การใช้การแบ่งกลุ่มเป้าหมายเพื่อแคมเปญรักษาฐานลูกค้าที่ชาญฉลาดขึ้นใน Braze

การแบ่งกลุ่มผู้ใช้งาน (Segmentation) สำหรับแคมเปญรักษาฐานลูกค้าใน Braze เริ่มต้นจากการตัดสินใจ 3 ประการก่อนที่จะส่งข้อความใดๆ ได้แก่ ใครที่ถือว่ากำลังจะเลิกใช้งาน ใครที่ไม่ควรถูกรบกวน และคุณจะวัดผลลัพธ์อย่างไร ให้สร้างกลุ่มเป้าหมายจากตัวกรองความถี่ล่าสุดและการมีส่วนร่วม จากนั้นปกป้องกลุ่มเป้าหมายด้วยกลุ่มยกเว้น (Exclusion groups) ตรวจสอบจำนวนผู้ใช้งานที่เข้าถึงได้ และประเมินผลลัพธ์ด้วยรายงานการรักษาฐานลูกค้า

‍

ประเด็นสำคัญ

• กลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้าจำเป็นต้องมีนิยามของคำว่า "กำลังจะเลิกใช้งาน" รายชื่อผู้ที่ต้องได้รับการปกป้อง และตัวชี้วัดความสำเร็จ
• กลุ่มยกเว้นจะเชื่อมต่อกับกลุ่มตัวกรองด้วยตัวดำเนินการ "และไม่ใช่" (and-not) ซึ่งจะอยู่เหนือเกณฑ์ของกลุ่มเป้าหมาย ดังนั้นให้ระบุเงื่อนไขการปกป้องไว้ที่นั่น
• การใช้ตัวดำเนินการ "หรือ" (or) กับตัวกรองเชิงลบในแอตทริบิวต์เดียวกัน จะส่งผลต่อผู้ใช้งานทุกคน
• จำนวนผู้ใช้งานในกลุ่มที่แสดงเป็นค่าประมาณจากกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้นควรคำนวณสถิติที่แม่นยำและตรวจสอบการเข้าถึงช่องทางต่างๆ ก่อนที่คุณจะเริ่มส่ง
• รายงานการรักษาฐานลูกค้าของแคมเปญจะติดตามเหตุการณ์ที่คุณเลือกในช่วง 30 วันหลังจากที่ผู้ใช้งานได้รับข้อความ
• Segment Extensions สามารถย้อนดูข้อมูลพฤติกรรมย้อนหลังได้ถึงสองปี (730 วัน) สำหรับพฤติกรรมที่มีวงจรการใช้งานยาวนาน

‍

การแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานสำหรับแคมเปญรักษาฐานลูกค้าใน Braze เกี่ยวข้องกับอะไรบ้าง?

Braze อธิบายว่ากลุ่มผู้ใช้งาน (Segments) คือกลุ่มแบบไดนามิกของผู้ใช้งานที่ตรงตามเกณฑ์ที่คุณกำหนด เช่น แอตทริบิวต์ของผู้ใช้งาน พฤติกรรม และเหตุการณ์ที่กำหนดเอง สำหรับงานด้านการรักษาฐานลูกค้า สิ่งนี้มีความสำคัญเพราะกลุ่มเป้าหมายไม่ใช่รายการที่คงที่ ผู้คนจะเข้าและออกจากกลุ่มตามการใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณ

Braze จะอัปเดตสถานะการเป็นสมาชิกกลุ่มของผู้ใช้งานทันทีที่มีการประมวลผลข้อมูล ซึ่งโดยปกติจะเป็นแบบเรียลไทม์ เอกสารของ Braze ได้ยกตัวอย่างผู้ใช้งานที่เลิกใช้งานไปแล้วว่า ผู้ใช้งานที่อยู่ในกลุ่มที่เลิกใช้งานจะถูกย้ายออกทันทีที่มีการประมวลผลเซสชันใหม่ คนที่เพิ่งกลับมาใช้งานไม่ควรได้รับข้อความที่เขียนขึ้นสำหรับคนที่กำลังจะเลิกใช้งาน

กลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้าคือการระบุพฤติกรรมในช่วงเวลาหนึ่ง ในมุมมองของเรา กลุ่มนี้จำเป็นต้องมีนิยามของคำว่า "กำลังจะเลิกใช้งาน" รายชื่อผู้ที่ต้องได้รับการปกป้อง และตัวชี้วัดความสำเร็จ เราแนะนำให้จดบันทึกทั้งสามประการนี้ไว้ก่อนที่จะเริ่มสร้างกลุ่มในระบบ

‍

ตัวกรองใดบ้างที่แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้งานกำลังจะเลิกใช้งาน?

Braze มีเอกสารอธิบายตัวกรองต่างๆ ทั้งด้านความถี่ล่าสุด การส่งข้อความ และการคาดการณ์ ตารางนี้แสดงตัวกรอง 4 รายการที่เป็นหัวใจสำคัญของกลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้า แต่ละแถวจะให้คำอธิบายตามเอกสารและมุมมองของเราในการนำไปใช้งาน

ตัวกรองสิ่งที่ Braze ระบุไว้แนวทางการใช้งานของเราใช้งานแอปครั้งล่าสุดแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานตามเวลาล่าสุดที่เปิดแอปของคุณเป็นพื้นฐานของนิยามการเลิกใช้งานได้รับอีเมลครั้งล่าสุดแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานตามเวลาล่าสุดที่ได้รับอีเมลจากคุณช่วยป้องกันไม่ให้ข้อความดึงคนกลับมาใช้งานส่งซ้ำซ้อนกับอีเมลที่เพิ่งส่งไปเมื่อสัปดาห์ก่อนหมวดหมู่ความเสี่ยงในการเลิกใช้งานแบ่งกลุ่มผู้ใช้งานตามหมวดหมู่ความเสี่ยงในการเลิกใช้งานจากการคาดการณ์เฉพาะมีประโยชน์เมื่อมีการคาดการณ์สำหรับพื้นที่ทำงานของคุณการเป็นสมาชิกกลุ่มกรองตามการเป็นสมาชิกกลุ่มในทุกที่ที่มีการใช้ตัวกรองนำกลุ่มเป้าหมายที่คุณเชื่อมั่นอยู่แล้วกลับมาใช้ใหม่

‍

เราแนะนำให้กำหนดนิยามของการเลิกใช้งานโดยอิงตามจังหวะของผลิตภัณฑ์นั้นๆ แอปซื้อของชำและแอปยื่นภาษีประจำปีมีช่วงเวลาปกติระหว่างการใช้งานที่แตกต่างกัน การใช้เกณฑ์การหยุดใช้งานเดียวกันสำหรับทั้งสองแอปย่อมไม่เหมาะสมอย่างน้อยหนึ่งแอป

หมวดหมู่ความเสี่ยงในการเลิกใช้งานขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ ดังนั้นควรตรวจสอบว่ามีการคาดการณ์นั้นอยู่จริงก่อนที่จะสร้างกลุ่มเป้าหมาย หากพื้นที่ทำงานของคุณยังไม่มีข้อมูลดังกล่าว CustomerIK's การวิเคราะห์การตลาด ครอบคลุมเรื่องการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์การเลิกใช้งาน

มีขอบเขตหนึ่งที่ควรระบุไว้ตั้งแต่ต้น โปรไฟล์ผู้ใช้งานจะถูกสร้างขึ้นหลังจากที่ผู้ใช้งานใช้แอปเป็นครั้งแรก ดังนั้นกลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้าจึงไม่สามารถรวมผู้ที่ไม่เคยเปิดแอปมาก่อนได้ ผู้ใช้งานเหล่านั้นควรอยู่ในโปรแกรมการกระตุ้นการใช้งาน (Activation programme) แทน

‍

คุณมีขั้นตอนการสร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้าอย่างไร?

