Steigern Sie die Öffnungsraten um 300 % mit Predictive Analytics – so geht's
E-Mail-Marketing gibt es schon seit Jahrzehnten, aber es entwickelt sich dank neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen ständig weiter. Diese Innovationen ermöglichen es Vermarktern, prädiktive Analysen und personalisierte Erlebnisse zu nutzen, um auf relevantere und zeitnahe Weise mit Kunden in Kontakt zu treten.
In der Vergangenheit wurden E-Mail-Kampagnen in großen Mengen mit geringer Segmentierung oder Zielgruppenausrichtung verschickt. Aber mit dem Aufkommen der KI können Vermarkter nun die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden vorhersagen, um maßgeschneiderte Inhalte bereitzustellen, die Anklang finden. Sie können auch frühere Interaktionsdaten und Kundenattribute analysieren, um den optimalen Zeitpunkt, die optimale Häufigkeit und den optimalen Kanal für die Kommunikation zu bestimmen.
Das Ergebnis sind bedeutungsvollere Verbindungen, die das Engagement und die Konversion fördern. Tatsächlich generieren E-Mails 36 US-Dollar für jeden ausgegebenen US-Dollar, was beweist, dass E-Mails nach wie vor zu den Top-Anbietern gehören effektives Marketing Kanäle. In diesem Artikel wird untersucht, wie Predictive Analytics und KI die Zukunft des E-Mail-Marketings auf spannende neue Weise gestalten.
Vorhersage des Engagements anhand von Öffnungs- und Klickraten
Eine der grundlegendsten Anwendungen der Predictive Analytics in E-Mail-Marketing prognostiziert Öffnungs- und Klickraten. Historische Daten zum Abonnentenengagement können in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist werden, um Antwortraten für bevorstehende Kampagnen vorherzusagen. Dinge wie frühere Öffnungs- und Klickraten, Tag und Uhrzeit des Versands, Betreffzeilen und Absender geben Aufschluss darüber, was wahrscheinlich Interesse wecken wird.
Mithilfe von Predictive Analytics können Absender diese Kampagnenkomponenten optimieren, um die Öffnungs- und Interaktionsraten zu steigern. Es hilft auch dabei, Perioden mit hoher oder niedriger Reaktionsfähigkeit in Segmenten zu identifizieren, um das Timing zu verbessern. Tools wie Yesware, Mailchimp und Constant Contact integrieren diese Funktionen direkt in ihre E-Mail-Plattformen.
Durch die Nutzung von Daten zur Vorhersage des Engagements können Vermarkter E-Mail-Kampagnen optimieren, um höhere Öffnungs- und Klickraten zu erzielen. Dies führt zu mehr Bekanntheit, Traffic und Conversions durch E-Mail-Inhalte.
Personalisierung von Inhalten mit KI-gesteuerter Segmentierung
Eine der leistungsstärksten Anwendungen von KI im E-Mail-Marketing sind hyperpersonalisierte Inhalte durch prädiktive Segmentierung. Anstatt Benutzer nur nach grundlegenden demografischen Merkmalen zu gruppieren, können fortschrittliche Algorithmen Mikrosegmente basierend auf mehreren Attributen wie Interessen, Verhaltensweisen, Standort und mehr bestimmen.
Dadurch können Vermarkter E-Mail-Inhalte, Angebote und Nachrichten so anpassen, dass sie auf das abgestimmt sind, was bei verschiedenen Abonnentengruppen am meisten Anklang findet. Beispielsweise kann KI Hobbyinteressen erkennen und relevante Produkte empfehlen. Der Transaktionsverlauf kann Aufschluss über Cross-Selling-Möglichkeiten geben. Durch Geotargeting können lokalisierte Inhalte bereitgestellt werden.
Tools wie Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation und Sailthru nutzen KI, um detaillierte Abonnentenprofile zu erstellen, um Präferenzen vorherzusagen und Zielgruppen für personalisierte, 1:1-E-Mail-Erlebnisse zu segmentieren.
Sendezeiten mit maschinellem Lernen optimieren
Ein Schlüsselfaktor in E-Mail-Marketing-Erfolg sendet zum optimalen Zeitpunkt, zu dem Abonnenten am wahrscheinlichsten öffnen und interagieren. Predictive Analytics kann die Leistung vergangener Sendezeiten bewerten, um den besten Tag und die beste Stunde für verschiedene Abonnentengruppen zu ermitteln.
Faktoren wie Zeitzone, typische Kontaktzeiten und sogar Wetter- oder Pendelmuster können alle von Algorithmen analysiert werden, um ideale Sendezeiten zu ermitteln. Die dynamische Versandzeitoptimierung auf Basis von maschinellem Lernen führt zu Öffnungs- und Antwortraten, die doppelt so hoch sein können wie bei der statischen Planung.
