T2 implementiert prädiktive Modelle für genaueres SMS-Targeting

Moskau – T2, ein russischer Mobilfunkbetreiber, hat seine Algorithmen zur Publikumsauswahl für die Werbung für SMS-Mailings aktualisiert. Der Betreiber implementierte prädiktive Modelle auf Basis von Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz und ergänzte seine eigenen Daten mit aggregierten Daten aus Drittquellen. Mit dem Update können Sie Abonnenten, die sich für das Angebot des Werbetreibenden interessieren, genauer identifizieren und die Effektivität von Kampagnen verbessern, ohne das Budget zu erhöhen. So sanken die Kosten für die Gewinnung eines Kunden um mehr als das Zweifache, was es Ihnen ermöglicht, Investitionen in Werbung auch mit kleinen Budgets wieder hereinzuholen.

Jetzt analysieren T2-SMS-Algorithmen Hunderte von Signalen, einschließlich der Benutzerpräferenzen und des Inhalts einer Werbebotschaft. Dazu verwendet der Betreiber nicht nur seine eigenen Daten, sondern auch aggregierte Daten von Partnern, die Informationen über die Gewohnheiten der Abonnenten, ihren Lebensstil und den Verbrauch von Waren und Dienstleistungen ergänzen. Auf ihrer Basis bilden KI- und ML-Modelle Segmente des Publikums, für die das Angebot des Werbetreibenden am relevantesten ist.

T2 entwickelt konsequent SMS-Targeting auf Basis von Big Data, Algorithmen und künstlicher Intelligenz. Derzeit stehen mehr als 120 vorgefertigte Zielgruppensegmente für Werbetreibende zur Verfügung. T2 plant, die Zahl bis Ende des Jahres auf 300 zu erhöhen, indem eigene Daten mit Partnerdaten kombiniert werden. Dadurch können mehr Informationen über Abonnenten bei der Auswahl einer Zielgruppe für Werbekampagnen berücksichtigt werden. Fertige Segmente vereinfachen die Arbeit mit SMS-Targeting, auch für Unternehmer ohne Erfahrung in der Förderung und unabhängigen Analyse von Daten. Gleichzeitig bleibt der übliche Prozess des Startens von Werbekampagnen über das persönliche Konto des SMS-Ziels gleich.

Sergey Radko, Leiter Corporate Product Development bei T2:

Die Einführung von Vorhersagemodellen war eine der größten Aktualisierungen des T2-Empfehlungssystems. Nach den Ergebnissen des Beta-Tests stieg die durchschnittliche Klickrate von SMS-Kampagnen von 3% auf 7%. Es ist wichtig zu berücksichtigen, dass die Effektivität von Kampagnen nicht nur von der Auswahl des Publikums abhängt, sondern auch vom Angebot selbst: Algorithmen berücksichtigen den Inhalt der Werbebotschaft und vergleichen sie mit den Eigenschaften der Nutzer, um das relevanteste Publikum zu bestimmen.

Die Wirksamkeit der SMS-Promotion wird durch Klicken auf Links, Anrufe, die Verwendung von Promo-Codes, Bestellung und andere gezielte Aktionen bewertet. Aggregierte anonymisierte Daten werden verwendet, um das Publikum auszuwählen.

T2 Werbung

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