Лучшее время отправки (BST)
Best Send Time (BST) — механизм, который определяет оптимальное время отправк и сообщений для каждого профиля на основе его поведения. В его основе лежит алгоритм машинного обучения, который определяет время наибольшей активности профиля на основе данных, собранных платформой.
Правильное время отправки напрямую влияет на эффективность коммуникаций:
- увеличивается Open Rate, так как сообщение приходит в момент активности пользователя;
- растёт вовлечённость — пользователи чаще взаимодействуют с контентом;
- снижается риск попадания в спам из-за повышения открываемости;
- повышается лояльность за счёт более релевантной коммуникации;
- оптимизируются ресурсы за счёт повышения эффективности рассылок.
Как рассчитывается Best Send Time
Модель BST использует алгоритмы машинного обучения для анализа поведения пользователей. ML-сервис анализирует активность профилей и на основе этих данных определяет час, в который вероятность открытия сообщения максим альна.
В процессе анализа:
- учитываются данные за последние 6 месяцев;
- обрабатываются открытия сообщений и другие поведенческие события;
- определяется лучший час или несколько часов для отправки.
Данные о BST регулярно пересчитываются (по умолчанию — раз в сутки, в 00:00 по часовому поясу аккаунта).
По умолчанию ML-модель использует данные об активности профилей за последние 6 месяцев, чтобы определить оптимальное время для отправки сообщений. Если для профиля отсутствует история отправок и открытий за последние 6 месяцев, алгоритмы не смогут рассчитать для него BST.
Применение Best Send Time
Сегментация по BST позволяет выбрать профили, для которых текущее или заданное время является оптимальным для отправки. Далее можно настроить рассылку, указав аудиторию сегмента в качестве получателей — в результате каждый пользователь получит сообщение в наиболее подходящий момент.
Чтобы использовать ML-сервис, его предварительно нужно активировать на уровне платформы. Если вы пользуетесь On-premises версией, вам необходимо связаться с командой поддержки Altcraft.
Для расчёта лучшего времени отправки необходимо включить ML-обучение для базы профилей. Для этого перейдите к опции Настройки машинного обучения в настройках базы и активируйте модуль.
После активации модель начнёт сбор и обработку данных. В настройках базы можно посмотреть время следующего обновления данных. Если ML был включён недавно, необходимо дождаться первого пересчёта.
BST можно использовать в качестве условия для построения динамического сегмента или в узле сценария автоматизации.
Сегментация по BST
Для создания сегмента по BST перейдите в раздел Сегменты — Динамический сегмент. Создайте новый сегмент. |  |
Выберите базу профилей с включённым ML. Добавьте условие Данные профиля — Лучшее время отправки. |  |
Для условия доступно два оператора:
|  |
После настройки дайте сегменту название и сохраните его. Теперь такой сегмент можно использовать в рассылках. Наиболее простой вариант применения такого сегмента — запуск регулярной рассылки. Создайте рассылку, в качестве получателей выберите BST-сегмент и в расписании укажите час отправки, совпадающий с выбранным условием сегмента. Например, можно настроить ежедневный запуск рассылки в 17:00 и сегмент профилей, для которых 17:00 является лучшим временем отправки |  |
Узел сценария
Вариант использования в сценариях подходит для сложных коммуникаций с триггерными цепочками и сложной логикой.
Добавьте в сценарий узел из категории Каналы и поставьте перед ним оператор Лучшее время отправки. При необходимости добавьте другие узлы. |  |
Активируйте и сохраните сценарий. |  |