Персонализация частоты рассылок
Ожидаемый бизнес-результат: клиенты с превышением лимита по отправкам будут изыматься и таргета. Со временем в него возвращаться. При этом они не будут терять интерес к рассылкам , меньше будут отписываться, будут дольше оставаться в программе.
-
Определить оптимальную частоту рассылок на уровне клиента для минимизации рисков по оттоку, в т.ч. пассивному оттоку, без снижения моментального траффика/продаж. Второе в приоритете.
-
Проверить гипотезы
- Гипотеза о “пассивной отписке”: когда человеку показалось, что ему пишут слишком много, и он просто перестает открывать рассылки, хоть и не готов отписываться
- Клиент совершает покупку и какое-то время теряет интерес к новостным рассылкам, во всяком случае рассылки на пользователя не генерят продажи
- проверим в данных пропуски, типы, аномалии, дубликаты, наименования колонок
- Посмотрим на датасет: есть ли в нем отсутствующие признаки, изучим средние значения и стандартные отклонения и прочее;
- Выясним нужно ли бороться с выбросами;
- Определение оптимальной частоты рассылок на уровне клиента для минимизации рисков по оттоку, в т.ч. пассивному оттоку, без снижения моментального траффика/продаж.
- Гипотеза о “пассивной отписке”: когда человеку показалось, что ему пишут слишком много, и он просто перестает открывать рассылки, хоть и не готов отписываться
- Гипотеза - Клиент совершает покупку и какое-то время теряет интерес к новостным рассылкам, во всяком случае рассылки на пользователя не генерят продажи
- Кластеризация клиентов
- общие выводы;
- вкладка readme : как читать таблицу;
- вкладка с таблицей: идентификатор клиента – рекомендуемое количество кампаний в месяц. Отметить, если количество кампаний выше среднего.
Презентация:
- Ответы на вопросы заказчика
- Подробное описание методологии расчёта количества рассылок
- Ссылка на таблицу в Google Sheets
- Выводы и рекомендации