Øg åbningsraterne 300 % med forudsigende analyse – sådan gør du
E-mail marketing har eksisteret i årtier, men den fortsætter med at udvikle sig takket være nye teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Disse innovationer giver marketingfolk mulighed for at udnytte forudsigelige analyser og personlige oplevelser for at få kontakt til kunderne på mere relevante og rettidige måder.
Tidligere blev e-mail-kampagner sendt ud i massevis med lidt segmentering eller målretning. Men med fremkomsten af kunstig intelligens kan marketingfolk nu forudsige kundernes behov og præferencer for at levere tilpasset indhold, der giver genklang. De kan også analysere tidligere engagementsdata og kundeattributter for at bestemme den optimale tid, frekvens og kanal for kommunikation.
Resultatet er mere meningsfulde forbindelser, der driver engagement og konvertering. Faktisk genererer e-mail $36 for hver $1 brugt, hvilket beviser, at det stadig er en af de mest effektiv markedsføring kanaler. Denne artikel vil undersøge, hvordan forudsigende analyser og kunstig intelligens former fremtiden for e-mailmarketing på spændende nye måder.
Forudsigelse af engagement gennem åben- og klikfrekvenser
En af de mest grundlæggende anvendelser af prædiktiv analyse i e-mail marketing forudsiger åbne- og klikrater. Historiske data om abonnentengagement kan føres ind i maskinlæringsalgoritmer for at forudsige svarrater for kommende kampagner. Ting som tidligere åbne- og klikrater, dag og tidspunkt for afsendelse, emnelinjer og afsender giver alle indsigt i, hvad der sandsynligvis vil tiltrække interesse.
Forudsigende analyse giver afsendere mulighed for at optimere disse kampagnekomponenter for at øge åbnings- og engagementsraterne. Det hjælper også med at identificere perioder med høj eller lav reaktionsevne fra segmenter for bedre timing. Værktøjer som Yesware, Mailchimp og Constant Contact bygger disse muligheder direkte ind i deres e-mail-platforme.
Ved at udnytte data til at forudsige engagement kan marketingfolk finjustere e-mail-kampagner for at opnå højere åbne- og klikfrekvenser. Dette fører til mere opmærksomhed, trafik og konverteringer fra e-mail-indhold.
Personalisering af indhold med AI-drevet segmentering
En af de mest kraftfulde anvendelser af kunstig intelligens i e-mail-marketing er hyper-personaliseret indhold gennem forudsigelig segmentering. I stedet for blot at gruppere brugere efter grundlæggende demografi, kan avancerede algoritmer bestemme mikrosegmenter baseret på flere attributter som interesser, adfærd, placering og mere.
Dette giver marketingfolk mulighed for at skræddersy e-mail-indhold, tilbud og beskeder, så de stemmer overens med det, der vil vække mest genklang hos forskellige abonnentgrupper. For eksempel kan AI opdage hobbyinteresser og anbefale relevante produkter. Transaktionshistorik kan informere krydssalgsmuligheder. Geotargeting kan levere lokaliseret indhold.
Værktøjer som Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation og Sailthru bruger kunstig intelligens til at opbygge detaljerede abonnentprofiler for at forudsige præferencer og segmentere målgrupper til personlige 1:1 e-mailoplevelser.
Optimering af sendetider med Machine Learning
En nøglefaktor i e-mail marketing succes sender på det optimale tidspunkt, hvor abonnenter er mest tilbøjelige til at åbne og engagere sig. Forudsigende analyse kan vurdere tidligere sendetidsydelse for at bestemme den bedste dag og time for forskellige abonnentgrupper.
Faktorer som tidszone, typiske engagementstimer og endda vejr- eller pendlingsmønstre kan alle analyseres ved hjælp af algoritmer for at identificere ideelle sendetider. Dynamisk sendetidsoptimering baseret på maskinlæring fører til åbne- og svarrater, der kan være dobbelt så høje som statisk planlægning.
Udbydere som Boomtrain, Evergage og Insider bruger forudsigende algoritmer til at optimere afsendelsestidspunktet for marketing- og transaktionsmails automatisk for hver abonnent. Dette fjerner gætværk og giver bedre kampagneeffektivitet over tid.
Forudsigelse af kampagneydelse
For travle marketingteams er det vigtigt at forudsige kampagnens ydeevne for at planlægge ressourcer og opstille forventninger. AI-drevet forudsigende analyse kan vurdere tidligere kampagner sammen med aktuelle kundedata for at estimere metrics som åbningsrate, CTR, konverteringer og mere, før en e-mail overhovedet sendes.
