Die Herausforderung der optimalen Newsletter-Frequenz

Mehr Newsletter zu verschicken rettet keine Umsatzdefizite. Während Category Manager, CEOs und CROs sicher zu sein scheinen, dass der kurzfristige Newsletter-Versand spontane Umsatzprobleme ausgleichen kann, sorgen sich CRM-Manager über die Auswirkungen einer hohen Newsletter-Frequenz. Tatsächlich kann Over-Contacting die Öffnungs- und Klickraten erheblich beeinträchtigen, zu Abmeldungen führen und den Ruf schädigen.

 

 

Ziel und Ansatz von Predictive CRM zur Newsletter-Optimierung

1

Reduced Newsletter Frequency

Ziel ist es, jene Kund:innen mit erhöhter Unsubscription-Gefahr zu identifizieren und diese folgend in geringerer Frequenz zu kontaktieren

2

Prognosemodell

Mithilfe des No-Code Predictive Model Builders von CrossEngage kann ein Unsubscription Score zur frühzeitigen Identifikation gefährdeter Newsletter-Kontakte erstellt werden

Implementierung und mögliches Testdesign

Test Design

1. Predictive Model

Mit dem No-Code Predictive Model Builder von CrossEngage kann ohne Programmierkenntnisse ein Vorhersagemodell für den Unsubscription-Use-Case erstellt werden. Es bewertet die Kund:innen hinsichtlich ihrer individuellen Gefahr der Newsletter-Abmeldung.

 

2. Segmentierung

Auf Basis des Scorings wird mit der Audience-Management-Funktion ein High-Risk-Unsubscription-Segment erstellt, welches sofort für Kampagnen und Tests zur Verfügung steht.

 

Erfahren Sie alles über den Unsubscription-Use-Case und finden Sie heraus, wie ein internationales E-Commerce-Unternehmen durch die Einsparung wertvoller Newsletter-Abonnenten einen Mehrumsatz von 725.400 € erzielen konnte.

Newsletter Use Case
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