MoEngage: Pag-analisar, Bahin, Pag-apil, ug Pag-personalize sa Panaw sa Mobile-Una nga Consumer

Una sa Mobile

Ang mobile-first consumer lahi. Samtang ang ilang kinabuhi nagtuyok libot sa ilang mga mobile phone, naglaktaw usab sila taliwala sa mga aparato, lokasyon, ug mga agianan. Gipaabut sa mga konsumedor nga kanunay adunay mga brand sa lakang kauban nila ug ihatud ang mga kaugalingon nga kasinatian sa tanan nga pisikal ug digital nga mga touch point. Ang misyon sa MoEngage mao ang pagtabang sa mga brand sa pagtuki, pagbulag, pag-apil, ug pag-personalize sa panaw sa konsyumer.

Kinatibuk-ang Paghunahuna sa MoEngage

Pag-analisar sa Panaw sa Customer

Ang mga panabut nga gihatag sa MoEngage makatabang sa tigpamaligya sa pagmapa sa among panaw sa kustomer aron sila makasakay, makatipig, ug mapatubo ang kantidad sa matag kustomer.

Mga Dalan sa Gumagamit sa MoEngage

  • Mga Funnel sa Pagkabig - Hibal-i ang ensakto nga mga hugna diin ang kadaghanan sa mga kustomer mohulog. Paghimo mga kampanya aron ma-plug ang mga leak ug ibalik kini sa imong app, store, o offline nga mga touchpoint.
  • Mga Kinaiya sa Batasan - Hibal-i kung giunsa ang pag-apil sa mga kustomer sa imong app ug pagsubay sa imong mga KPI. Gamita kini nga mga panan-aw aron makahimo mga kampanyang naka-target gyud.
  • Pagpabilin sa mga Cohort - Ang mga kustomer sa grupo pinauyon sa ilang mga aksyon, demograpiko, lokasyon, ug mga klase sa aparato. Pag-analisar sa ilang pamatasan sa usa ka yugto sa oras ug hibal-an kung unsa ang hinungdan nga sila nagpilit.
  • Ablihi ang Analytics - Pagkolekta ug pagdumala sa tanan nga imong datos sa kustomer sa usa ka sentralisadong lokasyon. Paghiusa sa mga gamit sama sa Tableau ug Google Data Studio alang sa dali nga paghanduraw, nga wala kinahanglan ang usa ka himan sa ETL.
  • Source Analytics - Itandi ang tanan nga gigikanan sa pagkuha sa kustomer sa usa ka dashboard. Masabut ang taas nga medium nga pagkakabig o mga kanal ug ipunting ang imong badyet ngadto sa mga.

Maalamon nga Pagbulag sa Imong Tigpaminaw

Ang segmental engine sa AI nga gimaneho, nga awtomatiko nga gibahin ang imong mga kustomer sa mga micro-group pinauyon sa ilang pamatasan. Karon mahimo nimo nga malipay ang matag kustomer nga adunay labing personal nga mga tanyag, rekomendasyon, alerto, ug pag-update.

Pagbulag sa mga Konsumer

  • Matag-an nga mga Bahin - Pundok ang imong mga kustomer sa mga kategorya sama sa maunongon, nagsaad, nameligro, ug uban pa pinahiuyon sa ilang pamatasan. Paggamit mga tagna nga modelo sa MoEngage aron mahibal-an ang mga kustomer nga lagmit motubag sa mga promosyon.
  • Pasadya nga mga Bahin - Paghimo mga micro-segment nga gibase sa mga kinaiya sa kostumer ug ilang mga lihok sa imong website, email, ug app. I-save ang imong mga segment sa kostumer ug dali nga i-retarget kini dali latas sa ilang kinabuhi.

