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Modellkarte: Einstein-Versandzeitoptimierung
In Marketing Cloud Next analysiert die Einstein-Versandzeitoptimierung den optimalen Zeitpunkt für das Senden einer Nachricht an eine Einzelperson, um die Wahrscheinlichkeit einer Interaktion der Einzelperson mit der Nachricht zu maximieren.
Modelldetails
Das Modell zur Optimierung der Einstein-Versandzeit für Marketing Cloud Next maximiert das Kundenengagement mithilfe dieser Schulungsalgorithmen, Parameter, Fairnesseinschränkungen, Funktionen und anderer angewendeter Ansätze.
Person oder Organisation
Salesforce Marketing Cloud Next Growth und Advanced Edition
Modelldaten und -version
- Februar 2024
- Kleinere Änderungen können während der Laufzeit der Version vorgenommen werden
- Größere Änderungen werden über Versionshinweise mitgeteilt.
Modelltyp
Empfehlung und Prognose, Latentfaktorenmatrixfaktorisierung
Unterstützte Kanäle
Derzeit werden nur E-Mails unterstützt.
Allgemeine Informationen
Die Einstein-Versandzeitoptimierung ist die Salesforce-Lösung zur Maximierung der Interaktionsrate von E-Mail-Sendungen anhand der Sendezeit.
Das Modell wählt den optimalen Zeitpunkt für das Senden einer E-Mail an eine Einzelperson aus, wodurch die Wahrscheinlichkeit maximiert wird, dass die Einzelperson mit der Nachricht interagiert. Da die Versandmuster der Kunden stark variieren, wurden Parametersätze entwickelt, die für unterschiedliche Muster geeignet sind. Während der Schulung bestimmt eine Parameterauswahl den ausgewählten Satz für ein bestimmtes Unternehmen.
Die Einstein-Versandzeitoptimierung verwendet globale Modelldaten, um das Modell zu trainieren. Beitragsdaten werden anonymisiert und auf Geschäftseinheits- und Kontaktebene aggregiert, bevor sie in lokalen Organisationen verwendet werden. Auf diese Weise kann das globale Modell verwendet werden, ohne personenbezogene Daten, beispielsweise E-Mail-Adressen, zwischen Kundengeschäftseinheiten freizugeben. Wenn Sie die Einstein-Versandzeitoptimierung aktivieren, werden Sie automatisch für die Verwendung globaler Modelle angemeldet.
Die Einstein-Versandzeitoptimierung analysiert den E-Mail-Engagementverlauf der letzten 90 Tage.
Vorgesehene Verwendung
Das Modell "Einstein Send Time Optimization" (Optimierung der Einstein-Versandzeit) ist in erster Linie für Marketingexperten vorgesehen, um die Effektivität ihrer E-Mail-Marketingkampagnen zu steigern und das Kundenengagement zu maximieren. Alles andere ist außerhalb des Geltungsbereichs und wird nicht empfohlen. Beispielsweise ist die Reduzierung der gesamten Sendelatenz für Buchungs-E-Mails kein beabsichtigter Anwendungsfall.
Relevante Faktoren
Diese Faktoren sind dem Modell "Einstein Send Time Optimization" (Einstein-Versandzeitoptimierung) zugeordnet.
Modelleingabe
Der Interaktionsverlauf enthält die folgenden Werte.
- E-Mail-Sendungen, Unzustellbarkeiten und Engagementereignisse, einschließlich Öffnungen, Klicks, Abonnements, Spam-Beschwerden und zugehöriger Zeitstempel
- Daten und Metadaten zu Sendemustern von Kunden, einschließlich der Ausführung von Kampagnen
Der Interaktionsverlauf, den die Einstein-Optimierung für die Sendezeit analysiert, schließt diese Faktoren aus.
- Von Dritten erworbene oder erfasste Daten
- Demografische Daten
- Bestimmter Inhalt in einer E-Mail-Vorlage oder einem gerenderten E-Mail-Text
- Transaktions-E-Mails wie Kaufbestätigungen, Kennwortzurücksetzungen und andere
Umgebung
Das Modell wird in der Salesforce Marketing Cloud Next-Umgebung trainiert und bereitgestellt.
Zielvorgaben
Einstein wertet Modellleistungsmaßzahlen aus und überwacht sie, um die Qualität des Modells sicherzustellen und zu verbessern. Kunden sind für die Überwachung der Genauigkeit des Modells verantwortlich.
Modellleistungsmaßzahlen
Die aggregierten Modellleistungsmaßzahlen werden erfasst, um die Qualität des Modells zu überwachen, zu pflegen und zu verbessern. Zu den Modellleistungskennzahlen zählen die Streuung und Sparsamkeit der Eingabekennzahlen und die Korrelation der Ausgabebewertungen mit historischen Beobachtungen. Alle Kennzahlen werden aggregiert und anonymisiert.
Trainingsdaten
Die Einstein-Versandzeitoptimierung wird mithilfe eines globalen Modells aus internen und ausgelagerten Daten trainiert. Die Daten eines Salesforce-Kunden wirken sich nicht auf das Verhalten eines anderen Salesforce-Kunden aus. Jede Version des Modells verwendet die globalen Modelldaten mit optimierten Stichprobengewichtungen, die für jeden Kunden angepasst sind.
Ethische Überlegungen
Das Einstein STO-Modell enthält keine demografischen Daten, um Verzerrungen und andere ethische Risiken zu vermeiden.
Aktualisierungsrhythmus
Die Bewertungen und Modelle der Einstein-Versandzeitoptimierung für E-Mails werden etwa wöchentlich aktualisiert. Der Aktualisierungsrhythmus variiert je nach der einzelnen Geschäftseinheit eines Kunden um ein bis mehrere Tage.
