Yapay zeka e-posta pazarlamasını nasıl değiştiriyor?

Bugünlerde herkes yapay zekadan (AI) bahsediyor ve e-posta pazarlamacıları da bir istisna değil.

E-posta, en yeni ve en heyecan verici dijital pazarlama kanalı olmaktan uzak olmasına rağmen, sayısız şirket için en üretken kanallardan biri olmaya devam ediyor. Aslında, Campaign Monitor'e göre, harcanan her 1 ABD Doları için e-posta pazarlaması 38 ABD Doları gibi muazzam bir gelir sağlar.

Birçok şirketin işletmesi için e-postanın önemi göz önüne alındığında, yapay zeka ve özellikle makine öğrenimi (ML) kullanımının e-posta pazarlamacıları arasında artması şaşırtıcı değil.

İşte yapay zekanın e-posta pazarlamasına nasıl uygulandığına bir bakış.

Çok Değişkenli ve A/B Testi

Gelişmiş e-posta pazarlamacıları yıllardır çok değişkenli ve A/B testini kullanıyor ancak AI ve ML, pazarlamacıların daha önce mümkün olmayan şekillerde test yapmasına izin veriyor.

Artan sayıda teknoloji satıcısı, pazarlamacıların daha sağlam testler oluşturmasına, eğilimleri daha hızlı belirlemesine ve tahminler yapmasına ve testler arasında AI'nın yardımı olmadan fark edilmeyebilecek ince farkları belirlemesine olanak tanıyan AI ve ML destekli test platformları sunar.

Optimail gibi bazı platformlar, e-posta pazarlamacılarına kampanyalarını anında optimize etme olanağı sunarak testler çalışırken gelir kaybı riskini ortadan kaldırır.

Konu satırı ve kopya optimizasyonu

Hangi konu satırları ve e-posta kopyası en iyi sonuçları verir? Pazarlamacılar yıllardır mükemmel e-postayı oluştururken varsayımları ortadan kaldırmak için mücadele ettiler - pek başarılı olamadılar.

Artık, Phrasee ve Persado gibi şirketler tarafından sunulan platformlar sayesinde, e-posta pazarlamacıları, AI'nın hangi konu satırlarına, metin metnine ve harekete geçirici mesaj alıcılarının yanıt verme olasılığının en yüksek olduğunu belirlemesine izin verebilir.

Makine öğrenimi, bu platformların belirli bir pazarlamacının hedef kitlesinde neyin en iyi yankı bulduğunu öğrenmesine olanak tanır. Bu platformlar daha sonra, yalnızca bir insan tarafından yazılmış gibi görünmeyen, aynı zamanda markanın tipik olarak kullandığı dille tutarlı olan konu satırları, gövde metni ve harekete geçirici mesajlar oluşturmak için doğal dil teknolojisini kullanır.

Sonuç? Phrasee'ye göre, AI tarafından oluşturulan konu satırları, zamanın %95'inden fazla insan tarafından yazılan konu satırlarından daha iyi performans gösteriyor ve Persado, "bilişsel içeriğinin", zamanın %100'ünde insan yapımı içerikten daha iyi performans gösterdiğini iddia edecek kadar ileri gidiyor.

Bu tür iddialara direnmek zor olsa da, AI'nın direksiyona geçmesine ve sürmesine henüz izin vermeyen e-posta pazarlamacıları bile teknolojiden yararlanma yeteneğine sahiptir. Örneğin Touchstone, pazarlamacıların e-posta abonelerinin "sanal simülasyonunu" oluşturmalarına ve farklı konu satırları için gösterim, tıklama ve dönüşüm oranlarını tahmin etmelerine olanak tanır.

Gönderme süresi optimizasyonu

Bir e-posta pazarlama kampanyasının başarısını optimize etmeye gelince, çok az ayrıntı göz ardı edilemeyecek kadar küçüktür. Gönderim süreleri alın. Pazarlamacılar yıllardır e-posta gönderdiklerinde, açılışlar ve tıklamalar üzerinde anlamlı bir etkisi olabileceğini fark ettiler.