Kampagnesimuleringer kan også køres for at se den sandsynlige effekt af forskellige variationer. Dette giver afsendere mulighed for at forudsige de bedst ydende muligheder, når det kommer til indholdsformater, emnelinjer, billeder, opfordringer til handling og andre komponenter.
Værktøjer som Mixpanel, Omnisend og Mailchimp giver forudsigende e-mail-kampagnerapportering for at hjælpe marketingfolk med at modellere deres kommende indsats for smartere planlægning og eksekvering.
Udløsning af rettidige, begivenhedsbaserede e-mails
En af de mest værdifulde anvendelser af prædiktiv analyse er at udløse kontekstuelle e-mail-meddelelser i realtid baseret på hændelser eller brugerhandlinger. For eksempel, hvis en shopper forlader deres indkøbskurv, kan en automatisk e-mail implementeres med det samme for at vinde dem tilbage og gemme salget.
Maskinlæringsalgoritmer kan vurdere typer af adfærd på stedet i realtid for at identificere brugere med høj hensigt og adaptivt levere matchende e-mails efter behov. Forudsigende udløsere baseret på ting som søgetermer, browserhistorik og sidevisninger kan få e-mails til at føles mere nyttige, ikke påtrængende.
Værktøjer som Acoustic og MoEngage bruger kunstig intelligens og automatisering til at observere individer og reagerer øjeblikkeligt med begivenhedsdrevne kampagner, der er optimeret til aktualitet og relevans. Ikke mere at vente på at batch-implementere generaliserede e-mails.
Anbefaling af relevante produkter og indhold
En af de mest nyttige anvendelser af AI i e-mail er at forudsige, hvilke produkter eller indhold der vil være mest relevant for hver abonnent at anbefale i marketingmeddelelser. Baseret på tidligere engagement og købsdata kan algoritmer bestemme, hvilke varer en kunde med størst sandsynlighed er interesseret i.
Dette giver e-mails mulighed for at give skræddersyede produktanbefalinger, der matcher brugerprofiler og adfærdsmønstre. Med hensyn til indhold informerer forudsigelige analyser emner og formater, der vil resonere bedst hos hver abonnent for mere overbevisende, personlige oplevelser.
Forhandlere som Amazon bruger AI-drevet analyse til at udfylde e-mails med relevante anbefalinger, der føles tankelæsende spot on. Værktøjer som Spotify og Netflix udnytter også data til at anbefale indhold, der er skræddersyet til forskellige brugere baseret på smag.
Optimering af arbejdsgange med forudsigelige rejser
AI-værktøjer kan optimere arbejdsgange ved at kortlægge forudsigelige rejser, der guider hver abonnent ad en automatiseret, personlig vej. Baseret på individuel adfærd og præferencer identificerer teknologien den optimale rækkefølge af e-mails for at fremskride abonnenter mod nøglekonverteringer.
Disse rejser tilpasser sig over tid, efterhånden som brugerne interagerer. Forudsigende algoritmer vurderer engagement ved hvert trin for at bestemme den rigtige næste interaktion for at flytte abonnenter tættere på at gennemføre et køb, downloade indhold eller andet ønsket resultat.
Virksomheder som Autopilot skaber arbejdsgange, der bruger AI til at bestemme sandsynligheden for mål på hvert trin og guide abonnenter ned ad den vej, der er mest sandsynligt, at de konverterer dem baseret på forudsigende analyser.
Udvikling af kontekstuelle kampagner på tværs af kanaler
Nutidens forbrugere engagerer sig på tværs af flere kanaler, så marketingkampagner skal levere koordinerede oplevelser. Forudsigende analyser giver marketingfolk mulighed for at udvikle integrerede kampagner på tværs af kanaler, der føles kontekstuelle baseret på tidligere interaktioner.
For eksempel, hvis en bruger klikker på en e-mail, kan skræddersyet opfølgning udløses via sms. Eller tidligere e-mail-engagement kan informere relevante websteder eller sociale annoncer. Forudsigende intelligens hjælper med at bygge bro over fortyndede indsatser.
Værktøjer som Selligent bruger kunstig intelligens til at bygge forenede abonnentprofiler ud fra data på tværs af kanaler, hvilket muliggør problemfri orkestrering af kontekstuelle meddelelser på tværs af enhver platform. En sammenhængende rejse giver bedre resultater.
