Оптимизация времени отправки

Определение: Оптимизация времени отправки — это практика доставки электронного письма каждому получателю в то время, когда он с наибольшей вероятностью откроет, прочтёт или перейдёт по ссылке. Вместо отправки кампании всей аудитории в одно фиксированное время, платформа электронной почты анализирует историю взаимодействия , например, когда подписчик ранее открывал или переходил по ссылкам в сообщениях, и использует эти закономерности для выбора индивидуального времени доставки. Некоторые системы используют правила, основанные на часовых поясах, в то время как более продвинутые инструменты используют прогностические модели и продолжают корректировать расписание по мере регистрации новой активности.

Для этого процесса обычно требуется достаточно данных о взаимодействии с аудиторией, чтобы выявить значимые закономерности. Подписчики с небольшой или отсутствующей историей могут получать электронные письма в общее время, выбранное маркетологом. Оптимизация времени отправки может применяться к новостным рассылкам, рекламным письмам и автоматизированным кампаниям, хотя срочные или требующие оперативного реагирования сообщения могут нуждаться в соблюдении фиксированного графика. Это важно, поскольку время отправки сообщения влияет на вероятность того, что оно будет замечено и на него будет отреагировано, особенно когда получатели получают много писем. Маркетологи должны оценивать эффективность этой практики, используя соответствующие показатели, такие как клики, конверсии или доход, а не полагаясь только на открытия. Тестирование оптимизированной доставки при постоянном времени отправки помогает определить, улучшает ли она результаты для конкретной аудитории.

Пример: Интернет-магазин рассылает еженедельные электронные письма с информацией о товарах подписчикам в разных часовых поясах. Платформа для рассылки узнаёт, что один подписчик обычно переходит по ссылкам в обеденное время, а другой — вечером. Кампания запускается в один и тот же день, но доставляется в разное время для каждого человека, и ритейлер сравнивает показатели кликов и покупок с контрольной группой, проживающей в стандартное время.