Anbieter wie Boomtrain, Evergage und Insider nutzen prädiktive Algorithmen, um den Sendezeitpunkt von Marketing- und Transaktions-E-Mails automatisch für jeden Abonnenten zu optimieren. Dies macht Rätselraten überflüssig und sorgt mit der Zeit für eine bessere Kampagnenleistung.
Prognose der Kampagnenleistung
Für vielbeschäftigte Marketingteams ist es wichtig, die Kampagnenleistung vorherzusagen, um Ressourcen zu planen und Erwartungen festzulegen. KI-gestützte prädiktive Analysen können vergangene Kampagnen zusammen mit aktuellen Kundendaten bewerten, um Kennzahlen wie Öffnungsrate, CTR, Conversions und mehr abzuschätzen, bevor eine E-Mail überhaupt gesendet wird.
Es können auch Kampagnensimulationen durchgeführt werden, um die wahrscheinlichen Auswirkungen verschiedener Varianten zu ermitteln. Dadurch können Absender die leistungsstärksten Optionen in Bezug auf Inhaltsformate, Betreffzeilen, visuelle Elemente, Handlungsaufforderungen und andere Komponenten vorhersagen.
Tools wie Mixpanel, Omnisend und Mailchimp bieten prädiktive Berichte zu E-Mail-Kampagnen, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, ihre bevorstehenden Bemühungen für eine intelligentere Planung und Ausführung zu modellieren.
Rechtzeitige, ereignisbasierte E-Mails auslösen
Eine der wertvollsten Anwendungen von Predictive Analytics ist das Auslösen kontextbezogener E-Mail-Nachrichten in Echtzeit basierend auf Ereignissen oder Benutzeraktionen. Wenn ein Käufer beispielsweise seinen Warenkorb verlässt, kann sofort eine automatisierte E-Mail gesendet werden, um ihn zurückzugewinnen und den Verkauf zu sichern.
Algorithmen für maschinelles Lernen können Arten von Verhaltensweisen auf der Website in Echtzeit bewerten, um Benutzer mit hoher Absicht zu identifizieren und bei Bedarf adaptiv passende E-Mails zuzustellen. Prädiktive Auslöser, die auf Suchbegriffen, Browserverlauf und Seitenaufrufen basieren, können dafür sorgen, dass E-Mails hilfreicher und nicht aufdringlich wirken.
Tools wie Acoustic und MoEngage nutzen KI und Automatisierung, um Einzelpersonen zu beobachten und sofort mit ereignisgesteuerten Kampagnen zu reagieren, die auf Aktualität und Relevanz optimiert sind. Kein Warten mehr auf die Batch-Bereitstellung allgemeiner E-Mails.
Empfehlung relevanter Produkte und Inhalte
Eine der nützlichsten Anwendungen von KI in E-Mails ist die Vorhersage, welche Produkte oder Inhalte für jeden Abonnenten am relevantesten sind, um sie in Marketingnachrichten zu empfehlen. Basierend auf vergangenen Interaktions- und Kaufdaten können Algorithmen bestimmen, an welchen Artikeln ein Kunde am wahrscheinlichsten interessiert ist.
Dadurch können E-Mails maßgeschneiderte Produktempfehlungen bereitstellen, die zu Benutzerprofilen und Verhaltensmustern passen. Bei Inhalten informiert Predictive Analytics über Themen und Formate, die bei jedem Abonnenten am besten ankommen, um überzeugendere, personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen.
Einzelhändler wie Amazon nutzen KI-gesteuerte Analysen, um E-Mails mit relevanten Empfehlungen zu füllen, die beim Gedankenlesen genau richtig wirken. Auch Tools wie Spotify und Netflix nutzen Daten, um je nach Geschmack auf unterschiedliche Nutzer zugeschnittene Inhalte zu empfehlen.
Optimierung von Arbeitsabläufen mit Predictive Journeys
KI-Tools können Arbeitsabläufe optimieren, indem sie prädiktive Journeys abbilden, die jeden Abonnenten auf einem automatisierten, personalisierten Weg führen. Basierend auf individuellen Verhaltensweisen und Vorlieben identifiziert die Technologie die optimale Reihenfolge von E-Mails, um Abonnenten zu wichtigen Conversions zu führen.
Diese Reisen passen sich im Laufe der Zeit an, wenn Benutzer interagieren. Vorhersagealgorithmen bewerten das Engagement bei jedem Schritt, um die richtige nächste Interaktion zu bestimmen, um Abonnenten näher an den Abschluss eines Kaufs, das Herunterladen von Inhalten oder ein anderes gewünschtes Ergebnis zu bringen.
