Jak sztuczna inteligencja zmienia email marketing

W dzisiejszych czasach wszyscy mówią o sztucznej inteligencji (AI), a marketerzy e-mailowi ​​nie są wyjątkiem.

Pomimo tego, że e-mail jest daleki od najnowszego i najbardziej ekscytującego kanału marketingu cyfrowego, pozostaje jednym z najbardziej produktywnych dla niezliczonych firm. W rzeczywistości, według Campaign Monitor, za każdy wydany 1 USD marketing e-mailowy generuje aż 38 USD przychodu.

Biorąc pod uwagę znaczenie poczty e-mail dla firm wielu firm, nie jest zaskoczeniem, że wśród marketerów zajmujących się e-mailami coraz częściej stosuje się sztuczną inteligencję, a konkretnie uczenie maszynowe (ML).

Oto spojrzenie na zastosowanie sztucznej inteligencji w e-mail marketingu.

Testy wielowymiarowe i A/B

Wyrafinowani e-mail marketerzy od lat stosują testy wielowymiarowe i testy A/B, ale sztuczna inteligencja i ML pozwalają marketerom przeprowadzać testy w sposób, który wcześniej nie był możliwy.

Coraz większa liczba dostawców technologii oferuje platformy testowe oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które umożliwiają marketerom tworzenie bardziej niezawodnych testów, szybsze identyfikowanie trendów i przewidywanie oraz identyfikowanie subtelnych różnic między testami, które mogą pozostać niezauważone bez pomocy sztucznej inteligencji.

Niektóre platformy, takie jak Optimail, oferują nawet e-mail marketerom możliwość optymalizacji kampanii na bieżąco, eliminując ryzyko utraty przychodów podczas testów.

Optymalizacja wiersza tematu i tekstu

Jakie wiersze tematu i kopia wiadomości e-mail przyniosą najlepsze wyniki? Od lat marketerzy usiłują usunąć zgadywanie z tworzenia idealnej wiadomości e-mail – bez większego sukcesu.

Teraz, dzięki platformom oferowanym przez firmy takie jak Phrase i Persado, marketerzy e-mailowi ​​mogą pozwolić sztucznej inteligencji określić, na które wiersze tematu, treść i wezwania do działania odbiorcy najprawdopodobniej zareagują.

Uczenie maszynowe pozwala tym platformom dowiedzieć się, co najlepiej odpowiada odbiorcom określonego marketera. Platformy te wykorzystują następnie technologię języka naturalnego do tworzenia tematów, treści i wezwań do działania, które nie tylko brzmią tak, jakby zostały napisane przez człowieka, ale są spójne z językiem zwykle używanym przez markę.

Wynik? Według Phrase, jego wiersze tematyczne wygenerowane przez sztuczną inteligencję przewyższają napisane przez człowieka tematy w ponad 95% przypadków, a Persado posuwa się tak daleko, że twierdzi, że jego „treść poznawcza” przewyższa treści stworzone przez człowieka w 100% przypadków.

Chociaż trudno się oprzeć tego rodzaju twierdzeniom, nawet marketerzy e-mailowi, którzy nie czują się jeszcze komfortowo, aby sztuczna inteligencja mogła przejąć ster i prowadzić, mogą skorzystać z tej technologii. Na przykład Touchstone pozwala marketerom stworzyć „wirtualną symulację” swoich subskrybentów e-maili i przewidzieć wyświetlenia, kliknięcia i współczynniki konwersji dla różnych tematów.

Optymalizacja czasu wysyłania

Jeśli chodzi o optymalizację sukcesu kampanii e-mail marketingowej, niewiele szczegółów jest zbyt małych, by je zignorować. Weź czasy wysyłania. Od lat marketerzy dostrzegają, że wysyłanie wiadomości e-mail może mieć znaczący wpływ na liczbę otwarć i kliknięć.

Na przykład odbiorca wiadomości e-mail w Londynie może być mniej skłonny do otworzenia wiadomości e-mail dostarczanej w środku nocy, ponieważ czas wysłania został zoptymalizowany pod kątem subskrybentów w odległej strefie czasowej. Z tego powodu niektórzy marketerzy e-mailowi ​​dzielą swoich subskrybentów na segmenty, aby zapewnić, że ich wiadomości e-mail są dostarczane do każdego segmentu w czasie uważanym za idealny.

Uczenie maszynowe oferuje jednak jeszcze lepsze podejście: zamiast robić duże założenia i tworzyć duże segmenty, maszyna może dowiedzieć się, kiedy każdy indywidualny odbiorca najprawdopodobniej otworzy wiadomość e-mail, a następnie zoptymalizować czas wysyłania na jednego subskrybenta podstawa.

Robienie tego ręcznie byłoby prawie niemożliwe, ale jest to łatwa praca dla maszyn i coraz większa liczba dostawców, takich jak Boomtrain, włączyła ją do swoich platform.

Predykcyjna personalizacja

Personalizacja jest prawdopodobnie świętym Graalem marketingu e-mailowego i podobnie jak prawdziwy Święty Graal okazała się niewiarygodnie nieuchwytna. Ale sztuczna inteligencja może w końcu to zmienić.

Na przykład firma Adobe zintegrowała swoją platformę Sensei AI z rozwiązaniem do marketingu e-mailowego Adobe Campaigns. Technologia ML Sensei AI nie tylko może być używana do personalizowania tematów, ale może teraz spersonalizować obrazy wyświetlane w wiadomości e-mail:

Gdy obraz jest wstawiany do wiadomości e-mail, punktacja jest obliczana na podstawie danych branżowych dotyczących reakcji klientów na podobne obrazy na podstawie trzech milionów zasobów. Algorytm automatycznie podpowiada, jak dostosować obraz, aby osiągnąć wyższy wskaźnik zaangażowania. Na przykład funkcja może przewidywać, że wiosenna wiadomość e-mail promocyjna sprzedawcy sprzętu outdoorowego będzie skuteczniejsza w przypadku pomarańczowego namiotu sześcioosobowego niż niebieskiego namiotu dwuosobowego.

Ten poziom personalizacji byłby prawie niemożliwy do osiągnięcia bez sztucznej inteligencji.

Analityka

Oprócz wykorzystywania sztucznej inteligencji do optymalizacji kampanii e-mailowych, sztuczna inteligencja jest stosowana do danych generowanych przez te kampanie.

Na przykład, ponieważ Adobe Campaigns jest częścią Adobe Marketing Cloud, która obejmuje rozwiązanie analityczne, platforma Adobe Sensei AI może włączać dane z kampanii e-mail marketingowych do szerszych analiz. W szczególności dane o zaangażowaniu z kampanii e-mailowych są obecnie wykorzystywane do pomocy firmom korzystającym z Adobe Marketing Cloud w przewidywaniu odpływu klientów.

Automatyzacja marketingu

W przeszłości marketing e-mailowy był w dużej mierze ręcznym działaniem zorientowanym na kampanie. Jednak w ostatnich latach coraz więcej firm zaczęło włączać pocztę e-mail do swoich szerszych strategii automatyzacji marketingu.

Sztuczna inteligencja i ML są coraz ważniejszą częścią platform automatyzacji marketingu, ponieważ mogą pomóc tym platformom zidentyfikować zachowania i zdarzenia, które powinny wyzwalać komunikację marketingową opartą na wiadomościach e-mail, oraz określić, w jaki sposób dostarczane wiadomości powinny być dostosowane do uzyskania pożądanych rezultatów.