферти инструменти като платформи за данни на клиента (CDPs) или функции флагове за управление на предпочитанията динамично. съображенията за поверителност са от първостепенно значение: винаги да получите изрично съгласие за събиране на данни и да предостави прозрачни опции за потребителите да преглеждат и променят своите данни. Използвайки подход за пластово съгласие . Когато потребителите могат да изберат в конкретни приложения на данни, вместо да дават разрешение за одеало изгражда доверие и намалява риска от неспазване.

2. Разделете публиката си по Цел и поведение

Общите разделителни критерии включват категория цели (напр. фитнес срещу финансиране), етап напредък (по-добро спрямо напреднали), ниво на ангажираност (активно спрямо риск) и предпочитан стил на комуникация. Например, потребителите в ранните етапи на целта за формиране на навици могат да реагират по-добре на често насърчаване, докато напредналите потребители могат да предпочитат етапни сигнали и показатели за изпълнение. Приложението за обучение на езици може да отсече потребителите чрез ниво на професионална подготовка, като изпрати напомняния за речника на начинаещите и разговорни наставници към междинните учащи.

В едно проучване се установи, че персонализираните съобщения, базирани на потребителски сегменти, подобряват скоростта на щракване с над 30% в сравнение с несегментираните кампании ([]Маркетингът Шерпа).

3. Изпълнение на адаптивни Алгоритми и машинно обучение

Статичната персонализация бързо става остаряла. Адаптивни алгоритми, особено тези, които използват машинно обучение, могат непрекъснато да оптимизират доставката на сигнал въз основа на обратна връзка с потребителя в реално време. Например, усилване на модела на обучение може да научи, когато потребителят е най-вероятно да се ангажира с уведомяване чрез тестване на различни срокове и анализиране на отворени курсове. Ако потребителят последователно игнорира късно вечер сигнали, системата се премества към сутрешната доставка. По същия начин, мулти-въоръжен алгоритъм бандит може да тества различни съобщения phrasings и да разпредели повече трафик към най-високопроизводителния вариант.

Освен време за време, ML може да персонализира съдържание. Природни език обработка (NLP) техники могат да генерират динамично съобщение тонизира . Някои потребители реагират по-добре на весел, геймърски език, докато други предпочитат прости, данни-задвижвани актуализации. Тези модели изискват достатъчно данни, за да тренират ефективно, така че започнете с правила персонализация и постепенно въведете ML като потребителски взаимодействия натрупват. За повече на адаптивно персонализация, вижте Харвард бизнес Ревюта неточно. Това също е разумно да се приложи спад: ако моделът ML има ниска увереност, върнете се към профил по подразбиране предпочитания, а не рискува да изпрати ненамерен сигнал.

4. Оферта Грануларна потребител-контролируема персонализация

Дори и най-сложният алгоритъм не може да замени собствената агенция на потребителите. Осигурете настройки, които позволяват на потребителите да изтънят своя опит с предупреждението: изберете кои видове уведомления получават (прогрес актуализации, напомняния, образователни съвети), задайте тихи часове, дефинирайте дневни или седмични шапки, и изберете предпочитани канали. Това онеправдание увеличава удовлетворението и намалява умората от уведомяване на местните хора. Проучване от Localytics установи, че потребителите, които изберат да получават уведомления имат скорост на ангажираност 3 . . 10 пъти по-висока от тези, които са избрани от по подразбиране .

Персонализирането трябва да бъде лесно за достъп от вътре в приложението или таблото, с интуитивни интерфейси като плъзгачи, превключвания и невалидни. Някои системи предлагат по-бързи настройки . Това коригира предпочитанията с един туп. Например, потребителят може да превключва . foot режим . да подтиска неспешни сигнали по време на работното време. Позволявайки на потребителите да прегледат как промените ще повлияят на тяхната аларма cadence може допълнително да увеличи доверието. Помислете за добавяне на .snooze опция за временни паузи без изключване на сигнали за безопасност напълно.

