50,000 のアカウントをテストした結果、TG の有効ユーザーのわずか 38%

多くの人の想像の中で、Telegram のデータプールはほぼ「無限」です。十分なアカウントデータがある限り、マーケティング規模を拡大し続けることができます。しかし、実際の状況はそれほど単純ではありません。

ある時 50,000 TG アカウント 検出実験では、多くの運用チームを驚かせる結果が見つかりました。実際の効果的なユーザーはわずか 38% です。

つまり、一見膨大に見えるアカウントデータのうち、実際にはマーケティング価値のないデータが半分以上あるということです。

これが、ますます多くのチームが注目し始めている理由です。 TG有効利用者検出スクリーニング資料。正式なプロモーションの前に、データ検出を通じて真に効果的なアカウントを選別することが、多くのプロジェクトの標準プロセスとなっています。

この記事は渡されます 50,000アカウントの検出ケース、解体中TG の有効なユーザー スクリーニングのコア ロジック。

1つ、50,000TGアカウント検出実験

この実験では、次のバッチをインポートしました。 50,000 TG アカウント データ、基礎的なテストを実施しました。検出の次元には、アカウントのステータス、アクティブなレコード、メッセージが正常に受信できるかどうかが含まれます。

テストが完了すると、データ結果は非常に明確になります。

について アカウントの 38% が有効なユーザーです。これらのユーザー アカウントは通常のステータスにあり、最近のオンライン記録があり、特定の対話型動作を備えています。

アカウントの別の部分は、アクティブ ユーザーの数が少ないことです。アカウントは存在しますが、やり取りの記録はほとんどありません。

空のアカウント、禁止されたアカウント、キャンセルされたアカウントなど、無効なデータであるアカウントもかなりの数あります。

つまり、これであれば、50,000 のアカウントが審査なしでプロモーションに直接使用される場合、少なくともマーケティング リソースの 60% 以上が無駄になる可能性がある。

二、無効な TG アカウントの一般的な 3 つのタイプ

テストプロセス中に、次のことがわかりました。TG の無効なアカウントは、一般に 3 つの主なタイプに分類できます。

空のアカウント

空の番号はTG データ内の無効なアカウントの最も一般的なタイプ。

この種のアカウントはデータ リストには存在するように見えますが、実際にはもう利用できません。アカウントには、ユーザーがログアウトした後に記録が残る場合もあれば、最初から存在しないアカウントもあります。

マーケティングデータに空の数字が多く含まれる場合、メッセージ送信の成功率が大幅に低下します。

アカウントの禁止

もう 1 つの一般的な状況は、アカウントがプラットフォームによって禁止されていることです。

これらのアカウントは通常、違反または異常な操作により制限されています。マーケティング目的では、そのようなアカウントにはほとんど価値がありません。

データ スクリーニング プロセスでは、これらのアカウントをできるだけ早く除外する必要があります。

ゾンビアカウント

ゾンビアカウントは通常、一括登録によって生成されるアカウントです。

このようなアカウントはログインできますが、グループ ディスカッションに参加しない、メッセージを積極的に送信しないなど、実際のやり取りはほとんど行われません。

プロモーション プロセス中、これらのアカウントはコンバージョンをもたらさないことがよくあります。

3. 判断方法TG有効ユーザー

データ品質を向上させるために、TG のスクリーニング プロセスでは、通常、ユーザーが効果的かどうかを判断するために複数の指標が使用されます。

まずはアカウントステータスの検出。正常な状態のアカウントのみが価値を持ちます。

に続くアクティビティの検出。ユーザーに最近のオンライン記録がある場合、そのアカウントはまだ使用中であることを意味します。

観察することもできますインタラクティブな動作、グループディスカッションに参加したかどうか、チャンネルを登録したかどうかなど。

アカウントがこれらの条件を同時に満たす場合、通常、そのアカウントは有効なユーザーとみなされます。

4. バッチテストがますます重要になっている理由

とともにTGマーケティングの規模は拡大を続けており、アカウントデータの量も増加しています。

数十のアカウントしか検出されない場合、手動処理はかろうじて完了できます。しかし、データ規模が大きくなると、 数万、場合によっては数十万のアカウント 現時点では、手動による検出はほぼ不可能です。

たとえば、各アカウントを手動で検出する必要がある場合、5秒後、検出します50,000 アカウントただ近くにいればいいだけ70時間。

このため、ますます多くのチームが材料のスクリーニングに自動検出ツールを使用し始めています。

自動化されたシステムにより、バッチ検出が短時間で完了し、空のアカウント、禁止されたアカウント、およびアクティブ度の低いアカウントが自動的に識別され、スクリーニング効率が大幅に向上します。

5. 改善方法TG 有効ユーザーのスクリーニング効率

実際の運用においては、スクリーニング効率を向上させる最も直接的な方法は、専門的な検出システムを使用することです。

例えば デジタルプラネットスクリーニングシステム、ただサポートするだけTG アカウントのステータス検出、空のアカウントの識別、アクティブなユーザーのスクリーニングおよびその他の機能。バッチ検出により、無効なアカウントを迅速に除外し、真に有効なユーザー データを保持できます。

データ品質をテストしたいユーザーの場合、デジタルプラネットでは現在、無料お試しスクリーニングテストサービスを提供中。正式に使用する前に、テスト用にいくつかのアカウントをインポートし、データの状況を把握することができます。具体的な試用方法については、カスタマー サービスにお問い合わせください。

このようにして、チームはプロモーション前にデータの品質を把握できるため、リソースの不必要な浪費を削減できます。

結論

この時 50,000TGアカウント検出実験 で、のみ アカウントの 38% が有効なユーザーです。この結果は、TG のマーケティング環境では、データ品質の問題は多くの人が考えているよりもはるかに深刻です。

審査がなければ、無効なアカウントに多くのマーケティング リソースが無駄になる可能性があります。

したがって、ますます多くのチームが TG有効利用者検出スクリーニング資料 運用プロセスの最初のステップとして。効果的なアカウントをフィルタリングすることで、プロモーションの効率が大幅に向上し、すべてのコンタクトの価値を高めることができます。

将来TG マーケティング競争では、質の高いユーザーをより早く特定できる人が、真の成長を達成する可能性が高くなります。

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