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Cómo funciona Frecuencia de implicación de Einstein
Frecuencia de implicación de Einstein (EEF) tiene en cuenta los datos de implicación de correo electrónico de un cliente potencial de los últimos 90 días. El modelo se centra luego en los últimos 28 días de datos de implicación para crear un estado: infrasaturado, en el objetivo o saturado.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Account Engagement Advanced y Premium Edition con Salesforce Enterprise, Performance y Unlimited Edition |
Requisitos y uso de datos
- Para construir su modelo, utilizamos datos de envío de correo electrónico de marketing únicamente. El correo electrónico de marketing incluye envíos de correo electrónico de lista y mensajes de correo electrónico enviados a través de Engagement Studio y Salesforce Engage. Los datos procedentes de mensajes de correo electrónico marcados como operativos no se utilizan para construir su modelo de Frecuencia de implicación de Einstein.
- EEF puede generar un modelo y asignar un estado a partir de 28 días de datos de implicación, pero funciona de manera óptima después de 90 días. Más datos rellenan lagunas y ayuda al modelo a identificar tendencias.
- Tiene una versión personalizada del modelo que se entrena a partir de sus datos exclusivamente. Los datos procedentes de un cliente de Salesforce no afectan al comportamiento del otro cliente de Salesforce. Aunque el entrenamiento del modelo se produce para cada cliente sobre sus datos, el desarrollo inicial del modelo se valida con un conjunto representativo de datos de clientes piloto.
- El modelo requiere cinco o más variaciones de envíos de correo electrónico dentro de un periodo de 28 días, en base a al menos 10 destinatarios en cada grupo. No es suficiente proporcionar 90 días de datos cuando envía normalmente el mismo correo electrónico sin variación al mismo grupo de personas únicamente.
- El modelo de EEF explora los envíos de correo electrónico buscando índices de aperturas, clics, devoluciones y anulaciones de suscripción para cada destinatario.
Ejemplo Tamari envía regularmente mensajes de correo electrónico confeccionados para sus clientes. Ella mantiene una única lista de clientes que están segmentados por sus ubicaciones e intereses. Ella envía alrededor de cuatro tipos de mensajes de correo electrónico en base a las preferencias de clientes. Ella envía una combinación de boletines de productos destacados semanalmente, recordatorios de vuelta al stock, cupones de cumpleaños y guías de compras de temporada. Debido a que la regla de segmentación cambia quién recibe cada tipo de correo electrónico, tiene datos suficientes para construir un modelo de EEF.
Ejemplo James utiliza un único programa de Engagement Studio para fomentar los clientes potenciales de su empresa con mensajes de correo electrónico puntuales. Los clientes reciben un correo electrónico de bienvenida y luego reciben uno o dos mensajes dependiendo de cómo interactúen con el mensaje de bienvenida. La implicación positiva lleva a un tercer mensaje de correo electrónico. Si no se implican con el segundo mensaje, se retiran del programa. Este programa contiene solo cuatro variantes de correo electrónico, que no es suficiente para que EEF construya un modelo. Para cumplir el requisito de datos, James puede agregar una bifurcación al programa de implicación, crear un segundo programa de implicación, o programar envíos de correo electrónico excepcionales.
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