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Optimaler Versandzeitpunkt

Bestimmung der optimalen Sendezeiten mit KI

Übersicht

Übersicht

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Das Senden der richtigen Nachricht zur richtigen Zeit kann die Interaktion mit Ihren Marketingkampagnen erheblich steigern. Die KI-gesteuerte Send Time Optimization (STO) nimmt das Rätselraten aus der Entscheidung heraus, wann Ihre Zielgruppe erreicht werden soll, indem sie Verhaltensmuster analysiert und den besten Zeitpunkt vorhersagt, um Nachrichten an jeden einzelnen Empfänger zu senden.

Dieser Leitfaden erklärt, wie die KI-basierte Bestimmung des Versandzeitpunkts funktioniert und wie Sie sie nutzen können, um die Leistung Ihrer Kampagne zu verbessern.

Was ist Send Time Optimization (STO)?

Send Time Optimization ist eine KI-gesteuerte Funktion, die historische Engagement-Daten (wie Öffnungen oder Klicks) analysiert, um vorherzusagen, wann jeder Empfänger am wahrscheinlichsten mit Ihrem Inhalt interagiert. Es hilft Ihnen:

  • Öffnungs- und Klickraten zu erhöhen

  • Inbox-Müdigkeit zu vermeiden

  • Die Lieferung ohne manuellen Aufwand zu personalisieren

Wie funktioniert es

Wie funktioniert es

Wie funktioniert es

KI-Modelle verwenden die folgenden Datensignale, um optimale Sendezeiten vorherzusagen:


Datensignal

Beschreibung

Engagement-Verlauf

Wann ein Benutzer normalerweise Nachrichten öffnet oder anklickt

Zeitzone

Passt sich der lokalen Zeit jedes Empfängers an

Kanalverhalten

Kanal-spezifische Präferenzen (z.B. E-Mail vs. SMS vs)

Reichweite und Frequenz

Wie kürzlich und wie oft ein Benutzer engagiert

Die KI lernt diese Muster im Laufe der Zeit und aktualisiert Vorhersagen, wenn neue Daten eingehen. Ihr Arbeitsbereich erfordert mindestens einige tausend Datenpunkte für Öffnungen/Klicks, um das Modell zu trainieren.

KI-Modelle verwenden die folgenden Datensignale, um optimale Sendezeiten vorherzusagen:


Datensignal

Beschreibung

Engagement-Verlauf

Wann ein Benutzer normalerweise Nachrichten öffnet oder anklickt

Zeitzone

Passt sich der lokalen Zeit jedes Empfängers an

Kanalverhalten

Kanal-spezifische Präferenzen (z.B. E-Mail vs. SMS vs)

Reichweite und Frequenz

Wie kürzlich und wie oft ein Benutzer engagiert

Die KI lernt diese Muster im Laufe der Zeit und aktualisiert Vorhersagen, wenn neue Daten eingehen. Ihr Arbeitsbereich erfordert mindestens einige tausend Datenpunkte für Öffnungen/Klicks, um das Modell zu trainieren.

KI-Modelle verwenden die folgenden Datensignale, um optimale Sendezeiten vorherzusagen:


Datensignal

Beschreibung

Engagement-Verlauf

Wann ein Benutzer normalerweise Nachrichten öffnet oder anklickt

Zeitzone

Passt sich der lokalen Zeit jedes Empfängers an

Kanalverhalten

Kanal-spezifische Präferenzen (z.B. E-Mail vs. SMS vs)

Reichweite und Frequenz

Wie kürzlich und wie oft ein Benutzer engagiert

Die KI lernt diese Muster im Laufe der Zeit und aktualisiert Vorhersagen, wenn neue Daten eingehen. Ihr Arbeitsbereich erfordert mindestens einige tausend Datenpunkte für Öffnungen/Klicks, um das Modell zu trainieren.

Wie man die optimale Sendezeit in Kampagnen nutzt

Sie können diesen Schritten folgen, um die optimale Sendezeit auf Ihre Kampagnen anzuwenden

  1. Wählen Sie im Abschnitt Zeitplan die Sendeart als Optimale Sendezeit



Beim ersten Mal müssen Sie die Optimierung der Sendezeit unter Ihren Arbeitsbereich-Einstellungen aktivieren. Die Einstellungsseite kann auch unter Benutzer-Symbol > Admin-Konsole > Marketing > AI > Sendezeitoptimierung aufgerufen werden


Auf dieser Seite https://app.bird.com/preferences/marketing-ai/sto können Sie es für verschiedene Plattformen einschalten



  1. Sobald Sie Optimale Sendezeit wählen, können Sie die folgenden Optionen definieren:

    • Datum, an dem Sie senden möchten

    • Fallback-Zeit für Empfänger, die keine ausreichenden vergangenen Engagement-Daten (Klicks oder Öffnungen) haben, um die optimale Zeit für sie zu bestimmen

    • Zeitzone ist festgelegt als lokale Zeitzone des Empfängers

      • Wählen Sie, was Sie tun möchten, wenn die Zeitzone für einen Empfänger bereits am ausgewählten Datum vergangen ist

      • Wählen Sie, was Sie tun möchten, wenn die Zeitzone beim Empfänger fehlt



Best Practices

  • Nicht empfohlen für zeitkritische Kampagnen: Die optimale Sendezeit wird basierend auf der besten Zeit für jeden Empfänger in seiner lokalen Zeitzone gesendet, was die Sendezeit der Kampagne über alle Zeitzonen verlängern kann, je nach den Zeitzonenunterschieden der Empfänger (kann bis zu 48 Stunden dauern, um alle Zeitzonen der Welt abzudecken). Daher können Sie für den Versand zeitkritischer Kampagnen wie Ankündigungen oder befristete Angebote feste Sendezeiten verwenden oder sofort senden.

  • Segmentiere geschickt: STO funktioniert am besten in Kombination mit Zielgruppensegmentierung für Relevanz.


  • Messen Sie Ergebnisse: Vergleichen Sie STO-Kampagnen mit festen Sendezeiten, um Leistungsgewinne zu bewerten.


  • Verwenden Sie Fallbacks: Für Nutzer mit unzureichenden Daten wird die KI globale oder segmentbezogene Trends nutzen.

FAQ

Sendet STO Nachrichten zu unterschiedlichen Zeiten für jeden Empfänger?
Ja. Jeder Empfänger erhält die Nachricht zu der vorhergesagten optimalen Zeit innerhalb des von Ihnen definierten Datums in seiner lokalen Zeitzone.

Kann STO über Kanäle hinweg arbeiten?
Wir trainieren die Daten individuell für jeden Kanal wie Email, SMS, WhatsApp, da sich das Engagement-Verhalten für denselben Empfänger über Kanäle hinweg unterscheiden kann.

Was passiert, wenn ein Benutzer keine vorherige Engagement-Historie hat?
Die AI verwendet eine Fallback-Zeit, die Sie definieren können.

Was passiert, wenn die optimale Zeit für einen Benutzer innerhalb der Ruhezeiten liegt?

Wenn die bestimmte optimale Zeit innerhalb der Ruhezeiten liegt, finden wir den nächstgelegenen Rand der Ruhezeiten und planen die Nachricht für die nächste zulässige Stunde nach den Ruhezeiten. Die Nachricht wird so terminiert, dass sie zur nächsten Grenze der Ruhezeiten relativ zur optimalen Zeit gesendet wird.

A person is standing at a desk while typing on a laptop.

Die vollständige AI-native Plattform, die mit Ihrem Business skaliert.

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