एक असरदार कम्युनिकेशन स्ट्रैटेजी की शुरुआत यह जानने से होती है कि आप किससे बात कर रहे हैं। ग्राहक सेगमेंटेशन (customer segmentation) यही पता लगाने का तरीका है: आप एक बड़े ऑडियंस को छोटे-छोटे ग्रुप्स में बांटते हैं जो वाकई एक जैसा व्यवहार करते हैं, फिर हर ग्रुप को उसी की भाषा में मैसेज करते हैं।
यह गाइड बताती है कि कस्टमर सेगमेंटेशन क्या है, मुख्य मॉडल और स्ट्रैटेजी कौन-सी हैं, किस डेटा की ज़रूरत है, AI कहां फिट बैठता है, और Pushwoosh में इसे कैसे चलाएं। अगर आप इसमें नए हैं, तो सबसे ऊपर से शुरू करें; अगर आप अपने मौजूदा सेटअप को बेहतर बना रहे हैं, तो सीधे स्ट्रैटेजी या बेस्ट प्रैक्टिसेज़ पर जाएं।
ग्राहक सेगमेंटेशन क्या है?
ग्राहक सेगमेंटेशन का मतलब है अपने कस्टमर्स को ऐसे ग्रुप्स में बांटना जो कुछ मायने रखने वाली विशेषताएं शेयर करते हों, ताकि आप सबको एक जैसा ब्रॉडकास्ट भेजने के बजाय हर ग्रुप को प्रासंगिक मैसेजिंग से टारगेट कर सकें। ये विशेषताएं कुछ भी हो सकती हैं जो यह बताएं कि कोई व्यक्ति कैसे रिस्पॉन्स करेगा: उम्र और लोकेशन, रुचियां और वैल्यूज़, या आपके ऐप में की गई कार्रवाइयां (actions)।
मकसद सिर्फ लोगों को बांटना नहीं है। कोई सेगमेंट तभी सार्थक है जब वह ग्रुप इतना अलग व्यवहार करे कि आप उसे अलग मैसेज भेजें। अगर दो ग्रुप्स एक जैसी चीज़ चाहते हैं और एक जैसा रिस्पॉन्स देते हैं, तो वे एक ही सेगमेंट हैं, दो नहीं।
सही तरीके से किया गया सेगमेंटेशन लगभग हर डाउनस्ट्रीम मेट्रिक को बेहतर बनाता है: कन्वर्ज़न, रिटेंशन, और कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू — सभी तब बढ़ते हैं जब सही मैसेज सही व्यक्ति तक सही समय पर पहुंचता है। इस गाइड का बाकी हिस्सा बताता है कि यह कैसे बनाया जाए।
ग्राहक सेगमेंटेशन आपके बिज़नेस के लिए क्यों मायने रखता है
सेगमेंटेशन तय करता है कि आप किसे टारगेट करते हैं और उनसे कैसे बात करते हैं। सही तरीके से करने पर क्या बदलता है, यह देखते हैं।
बेहतर टेलर्ड ऑफ़र्स। कस्टमर्स को शेयर्ड विशेषताओं के आधार पर ग्रुप करने से आप उन्हें पर्सनलाइज्ड मैसेज भेज सकते हैं जो असली पसंद और व्यवहार से मेल खाते हैं, न कि वह जेनेरिक प्रोमो जिसे सब नज़रअंदाज़ कर देते हैं।
ज़्यादा असरदार कम्युनिकेशन। टारगेटेड मैसेजिंग ब्रॉडकास्ट से बेहतर परफॉर्म करती है, और सेगमेंट्स असली एक्सपेरिमेंटेशन का रास्ता खोलते हैं। आप स्प्लिट और A/B/n टेस्ट चलाकर जान सकते हैं कि किस तरह के कस्टमर के लिए कौन-से चैनल और मैसेज काम करते हैं।