Unternehmen wie Autopilot erstellen Arbeitsabläufe, die mithilfe von KI die Wahrscheinlichkeit von Zielen bei jedem Schritt ermitteln und Abonnenten anhand prädiktiver Analysen den Weg weisen, der sie am wahrscheinlichsten konvertieren wird.
Entwicklung kontextbezogener Cross-Channel-Kampagnen
Heutzutage interagieren Verbraucher über mehrere Kanäle, daher müssen Marketingkampagnen koordinierte Erlebnisse liefern. Predictive Analytics ermöglicht es Marketingfachleuten, integrierte kanalübergreifende Kampagnen zu entwickeln, die sich kontextbezogen anfühlen und auf früheren Interaktionen basieren.
Wenn ein Benutzer beispielsweise auf eine E-Mail klickt, kann per SMS eine maßgeschneiderte Nachverfolgung ausgelöst werden. Oder frühere E-Mail-Interaktionen können relevante Websites oder soziale Anzeigen beeinflussen. Predictive Intelligence hilft, isolierte Bemühungen zu überbrücken.
Tools wie Selligent nutzen KI, um einheitliche Abonnentenprofile aus kanalübergreifenden Daten zu erstellen und so eine nahtlose Orchestrierung kontextbezogener Nachrichten auf jeder Plattform zu ermöglichen. Eine kohärente Reise führt zu besseren Ergebnissen.
Betreffzeilen und Inhalt optimieren
Die Optimierung von Betreffzeilen und Inhalten ist entscheidend für den Erfolg des E-Mail-Marketings. Mit KI-gestützten Tools können mehrere Varianten generiert und auf der Grundlage vergangener Leistungsdaten und prädiktiver Analysen getestet werden.
Algorithmen können A / B-Test und Betreffzeilen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit basierend auf Abonnentenattributen bestimmen. Mithilfe von Predictive Intelligence können Inhalte auch dynamisch personalisiert werden, um für jeden Benutzer relevante Texte, Bilder und Handlungsaufforderungen einzufügen.
Anbieter wie Phrasee nutzen KI, um Betreffzeilen zu generieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass sie geöffnet werden, sechsmal höher ist. Andere Tools wie Persado analysieren vergangene Interaktionen und Verbraucherdaten, um emotional intelligente Inhalte zu generieren, die auf jede Zielgruppe zugeschnitten sind.
Steigerung der Zustellbarkeit mit KI
Die Zustellbarkeit ist ein großes Problem, da die Platzierungsraten im Posteingang branchenweit unter 50 % liegen. Prädiktive Analysen können das E-Mail- und ISP-Verhalten in der Vergangenheit bewerten, um Faktoren zu optimieren, die die Zustellbarkeit zukünftiger Versendungen erhöhen.
KI kann Strategien wie Absenderauthentifizierung, Reputationsüberwachung und prädiktive Listenhygiene durch die Analyse vergangener E-Mail-Bereitstellungen und ergriffener ISP-Aktionen unterstützen. Algorithmen liefern Erkenntnisse, um Ansätze im Laufe der Zeit zu verfeinern.
Tools wie Mailgun nutzen maschinelles Lernen, um vergangene E-Mail-Muster zu analysieren und Absender bei Taktiken anzuleiten, um die zukünftige Platzierung im Posteingang zu verbessern. Dies verbessert die Zustellbarkeit und verhindert kostspieliges Blacklisting.
Zusammenfassung
Predictive Analytics und künstliche Intelligenz eröffnen enorme Potenziale im E-Mail-Marketing. Durch die Nutzung von Daten und maschinellem Lernen können Vermarkter Benutzerpräferenzen vorhersagen, um Inhalte in großem Maßstab zu personalisieren, die zukünftige Leistung zu modellieren, Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen und Omnichannel-Erlebnisse zu koordinieren. Diese Funktionen ermöglichen es Marken, wirklich maßgeschneiderte, kontextbezogene Nachrichten zu erstellen, die Aufmerksamkeit erregen und die Conversions steigern.
Mit zunehmender KI-Einführung werden E-Mails durch vorausschauende Segmentierung, optimiertes Design und Zustellung sowie Automatisierung basierend auf den individuellen Bedürfnissen jeder Person noch intelligenter und effektiver. Letztendlich können Marken stärkere, lebenslange Beziehungen aufbauen, indem sie Daten nutzen, um relevantere Erfahrungen zu ermöglichen. Die Zukunft der E-Mail ist datengesteuert.
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