人工知能がEメールマーケティングをどのように変えているか
公開: 2017-09-26最近、誰もが人工知能（AI）について話し合っており、メールマーケターも例外ではありません。
電子メールは最新で最もエキサイティングなデジタルマーケティングチャネルからはほど遠いという事実にもかかわらず、無数の企業にとって最も生産性の高いものの1つであり続けています。 実際、キャンペーンモニターによると、1ドルの支出ごとに、電子メールマーケティングはなんと38ドルの収益を生み出します。
多くの企業のビジネスにとって電子メールの重要性を考えると、AI、特に機械学習（ML）の使用が電子メールマーケターの間で成長しているのは当然のことです。
AIがEメールマーケティングにどのように適用されているかを見てみましょう。
多変量およびA / Bテスト
洗練されたメールマーケターは、多変量テストとA / Bテストを何年も使用していますが、AIとMLを使用すると、マーケターはこれまで不可能だった方法でテストを実行できます。
ますます多くのテクノロジーベンダーがAIとMLを活用したテストプラットフォームを提供しており、マーケターはより堅牢なテストを作成し、傾向をより迅速に特定して予測を行い、AIの支援なしでは見過ごされがちなテスト間の微妙な違いを特定できます。
Optimailなどの一部のプラットフォームは、メールマーケティング担当者にキャンペーンをその場で最適化する機能を提供し、テストの実行中に収益が失われるリスクを排除します。
件名とコピーの最適化
どの件名と電子メールのコピーが最良の結果を生むでしょうか？ 何年もの間、マーケターは完璧な電子メールを作成することから当て推量を取り除くのに苦労してきました–あまり成功しませんでした。
現在、PhraseeやPersadoなどの企業が提供するプラットフォームのおかげで、メールマーケターは、AIに、どの件名、本文のコピー、および召喚状の受信者が応答する可能性が最も高いかを判断させることができます。
機械学習により、これらのプラットフォームは、特定のマーケティング担当者のオーディエンスに最も共鳴するものを学習できます。 これらのプラットフォームは、自然言語テクノロジーを使用して、件名、本文のコピー、行動を促すフレーズを作成します。これらは、人間が書いたように聞こえるだけでなく、ブランドで通常使用されている言語と一致しています。
結果？ Phraseeによると、AIで生成された件名は、人間が書いた件名よりも95％以上優れており、Persadoは、その「認知コンテンツ」が人工コンテンツよりも100％優れていると主張しています。
この種の主張に抵抗するのは難しいですが、AIにハンドルを握らせて運転させることにまだ慣れていない電子メールマーケターでさえ、テクノロジーを利用する能力を持っています。 たとえば、Touchstoneを使用すると、マーケターは電子メールサブスクライバーの「仮想シミュレーション」を作成し、さまざまな件名のインプレッション、クリック、およびコンバージョン率を予測できます。
送信時間の最適化
Eメールマーケティングキャンペーンの成功を最適化することになると、無視できないほど小さな詳細はほとんどありません。 送信時間を取ります。 何年もの間、マーケターは、電子メールを送信すると、開封とクリックに意味のある影響を与える可能性があることを認識してきました。
たとえば、ロンドンの電子メール受信者は、送信時間が遠いタイムゾーンのサブスクライバー向けに最適化されているため、深夜に配信される電子メールを開く可能性が低くなる可能性があります。 このため、一部のEメールマーケターは、Eメールが理想的と考えられる時間に各セグメントに確実に配信されるように、サブスクライバーをセグメント化します。
ただし、機械学習はさらに優れたアプローチを提供します。大きな仮定を立てて大きなセグメントを作成する代わりに、個々の受信者が電子メールを開く可能性が最も高い時期を機械が学習し、サブスクライバーごとの送信時間を最適化することができます。基本。
これを手動で行うことはほとんど不可能ですが、マシンにとっては簡単な作業であり、Boomtrainのようなますます多くのベンダーがプラットフォームに組み込んでいます。
予測的パーソナライズ
パーソナライズは間違いなくEメールマーケティングの聖杯であり、本物の聖杯と同じように、信じられないほどとらえどころのないことが証明されています。 しかし、AIはついにそれを変えることができました。
たとえば、アドビはSenseiAIプラットフォームをAdobeCampaignsのEメールマーケティングソリューションに統合しました。 Sensei AIのMLテクノロジーを使用して件名をパーソナライズできるだけでなく、電子メールに表示される画像をパーソナライズできるようになりました。
電子メールに画像が挿入されると、300万の資産に基づく類似の画像に対する顧客の反応に関する業界データに基づいてスコアが計算されます。 アルゴリズムは、より高いエンゲージメント率を達成するために画像を調整する方法を自動的に推奨します。 たとえば、この機能は、アウトドア用品の小売業者の春のプロモーションメールが、青い2人用テントよりもオレンジ色の6人用テントの方がパフォーマンスが良いと予測する場合があります。
このレベルのパーソナライズは、AIなしではほとんど不可能です。
分析
AIを使用してメールキャンペーンを最適化することに加えて、AIはこれらのキャンペーンが生成するデータに適用されています。
たとえば、AdobeCampaignsは分析ソリューションを含むAdobeMarketing Cloudの一部であるため、AdobeのSensei AIプラットフォームは、電子メールマーケティングキャンペーンからのデータをより広範な分析に組み込むことができます。 具体的には、電子メールキャンペーンのエンゲージメントデータを使用して、Adobe MarketingCloudを使用している企業が顧客離れを予測できるようにしています。
マーケティングオートメーション
歴史的に、Eメールマーケティングは主に手動のキャンペーン指向の活動でした。 しかし、近年、ますます多くの企業が電子メールをより広範なマーケティング自動化戦略に組み込むようになりました。
AIとMLは、マーケティング自動化プラットフォームのますます重要な部分になっています。これらのプラットフォームは、電子メールベースのマーケティングコミュニケーションをトリガーする動作とイベントを識別し、配信されるメッセージを調整して目的の結果を生成する方法を決定するのに役立ちます。