बेहतर ग्राहक प्रतिधारण। जिन कस्टमर्स को लगता है कि उन्हें समझा जा रहा है, वे ज़्यादा समय तक टिकते हैं। कस्टमर की रुचियों से जुड़े मैसेज उन्हें वापस आने की वजह देते हैं, और लगातार री-एंगेजमेंट रिटेंशन, लॉयल्टी, और कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू को बढ़ाता है।
कम churn (मंथन)। जब आप हर ग्रुप को वही देने पर फोकस करते हैं जो उसे चाहिए, तो संतुष्ट कस्टमर्स के जाने की संभावना कम हो जाती है। सटीक प्रोडक्ट रिकमेंडेशन और ज़रूरत-आधारित कम्युनिकेशन, churn को शुरू होने से पहले रोकने के सबसे भरोसेमंद तरीकों में से हैं।
एक मज़बूत कस्टमर एक्सपीरियंस। सेगमेंटेशन आपको अपने ऑडियंस से उनके माइक्रो-मोमेंट्स में मिलने देता है — वे छोटी विंडोज़ जब वे कुछ करने के लिए तैयार होते हैं। सही समय पर सही चीज़ के साथ मौजूद रहना हर इंटरैक्शन की क्वालिटी बढ़ाता है।
प्रोडक्ट और पोज़िशनिंग के लिए इनसाइट। सेगमेंटेशन को एक एनालिटिक्स एक्सरसाइज़ की तरह देखें। सेगमेंट साइज़ और कन्वर्ज़न रेट्स की तुलना करें, वह ग्रुप ढूंढें जो सबसे ज़्यादा रिस्पॉन्ड करता है, और देखें कि कहीं वह अंडरसर्व्ड तो नहीं है। जो गैप्स आपको दिखें, वे आपके अगले फीचर या ऑफ़र को आकार दे सकते हैं।
ग्राहक सेगमेंटेशन के प्रकार
ज़्यादातर सेगमेंटेशन मॉडल कुछ गिनी-चुनी कैटेगरी में आते हैं। आप शायद ही कभी सिर्फ एक का इस्तेमाल करेंगे; मज़बूत सेगमेंट्स आमतौर पर कई को मिलाकर बनते हैं। यहां मुख्य प्रकार दिए गए हैं।
| प्रकार | ग्राहकों को किस आधार पर ग्रुप करता है | उदाहरण |
|---|---|---|
| डेमोग्राफिक (Demographic) | उम्र, लिंग, आय, पेशा, पारिवारिक स्थिति | एक रिटेलर आय ब्रैकेट के आधार पर डिस्काउंट रेंज टारगेट करता है |
| जियोग्राफिक (Geographic) | देश, शहर, जलवायु, शहरी बनाम ग्रामीण | एक मीडिया ऐप शहर के हिसाब से लोकल न्यूज़ भेजता है |
| साइकोग्राफिक (Psychographic) | लाइफस्टाइल, वैल्यूज़, रुचियां, नज़रिया | एक फिटनेस ऐप यूज़र्स को हेल्थ गोल्स के हिसाब से ग्रुप करता है |
| बिहेवियरल (Behavioral) | की गई कार्रवाइयां: खरीदारी, ऐप ओपन, फीचर यूज़, एंगेजमेंट | एक ऐप एक सेशन के बाद लैप्स हुए यूज़र्स को फिर से एंगेज करता है |
डेमोग्राफिक और जियोग्राफिक सेगमेंट बनाना सबसे आसान है क्योंकि डेटा स्थिर होता है और अक्सर डिफ़ॉल्ट रूप से कलेक्ट हो जाता है। साइकोग्राफिक सेगमेंट ज़्यादा गहरे होते हैं लेकिन जुटाना मुश्किल, क्योंकि वे बताई गई पसंद और अनुमानित रुचियों पर निर्भर करते हैं। मोबाइल ऐप्स के लिए बिहेवियरल सेगमेंटेशन आमतौर पर सबसे प्रेडिक्टिव होता है, क्योंकि यूज़र क्या करता है यह इस बारे में ज़्यादा बताता है कि वह आगे क्या करेगा, बजाय इसके कि कागज़ पर वह कौन है।