ให้ทำตามลำดับด้านล่างนี้ ซึ่งจะเน้นขั้นตอนการปกป้องก่อนการเริ่มแคมเปญ เนื่องจากเป็นจุดที่กลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้ามักเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายที่สุด

1. ไปที่ Audience แล้วเลือก Segments เพื่อสร้างเซกเมนต์ใหม่ ตั้งชื่อเซกเมนต์ตามกลุ่มผู้ใช้ที่คุณต้องการกำหนดเป้าหมาย เพราะชื่อเซกเมนต์ที่คลุมเครืออาจทำให้เกิดความสับสนได้
2. เลือกแอปหรือแพลตฟอร์มที่เซกเมนต์นี้ครอบคลุม
3. เพิ่มตัวกรองความใหม่ (recency filter) จากนั้นเพิ่มตัวกรองการมีส่วนร่วม (engagement filter) อีกหนึ่งหรือสองรายการที่อธิบายพฤติกรรมที่คุณต้องการเห็นซ้ำ
4. เพิ่มกลุ่มยกเว้น (exclusion group) สำหรับผู้ที่ไม่ควรได้รับข้อความจากคุณ
5. เลือก View funnel statistics เพื่อดูว่าตัวกรองแต่ละตัวส่งผลต่อจำนวนผู้ใช้อย่างไร
6. ทดสอบตรรกะโดยการค้นหาผู้ใช้ที่รู้จัก เอกสารระบุให้ค้นหา external_id หรือ braze_id ของผู้ใช้ในส่วน User Lookup
7. คำนวณสถิติที่แม่นยำก่อนที่จะเชื่อมโยงกลุ่มเป้าหมายเข้ากับแคมเปญหรือ Canvas

‍

มุมมอง Funnel ต้องอาศัยความใจเย็น Braze ระบุว่าการเพิ่มตัวกรองที่บันทึกเส้นทางของผู้ใช้จะช่วยให้เห็นจุดที่ผู้ใช้เลิกใช้งาน การเชื่อมตัวกรองด้วย "และ" (and) จะทำให้จำนวนลดลง ในขณะที่การเชื่อมด้วย "หรือ" (or) จะทำให้จำนวนเพิ่มขึ้น

‍

เหตุใดกลุ่มยกเว้นจึงมีความสำคัญต่อการรักษาฐานลูกค้า (retention) มากกว่าโปรแกรมอื่นๆ

กลุ่มยกเว้นจะเชื่อมต่อกับกลุ่มตัวกรองของคุณด้วยตัวดำเนินการ "และไม่" (and-not) เสมอ และจะมีผลเหนือกว่าเกณฑ์ของเซกเมนต์ หากผู้ใช้เข้าข่ายเกณฑ์การยกเว้น ผู้ใช้นั้นจะถูกคัดออกทันที แม้ว่าจะตรงกับตัวกรองการรวมทั้งหมดก็ตาม

นั่นทำให้กลุ่มยกเว้นเป็นพื้นที่ที่ปลอดภัยที่สุดในการกำหนดข้อตกลงของคุณ ใครก็ตามที่คุณไม่ต้องการส่งข้อความถึง ให้ใส่ไว้ในกลุ่มนี้เพียงครั้งเดียว เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องเขียนเงื่อนไขลงในตัวกรองการรวมทุกตัวด้วยตนเอง

ในมุมมองของเรา ข้อความเพื่อรักษาฐานลูกค้ามีความเสี่ยงสูงกว่า เพราะส่งไปยังกลุ่มคนที่แสดงความสนใจน้อยอยู่แล้ว การส่งข้อความที่ไม่ตรงจุดจะสร้างความเสียหายต่อกลุ่มเป้าหมายนี้มากกว่ากลุ่มที่ภักดี เราแนะนำให้เขียนเงื่อนไขการยกเว้นก่อน แล้วค่อยเขียนเงื่อนไขการรวมตามมา

