Customer.io in de praktijk: onboarding, winkelwagentjes en klanten terugwinnen
Customer.io werkt het beste voor bedrijven die gebruikers in hun product hebben en op het juiste moment willen communiceren, niet dezelfde nieuwsbrief naar iedereen.
👁 114 keer gelezen
Customer.io levert de meeste waarde voor bedrijven die gebruikers in hun product hebben en op het juiste moment met hen willen communiceren, in plaats van dezelfde nieuwsbrief naar de hele lijst te sturen. We hebben de toepassingen verzameld waarbij berichten op basis van gebruikersgedrag het meeste opleveren, inclusief hoe je ze opbouwt.
Hoe je mensen en events naar Customer.io stuurt en je eerste automatisering bouwt, hebben we beschreven in de Customer.io handleiding.
Waar begin je mee
Bouw niet meteen vijf automatiseringen. Begin met één: een welkomstserie, want die raakt elke nieuwe gebruiker en laat het snelst resultaat zien. Daarvoor heb je maar twee dingen nodig: identificatie bij registratie en één event dat aangeeft dat de gebruiker iets belangrijks heeft gedaan. Als de welkomstserie werkt en je weet hoe je deze moet meten, voeg je het terugwinnen van inactieve gebruikers toe, en daarna de rest.
Stel bij elke nieuwe automatisering de vraag: wanneer moet iemand hieruit stappen? Een automatisering zonder exit-voorwaarde is een recept voor berichten die irriteren.
Onboarding van nieuwe gebruikers
De meest voorkomende en meest winstgevende toepassing. Een nieuwe persoon registreert zich en weet niet waar te beginnen. Een welkomstserie reageert op wat de gebruiker al heeft gedaan: wie zijn account heeft geconfigureerd, krijgt tips voor de volgende stap, wie vastzit krijgt een herinnering met een voorbeeld. De Customer.io documentatie noemt dergelijke series als typische toepassing van triggers op basis van attributen en segmenten.
Inactieve gebruikers terugwinnen
Een gebruiker stopt met inloggen. Een segment “geen login sinds 14 dagen” start een automatisering met een herinnering aan wat er nieuw is in het product, of met de vraag wat er ontbrak. Wanneer iemand terugkomt, verlaat deze de automatisering en krijgt geen vervolgberichten meer.
Verlaten winkelwagentje
Een webshop stuurt events naar Customer.io voor toevoegen aan winkelwagen en aankoop. De automatisering start na toevoegen aan winkelwagen, wacht een uur, controleert of er een aankoop was, en stuurt zo niet een herinnering. Tweede bericht de volgende dag, exit na aankoop.
Enquêtes en reviews op het juiste moment
Een verzoek om een review een week na aankoop of na het tiende gebruik van een functie heeft meer kans op respons dan een enquête naar de hele lijst. Periodieke tevredenheidsenquêtes zijn een van de voorbeelden die de documentatie geeft bij triggers op basis van attributen.
Aankondigingen voor specifieke groepen
Een nieuwe functie voor gebruikers van het zakelijke plan, een prijswijziging voor mensen met een jaarabonnement. Eenmalige verzending naar een segment zorgt ervoor dat iedereen alleen informatie krijgt die relevant is, wat het aantal uitschrijvingen vermindert.
Meerdere kanalen in één flow
E-mail, SMS, push-notificatie en in-app bericht in één automatisering. Voorbeeld: herinnering per e-mail, en als dat niet werkt, twee dagen later een push-notificatie. Een automatisering kan ook een bericht naar de bedrijfs-Slack sturen wanneer een belangrijke klant stopt met het gebruik van het product, zodat de accountmanager kan bellen.
Transactionele berichten
Bevestigingen, wachtwoord-resets en notificaties die worden verstuurd als reactie op een gebruikersactie kunnen ook via Customer.io. Alle klantcommunicatie staat dan op één plek, met een historie van wat iedereen heeft ontvangen.
Voorbeeld: taallearning-app
Een app stuurt events voor voltooide lessen. Drie automatiseringen: welkomstserie voor nieuwe gebruikers met exit na de eerste les, herinnering na drie dagen zonder les met een korte oefening in de e-mail, en felicitaties na de tiende les met een verzoek om beoordeling in de app store. Elk bericht gaat over wat de gebruiker net heeft gedaan of is gestopt met doen, dus het ziet er niet uit als een massa-mailing.
In dit voorbeeld heeft elke automatisering zijn eigen exit-voorwaarde, en dat is hun belangrijkste kenmerk. Iemand die terugkeert naar het leren, stopt met het ontvangen van herinneringen, en iemand die de app heeft beoordeeld, krijgt het verzoek niet een tweede keer. Zonder deze voorwaarden zou dezelfde persoon in één week een herinnering, felicitaties en een beoordelingsverzoek tegelijk kunnen krijgen. Bij het ontwerpen van een nieuwe automatisering is het altijd de moeite waard om te controleren of deze niet overlapt met bestaande.
Waar je op moet letten
- Marketingtoestemming: promotionele berichten vereisen toestemming, transactionele niet.
- Frequentie: meerdere automatiseringen tegelijk kunnen één persoon overspoelen met berichten.
- Datakwaliteit: zonder goed benoemde events stoppen segmenten met werken.
Hoe controleer je of het loont
Elke automatisering moet één getal hebben dat het moet verbeteren. Welkomstserie: percentage mensen dat de belangrijkste actie heeft uitgevoerd. Inactieve gebruikers terugwinnen: percentage mensen dat is teruggekomen. Verlaten winkelwagen: teruggewonnen bestellingen. Je vergelijkt dit getal vóór de lancering en na een maand gebruik. Als de verbetering duidelijk is en de kosten van het plan lager zijn dan de waarde van teruggewonnen klanten, is de berekening eenvoudig.
Het is ook de moeite waard om af en toe het aantal uitschrijvingen te controleren. Een stijgend aantal uitschrijvingen is een signaal dat berichten te vaak komen of niet relevant zijn voor ontvangers.
Bij al deze toepassingen is het goed om één ding te onthouden: een bericht op basis van gedrag is alleen effectief als de data actueel is. Als een event over een aankoop met vertraging binnenkomt, krijgt de klant een herinnering over een winkelwagen die al is betaald. Controleer daarom vóór het lanceren van elke nieuwe automatisering bij een paar testpersonen of events op tijd binnenkomen.
More on this from HELDER
magazine·Japanse rechtbank: AI-kloon van acteursstem schendt rechtenEen rechtbank in Tokio oordeelde dat het klonen van de stem van acteur Kenjiro Tsuda met AI zonder toestemming een schending van zijn persoonlijkheidsrechten is.