एक बिहेवियरल मॉडल जिसका ज़िक्र ज़रूरी है वह है RFM, जो कस्टमर्स को Recency, Frequency, और Monetary वैल्यू पर स्कोर करता है। यह खासतौर पर ई-कॉमर्स और गेमिंग के लिए उपयोगी है, जहां यह हाई-वैल्यू खरीदारों को कभी-कभार खरीदने वालों से अलग करता है। हम इसे RFM सेगमेंटेशन गाइड में विस्तार से कवर करते हैं, साथ ही यह भी कि जब आपके कन्वर्ज़न खरीदारी न हों तो मॉनेटरी कंपोनेंट के बिना इसे कैसे चलाएं।
जब आप ऐसे प्लेटफॉर्म्स की तुलना करने के लिए तैयार हों जो आपके लिए ये सेगमेंट बनाते हैं, तो कस्टमर सेगमेंटेशन टूल्स गाइड आपको विकल्पों के बारे में बताती है।
4 कस्टमर सेगमेंटेशन स्ट्रैटेजी जो आपकी मार्केटिंग इफेक्टिवनेस बढ़ाएं
प्रकार जानना एक बात है; अप्रोच चुनना दूसरी। नीचे दी गई सभी चार स्ट्रैटेजी का मकसद एक ही है: सही समय पर प्रासंगिक मैसेज भेजना। यहां बताया गया है कि वहां कैसे पहुंचें।
1. विशेषताओं (attributes) के आधार पर सेगमेंटेशन
उस डेटा से शुरुआत करें जिसे इकट्ठा करने की इजाज़त आपके ऑडियंस ने दी है। आप जितना ज़्यादा zero- और first-party डेटा जुटाएंगे, आपके सेगमेंट उतने ही फोकस्ड बनेंगे। लोकेशन, सब्सक्रिप्शन टाइप, और बताई गई रुचियों जैसी विशेषताएं आपको बनाने के लिए एक स्थिर आधार देती हैं।
2. व्यवहार (behavior) के आधार पर सेगमेंटेशन
यूज़र्स वाकई क्या करते हैं इसे ट्रैक करें और ऐसे कंटेंट से रिएक्ट करें जो उन्हें उनकी जर्नी में आगे बढ़ाए। जिस यूज़र ने अभी-अभी ऑनबोर्डिंग पूरी की है, उसे उस यूज़र से अलग चीज़ चाहिए जिसने कार्ट छोड़ दिया है, और व्यवहार बताता है कि कौन कौन-सा है।
3. संयुक्त attribute और behavior सेगमेंटेशन
एक जैसा व्यवहार लेकिन अलग-अलग विशेषताओं वाले यूज़र्स, या इसके उलट, अक्सर एक ही मैसेज पर अलग-अलग रिस्पॉन्स देते हैं। दोनों क्राइटेरिया को मिलाना ही वह जगह है जहां सेगमेंटेशन तेज़ होता है। दो लोग जिन्होंने कार्ट छोड़ा है, उन्हें अलग-अलग नज (nudges) चाहिए हो सकते हैं अगर एक फर्स्ट-टाइम विज़िटर है और दूसरा लॉयल रिपीट बायर।
4. RFM सेगमेंटेशन
RFM (Recency, Frequency, Monetary) एनालिसिस कस्टमर्स को इस आधार पर सॉर्ट करता है कि उन्होंने हाल ही में और कितनी बार कार्रवाई की, और कितना खर्च किया। यह आपके सबसे वैल्यूएबल कस्टमर्स और फिसल रहे कस्टमर्स को ढूंढने का तेज़ तरीका है। मॉनेटरी डेटा के बिना भी, अकेले recency और frequency उपयोगी सेगमेंट बनाने के लिए काफी हैं। पूरी मेथड RFM सेगमेंटेशन गाइड में है।
कस्टमर सेगमेंट बनाने के लिए आपको कौन-सा डेटा कलेक्ट करना चाहिए?
