Office Data

21
一月
案例：使用聊天機器人快速細分訂閱群
在處理大型「雜亂」資料庫時使用 Bothelp 服務的經驗。該服務非常適合客戶的任務，並幫助自動將受眾分類。

在本例中，我將描述使用Bothelp服務的體驗，我在處理相當大的「雜亂」資料庫時使用過該服務。該服務完全滿足客戶的需求。為了。

案例：透過聊天機器人快速細分訂閱群，圖 1
已知：舞蹈學校資料庫有 2386 個使用者。這裡有新舊客戶、競賽參與者以及來自目標的訂戶，他們在我之前沒有以任何方式進行細分。一般來說，醋汁。

需求：為 3 個不同的細分市場提 頂級電子郵件列表 供不同的報價。

該任務非常具體 - 分發到資料庫。

但我想像這封信會是什麼樣子，為每個人提供不同的優惠。 .. 我們會失去一部分根本不會讀完這則訊息的觀眾！更不用說採取有針對性的行動了。一般來說，時事通訊中的良好細分=更多潛在客戶=更多錢:)



也就是說，我再說一遍，資料庫包括：

長期沒有運動的人；
目前正在從事工作的人；
以及那些根本沒有來過的人。
好吧，不要忘記舞蹈學校已經不再與他們相關的訂閱者。

因此，有必要快速取消訂閱它們，而不是在它們上浪費時間和金錢（我們都知道應用程式的資費取決於郵件列表中的用戶數量）。

我真的很欣賞目前的基地，因為...企業主已經花了自己辛苦賺來的錢，購買了他們的注意力，購買了他們有針對性的行動。從經驗來看，這個基地是最溫暖的，因為…用戶已經熟悉該品牌。