‍

ตัวดำเนินการ OR สามารถทำให้เซกเมนต์การรักษาฐานลูกค้าผิดพลาดได้อย่างไร

เอกสารได้เตือนถึงรูปแบบหนึ่งเป็นพิเศษ คือการใช้ตัวดำเนินการเชิงลบ เช่น is not, does not equal, not included และ does not match regex หากคุณใช้ตัวดำเนินการเหล่านี้ร่วมกับ or ตั้งแต่สองครั้งขึ้นไปกับแอตทริบิวต์เดียวกัน ระบบจะกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ใช้ที่มีค่าทั้งหมดสำหรับแอตทริบิวต์นั้น

เหตุผลนั้นมาจากตรรกะง่ายๆ หากแอตทริบิวต์หนึ่งเก็บค่าได้เพียงค่าเดียวต่อผู้ใช้หนึ่งคน ผู้ใช้ที่มีค่า A จะผ่านตัวกรอง is-not-B และผู้ใช้ที่มีค่า B จะผ่านตัวกรอง is-not-A ส่งผลให้ทุกคนผ่านเงื่อนไข ดังนั้นควรใช้ and ระหว่างตัวกรองเหล่านั้น หรือย้ายเงื่อนไขเชิงลบไปไว้ในกลุ่มยกเว้นแทน

‍

ขนาดของเซกเมนต์มีความแม่นยำเพียงใดก่อนที่คุณจะส่งข้อความ

จำนวนที่ประมาณการมาจากกลุ่มตัวอย่าง และ Braze ระบุว่าสถิติที่ประมาณการจะถูกแคชไว้เป็นเวลา 15 นาที เว้นแต่คุณจะแก้ไขเซกเมนต์นั้น เซกเมนต์ที่มีขนาดเล็กมากอาจแสดงช่วงการประมาณการที่รวมถึง 0 ดังนั้นกลุ่มเป้าหมายเฉพาะกลุ่มที่ต้องการดึงกลับมาใช้งานอาจดูเหมือนไม่มีผู้ใช้เลยทั้งที่ไม่เป็นความจริง

เลือก Calculate exact statistics เพื่อดูตัวเลขที่แท้จริง Braze ระบุว่าการนับจำนวนสมาชิกในเซกเมนต์ที่แม่นยำจะถูกคำนวณเสมอก่อนที่ข้อความจากแคมเปญหรือ Canvas จะส่งผลต่อเซกเมนต์นั้น

จำนวนผู้ใช้ที่เข้าถึงได้ทั้งหมด (Total reachable users) จะรวมทุกคนที่ตรงกับตัวกรองของคุณ แม้แต่คนที่ไม่ได้สมัครรับข้อมูลในช่องทางนั้นแล้วก็ตาม เอกสารแนะนำให้เพิ่มตัวกรอง เช่น push enabled สำหรับ iOS เพื่อให้จำนวนรวมตรงกับผู้ใช้ที่สมัครรับข้อมูลจริง นอกจากนี้ยังระบุว่าการตรวจสอบการเข้าถึงช่องทางล้มเหลว ณ เวลาที่ส่ง เป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้จำนวนการส่งจริงต่ำกว่าที่ประมาณการไว้

‍

Segment Extensions มีประโยชน์ต่องานด้านการรักษาฐานลูกค้าเมื่อใด

Segment Extensions ช่วยให้คุณสร้างกลุ่มเป้าหมายที่แม่นยำโดยอิงจากประวัติการใช้งานของผู้ใช้ในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น คุณสามารถเข้าถึงผู้ใช้ที่ทำกิจกรรมแบบกำหนดเองหรือกิจกรรมการซื้อซ้ำกี่ครั้งก็ได้ในช่วงสองปีที่ผ่านมา (730 วัน)

เอกสารประกอบระบุว่า Segment Extensions เป็นส่วนเสริมและเป็นทางเลือกเสริมเท่านั้น สำหรับการรักษาฐานลูกค้า เราแนะนำให้ใช้ฟีเจอร์นี้เมื่อพฤติกรรมที่คุณสนใจมีวงจรที่ยาวนาน เช่น การต่ออายุสมาชิกรายปีหรือการซื้อตามฤดูกาล แต่หากเป็นช่องว่างของความถี่ที่วัดเป็นสัปดาห์ ตัวกรองมาตรฐานจะเป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่ายกว่า

‍

คุณควรวัดผลอะไรบ้างหลังจากส่งแคมเปญไปแล้ว?