आप जितना ज़्यादा ट्रैक करते हैं, आपके सेगमेंट उतने ही सटीक होते हैं। फिर भी, आपके पहले कदम कॉम्प्लेक्स होने की ज़रूरत नहीं है, और शुरुआत के लिए बिहेवियरल डेटा सबसे अच्छी जगह है।
असरदार मोबाइल ऐप यूज़र सेगमेंटेशन के लिए, मेरी मुख्य सलाह यही होगी कि सिंपल शुरुआत करें और एक फाउंडेशन बनाने के लिए बेसिक्स पर फोकस करें। सीमित यूज़र डेटा के साथ भी, आप यूज़र्स के आपके ऐप के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके से बिहेवियरल इनसाइट्स का फायदा उठाकर सार्थक सेगमेंट बना सकते हैं। बिहेवियरल डेटा यूज़र एंगेजमेंट, उनकी पसंद, और किसी भी पेन पॉइंट की एक झलक देता है, जो इसे सेगमेंटेशन के लिए एक उपयोगी आधार बनाता है।
बिहेवियरल डेटा
Pushwoosh में, Default Events पहले दिन से काम करते हैं, और Predefined Events इंडस्ट्री के हिसाब से सामान्य ज़रूरतों को कवर करते हैं। आपकी डेव टीम ज़रूरी कोड आपके ऐप में डालकर इन्हें एक्टिवेट कर सकती है। Custom Events से आप कोई भी ऐसी कार्रवाई ट्रैक कर सकते हैं जो आपके लिए मायने रखती है, जैसे उन यूज़र्स को सेगमेंट करना जिन्होंने किसी तय अवधि में अपनी पहली वार्षिक सब्सक्रिप्शन खरीदी, और यह देखना कि वे प्रीमियम फीचर्स कैसे अपनाते हैं।
खरीद और भुगतान का इतिहास
RFM सेगमेंटेशन, बिहेवियरल डेटा का एक खास मामला है जिसके लिए purchase events चाहिए होते हैं। इसे सेट अप करने के लिए, Pushwoosh RFM सेगमेंटेशन पर दस्तावेज़ीकरण देखें, या हमारी टीम के साथ डेमो कॉल पर इसे समझें।
यूज़र प्रॉपर्टीज़
Pushwoosh डिफ़ॉल्ट रूप से मुख्य एट्रिब्यूट डेटा कलेक्ट करता है, जिसमें शहर और देश, डिवाइस मॉडल, और इंस्टॉल व लास्ट-ओपन डेट्स शामिल हैं। लोकेशन से आप भौगोलिक रूप से अंतर कर सकते हैं, जिससे कोई मीडिया ऐप सामान्य अपडेट्स के बजाय लोकल न्यूज़ भेजकर CTR बढ़ा सकता है। इंस्टॉल और लास्ट-ओपन डेट्स ऑनबोर्डिंग और री-एंगेजमेंट टाइमिंग को पावर देती हैं।
आप इसके ऊपर और भी लेयर जोड़ सकते हैं, जैसे यूज़र इंटरेस्ट्स, सब्सक्रिप्शन टाइप, और पर्सनलाइज़ेशन के लिए नाम। यह डेटा अनाम (anonymized) है लेकिन असरदार सेगमेंटेशन के लिए पर्याप्त विस्तृत है, और यह सब Tags के ज़रिए एक्सेसिबल है।
व्यवहार और प्रॉपर्टीज़ को मिलाना
जैसे-जैसे आप समय के साथ ज़्यादा डेटा जुटाते हैं, डेमोग्राफिक जानकारी, डिवाइस टाइप, और भौगोलिक लोकेशन जैसे अतिरिक्त वेरिएबल्स शामिल करके अपने सेगमेंट को रिफाइन करें। बिहेवियरल डेटा से शुरुआत करके और धीरे-धीरे अपने अप्रोच को रिफाइन करके, आप एक मज़बूत सेगमेंटेशन फ्रेमवर्क बना सकते हैं जो सार्थक यूज़र एंगेजमेंट और बिज़नेस ग्रोथ को आगे बढ़ाता है, भले ही शुरुआती डेटा सीमित क्यों न हो।
