ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงการตลาดทางอีเมลอย่างไร

ทุกวันนี้ทุกคนกำลังพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) และนักการตลาดผ่านอีเมลก็ไม่มีข้อยกเว้น

แม้ว่าอีเมลจะยังห่างไกลจากช่องทางการตลาดดิจิทัลที่ใหม่และน่าตื่นเต้นที่สุด แต่ก็ยังคงเป็นช่องทางที่ให้ประสิทธิผลสูงสุดสำหรับบริษัทนับไม่ถ้วน ตามข้อมูลของ Campaign Monitor ทุกๆ 1 ดอลลาร์ที่ใช้ไป การตลาดผ่านอีเมลจะสร้างรายได้ถึง 38 ดอลลาร์

เมื่อพิจารณาถึงความสำคัญของอีเมลต่อธุรกิจของบริษัทหลายแห่ง จึงไม่น่าแปลกใจที่การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยเฉพาะจะเติบโตขึ้นในหมู่นักการตลาดผ่านอีเมล

มาดูกันว่า AI ถูกนำไปใช้กับการตลาดผ่านอีเมลอย่างไร

การทดสอบหลายตัวแปรและ A/B

นักการตลาดผ่านอีเมลที่เชี่ยวชาญใช้การทดสอบหลายตัวแปรและ A/B มาหลายปีแล้ว แต่ AI และ ML อนุญาตให้นักการตลาดทำการทดสอบในแบบที่ไม่เคยทำได้มาก่อน

ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เสนอแพลตฟอร์มการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML ซึ่งช่วยให้นักการตลาดสร้างการทดสอบที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ระบุแนวโน้มและคาดการณ์ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และระบุความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างการทดสอบที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็นโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

บางแพลตฟอร์ม เช่น Optimail ยังเสนอให้นักการตลาดผ่านอีเมลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญได้ทันที ลดความเสี่ยงที่จะสูญเสียรายได้ขณะทำการทดสอบ

หัวเรื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพการคัดลอก

หัวเรื่องและสำเนาอีเมลใดจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เป็นเวลาหลายปีที่นักการตลาดพยายามขจัดการคาดเดาออกจากการสร้างอีเมลที่สมบูรณ์แบบ โดยไม่ประสบความสำเร็จมากนัก

ตอนนี้ต้องขอบคุณแพลตฟอร์มที่นำเสนอโดยบริษัทต่างๆ เช่น Phrasee และ Persado นักการตลาดผ่านอีเมลสามารถให้ AI กำหนดหัวเรื่อง เนื้อหา และผู้รับคำกระตุ้นการตัดสินใจที่มีแนวโน้มจะตอบกลับมากที่สุด

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แพลตฟอร์มเหล่านี้เรียนรู้ว่าอะไรตอบสนองได้ดีที่สุดกับผู้ชมของนักการตลาดเฉพาะ จากนั้น แพลตฟอร์มเหล่านี้จะใช้เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างหัวเรื่อง เนื้อหา และคำกระตุ้นการตัดสินใจที่ไม่เพียงแต่ฟังดูเหมือนเขียนโดยมนุษย์เท่านั้น แต่ยังสอดคล้องกับภาษาที่แบรนด์มักใช้

ผลลัพธ์? จากข้อมูลของ Phrasee หัวเรื่องที่สร้างโดย AI นั้นมีประสิทธิภาพเหนือกว่าหัวเรื่องที่เขียนโดยมนุษย์มากกว่า 95% ของเวลาทั้งหมด และ Persado ไปไกลถึงขั้นอ้างว่า "เนื้อหาทางปัญญา" ของมันมีประสิทธิภาพเหนือกว่าเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้น 100% ตลอดเวลา

แม้ว่าคำกล่าวอ้างดังกล่าวจะต้านทานได้ยาก แม้แต่นักการตลาดผ่านอีเมลที่ยังไม่สบายใจที่จะให้ AI ควบคุมพวงมาลัยและขับเคลื่อนก็สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้ ตัวอย่างเช่น Touchstone ช่วยให้นักการตลาดสร้าง "การจำลองเสมือน" ของสมาชิกอีเมลและคาดการณ์การแสดงผล การคลิก และอัตรา Conversion สำหรับหัวเรื่องต่างๆ

ส่งการเพิ่มประสิทธิภาพเวลา

เมื่อพูดถึงการเพิ่มประสิทธิภาพความสำเร็จของแคมเปญการตลาดผ่านอีเมล รายละเอียดบางอย่างนั้นเล็กเกินกว่าจะมองข้ามไป ใช้เวลาส่ง เป็นเวลาหลายปีที่นักการตลาดตระหนักดีว่าเมื่อพวกเขาส่งอีเมลสามารถมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเปิดและการคลิก

ตัวอย่างเช่น ผู้รับอีเมลในลอนดอนอาจมีโอกาสน้อยที่จะเปิดอีเมลที่ส่งในตอนกลางคืนเนื่องจากเวลาส่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับสมาชิกในเขตเวลาที่ห่างไกล ด้วยเหตุผลนี้ นักการตลาดอีเมลบางรายจึงแบ่งกลุ่มสมาชิกของตนเพื่อให้แน่ใจว่าอีเมลของตนถูกส่งไปยังแต่ละส่วนในเวลาที่ถือว่าเหมาะสมที่สุด

อย่างไรก็ตาม แมชชีนเลิร์นนิงเสนอแนวทางที่ดียิ่งขึ้นไปอีก: แทนที่จะตั้งสมมติฐานใหญ่ๆ และสร้างกลุ่มใหญ่ เป็นไปได้ที่เครื่องจะเรียนรู้เมื่อผู้รับแต่ละคนมักจะเปิดอีเมลมากที่สุดแล้วจึงปรับเวลาส่งให้เหมาะสมสำหรับสมาชิกแต่ละคน พื้นฐาน

การทำเช่นนี้ด้วยตนเองจะเป็นไปไม่ได้ทั้งหมด แต่เป็นเรื่องง่ายสำหรับเครื่องจักรและผู้ขายจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เช่น Boomtrain ได้รวมเอาสิ่งนี้ไว้ในแพลตฟอร์มของพวกเขา

การคาดการณ์ส่วนบุคคล

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณถือได้ว่าเป็นจอกศักดิ์สิทธิ์ของการตลาดผ่านอีเมลและเช่นเดียวกับ Holy Grail ที่แท้จริง ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเข้าใจยากอย่างไม่น่าเชื่อ แต่ในที่สุด AI ก็สามารถเปลี่ยนสิ่งนั้นได้

ตัวอย่างเช่น Adobe ได้รวมแพลตฟอร์ม Sensei AI เข้ากับโซลูชันการตลาดทางอีเมลของ Adobe Campaigns ไม่เพียงแต่เทคโนโลยี ML ของ Sensei AI เท่านั้นที่สามารถใช้เพื่อกำหนดหัวเรื่องในแบบของคุณเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับแต่งภาพที่แสดงในอีเมลในแบบของคุณได้อีกด้วย:

เมื่อใส่รูปภาพลงในอีเมล คะแนนจะคำนวณจากข้อมูลอุตสาหกรรมว่าลูกค้ามีปฏิกิริยาอย่างไรกับรูปภาพที่คล้ายกันโดยอิงจากเนื้อหาสามล้านรายการ อัลกอริทึมจะแนะนำวิธีการปรับภาพโดยอัตโนมัติเพื่อให้ได้อัตราการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณลักษณะนี้อาจคาดการณ์ว่าอีเมลโปรโมชันสปริงของผู้ค้าปลีกอุปกรณ์กลางแจ้งจะให้บริการเต็นท์สีส้มสำหรับหกคนได้ดีกว่า เมื่อเทียบกับเต็นท์สีฟ้าสำหรับสองคน

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในระดับนี้จะเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มี AI

การวิเคราะห์

นอกเหนือจากการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลแล้ว AI ยังถูกนำไปใช้กับข้อมูลที่แคมเปญเหล่านี้สร้างขึ้น

ตัวอย่างเช่น เนื่องจาก Adobe Campaigns เป็นส่วนหนึ่งของ Adobe Marketing Cloud ซึ่งรวมถึงโซลูชันการวิเคราะห์ แพลตฟอร์ม Sensei AI ของ Adobe จึงสามารถรวมข้อมูลจากแคมเปญการตลาดทางอีเมลเข้ากับการวิเคราะห์ที่กว้างขึ้นได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ขณะนี้มีการใช้ข้อมูลการมีส่วนร่วมจากแคมเปญอีเมลเพื่อช่วยบริษัทต่างๆ ที่ใช้ Adobe Marketing Cloud คาดการณ์การเลิกราของลูกค้า

การตลาดอัตโนมัติ

ในอดีต การตลาดผ่านอีเมลเป็นกิจกรรมที่เน้นแคมเปญด้วยตนเองเป็นส่วนใหญ่ แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่เริ่มพับอีเมลลงในกลยุทธ์การตลาดอัตโนมัติที่กว้างขึ้น

AI และ ML เป็นส่วนที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ของแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ เนื่องจากสามารถช่วยให้แพลตฟอร์มเหล่านี้ระบุพฤติกรรมและเหตุการณ์ที่ควรกระตุ้นการสื่อสารทางการตลาดทางอีเมล และกำหนดว่าข้อความที่ส่งควรปรับแต่งอย่างไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