การรักษาฐานลูกค้า (Retention) ของแคมเปญใน Braze จะแสดงอัตราที่ผู้ใช้ซึ่งได้รับแคมเปญได้ทำกิจกรรมการรักษาฐานลูกค้าที่คุณกำหนดไว้ภายใน 30 วันนับจากวันที่ได้รับข้อความ คุณสามารถเลือกได้สองประเภท คือ Rolling retention ซึ่งนับผู้ใช้ที่กลับมาใช้งานในหรือหลังจากวันที่ระบุ และ Range retention ซึ่งนับผู้ใช้ที่กลับมาใช้งานภายในช่วงเวลาที่ระบุ

เราแนะนำให้เลือกกิจกรรมการรักษาฐานลูกค้าที่พิสูจน์ได้ว่าบุคคลนั้นกลับมาใช้งานผลิตภัณฑ์จริงๆ เช่น การเข้าใช้งานหรือการซื้อสินค้า ส่วนการเปิดอ่านข้อความนั้นแสดงให้เห็นเพียงว่ามีการเห็นอีเมล ซึ่งเป็นคนละประเด็นกัน

รายงานการรักษาฐานลูกค้าไม่รองรับแคมเปญที่ทริกเกอร์ผ่าน API ดังนั้นควรตัดสินใจว่าจะวัดผลอย่างไรก่อนที่จะสร้างแคมเปญเหล่านั้น สำหรับมุมมองที่กว้างขึ้น Segment Insights จะเปรียบเทียบกลุ่มเป้าหมายหนึ่งกลุ่มกับค่าพื้นฐานผ่าน KPI ที่เลือกไว้ล่วงหน้า รวมถึงจำนวนวันเฉลี่ยตั้งแต่การเข้าใช้งานครั้งล่าสุดของผู้ใช้ในกลุ่มนั้น โดยสถิติจะถูกประมาณการไว้เป็นค่าเริ่มต้น

‍

ตัวอย่างการใช้งานจริงเป็นอย่างไร?

ลองสมมติกรณีร้านค้าปลีกแบบสมัครสมาชิกที่ต้องการดึงลูกค้าที่เลิกเปิดแอปกลับมา นี่เป็นเพียงตัวอย่างประกอบเท่านั้น ไม่ใช่งานของลูกค้าจริงและไม่ได้แสดงผลลัพธ์ใดๆ

ร้านค้าปลีกเริ่มจากการกำหนดช่วงเวลาที่ลูกค้าเริ่มห่างหายไปโดยอิงจากวงจรการสั่งซื้อซ้ำของตนเองและหลีกเลี่ยงการใช้ตัวเลขกลมๆ จากนั้นจึงสร้างกลุ่มตัวกรองขึ้นมาหนึ่งกลุ่ม ได้แก่ ช่วงเวลาที่ไม่ได้เข้าใช้งานแอปนานกว่าวงจรดังกล่าว และลูกค้าเคยซื้อสินค้ามาก่อน นอกจากนี้ยังเพิ่มกลุ่มยกเว้นสำหรับผู้ที่ได้รับอีเมลจากร้านเมื่อเร็วๆ นี้ โดยใช้ตัวกรอง Last Received Email

สถิติ Funnel จะแสดงให้เห็นว่าตัวกรองแต่ละตัวคัดกรองผู้ใช้ออกไปเท่าใด ทีมงานจะคำนวณสถิติที่แม่นยำ จากนั้นจึงดูจำนวนผู้ใช้ที่สามารถเข้าถึงได้ในแต่ละช่องทาง หากการเข้าถึงผ่าน Push Notification ในกลุ่มที่เลิกใช้งานมีน้อย ทีมงานจะเลือกอีเมลเป็นช่องทางหลักและตัดสินใจเรื่องนี้ก่อนที่จะเขียนเนื้อหา