attributes और behavior दोनों से डिफाइन किए गए फोकस्ड सेगमेंट को टारगेट करना ही वह चीज़ है जो आपकी मैसेजिंग की इफेक्टिवनेस बढ़ाती है और कन्वर्ज़न को ऊपर ले जाती है।
कस्टमर सेगमेंटेशन में AI कहां फिट बैठता है
पारंपरिक सेगमेंटेशन rules-based होता है: आप attributes और events चुनते हैं, और ग्रुप्स को हाथ से डिफाइन करते हैं। AI सेगमेंटेशन इसके उलट काम करता है। मशीन लर्निंग मॉडल्स, आमतौर पर K-means जैसे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, कस्टमर्स को डेटा में शेयर्ड पैटर्न के आधार पर ग्रुप करते हैं बिना आपके कैटेगरी पहले से डिफाइन किए, और वे ऐसी ग्रुपिंग्स सामने लाते हैं जिनके बारे में एक इंसानी एनालिस्ट ने शायद कभी सोचा भी न हो।
दो चीज़ें AI अप्रोच को प्रैक्टिस में उपयोगी बनाती हैं। पहली, यह एक साथ कई सिग्नल्स पर काम करता है, बिहेवियरल, ट्रांज़ैक्शनल, और कॉन्टेक्स्चुअल डेटा को मिलाकर ऐसे हाइब्रिड माइक्रो-सेगमेंट्स बनाता है जिन्हें कोई मैन्युअल रूल कैप्चर नहीं कर पाता। दूसरी, नया डेटा आते ही सेगमेंट्स लगातार अपडेट होते रहते हैं, तो जो कस्टमर आज churn सिग्नल दिखा रहा है वह तुरंत at-risk ग्रुप में चला जाता है, अगली क्वार्टरली रिव्यू का इंतज़ार नहीं करना पड़ता।
दिक्कत यह है कि AI जजमेंट की जगह नहीं ले सकता। मॉडल्स पैटर्न ढूंढते हैं; फिर भी यह आप ही तय करते हैं कि कौन-से सेगमेंट पर काम करने लायक हैं और हर एक को कौन-सा मैसेज मिलेगा। इस तरह इस्तेमाल करने पर, AI सेगमेंटेशन को स्केल करने का ज़रिया है, न कि उसके पीछे की स्ट्रैटेजी को आउटसोर्स करने का।
कस्टमर सेगमेंटेशन के लिए बेस्ट प्रैक्टिसेज़
कुछ आदतें ही तय करती हैं कि सेगमेंटेशन मेट्रिक्स को हिलाता है या सिर्फ व्यवस्थित दिखता है।
अपनी डेव टीम के साथ डेटा गैदरिंग की प्लानिंग करें। आगे चलकर आप जिन पैरामीटर्स पर सेगमेंट कर पाएंगे, वे अभी कैप्चर किए गए events पर निर्भर करते हैं। डिफ़ॉल्ट पैरामीटर्स और कस्टम इवेंट्स को जल्दी लाइन अप कर लें।
सेगमेंट्स को साफ तौर पर अलग बनाएं। अगर दो ग्रुप्स की ज़रूरतें और व्यवहार लगभग एक जैसे हैं, तो उन्हें अलग सेगमेंट मानना मेहनत बर्बाद करना है। सिर्फ वहीं स्प्लिट करें जहां अंतर से यह बदल जाए कि आप क्या कहेंगे।
अप-टू-डेट पैरामीटर्स पर बनाएं। सेगमेंट्स को हाल के डेटा पर और उन attributes व events पर आधारित करें जो अभी भी आपके बिज़नेस के लिए प्रासंगिक हैं। पुराने (stale) क्राइटेरिया पुराने सेगमेंट ही बनाते हैं।