Apila ang Imong Tigpaminaw Kung Asa Na Sila

Paghimo seamless, konektado kasinatian sa customer sa tanan nga mga kanal ug aparato. Paghunahuna, paghimo, ug pag-awtomatiko ang mga kampanya sa lifecycle sa kostumer. Pasagdi nga awtomatiko nga maila sa MoEngage's AI engine ang tama nga mensahe ug ang husto nga oras aron maipadala kini.

Pagdagayday sa Pagbiyahe sa Customer sa MoEngage

  • Pagbiyahe sa Orkestra - Dili gyud kini kadali aron mahanduraw ug maghimo og mga panaw sa omnichannel. Kauban ang imong mga kostumer sa matag lakang ug i-awtomatiko ang ilang panaw gikan sa onboarding hangtod sa pag-apil sa hataas nga pagkamaunongon.
  • Pag-optimize nga Giduso sa AI - Sa usa ka multivariate nga kampanya, nahibal-an sa MoEngage's AI Engine, Sherpa, ang paghimo sa matag lahi sa tinuud nga oras ug awtomatiko nga gipadala ang labing kaayo nga lahi sa mga kustomer kung lagmit nga nakabig sila.
  • Push Notifications - Pagbuntog sa mga pagdili sa network, aparato, ug OS sa sulud sa ecosystem sa Android aron maihatid ang imong mga abiso sa pagduso sa daghang mga kustomer.
  • Pag-optimize sa Manwal - Pag-set up sa A / B ug Multivariate nga pagsulay sa kamut. Pag-set up sa mga grupo sa pagkontrol, pagpadagan mga eksperimento, pagsukot sa mga pagtaas, ug pag-iterate sa kamut.

Usa ka-sa-Usa nga Mga Kahanungdan sa Pag-personalize

Paghimo mga kaugalingon nga kasinatian nga makadaug sa mga kostumer sa tibuok kinabuhi. Gikalipay sila sa gipaangay nga mga rekomendasyon ug tanyag pinasukad sa ilang gusto, pamatasan, demograpiko, interes, transaksyon, ug uban pa.

Pagduso sa Pag-abiso sa Pagpahibalo

  • Personal nga Mga Rekomendasyon - Pag-sync sa imong produkto o sulud nga sulud sa mga gusto sa kostumer, pamatasan, mga sumbanan sa pagpalit, ug mga hiyas. Nalipay sila sa mga rekomendasyon nga naa sa lugar.
  • Pag-personalize sa Web - Kusog nga gibag-o ang sulud sa website, mga tanyag, ug bisan mga layout sa panid alang sa lainlaing mga bahin sa kustomer. Pag-set up sa mga custom nga banner ug layout sa panid nga madasigon nga nagbag-o pinasukad sa pamatasan, demograpiko, gusto, ug interes sa kostumer.
  • Pagbalhin sa Onsite - Pagbalhin gikan sa standard nga mga pop-up sa website. Pinaagi sa pagmemensahe sa site mahimo nimo nga maalamon nga magpalihok sa mga kaugalingon nga mga pop-up sa website nga gibase sa pamatasan ug mga kinaiya sa kostumer.
  • Geofencing - Uban sa mga kaarang sa Geofencing sa MoEngage, mahimo nimong mapalihok ang labi ka may kalabutan ug mga pahibalo sa konteksto pinahiuyon sa lokasyon sa imong kostumer.

Tan-awa Kung Giunsa nga ang Pag-entra sa Kostumer sa MoEngage Makapalig-on sa Imong Diskarte sa Pagtubo.

  • Gain mas lawom nga mga panan-aw sa kung giunsa ang pag-apil sa mga kustomer sa imong app ug paghimo mga kampanyang gipunting pag-ayo.
  • Paghimo hyper-personalized nga pagmensahe ug pag-apil aron matabangan ang mga kustomer sa lainlaing mga touch-point.
  • Leverage AI aron mapadala ang tama nga mensahe sa oras, ug paghimo multivariate nga mga kampanya aron masulayan ang labing kaayo nga lahi.

Pag-eskedyul sa usa ka Demo

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.