Lezione dal corso Referral Program: set-up e lancio di un programma di referral
Dopo una lunghissima serie di iterazioni manuali, dopo una lunghissima lista di elementi e di variabili che sono state testate, um Potrebbe sembrarci di stare sbattendo la testa contro il muro e di essere arrivati al massimo delle nostre capacità.
Ho testato tutto, l'ho fatto su tutta la mia userbase, ho cambiato 50 volte a subject line, ho cambiato il mo- il mezzo, um con cui sto comunicando e referral program, cos'altro posso fare per far sì che il loop continui a vivere e che continui a essere sostenibile e sano? um Dopo diverse iterazioni la cosa che potrebbe aver senso inserire è, automat- automatizzazione attraverso degli algoritmi di machine learning, quindi dove l'umano non arriva, i dati, aiutano le macchine, um a migliorare e a ottimizzare il referral program.
Che cosa significa um, Automazione e ottimizzazione di un loop di acquisizione di referral.
Innanzitutto um ci permette un approccio del genere di um non tagliare più gli incentivi con l'accetta e decidere che un subset di utenti, che ha determinate caratteristiche che sono state scelte a tavolino da noi, marketing manager, debba ricevere un solo incentivo.
Il l'ottimizzazione e l'automazione di questo tipo di um di programma permetterebbe di, um assegnare degli incentivi personalizzati, a seconda della propensity del promoter a reagire a quell'incentivo.
Sembra fantascienza, siamo nel mondo dell' AI e tutti parlano di come le macchine e l'artificial intelligence ci può, aiutare.
In questo caso, come nel caso degli delle AIGPT, um sono i dati che permettono alle macchine di definire un incentivo personalizzato.
Quindi, cosa ci serve in primis per cominciare a lavorare insieme a dei reparti, ovviamente di data scientist e con il nostro reparto di prodotto a un'ottimizzazione e un'automazione.
dei referral program, dati, centinaia di migliaia di dati che permettano alle macchine di leggerli e capire la propensity dell'utente a reagire a un incentivo piuttosto che a un altro.
Senza questi le macchine non potranno decidere che un utente è più propenso a reagire a una reward piuttosto che a un'altra.
È fondamentale ricordarci che, prima di andare verso un'automazione completa, um il lavoro manuale è tantissimo e la raccolta dati dev'essere altrettanto, um estesa e anche dettagliata, perché solamente alimentando.
um Gli algoritmi in questo modo con dei dati molto precisi, allora potremmo ottenere un'ottimizzazione dei vari, um dei vari step del loop, un miglioramento del numero di promoter, un miglioramento del numero di guest che si trasformano um che si trasformano in promoter.
Per farlo um è necessario andare oltre le competenze del marketing tradizionale, ovviamente affidarsi a chi lo sa fare, di lavoro, quindi a data scientist e um che possono trainare, gli algoritmi sulla base dei dati che il team marketing può assolutamente fornire.
L'automatizzazione all'interno di un referral program permette a diversi vantaggi.
permette innanzitutto di staccarsi da manualità inutili e quindi di far sì che le iterazioni siano continue e molto precise.
L'ottimizzazione degli incentivi è qualcosa su cui poi si baserà la strategia futura del programma di referral per riuscire sempre di più ad essere sostenibile nel tempo l'altra, cosa su cui Maine.
e automazione possono aiutare è sicuramente sulla quantità di test che si possono fare e di complicazioni che si possono inserire, complessità che si può inserire all'interno del testing, nelle fasi di channel testing, quindi decisione, di quale subject line utilizzare, di quale copy, per quale persona, con quale incentivo.
Immaginatevi, una La matrice con tutte queste variabili, messe insieme e gestite da um una macchina decisamente in grado di farlo molto meglio di una persona.
Per arrivare a questo punto, comunque, ricordatevi che è fondamentale riuscire a partire con dei test dei test manuali per poi arrivare a una straordinaria ottimizzazione um dopo diverse iterazioni.
Piccolo preambolo
1) sono utente fin dal suo lancio
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