कैटेगरी डिमांड में बदलावों पर नज़र रखें। आर्थिक बदलाव नए लोगों को आपकी कैटेगरी में लाते हैं और कुछ को बाहर धकेल देते हैं। समय-समय पर देखें कि आपके कस्टमर्स कौन हैं, और churn हुए लोगों को वापस जीतने का तरीका एडजस्ट करें।
सही KPIs ट्रैक करें, वैनिटी वालों को नज़रअंदाज़ करें। एक पेड एक्विजिशन कैंपेन पर ज़्यादा क्लिक-थ्रू रेट अच्छा दिखता है लेकिन हमेशा सेल्स में कन्वर्ट नहीं होता। ऐसे KPIs चुनें जो असली नतीजे दिखाएं और वैनिटी मेट्रिक्स के पीछे न भागें।
आंकड़े कैसे दिखते हैं
सेगमेंटेशन का असर एंगेजमेंट रेट्स में दिखता है। Pushwoosh का इंटरनल डेटा और मीडिया बेंचमार्क्स रेंज का अंदाज़ा देते हैं:
| सिनेरियो | सेगमेंटेशन से पहले | सेगमेंटेशन के बाद |
|---|---|---|
| ई-कॉमर्स पुश CTR (पसंदीदा प्रोडक्ट कैटेगरी के हिसाब से सेगमेंटेड) | 0.5% (ब्रॉडकास्ट) | 10% से ज़्यादा |
| मीडिया व एंटरटेनमेंट पुश CTR (पसंदीदा कंटेंट के हिसाब से सेगमेंटेड) | — | औसतन 7-9% |
स्रोत: Pushwoosh का पुश CTR पर इंटरनल रिसर्च और न्यूज़ व मीडिया पुश बेंचमार्क्स। आपके नतीजे ऑडियंस, कैटेगरी, और चैनल के हिसाब से अलग हो सकते हैं।
सेगमेंटेड मार्केटिंग कम्युनिकेशन: 5 मुख्य सिनेरियो
यहां पांच तरीके दिए गए हैं जिनसे आप Pushwoosh Customer Journey Builder — क्रॉस-चैनल कैंपेन को ऑटोमेट करने वाला हमारा ड्रैग-एंड-ड्रॉप टूल — के साथ सेगमेंट्स को काम में ला सकते हैं।
1. यूज़र ऑनबोर्डिंग। एक Trigger-based Entry (जैसे “Application open”) से जर्नी शुरू करें और “New” सेगमेंट पर फ़िल्टर करें, ताकि सिर्फ नए यूज़र्स ही फ्लो में आएं। इन-ऐप मैसेजिंग सीक्वेंस के ज़रिए उन्हें अपने प्रोडक्ट की वैल्यू समझाएं। ज़्यादा जानें मज़बूत ऑनबोर्डिंग फ्लो बनाने के बारे में।
2. सेलिंग और अपसेलिंग। किसी event से शुरुआत करें, फिर ऑडियंस को इस आधार पर स्प्लिट करें कि उन्होंने खरीदा है या नहीं। रिपीट खरीदारी के लिए बायर्स को डिस्काउंट वाउचर भेजें, या नॉन-बायर्स को कन्वर्ट करने के लिए। ई-कॉमर्स सेल्स बढ़ाने के और तरीके देखें।
3. सेगमेंट्स में मैसेज टेस्ट करना। अपने सेगमेंट्स के अंदर यूज़र्स को मार्क करने के लिए Tags का इस्तेमाल करें, फिर देखें कि हर टैग किए गए ग्रुप ने कैसे रिस्पॉन्ड किया ताकि पता चले कौन-सा मैसेज और कौन-सा सेगमेंट सबसे अच्छा परफॉर्म करता है।
4. A/B/n टेस्ट डेटा एक्सपोर्ट करना। एक A/B/n टेस्ट चलाएं, हर ग्रुप को उसकी अपनी वैल्यू के साथ टैग करें, मैसेज भेजें, और गहरे एनालिसिस के लिए किसी एक्सटर्नल सिस्टम में स्टैटिस्टिक्स एक्सपोर्ट करें। यहां जानें ROI बढ़ाने वाले A/B/n टेस्ट कैसे चलाएं।
