Verhaltensbasiertes Messaging

Userlist versendet Lifecycle-E-Mails an SaaS-Nutzer basierend auf deren Aktivitäten in Ihrem Produkt. Ein Beam-Agent liest eingehende Ereignisse und trägt Nutzer nach Ihren Regeln in die richtigen Kampagnen ein, schreibt sie in Sequenzen und aktualisiert ihre Phase, wenn sich ihr Verhalten ändert. Wenn ein Ereignis fehlerhaft erscheint – beispielsweise wenn ein Signal viel zu oft ausgelöst wird –, pausiert der Agent die Anmeldung und bittet einen Mitarbeiter um Überprüfung, bevor die E-Mail gesendet wird. Jeder Versand und jeder Phasenwechsel wird protokolliert, sodass Nutzer relevante Nachrichten pünktlich erhalten und Marketer nur jene Fälle prüfen müssen, denen die Regel nicht vertrauen kann.

Nutzer- und Unternehmensprofile

Userlist speichert Eigenschaften sowohl von einzelnen Nutzern als auch von deren Unternehmen für das Messaging auf der Account-Ebene. Ein Beam-Agent liest und schreibt diese Profile und aktualisiert Merkmale wie Tarif, Rolle und Aktivität, damit Segmente bei Kontoänderungen präzise bleiben. Konfliktreiche Aktualisierungen oder Änderungen, die ein ganzes Unternehmen in eine andere Stufe verschieben würden, werden zur Bestätigung durch einen Mitarbeiter zurückgehalten. Der Agent protokolliert jeden Schreibvorgang, sodass Kampagnen die richtigen Personen mit aktuellen Daten ansprechen und wichtige, weitreichende Entscheidungen auf Account-Ebene von einem Menschen überprüft werden, bevor sie wirksam werden.

Regeln zur Segmentanmeldung

Userlist gruppiert Nutzer in Segmente, die automatisierte Kampagnen starten und stoppen. Ein Beam-Agent liest die Segmentmitgliedschaft bei Änderungen aus und meldet Nutzer gemäß Ihren Regeln für Kampagnen an oder ab. Jede Änderung wird zurückgeschrieben, sodass Personen nur die Sequenzen erhalten, die noch zu ihnen passen. Falls ein Nutzer in widersprüchlichen Kampagnen landen würde oder ein Segment plötzlich über eine erwartete Größe hinaus anwächst, stoppt der Agent und benachrichtigt einen Marketer. Jede Anmeldung wird aufgezeichnet, sodass das Lifecycle-Messaging konsistent bleibt, während ein Mensch Überschneidungen und Anomalien behebt, für die die Regel nicht ausgelegt war.