Vuoi creare nuovi segmenti di pubblico per il tuo sito di e-commerce segmentando gli utenti in base a parametri pertinenti per la tua attività, ad esempio quelli che hanno effettuato un acquisto. Quale di questi approcci ti fornirebbe un segmento di pubblico predittivo?
- Creare un segmento di pubblico composto dagli utenti che hanno iniziato la procedura di pagamento, ma non hanno completato l’acquisto
- Creare un segmento di pubblico composto dagli utenti che hanno effettuato un acquisto negli ultimi 30 giorni
- Creare un segmento di pubblico composto dagli utenti che hanno aggiunto articoli a una lista desideri
- Creare un segmento di pubblico composto dagli utenti che hanno probabilità di fare acquisti nei prossimi sette giorni
Spiegazione: La risposta corretta è Creare un segmento di pubblico composto dagli utenti che hanno probabilità di fare acquisti nei prossimi sette giorni. Questo approccio fornisce un segmento di pubblico predittivo perché si basa su algoritmi di machine learning che analizzano i dati storici degli utenti per predire il loro comportamento futuro. Utilizzando i dati disponibili, come le azioni passate degli utenti sul sito, i loro modelli di navigazione e gli acquisti precedenti, l’algoritmo di machine learning può identificare i modelli e le caratteristiche degli utenti che hanno una maggiore probabilità di effettuare un acquisto nei prossimi sette giorni. Questo segmento di pubblico predittivo consente agli inserzionisti di prendere decisioni informate sulle strategie di marketing, come la personalizzazione delle offerte o la messa in atto di azioni mirate per influenzare il comportamento degli utenti e aumentare le conversioni sul sito di e-commerce. Gli altri approcci elencati si concentrano su comportamenti passati degli utenti o azioni specifiche, ma non forniscono una previsione del comportamento futuro come fa il segmento di pubblico predittivo, che si basa sull’apprendimento automatico per identificare tendenze e previsioni future.