Генетический алгоритм нахождение оптимального расписания отправки электронной почты для максимизации вовлеченности

Генетический алгоритм для оптимизации расписания отправки электронной почты с целью максимизации вовлеченности

Использование эволюционного алгоритма для оптимизации D2C-кампании потребительского банка

Приводят ли определенные времена доставки электронных писем к более высокому вовлечению?

Одним из самых распространенных вопросов, с которыми сталкиваются маркетологи по электронной почте, является вопрос о времени отправки писем для максимизации уровней открываемости, кликов и конверсий. На этот вопрос нельзя дать однозначный ответ, поскольку разные аудитории могут иметь разные предпочтения и поведение. В каком часовом поясе они находятся? Какие устройства они используют для проверки электронной почты? Каковы их ежедневные рутины и графики? Как часто они проверяют почту? Эти факторы могут влиять на то, когда они наиболее склонны открывать и взаимодействовать с вашими письмами.

Вы можете использовать инструменты, такие как A/B-тестирование или разделение трафика, чтобы сравнить результаты различных электронных кампаний, отправленных в разное время. Вы также можете использовать аналитические инструменты, такие как Google Analytics или Mailchimp, для отслеживания показателей эффективности ваших электронных кампаний, таких как уровни открываемости, кликов, отказов и конверсий. Анализируя данные, вы можете определить оптимальное время доставки для вашей аудитории и ваших целей.

Когда у вас есть хорошее представление о показателях кликов и открываемости ваших клиентов в разное время, следующий шаг – создать оптимальное расписание доставки, которое максимизирует эти показатели в отдельном сегменте, не оказывая отрицательного влияния на отписки – явление, которое мы называем “усталостью” в маркетинге по электронной почте.

• Python OPP, и почему важны repr() и str()
• Сооснователь Google Brain утверждает, что технологические компании преувеличивают опасности и угрозы искусственного интеллекта (ИИ).
• Построение комплексных систем с использованием ChatGPT

В этой статье я попытаюсь решить эту задачу оптимизации с помощью генетических алгоритмов – методологии, которая не применяется в области маркетинга.

Я понимаю, что генетические алгоритмы могут показаться сложными. Мы увидим, как простые манипуляции с помощью Pandas могут быть использованы для реализации основных концепций этого алгоритма.

Определение постановки задачи

Я представил банк ULFC, вымышленный, но популярный потребительский банк, в статье о Следующем лучшем действии. В рамках этого проекта мы создали модель обучения с подкреплением, которая будет предлагать следующее лучшее предложение для выпуска его клиентам по ипотеке на основе их предыдущих ответов. Теперь ULFC хочет, чтобы команда по науке о данных порекомендовала…