Optimering af emnelinjer og indhold
Optimering af emnelinjer og indhold er afgørende for succes med e-mailmarketing. Med AI-drevne værktøjer kan flere variationer genereres og testes baseret på tidligere præstationsdata og forudsigende analyse.
Algoritmer kan A / B-test og bestemme emnelinjer med højest sandsynlighed baseret på abonnentattributter. Indhold kan også tilpasses dynamisk ved hjælp af forudsigelig intelligens til at indsætte relevant tekst, billeder og opfordringer til handling for hver bruger.
Udbydere som Phrasee udnytter AI til at generere emnelinjer, der er 6X mere tilbøjelige til at blive åbnet. Andre værktøjer som Persado analyserer tidligere engagement og forbrugerdata for at generere følelsesmæssigt intelligent indhold, der er skræddersyet til hver enkelt målgruppe.
Øget leveringsevne med AI
Levering er et stort problem, med indbakkeplaceringsrater under 50 % i hele branchen. Forudsigende analyser kan vurdere tidligere e-mails og internetudbyderes adfærd for at optimere faktorer, der øger leveringsevnen til fremtidige afsendelser.
AI kan informere strategier som afsendergodkendelse, omdømmeovervågning og prædiktiv listehygiejne ved at analysere tidligere e-mail-implementeringer og ISP-handlinger. Algoritmer giver indsigt til at finjustere tilgange over tid.
Værktøjer som Mailgun bruger maskinlæring til at analysere tidligere e-mail-mønstre og vejlede afsendere om taktik for at øge fremtidig indbakkeplacering. Dette forbedrer leveringsevnen og forhindrer kostbar sortlistning.
Resumé
Forudsigende analyser og kunstig intelligens frigør et enormt potentiale inden for e-mailmarketing. Ved at udnytte data og maskinlæring kan marketingfolk forudsige brugerpræferencer for at tilpasse indhold i skala, modellere fremtidig ydeevne, tilpasse sig i realtid og koordinere omnichannel-oplevelser. Disse egenskaber gør det muligt for brands at skabe virkelig skræddersyede, kontekstuelle meddelelser, der tiltrækker opmærksomhed og genererer konverteringer.
Efterhånden som AI-adoptionen vokser, vil e-mail blive endnu mere intelligent og effektiv gennem forudsigelig segmentering, optimeret design og levering og automatisering baseret på hver persons unikke behov. I sidste ende kan brands skabe stærkere, livslange relationer ved at udnytte data til at informere mere relevante oplevelser. Fremtiden for e-mail er datadrevet.
Board of Pharmacy Bekræft en licens New York
Indiana Board of Medical Examiners
Georgia Electrical Contractor Licens
New Mexico State Board of Nursing License Verification
Shoprite Pharmacy Vaccine Scheduler
Eftersøgning af indsatte i Clayton County
Illinois Department of Revenue
Massachusetts Contractor License Lookup
Aftal tid til skriftlig prøve hos New Jersey DMV
Maine Bureau of Motor Vehicles Custom pladeopslag
GA-indtægtsafdelingens telefonnummer
Planlæg en aftale til DPS Texas
Iowa Medical Board telefonnummer
Elizabethtown KY DMV udnævnelse
Oregon virksomhedsnavn tilgængelighedsopslag
Institut for Kriminalforsorgen Indsatte Søgning Accesskent
Department of Corrections Hawaii
Massachusetts DESE-licensopslag
Colorado Department of Insurance Licens Lookup
Massachusetts Esthetician Licens Fornyelse
Planlæg en aftale for at få kørekort hos New Hampshire DMV
Florida DMV aftaletelefonnummer
Wisconsin Arbejdsløshedstelefonnummer
Fornyelse af Cosmetology License TX
Cleburne DMV Planlæg udnævnelse
New York Ejendomsmægler Licens Check
Oklahoma Department of Insurance Licensopslag
Tennessee Dept of Revenue Sales Tax
Alabama Traffic Citation Search
BCAA Vejhjælp 24 timers nummer
Board of Pharmacy Bekræft licens Missouri
Annuller en aftale om titeloverførsel ved Iowa DMV
Cook County Jail Department of Corrections Search
Missouri Board of Registration for the Healing Arts License
Sådan justerer du din e-mailmarketingopsætning for maksimalt investeringsafkast
E-mail-indsigt: Transformering af data til forretningsstrategi
10 e-mail-marketingteknikker du skal følge for at booste resultater
Hemmeligheder bag e-mailmarketing Copywriting: Lav engagerende kampagner, der konverterer
Sådan bruger du kunstig intelligens til at sende den rigtige e-mail til den rigtige person