หลังจากส่งแคมเปญแล้ว ทีมงานจะอ่านรายงานการรักษาฐานลูกค้าโดยใช้การซื้อสินค้าเป็นกิจกรรมการรักษาฐานลูกค้า และเปรียบเทียบกลุ่มเป้าหมายกับค่าพื้นฐานของผู้ใช้ทั้งหมดใน Segment Insights เมื่อผู้ใช้กลับมาใช้งาน พวกเขาจะออกจากกลุ่มที่เลิกใช้งานในการเข้าใช้งานครั้งถัดไปที่ระบบประมวลผล ดังนั้นกลุ่มเป้าหมายจะลดลงเรื่อยๆ ตามประสิทธิภาพของแคมเปญ

‍

สิ่งนี้เชื่อมโยงกับส่วนที่เหลือของโปรแกรมอย่างไร?

กลุ่มเป้าหมายคือรากฐานสำคัญ และการตัดสินใจในส่วนอื่นๆ จะเป็นตัวกำหนดว่ากลุ่มเป้าหมายเหล่านั้นจะคุ้มค่าหรือไม่ คู่มือของเราเกี่ยวกับ การแบ่งกลุ่มผู้ชมของคุณเพื่อการมีส่วนร่วมที่ดีขึ้น ครอบคลุมถึงโมเดลกลุ่มเป้าหมายที่กว้างขึ้นซึ่งกลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้าเป็นส่วนหนึ่งอยู่ภายใน

เรื่องเวลาเป็นคำถามถัดไป และ การทริกเกอร์ข้อความเพื่อรักษาฐานลูกค้าในเวลาที่เหมาะสม จะจัดการเรื่องนี้โดยตรง สำหรับด้านระบบอัตโนมัติ โปรดดู การลดอัตราการเลิกใช้งานด้วยระบบอัตโนมัติเพื่อรักษาฐานลูกค้า.

การวัดผลมีบทความเฉพาะในหัวข้อ ตัวชี้วัดการรักษาฐานลูกค้าที่ควรติดตาม. กลุ่มเป้าหมายที่คุณสร้างขึ้นที่นี่จะถูกนำไปใช้โดยตรงใน แคมเปญดึงลูกค้ากลับมา (win-back campaigns). กลยุทธ์ที่กว้างขึ้นอยู่ใน กลยุทธ์การรักษาฐานลูกค้าด้วย Braze.

กลุ่มเป้าหมายสำหรับการรักษาฐานลูกค้ายังสามารถใช้งานร่วมกับกลไกเชิงสร้างสรรค์ได้อีกด้วย กรณีศึกษาเกี่ยวกับการดึงดูดผู้ใช้งานที่กำลังจะเลิกใช้งานกลับมาด้วยกลยุทธ์เกมมิฟิเคชัน (Gamification) ครอบคลุมถึงวิธีการสร้างรางวัลแบบอินเทอร์แอคทีฟไว้ในการสื่อสารตามวงจรชีวิตลูกค้าแบบอัตโนมัติ

ในฐานะพันธมิตรด้านการติดตั้งระบบ Braze ทาง CustomerIK แนะนำให้กำหนดกลุ่มยกเว้นก่อนตัวกรองการรวมกลุ่ม นอกจากนี้ เรายังแนะนำให้ตั้งชื่อกลุ่มการรักษาฐานลูกค้าตามพฤติกรรมที่ต้องการเจาะจง ซึ่งทั้งสองวิธีนี้จะช่วยให้การตรวจสอบกลุ่มเป้าหมายในภายหลังทำได้ง่ายขึ้น