5. प्रासंगिकता के लिए संयुक्त सेगमेंटेशन। अपने ऑडियंस की ज़्यादा साफ तस्वीर के लिए बिहेवियरल और attribute-based सेगमेंटेशन को जोड़ें। एक Trigger-based Entry से जर्नी शुरू करें, जिस पल यूज़र कोई टारगेट एक्शन (जैसे “ProductAdd”) पूरा करे उसी पल एक Tag सेट करें, फिर उस Tag से एक सेगमेंट बनाएं और सीधे उन यूज़र्स को मैसेज करें।
इंडस्ट्री के हिसाब से टिप्स
आप कैसे सेगमेंट करते हैं यह आपके ऐप टाइप, गोल्स, और सबसे ऊपर आपकी इंडस्ट्री पर निर्भर करता है। कुछ शुरुआती पॉइंट्स।
🛒 ई-कॉमर्स
ई-कॉमर्स आमतौर पर सबसे एडवांस्ड सेगमेंटेशन चलाता है, जिसमें लिंग, उम्र, लोकेशन, ब्राउज़िंग आदतें, और रुचियां शामिल हैं। फायदा असली है: पसंदीदा प्रोडक्ट कैटेगरी के हिसाब से सेगमेंट करने से ही एक बिज़नेस 0.5% ब्रॉडकास्ट CTR से 10% से ज़्यादा तक पहुंचा (ऊपर टेबल देखें)।
अगले कदम: यूज़र्स को उनकी पसंदीदा कैटेगरी से आइटम कार्ट में जोड़ने के लिए प्रॉम्प्ट करें, उन यूज़र्स को सामान प्रमोट करें जिनके खरीदने की संभावना सबसे ज़्यादा है, और abandoned-cart ईमेल से churn हुए कस्टमर्स को वापस लाएं।
🍿 मीडिया और एंटरटेनमेंट
यहां मकसद कंटेंट प्रेफरेंस समझना और सबसे ज़्यादा लाइफटाइम-वैल्यू वाले यूज़र्स को पहचानना है। पसंदीदा कंटेंट के हिसाब से सेगमेंटेशन मज़बूत एंगेजमेंट (औसतन 7-9% CTR) और ऑडियंस ग्रोथ लाता है।
अगले कदम: व्यूज़ हिस्ट्री से टॉपिक प्रेफरेंस कलेक्ट करें, प्रासंगिक कंटेंट के साप्ताहिक डाइजेस्ट भेजें, और भौगोलिक स्थान के हिसाब से न्यूज़ लोकलाइज़ करें।
👍 सब्सक्रिप्शन-बेस्ड ऐप्स
सब्सक्रिप्शन ऐप्स सेगमेंटेशन का इस्तेमाल पेइंग कस्टमर्स और एक्टिव यूज़र्स पर मैसेजिंग को फोकस करने के लिए करते हैं।
अगले कदम: अपने just-installed सेगमेंट को हमेशा अप-टू-डेट रखें और ऑनबोर्डिंग से नए यूज़र्स का स्वागत करें, खास सेगमेंट्स पर री-एंगेजमेंट कैंपेन लॉन्च करें, और सेगमेंट्स में प्राइसिंग ऑप्शंस टेस्ट करें।
Pushwoosh के साथ ज़्यादा स्मार्ट तरीके से सेगमेंट करें और रिटेंशन बढ़ाएं
जब सही डेटा और टूल्स एक ही जगह हों, तो कस्टमर सेगमेंटेशन अंदाज़ा लगाना बंद हो जाता है। Pushwoosh आपको events, tags, और जर्नी ऑटोमेशन देता है ताकि आप सटीक सेगमेंट बना सकें और push, in-app, email, SMS, और WhatsApp पर उन पर कार्रवाई कर सकें।
डेमो शेड्यूल करें और हम आपको दिखाएंगे कि Pushwoosh आपके सेगमेंटेशन और पर्सनलाइज्ड मैसेजिंग को कैसे सपोर्ट करता है।
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