5. Използвайте Goal-Progress спусъка и контекстни знаци

Персонализацията не е само за това кога и как да изпратите не само . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Тези контекст-осъзнати причини карат сигналите да се чувстват навременни и уместни. Изследванията показват, че чувствителните към контекст съобщения имат значително по-високи нива на ангажираност ([ResearchGate). Обаче, избягвайте свръхличностизация, която се чувства натрапчива и винаги уважава потребителските граници. Например, използвайки данни за местоположението, за да изпратите купон, докато потребителят е в магазин може да бъде добре дошъл, но проследяване на техните посещения в салона, за да изпрати напомняне по време на тренировката им може да се чувства надменна, ако не е ясно съгласна.

Най-добрите практики за ефективни лични сигнали

Проектиране за яснота и действие

Всеки сигнал трябва да има ясна цел и едно обаждане за действие (CTA). Независимо дали това го го го гол , гол, гол 5000 стъпки, гол или гол, или го ревитирайте вашия бюджет, . . . . CTA трябва да бъде веднага разбираем. Използвайте bold[ или подчерта текст за ключово действие за намаляване на когнитивното натоварване. Избягвайте заглушаване на сигнали с ненужна информация, най-добрите сигнали за тревога са сканирани и директни. За електронна поща сигнали, куршум резюме в горната част може бързо да помогне на потребителите да решат дали да се ангажират.

Честота и стойност на баланса

Твърде много сигнали водят до умора и повишени ставки на отказ. Твърде малко и потребителите могат да загубят инерция. Намерете сладко място, като започне консервативна и позволява на потребителите да увеличи честотата, ако желаете. Монитор ангажименти показатели като отворен курс и процент на преобразуване да се коригира динамично. Добро правило на палеца: всеки сигнал трябва да осигури стойност гол или награда, побутване, или ново прозрение. Помислете за прилагане на опция годигест, която обобщава множество актуализации в един, по-малко натрапчиво съобщение за тежки потребители на уведомления.

Тест и периодично се повтарят

Персонализацията не е процес на определяне и незабравим. Пуснете A/B тестове на съдържанието на съобщения, времето, канала и честотата. Използвайте коректен анализ, за да сравните запазването и постигането на целите между персонализирани и неперсонализирани групи. Итерат на базата на количествени данни и качествена обратна връзка от потребителски интервюта или проучвания. Инструменти като аналитичните таблота и платформите за тестване на потребителите могат да рационализират този цикъл. Един полезен подход е да се създаде голмайсторски резултат .

Уважавай личния живот и изграждай доверие

Ясно е как се обясняват събраните данни, как се използва за персонализиране на сигнали и какво контролира потребителите. Осигурете лесни опции за отказ и почетни искания за изтриване на данни. Когато потребителите смятат, че тяхната информация се обработва отговорно, те са по-склонни да се ангажират с персонализирани сигнали. Спазването на правилата като GDPR и CCA не подлежи на договаряне. Освен спазването, разгледайте предлагането на табло за поверителност, където потребителите могат да видят точно какви данни се използват и за каква цел тази прозрачност може да бъде конкурентен диференциатор.

Преодоляване на предизвикателствата пред изпълнението

Качество и интеграция на данните

Персонализацията разчита на чисти, точни данни. Неконсервативни източници на данни, липсващи полета, или остарели предпочитания могат да дерайлират системата. Осигурете здрави канали за интеграция на данни и редовни одити на данни. Използвайте проследяване на събития за актуализации в реално време и да се установят политики за управление на данни, за да се поддържа качеството. Помислете за прилагане на проверки за валидиране на данни в точката на събиране . Например, осигуряване на времето с печат формат са съвместими в платформи. Един източник на истината, като например язовир за данни или склад, опростява кръстосаното персонализиране.

Избягване на фактора .

