Maar hoe kan het u helpen om lastige vragen te beantwoorden, zoals: "Hebben sommige mensen meer kans dan anderen om bepaalde soorten of categorieën producten te verkiezen?" Het is moeilijk om dergelijke eigenschappen te identificeren bij al uw individuele klanten. Dat is waar voorspellende kenmerken binnenkomen.
Voorspellende kenmerken gebruiken klantgegevens om te leren en vervolgens kenmerken en gedrag te voorspellen. Geslacht is bijvoorbeeld een voorspellend attribuut en voorspeld geslacht is nu beschikbaar binnen Klaviyo.
Het kenmerk voor gendervoorspelling doet precies wat het impliceert: het voorspelt het geslacht van uw klanten.
U kunt de functie voor voorspellend geslacht gebruiken om genderspecifieke producten en inhoud op relevantere manieren voor uw doelgroep te targeten. U kunt het ook gebruiken om segmenten te maken en uw e-mailautomatisering te filteren en te splitsen.
Ons algoritme voor geslachtsvoorspelling gebruikt de voornaam van een klant samen met censusgegevens om te voorspellen of de naam waarschijnlijk mannelijk, vrouwelijk of onzeker is.
Om dit te doen, gebruikten we lijsten met voornamen waarbij individuen hun geslacht zelf hadden geïdentificeerd en vergeleken die direct met geverifieerde censusgegevens. We hebben veel veel voorkomende namen gevonden die voldoen aan de verwachtingen. Bijvoorbeeld, de naam Steven was 99,6 procent man op de telling en werd 99,9 procent van de tijd zelf geïdentificeerd als mannelijk. Susan was 99,8 procent van de tijd in de volkstelling en 99,3 procent van de tijd zelf geïdentificeerd. Maar namen met onzekere geslachten genereerden grotere fouten tussen volkstelling en zelf-geïdentificeerde gegevens. Voor die namen hebben we een fout gemaakt aan de voorzichtigheid en hebben ze als onzeker bestempeld.
Geslachttargeting is niet waterdicht omdat het gebruik van een voornaam om iemands geslacht te voorspellen geen perfecte wetenschap is. Sommige mensen identificeren zich mogelijk niet met het geslacht dat hun naam traditioneel impliceert. Anderen zullen niet geïnteresseerd zijn in de dingen die hun geslacht doorgaans aangeeft.
Omdat gendervoorspelling en gendertargeting niet perfect zijn, is het belangrijk om ervoor te zorgen dat uw berichten en uw inhoud niet volledig aannemen dat een klant absoluut mannelijk of vrouwelijk is. U kunt bijvoorbeeld een campagne met geslachtstargeting maken die eenvoudig inhoud opnieuw rangschikt op basis van geslacht. De campagne kan nog steeds beide productlijnen weergeven, dus als u uw klant op de een of andere manier verkeerd heeft geïnterpreteerd, ontvangen deze nog steeds inhoud die waarschijnlijk van belang is.
Vrouwelijke geslachtsklanten U kunt ook het geslacht van uw klant verzamelen met een aanmeldingsformulier en het opslaan als een aangepaste eigenschap, zodat u die gegevens kunt behouden en deze kunt gebruiken. Het voorspelde geslacht van Klaviyo is een eigenschap van Predictive Analytics en kan naast bestaande aangepaste eigenschappen bestaan. Het is altijd beter om de informatie uit de eerste hand te gebruiken die uw klanten u geven wanneer dat mogelijk is, maar de functie voor gendervoorspelling kan een handig hulpmiddel zijn om u te helpen de gaten in te vullen.
Laten we eens kijken hoe het ene merk de nieuwe functie voor voorspelling van het geslacht heeft gebruikt om zijn marketing te personaliseren.
