아인슈타인 참여 빈도(EEF) 이해하기: 목적: EEF는 마케팅 클라우드 아인슈타인의 기능으로, 각 구독자에 대한 이메일 발송 빈도를 최적화하는 데 도움을 줍니다. EEF는 각 구독자에게 적절한 수의 이메일을 발송하여 구독 취소율을 줄이고 참여도를 높이는 것을 목표로 합니다. 작동 방식: EEF는 과거 참여 데이터(열람, 클릭 등)를 분석하여 각 구독자에게 최적의 발송 빈도를 예측합니다. 올바른 문장: A: EEF는 상업적 발송 데이터만 사용하고 거래 데이터는 사용하지 않습니다. EEF는 마케팅 이메일 발송 빈도 최적화에 중점을 둡니다. 거래 이메일(주문 확인, 비밀번호 재설정)은 일반적으로 특정 이벤트에 의해 발송되므로 EEF의 최적화 대상이 아닙니다. B: 이 모델은 귀하의 계정에서만 사용 가능한 데이터를 사용합니다. EEF의 예측은 귀하의 특정 Marketing Cloud 계정 내의 참여 데이터를 기반으로 하며, 다른 계정이나 외부 소스의 데이터는 사용하지 않습니다. C: 이메일 피로도로 인한 구독 취소를 최소화하도록 적절한 이메일 발송량을 결정하는 데 사용됩니다. 이것이 EEF의 핵심 목적입니다. EEF는 각 구독자에게 최적의 발송량을 찾는 것을 목표로 합니다. 즉, 구독자의 관심을 유지할 만큼 충분한 이메일을 보내되, 이메일 피로도로 인해 구독을 취소하지 않도록 하는 것입니다. 잘못된 진술: D: 이 도구는 최근 90일간의 참여 데이터를 사용합니다. EEF는 90일이 아닌 최근 28일간의 참여 데이터를 사용합니다. 요약하자면: EEF는 지난 28일 동안 계정의 상업용 이메일 발송 데이터를 사용하여 각 구독자에게 최적의 이메일 발송 빈도를 결정함으로써 구독 취소율을 줄입니다. A, B, C 모두 정답입니다.