Örneğin, Londra'daki bir e-posta alıcısının, gecenin köründe teslim edilen bir e-postayı açma olasılığı daha düşük olabilir, çünkü gönderme süresi uzak bir saat dilimindeki aboneler için optimize edilmiştir. Bu nedenle, bazı e-posta pazarlamacıları, e-postalarının ideal olarak kabul edilen bir zamanda her bir bölüme iletilmesini sağlamak için abonelerini bölümlere ayırır.

Bununla birlikte, makine öğrenimi daha da iyi bir yaklaşım sunar: büyük varsayımlar yapmak ve büyük segmentler oluşturmak yerine, bir makinenin her bir alıcının bir e-posta açma olasılığının en yüksek olduğu zamanı öğrenmesi ve ardından abone başına gönderme süresini optimize etmesi mümkündür. temel.

Bunu manuel olarak yapmak neredeyse imkansız olurdu, ancak makineler için kolay bir iş ve Boomtrain gibi giderek artan sayıda satıcı bunu platformlarına dahil etti.

Tahmine dayalı kişiselleştirme

Kişiselleştirme, tartışmasız e-posta pazarlamasının kutsal kâsesidir ve tıpkı gerçek Kutsal Kase gibi, inanılmaz derecede zor olduğu kanıtlanmıştır. Ancak AI sonunda bunu değiştirebilir.

Örneğin Adobe, Sensei AI platformunu Adobe Campaigns e-posta pazarlama çözümüne entegre etti. Sensei AI'nin makine öğrenimi teknolojisi yalnızca konu satırlarını kişiselleştirmek için kullanılamaz, aynı zamanda e-postada görüntülenen resimleri de kişiselleştirebilir:

Bir e-postaya bir resim eklendiğinde, üç milyon varlığa dayalı olarak müşterilerin benzer resimlere nasıl tepki verdiğine ilişkin sektör verilerine dayalı olarak bir puan hesaplanır. Algoritma, daha yüksek bir etkileşim oranı elde etmek için görüntünün nasıl ayarlanacağını otomatik olarak önerir. Örneğin, bu özellik, bir dış mekan malzemeleri perakendecisinin bahar promosyonu e-postasının, mavi iki kişilik bir çadıra kıyasla turuncu altı kişilik bir çadırda daha iyi performans göstereceğini tahmin edebilir.

Bu kişiselleştirme düzeyi, AI olmadan elde etmek neredeyse imkansız olurdu.

Analitik

E-posta kampanyalarını optimize etmek için yapay zeka kullanmaya ek olarak, bu kampanyaların oluşturduğu verilere yapay zeka uygulanmaktadır.

Örneğin, Adobe Kampanyaları bir analitik çözümü içeren Adobe Marketing Cloud'un bir parçası olduğu için Adobe'nin Sensei AI platformu, e-posta pazarlama kampanyalarından gelen verileri daha geniş analizlere dahil edebilir. Spesifik olarak, e-posta kampanyalarından elde edilen katılım verileri artık Adobe Marketing Cloud kullanan şirketlerin müşteri kaybını tahmin etmelerine yardımcı olmak için kullanılıyor.

Pazarlama otomasyonu

Tarihsel olarak, e-posta pazarlaması büyük ölçüde manuel, kampanya odaklı bir faaliyet olmuştur. Ancak son yıllarda, giderek daha fazla şirket e-postayı daha geniş pazarlama otomasyon stratejilerine dahil etmeye başladı.

AI ve ML, bu platformların e-posta tabanlı pazarlama iletişimlerini tetiklemesi gereken davranışları ve olayları tanımlamasına ve istenen sonuçları üretmek için iletilen mesajların nasıl uyarlanması gerektiğini belirlemesine yardımcı olabileceğinden, pazarlama otomasyon platformlarının giderek daha önemli bir parçası haline geliyor.