Обновления в продукте за ноябрь | Блог Mindbox об автоматизации маркетинга

Обновления в продукте за ноябрь

21 Янв ‘20

Рассказываем, что улучшили в Mindbox в ноябре:

Добавили в админку новые фильтры!

Обновленные фильтры можно увидеть на страницах продуктов, SKU, сегментов, кампаний и персонала. Постепенно они появятся и на других страницах. Это не финальная версия. Очень хотим, чтобы вы их использовали и экспериментировали с настройками: нам нужна обратная связь. Если увидите баги или что-то будет непонятно — смело пишите менеджеру.

Что нового:

  • Большое меню со сквозным поиском и подсказками.
  • Много новых удобных функций: смена условия «и» на «или», дублирование условий, удаление групп, выделение исключений.
Теперь подсказки отображаются прямо на странице редактирования фильтра
Теперь подсказки отображаются прямо на странице редактирования фильтра

Увеличили точность предсказания алгоритма «Лучшее время отправки» на 25%

Улучшили алгоритм «Лучшее время отправки», который предсказывает наиболее вероятное время открытия рассылки. Под капотом — машинное обучение, которое корректирует время отправки. Если ещё не пробовали его на своем проекте — обратитесь к менеджеру!

Доработали редактирование подписок в триггерах и операциях

Добавили выбор типа подписки на этапе редактирования клиента: с подтверждением или без. При редактировании подписок в триггерах и операциях с выбранной опцией Редактировать по данным — Заданным вручную можно:

  • Учесть настройки подтверждения подписки в проекте.
  • Подписать с подтверждением подписки (double opt-in).
  • Подписать без подтверждения подписки (сразу подписываем).
  • Отписать.

Поможет в сложных интеграциях, когда необходимо явно указать логику работы операции или триггера.

Так выглядит выбор действия в интерфейсе
Так выглядит выбор действия в интерфейсе

Оптимизировали и доработали сводный отчет по рассылкам

Теперь отчет формируется быстрее, плюс разрешили ряд старых проблем:

  • Включаем в отчет рассылки, отправленные в прошлых периодах. Раньше они не учитывались, даже если клик или заказ были в заданном периоде.
  • Учитываем заказы из будущих периодов. Раньше отчет учитывал заказы только в рамках заданного периода. То есть если клиент делал заказ позже, то он не учитывался в отчете и атрибутированный к рассылке доход мог меняться в зависимости от запрошенного периода.
Информацию также можно проверить фильтрами в административной панели
Информацию также можно проверить фильтрами в административной панели

Добавили ограничение: сохраняем только первые 5 устройств после клика в отправленных рассылках

Есть некоторые клиенты, у которых записывались сотни тысяч действий с разных устройств, не принадлежащих им. Это приводило к заведению проблемы на проекте. Так происходило, когда клиент публиковал свою уникальную ссылку, например, в соцсетях, и по ней переходили люди. Все их устройства и действия привязывались к владельцу ссылки.

Мы ввели ограничение. Привязываем максимум 5 устройств после перехода по одной ссылке из сообщения. Случаев, когда у клиента появляется большое количество действий, стало гораздо меньше. Число выбрано не случайно: по нашей статистике этого достаточно для верной идентификации устройств клиента.

Продолжаем улучшать надежность сегментаций

Улучшили механизм обработки событий, которые влияют на сегментацию клиентов. Всё вместе работает так:

  • События оптимизируются для каждого источника создания события: импорт действий, асинхронные или синхронные операции.
  • Слишком большое количество событий из одних источников не мешает обработке из других и никак не влияет на работу операций на проекте.

Что поменяется для вас? Скорее всего, ничего. Но для любознательных поясним.

Вы можете обнаружить, что сегментация пересчиталась во внеурочное время (не по расписанию). Это произойдет, если для системы быстрее пересчитать её полностью, чем обрабатывать каждое событие. Конечно, это не касается таких особенных сегментов, как контрольная группа: они по-прежнему считаются только по своему расписанию.

Сегментация

Сделали выбор бренда в настройках рекомендаций для мультибрендовых проектов

Для каждого бренда списки разные, и теперь в алгоритмах «Похожие к спискам» и «Сопутствующие к спискам» можно задать нужный список для каждого бренда.

Эта настройка будет учитываться в письмах: везде будут автоматически подставляться рекомендации для выбранного бренда. Создание новых алгоритмов рекомендаций займет меньше времени: не нужно дополнительно указывать бренд — он подтянется из настроек алгоритма.

Пример выбора бренда для компании «Связной»
Пример выбора бренда для компании «Связной»

Автор

Александр Бабкин
,Product Owner

Пожалуйста, оставьте информацию о вас

Свяжемся в течение
рабочего дня

Заявка на партнерство

Свяжемся в течение
рабочего дня

Обратная связь

Мы используем файлы cookie
Отказаться от обработки данных