‍

คำถามที่พบบ่อย
‍

1. Braze อัปเดตกลุ่มเป้าหมายเพื่อการรักษาฐานลูกค้าให้เป็นปัจจุบันได้อย่างไร?

กลุ่มเป้าหมายจะอัปเดตแบบเรียลไทม์ตามข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง และสถานะสมาชิกจะถูกอัปเดตทันทีที่มีการประมวลผลข้อมูลผู้ใช้ โดยปกติจะเป็นแบบทันที ผู้ใช้ที่กลับมาใช้งานจะออกจากกลุ่มผู้ใช้ที่เลิกใช้งานไปแล้วทันทีที่เซสชันได้รับการประมวลผล

2. สามารถกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ใช้ที่ไม่เคยเปิดแอปพลิเคชันได้หรือไม่?

ไม่ได้ โปรไฟล์ผู้ใช้จะถูกสร้างขึ้นเมื่อมีการใช้งานแอปพลิเคชันเป็นครั้งแรกเท่านั้น ดังนั้นผู้ใช้กลุ่มนี้จึงไม่สามารถถูกกำหนดเป้าหมายโดยกลุ่มเป้าหมายได้

3. จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเก็บถาวรกลุ่มเป้าหมายเพื่อการรักษาฐานลูกค้า?

แคมเปญหรือ Canvas ใดๆ ที่ใช้งานกลุ่มเป้าหมายนั้นอยู่จะถูกเก็บถาวรไปด้วย แม้ว่ากลุ่มเป้าหมายนั้นจะถูกใช้ในส่วนประกอบเพียงส่วนเดียวของ Canvas ก็ตาม Braze จะแสดงคำเตือนที่ระบุรายการที่จะถูกเก็บถาวรก่อนเสมอ

4. ควรใช้ Segment Extensions เพื่อการรักษาฐานลูกค้าหรือไม่?

ควรใช้เมื่อพฤติกรรมที่คุณต้องการติดตามย้อนหลังไปไกลกว่าที่ตัวกรองมาตรฐานจะเข้าถึงได้ โดยสามารถย้อนหลังได้สูงสุดถึงสองปี (730 วัน) เอกสารประกอบระบุว่าฟีเจอร์นี้เป็นส่วนเสริม ไม่ใช่ข้อกำหนดบังคับ

5. ทำไมผู้ใช้อาจยังได้รับข้อความหลังจากที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มเป้าหมายแล้ว?

ผู้ใช้อาจยังคงอยู่ในกลุ่มเป้าหมาย ณ เวลาที่ส่งข้อความ แต่ได้เปลี่ยนพฤติกรรมบนอุปกรณ์ใดอุปกรณ์หนึ่งของตนในภายหลัง โดยสถานะสมาชิก ณ เวลาที่ส่งข้อความคือเกณฑ์ที่ใช้ตัดสิน

‍

แหล่งข้อมูล

• Braze,สร้างกลุ่มเป้าหมายสืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,วัดขนาดของกลุ่มเป้าหมายสืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,ข้อมูลเชิงลึกของกลุ่มเป้าหมายสืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,ส่วนขยายกลุ่มเป้าหมาย (Segment Extensions)สืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,ตัวกรองการแบ่งกลุ่มสืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,รายงานการรักษาฐานลูกค้าสืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• Braze,กลุ่มเป้าหมาย (Segments)สืบค้นเมื่อ 28 ต.ค. 2026
• เขียนโดย CustomerIK พันธมิตรด้านการติดตั้งใช้งาน Braze

‍

CustomerIK คือพันธมิตรด้านการติดตั้งใช้งาน Braze ที่เชี่ยวชาญทั้งในด้านการเริ่มต้นใช้งาน การเชื่อมต่อทางเทคนิค การดำเนินงานด้านการตลาด และการจัดการข้อมูลลูกค้า

หากคุณต้องการให้เราช่วยตรวจสอบกลุ่มเป้าหมายเพื่อการรักษาฐานลูกค้า (Retention Segments) ก่อนที่จะเริ่มแคมเปญดึงลูกค้ากลับมาใช้งานอีกครั้ง มาคุยกันได้เลย

‍