Telegram マーケティング番号検出の実際のテスト結果: 一連のスクリーニング方法により、コンバージョン率を直接 2 倍にすることができます

多くのチームがやっているTelegram でマーケティングを行う場合、非常に典型的な段階を経ることになります。つまり、ますます多くのアカウントが追加され、グループの数はますます大きくなりますが、実際のコンバージョンは同時に増加しません。表面的にはコンテンツの問題のように見えますが、実際のテストを複数回行った結果、より核心的な問題が多くの場合に現れることが判明しました。「番号がシステムに入力される前に」。

実際のバッチインポートテスト

国境を越えたコミュニティ運営プロジェクトで、チームはグループ メッセージング、プライベート メッセージング、コミュニティの募集に使用される 100,000 件の Telegram 関連の番号データ。

初期段階での審査はなく、直接マーケティングプロセスに入ります。結果は次のとおりです。

私メッセージの配信率が低い

私グループ招待の通過率が不安定

私ユーザーの反応率は明らかに階層化されている

私多くのアカウントにはインタラクティブなフィードバックがありません

全体としてデータ規模は大きいが、有効に反応したユーザーの割合は低い。

問題はそうではありませんデータ構造内でのテレグラム

さらに分析した結果、このデータのバッチは統一されたソースからのものではなく、混合構造を持っていることが判明しました。

私広告投資維持データ

私過去の登録ユーザーデータ

私サードパーティのチャネルを通じてデータを収集する

私複数のプラットフォームからデータを相互インポート

この構造は、実際のユーザーに低品質のアカウントが混在しているという問題を引き起こします。

フィルタリングされていないデータはどうなりますか?

フィルターをかけずに、Telegram マーケティングでは、いくつかの典型的な現象が発生します。

1.リーチ率が低下する

一部のアカウントはまったく存在しないか、有効期限が切れています。

2. インタラクションが非常に分散している

少数の実際のユーザーが集中的なフィードバックを提供しましたが、多数のアカウントは応答しませんでした。

3. システム学習の歪み

その後の自動接触モデルの判定は正しくありませんでした。

4. コミュニティの質が低下した。

グループ内で「サイレントユーザー」の割合が多すぎる。

これらの問題は、コンバージョン パス全体に直接影響します。

スクリーニング後に2回目のテストを追加

最初のラウンドのデータが実行された後、チームは数値スクリーニング ロジックを導入し、同じデータ バッチを再度処理しました。

フィルターの寸法には次のものが含まれます。

私Telegramは本当に登録されていますか?

私アカウント上で何らかのアクティブな動作はありますか?

私クロスプラットフォームの動作特性があるかどうか

私一括登録元かどうか

私長期間活動していないかどうか

フィルタリングが完了した後、データは再階層化されました。

データ階層化後の変化

加工後、100,000 個のデータは 3 つのカテゴリに分類されます。

質の高いユーザー

プライベートチャットの変換やコミュニティ操作に直接使用できます。

中程度の品質のユーザー

コンテンツとペースを通じて育成する必要があります。

無効なユーザーまたは低品質のユーザー

マーケティングリンクを入力せずに直接削除してください。

その結果、データ量は減りますが、構造はより明確になります。

コンバージョンの変化が明らかになる理由

2 回目のテストでは、マーケティング指標に大きな変化がありました。

私有効応答率の向上

私グループでの交流の割合が増える

私プライベート チャットのコンバージョン パスがより安定しました

私自動連絡の成功率の向上

変化の鍵となるのは、「何をもっと発信すべきか」、でも「誰にだけ」。

Telegram マーケティングの本当の問題は「ユーザーの混合」です

多くのチームは現象の判断を簡単に誤ります。

グループの活動が活発でないのは内容の問題だと思います。

しかし実際には、多くのグループには最初からアクセスできないアカウントや低品質のアカウントが大量に混在しています。

これらのアカウントは返信、対話、変換を行いませんが、全体的なデータ パフォーマンスは低下し続けます。

選考プロセスにおけるデジタルプラネットの役割

今回の実測ではデータスクリーニング工程に入ります以前は電報マーケティングが行われていました。

処理プロセス全体には大まかに次のものが含まれます。

まず、基本的な数値クリーニングを実行して、重複データや無効なデータを削除します。

それから入力してくださいテレグラムの特殊検出:

私アカウントが実際に存在するかどうかを確認する

私アクティブな動作があるかどうかを確認する

私長期にわたるサイレントアカウントを特定する

私フラグ例外一括登録元

次に、クロスプラットフォーム相関分析を実行します。

私WhatsAppのステータス認識

私Facebookの登録状況分析

私TikTokの行動特性のマッチング

最後に、構造化された結果が出力されます。

私ユーザーに直接マーケティングできる

私ユーザーを開拓する必要がある

私無効なユーザープール

これらの結果は、その後のリーチ戦略を直接決定します。

マーケティングロジックが変わりつつある

Telegram マーケティングは、「バルク主導型」から「階層化されたオペレーション」に移行しています。

過去の懸念には次のようなものがあります。

私グループの人数

私送信数量

私カバレッジ

今私がもっと心配しているのは、次のことです。

私実アクティブ率

私応答速度

私ユーザーの品質構造

私変換パスの完全性

ユーザー構造が再構築されれば、それに応じてマーケティング手法も変化していきます。

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