人工智能如何改變電子郵件營銷

如今，每個人都在談論人工智能 (AI)，電子郵件營銷人員也不例外。

儘管電子郵件遠非最新、最令人興奮的數字營銷渠道，但它仍然是無數公司最高效的渠道之一。 事實上，根據 Campaign Monitor，每花費 1 美元，電子郵件營銷就會產生高達 38 美元的收入。

考慮到電子郵件對許多公司業務的重要性，電子郵件營銷人員對人工智能，特別是機器學習 (ML) 的使用越來越多也就不足為奇了。

下面來看看人工智能如何應用於電子郵件營銷。

多元和 A/B 測試

多年來，資深的電子郵件營銷人員一直在使用多變量和 A/B 測試，但 AI 和 ML 允許營銷人員以前所未有的方式進行測試。

越來越多的技術供應商提供人工智能和機器學習驅動的測試平台，使營銷人員能夠創建更強大的測試，更快地識別趨勢並做出預測，並識別測試之間的細微差異，如果沒有人工智能的幫助，可能會被忽視。

某些平台（例如 Optimail）甚至為電子郵件營銷人員提供了即時優化其營銷活動的能力，從而消除了在測試運行期間收入損失的風險。

主題行和文案優化

哪些主題行和電子郵件副本會產生最佳效果？ 多年來，營銷人員一直在努力消除創建完美電子郵件時的猜測——但沒有取得多大成功。

現在，得益於 Phrasee 和 Persado 等公司提供的平台，電子郵件營銷人員可以讓 AI 確定哪些主題行、正文和號召性用語收件人最有可能做出回應。

機器學習使這些平台能夠了解什麼最能與特定營銷人員的受眾產生共鳴。 然後，這些平台使用自然語言技術來創建主題行、正文和號召性用語，它們不僅聽起來像是由人類編寫的，而且與品牌通常使用的語言一致。

結果？ 根據 Phrasee 的說法，其人工智能生成的主題行超過 95% 的時間優於人工編寫的主題行，而 Persado 甚至聲稱其“認知內容”在 100% 的情況下優於人造內容。

雖然這些說法很難抗拒，但即使是還不習慣讓人工智能掌舵的電子郵件營銷人員也有能力利用這項技術。 例如，Touchstone 允許營銷人員為其電子郵件訂閱者創建“虛擬模擬”，並預測不同主題行的印象、點擊和轉化率。

發送時間優化

當談到優化電子郵件營銷活動的成功時，很少有細節可以忽略。 採取發送時間。 多年來，營銷人員已經認識到，他們何時發送電子郵件會對打開和點擊產生有意義的影響。

例如，倫敦的電子郵件收件人可能不太可能打開在深夜發送的電子郵件，因為發送時間已針對遙遠時區的訂閱者進行了優化。 出於這個原因，一些電子郵件營銷人員將他們的訂閱者細分，以確保他們的電子郵件在被認為是理想的時間發送到每個細分市場。

然而，機器學習提供了一種更好的方法：機器可以學習每個收件人最有可能打開電子郵件的時間，而不是做出大的假設和創建大的細分，然後優化每個訂閱者的發送時間基礎。

手動執行此操作幾乎是不可能的，但對機器來說這很容易，而且越來越多的供應商（如 Boomtrain）已將其整合到他們的平台中。

預測性個性化

個性化可以說是電子郵件營銷的聖杯，就像真正的聖杯一樣，事實證明它非常難以捉摸。 但人工智能最終可以改變這一點。

例如，Adobe 已將其 Sensei AI 平台集成到其 Adob​​e Campaigns 電子郵件營銷解決方案中。 Sensei AI 的 ML 技術不僅可以用於個性化主題行，現在還可以個性化顯示在電子郵件中的圖像：

將圖像插入電子郵件時，系統會根據客戶對基於 300 萬資產的類似圖像的反應的行業數據計算得分。 該算法會自動推薦如何調整圖像以實現更高的參與率。 例如，該功能可以預測戶外裝備零售商的春季促銷電子郵件在提供橙色六人帳篷和藍色兩人帳篷的效果上會更好。

如果沒有人工智能，這種程度的個性化幾乎是不可能實現的。

分析

除了使用人工智能來優化電子郵件活動之外，人工智能還被應用於這些活動生成的數據。

例如，由於 Adob​​e Campaigns 是包含分析解決方案的 Adob​​e Marketing Cloud 的一部分，Adobe 的 Sensei AI 平台可以將來自電子郵件營銷活動的數據整合到更廣泛的分析中。 具體來說，來自電子郵件活動的參與度數據現在被用於幫助使用 Adob​​e Marketing Cloud 的公司預測客戶流失。

營銷自動化

從歷史上看，電子郵件營銷主要是手動的、面向活動的活動。 但近年來，越來越多的公司開始將電子郵件納入其更廣泛的營銷自動化戰略。

AI 和 ML 是營銷自動化平台越來越重要的一部分，因為它們可以幫助這些平台識別應觸發基於電子郵件的營銷傳播的行為和事件，並確定應如何定制傳遞的消息以產生預期的結果。