Как настроить отправку сообщений при помощи Best Send Time

Правильное время рассылки важно для успешной коммуникации с подписчиками по следующим причинам:

• Увеличение открываемости (Open Rate) — если письмо приходит в момент, когда пользователь наиболее активен, вероятность его открытия значительно выше.

• Рост вовлечённости — подписчики чаще читают и взаимодействуют с контентом (кликают по ссылкам, совершают целевые действия), если получают сообщение в удобное для них время.

• Снижение вероятности попадания в спам — если письма редко открываются, почтовые сервисы могут пометить их как нежелательные. Отправка в удачное время помогает избежать этого.

• Оптимизация ресурсов — рассылка в неподходящее время может привести к низкой эффективности и потере потенциальных клиентов, тогда как Best Send Time помогает максимизировать отдачу.

• Повышение лояльности — если подписчик получает сообщения в удобные для него часы, он воспринимает их как более релевантные и менее навязчивые.

Модель Best Send Time, используя машинное обучение (machine learning), учитывает поведение подписчиков и определяет оптимальное время отправки, чтобы каждая рассылка была максимально эффективной.

Машинное обучение (ML) — это технология, которая позволяет компьютеру самостоятельно находить закономерности в данных и использовать их для принятия решений или прогнозирования, без явных инструкций от человека.

На основе анализа активности определяется лучшее время отправки индивидуально для каждого пользователя — это один или несколько дней недели и часов, когда с наибольшей вероятностью сообщение будет открыто. Платформа выбирает ближайший из таких промежутков и производит рассылку. Это позволяет повысить вероятность открытия писем, увеличить open rate и click rate, а также снизить число отписок.

Модель использует данные об активности профилей за последние шесть месяцев, чтобы определить оптимальное время для отправки сообщений. В случае же, когда у профиля отсутствует история отправок и открытий за последние полгода, алгоритмы не смогут рассчитать для него лучшее время отправки.

Для доступа к данному типу сегментации необходимо включить ML-сервис. Для этого обратитесь к администратору платформы.

После этого модель «Лучшее время отправки сообщения» начнёт работать:

Данные в базе о лучшем времени отправки регулярно обновляются в 00:00 (по часовому поясу аккаунта). Если вам необходимо изменить время обновления, обратитесь к администратору платформы. Вы можете посмотреть время следующего обновления в настройках базы. Если машинное обучение было включено недавно, дождитесь первого пересчета данных.

Best Send Time можно использовать двумя способами: через сегмент в регулярной кампании или с помощью ноды в сценарии. Если рассылка простая (например, разовая или периодическая, без сложных условий и автоматического обновления данных), достаточно использовать сегмент – система выберет оптимальное время отправки на момент запуска. Если же рассылка включает динамическое обновление данных, цепочку писем или триггерные события, лучше использовать сценарий, где Best Send Time настраивается через специальную ноду.

Введите название:

и укажите сегмент, созданный ранее:

Завершите настройку и сохраните кампанию. Теперь рассылка для неё будет производиться согласно модели Best Send Time.

Соедините все элементы, активируйте сценарий и сохраните.

Данный оператор установит перед следующим элементом сценария паузу, рассчитанную на основе данных ML-сервиса. В таком случае кампания отправит профилю сообщение в наиболее удобное для него время.

Если в момент попадания профиля в элемент лучший час уже прошёл, система дождётся ближайшего подходящего времени для отправки. При отсутствии таких временных окон, профиль сразу перейдёт на следующий элемент.

В том случае, когда в элемент попадёт профиль, у которого нет данных по лучшему времени отправки, он также будет сразу же направлен на следующий элемент.

Использование Best Send Time помогает выбрать оптимальное время для рассылки сообщений. Это приводит к лучшим результатам. Благодаря ML-алгоритмам платформы Altcraft, точно прогнозируется, когда подписчики откроют письмо. Это решение улучшает взаимодействие с клиентами, снижает риск отправки сообщений в неподходящий момент и способствует росту Open Rate и CTR.

Теперь вы знаете, когда лучше делать рассылку и как интегрировать ML в маркетинг для создания персонализированного подхода. Активируйте Best Send Time и повышайте результативность ваших маркетинговых кампаний!