Надперсонализацията може да накара потребителите да се чувстват наблюдавани. Стресирането на правилния баланс изисква тестване на потребителските прагове. Например, рефериране на потребител също така специфична история на покупката може да бъде добре дошли в контекста на дребно, но неподходящо за приложение за здраве. Използвайте опт-интеграция[ така потребителите избират колко персонализация те искат. Предлагайки го персонализиране ниво на плъзгане от основно (само за категория) да се усъвършенства (поведение + местоположение) лети потребителите самостоятелно изберете своя комфорт зона. Винаги осигуряват начин за потребителите да намалят нивото, ако се чувстват неудобно.

Скалабилност на персонализационните двигатели

Тъй като потребителските бази растат, персонализацията логика трябва да мащабира без унизителни резултати. Облачни-базирани микроуслуги и сървърни архитектури могат да се справят с динамична сегментация и в реално време ML извод. Помислете чрез управлявани персонализационни услуги като AWS Personalize или Google препоръка AI да намали развитието над. Въпреки това, бъдете внимателни на латентност: ако сигналите са време чувствителни, да се гарантира, че персонализация решения се правят в рамките на милисекунди.

Измерване на успеха на персонализираните стратегии за предупреждение

Дефинирай ключови показатели за ефективност (KPIs), които се приравняват с постигането на целите. Общите показатели включват:

  • Стандарт на завършване на целта:[ Процент на потребителите, които постигат определена цел в рамките на определен период от време.
  • Станция на ангажираност:[ Отваря, щраква или преобразува за тип сигнал.
  • Нотификация на степента на умора: Прекъсвания или ням процент с течение на времето.
  • Удовлетвореността на потребителя:[ От анкетите в приложението (напр., . . Колко полезни са били днес . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  • Стандарт на задържане:[ Процент на потребителите, които все още са активни след 30, 60, 90 дни.

Използвайте анализ на нестандартни данни, за да сравните персонализираните срещу неперсонализирани групи. Добре въведената стратегия за персонализация трябва да показва статистически значими подобрения в тези KPI. Например проучване на Accenture установи, че 91% от потребителите са по-склонни да пазаруват с марки, които предоставят подходящи оферти и препоръки ([Акцент Интерактивно). В контекста на здравеопазването и фитнес, персонализирани сигнали са показали, че се увеличава дневният брой на интервалите с 15 bit в контролирани проучвания. Проследете тези метри с течение на времето и коригирайте стратегията си въз основа на това, което данните разкриват.

Бъдещи тенденции в алармирането

Осъществяването на технологиите ще засили допълнително персонализацията.Актуалните AI, които се интегрират с износими устройства и интелигентни системи за дома, могат да доставят сигнали, когато потребителите са най-небрежните .е., нежна вибрация на smartwatch по време на почивка за среща.Гласовите интерфейси позволяват на потребителите да реагират или да отхвърлят сигнали вербално. Предсказуемите анализи ще предвиждат нуждите на потребителите преди да възникнат, като например предположение за ден за почивка въз основа на данни за сън и активност. Етични съображения ще растат като персонализация става по-популярна; организации, които преориентират потребителска агенция и прозрачност ще получат трайна лоялност. Друга тенденция е кръстосаната приемственост: сигнал, иницииран от интелигентна наблюдател може да продължи като мобилно уведомление, когато устройствата за прекъсвания на потребителите, гарантиращи непрекъсване в подкрепа на целта.

Заключение

Персонализиране на сигнали въз основа на индивидуални цели и предпочитания, превръща рутинните уведомления в мощни мотивационни инструменти. Чрез събиране и анализиране на данни, сегментиране на публиката, разполагане адаптивни алгоритми, предлагане на потребителски персонализация, и чрез контекстуални задействания, организации могат да създадат системи за предупреждение, които наистина подкрепят всеки потребител необикновени пътувания. Прилагането на тези стратегии изисква внимание към качеството на данните, поверителност, и мащабируемост, но изплащане . Неангажиране, по-висока цел постигане, и подобряване на потребителско удовлетворение е значително.