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Tarjeta de modelo: Optimización de horas de envío de Einstein
En Marketing Cloud Next, Optimización de horas de envío de Einstein analiza el momento óptimo para enviar un mensaje a un individuo para maximizar la probabilidad de que el individuo interactúe con el mensaje.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Salesforce Enterprise Edition y Unlimited Edition con Marketing Cloud Next Growth Edition o Advanced Edition |
Detalles de modelo
El modelo Optimización de horas de envío de Einstein para Marketing Cloud Next maximiza la implicación de los clientes utilizando tiempos de envío óptimos para contenido de correo electrónico utilizando estos algoritmos de entrenamiento, parámetros, restricciones de equidad, funciones y otros enfoques aplicados.
Persona u organización
Salesforce Marketing Cloud Next Growth Edition y Advanced Edition
Datos de modelo y versión
- 2024 de febrero
- Se pueden producir cambios menores durante el ciclo de una versión.
- Los cambios importantes se comunican a través de las notas de la versión.
Tipo de modelo
Recomendación y predicción, factorización de matriz de factores de latencia
Canales compatibles
Actualmente solo se admite correo electrónico.
Información general
La Optimización de horas de envío de Einstein es la solución de Salesforce para maximizar la tasa de implicación de envíos de correo electrónico en función de la hora de envío.
El modelo selecciona la hora ideal para enviar un correo electrónico a una persona y así maximizar la probabilidad de que la persona interactúe con el mensaje. Debido a que los patrones de envío de clientes varían mucho, hemos desarrollado conjuntos de parámetros que se ajusten a diferentes patrones. Durante el entrenamiento, un selector de parámetros determina el conjunto seleccionado para un negocio concreto.
La Optimización de horas de envío de Einstein utiliza datos del modelo global para entrenar al modelo. Los datos proporcionados se anonimizan y se agregan a nivel de unidad de negocio y contacto antes de utilizarse en organizaciones locales. De esta forma, el modelo global se puede utilizar sin compartir datos personales, como direcciones de correo electrónico, entre unidades de negocio de clientes. Cuando activa la Optimización de horas de envío de Einstein, automáticamente se suscribe al uso de modelos globales.
La Optimización de horas de envío de Einstein analiza los últimos 90 días del historial de implicación de correo electrónico.
Uso destinado
El uso principal previsto del modelo Optimización de horas de envío de Einstein es para que los expertos en marketing aumenten la efectividad de sus campañas de marketing de correo electrónico y maximicen la implicación de los clientes. Cualquier otra cosa está fuera de ámbito y no se recomienda. Por ejemplo, la reducción global de la latencia de envío para correo electrónico de reservas no es un caso de uso previsto.
Factores relevantes
Estos factores están asociados con el modelo Optimización de horas de envío de Einstein.
Entrada de modelo
El historial de implicación incluye estos valores.
- Envíos de correo electrónico, devoluciones y eventos de implicación, incluidas las aberturas, los clics, las anulaciones de suscripción, las reclamaciones de spam y los marcas de tiempo asociadas
- Datos y metadatos sobre patrones de envío de clientes, incluido cómo se ejecutan las campañas
El historial de implicación que la Optimización de horas de envío de Einstein analiza excluye estos factores.
- Datos adquiridos o recopilados de terceros
- Datos demográficos
- Contenido específico en una plantilla de correo electrónico o cuerpo de correo electrónico reproducido
- Correos electrónicos transaccionales, como confirmaciones de compras, restablecimientos de contraseñas y otros
Entorno
El modelo se entrena e implementa en el entorno Salesforce Marketing Cloud Next.
Mediciones
Einstein evalúa y supervisa las métricas de rendimiento del modelo para garantizar y mejorar la calidad del modelo. Los clientes son responsables de supervisar la precisión del modelo.
Métricas de rendimiento del modelo
Las métricas de rendimiento del modelo agregado se recopilan para supervisar, mantener y mejorar la calidad del modelo. Las métricas de rendimiento del modelo incluyen la dispersión y escasez de métricas de entrada y la correlación de puntuaciones de resultados con observaciones históricas. Todas las métricas están agregadas y anonimizadas.
Datos de entrenamiento
El modelo Optimización de horas de envío de Einstein se entrena utilizando un modelo global de datos internos y datos adquiridos. Los datos de un cliente de Salesforce no afectan al comportamiento para otro cliente de Salesforce. Cada versión del modelo utiliza los datos del modelo global con ponderaciones de muestra optimizadas personalizadas para cada cliente.
Consideraciones éticas
Para evitar sesgos y otros riesgos éticos, el modelo STO de Einstein no incluye datos demográficos.
Actualizar cadencia
Las puntuaciones y los modelos de Optimización de horas de envío de Einstein para correos electrónicos se actualizan cada semana aproximadamente. La cadencia de actualización varia de uno a varios días en base a la unidad de negocio individual de un cliente.
- Supervisión semanal de predicciones de optimización de horas de envío de Einstein
Visualice y analice la implicación de los clientes en el transcurso de una semana. Utilizando la información del Objeto de modelo de datos (DMO) de Data 360, puede crear un gráfico que muestra puntuaciones de Optimización de horas de envío de Einstein por correo electrónico de punto de contacto en vez de por un particular unificado. Utilice la información para ajustar sus parámetros de tiempo de envío y alinearse con el máximo de tiempos de envío de implicación. Acceda y ejecute su informe Optimización de horas de envío de correo electrónico desde informes de Data 360 o Analytics en la aplicación Marketing.
