Персонализированные алгоритмы подбора уведомлений в крупных онлайн-магазинах работают на основе сбора и анализа данных о пользователях. 14 Это позволяет адаптировать сообщения под индивидуальные предпочтения и поведение конкретного клиента. 1

Некоторые методы персонализации:

• История покупок. 1 Анализ покупок пользователя позволяет отправлять уведомления с рекомендациями продуктов, которые могут быть ему интересны. 1 Например: «Вы недавно купили смартфон. Возможно, вас заинтересуют аксессуары для него со скидкой 20%». 1
• История просмотров. 1 На основе ранее просмотренных товаров или контента можно отправлять рекомендации. 1 Например: «Вам понравилась статья о фитнесе. Посмотрите нашу новую подборку упражнений для дома». 1
• Настройки уведомлений. 1 Пользователи могут выбирать, какие уведомления они хотят получать, что позволяет максимально точно соответствовать их интересам. 1
• Геолокация. 1 Отправка уведомлений на основе текущего местоположения пользователя. 1 Например: «Вы находитесь рядом с нашим магазином. Зайдите и получите скидку 10% на все товары!». 1
• Временные метки. 1 Уведомления, основанные на времени суток или других временных параметрах. 1 Например: «Доброе утро! Начните день с полезного завтрака по нашему новому рецепту». 1

Персонализированные уведомления помогают создавать более глубокие и значимые связи с пользователями, повышая их вовлечённость и удовлетворённость. 1