Aumente las tasas de apertura en un 300 % con análisis predictivo: así es como
El marketing por correo electrónico existe desde hace décadas, pero sigue evolucionando gracias a nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Estas innovaciones permiten a los especialistas en marketing aprovechar el análisis predictivo y las experiencias personalizadas para conectarse con los clientes de maneras más relevantes y oportunas.
En el pasado, las campañas de correo electrónico se enviaban en masa con poca segmentación o focalización. Pero con el auge de la IA, los especialistas en marketing ahora pueden predecir las necesidades y preferencias de los clientes para ofrecer contenido personalizado que resuene. También pueden analizar datos de participación pasada y atributos de los clientes para determinar el momento, la frecuencia y el canal óptimos para las comunicaciones.
El resultado son conexiones más significativas que impulsan el compromiso y la conversión. De hecho, el correo electrónico genera 36 dólares por cada dólar gastado, lo que demuestra que sigue siendo uno de los más marketing efectivo canales. Este artículo explorará cómo el análisis predictivo y la inteligencia artificial están dando forma al futuro del marketing por correo electrónico de formas nuevas e interesantes.
Predecir la participación a través de tasas de apertura y clics
Una de las aplicaciones más básicas del análisis predictivo en El marketing por correo electrónico predice las tasas de apertura y de clics.. Los datos históricos sobre la participación de los suscriptores se pueden incorporar a algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar las tasas de respuesta para las próximas campañas. Cosas como las tasas de apertura y clics anteriores, el día y la hora de envío, las líneas de asunto y el remitente brindan información sobre lo que probablemente generará interés.
El análisis predictivo permite a los remitentes optimizar estos componentes de la campaña para aumentar las tasas de apertura y participación. También ayuda a identificar períodos de alta o baja capacidad de respuesta de los segmentos para una mejor sincronización. Herramientas como Yesware, Mailchimp y Constant Contact incorporan estas capacidades directamente en sus plataformas de correo electrónico.
Al aprovechar los datos para predecir la participación, los especialistas en marketing pueden ajustar las campañas de correo electrónico para lograr mayores tasas de apertura y clics. Esto genera más conciencia, tráfico y conversiones a partir del contenido del correo electrónico.
Personalización del contenido con segmentación impulsada por IA
Una de las aplicaciones más poderosas de la IA en el marketing por correo electrónico es el contenido hiperpersonalizado mediante segmentación predictiva. En lugar de simplemente agrupar a los usuarios por datos demográficos básicos, los algoritmos avanzados pueden determinar microsegmentos basados en múltiples atributos como intereses, comportamientos, ubicación y más.
Esto permite a los especialistas en marketing adaptar el contenido, las ofertas y los mensajes del correo electrónico para alinearlos con lo que tendrá más resonancia en los diferentes grupos de suscriptores. Por ejemplo, la IA puede detectar intereses de pasatiempos y recomendar productos relevantes. El historial de transacciones puede informar sobre oportunidades de venta cruzada. La orientación geográfica puede ofrecer contenido localizado.
Herramientas como Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation y Sailthru utilizan IA para crear perfiles de suscriptores detallados con el fin de predecir preferencias y segmentar audiencias para experiencias de correo electrónico personalizadas y 1:1.
Optimización de los tiempos de envío con aprendizaje automático
Un factor clave en éxito del marketing por correo electrónico se envía en el momento óptimo cuando es más probable que los suscriptores se abran e interactúen. El análisis predictivo puede evaluar el rendimiento del tiempo de envío anterior para determinar el mejor día y hora para diferentes grupos de suscriptores.
Factores como la zona horaria, las horas típicas de participación e incluso el clima o los patrones de desplazamiento pueden analizarse mediante algoritmos para identificar los horarios de envío ideales. La optimización dinámica del tiempo de envío basada en el aprendizaje automático genera tasas de apertura y respuesta que pueden ser dos veces más altas que la programación estática.
Proveedores como Boomtrain, Evergage e Insider utilizan algoritmos predictivos para optimizar el tiempo de envío de correos electrónicos transaccionales y de marketing automáticamente para cada suscriptor. Esto elimina las conjeturas e impulsa un mejor rendimiento de la campaña con el tiempo.
Previsión del rendimiento de la campaña
Para los equipos de marketing ocupados, es importante pronosticar el rendimiento de la campaña para planificar recursos y establecer expectativas. El análisis predictivo basado en IA puede evaluar campañas pasadas junto con los datos actuales de los clientes para estimar métricas como la tasa de apertura, el CTR, las conversiones y más, incluso antes de enviar un correo electrónico.
También se pueden ejecutar simulaciones de campaña para ver el impacto probable de diferentes variaciones. Esto permite a los remitentes predecir las opciones de mejor rendimiento en cuanto a formatos de contenido, líneas de asunto, imágenes, llamadas a la acción y otros componentes.
Herramientas como Mixpanel, Omnisend y Mailchimp brindan informes predictivos de campañas de correo electrónico para ayudar a los especialistas en marketing a modelar sus próximos esfuerzos para una planificación y ejecución más inteligentes.
Activación de correos electrónicos oportunos basados en eventos
Una de las aplicaciones más valiosas del análisis predictivo es la activación de mensajes de correo electrónico contextuales en tiempo real basados en eventos o acciones del usuario. Por ejemplo, si un comprador abandona su carrito, se puede implementar inmediatamente un correo electrónico automatizado para recuperarlo y salvar la venta.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar tipos de comportamientos en el sitio en tiempo real para identificar usuarios con alta intención y entregar de forma adaptativa correos electrónicos coincidentes según sea necesario. Los activadores predictivos basados en elementos como términos de búsqueda, historial de navegación y visitas a páginas pueden hacer que los correos electrónicos parezcan más útiles y no intrusivos.
Herramientas como Acoustic y MoEngage utilizan inteligencia artificial y automatización para observar a las personas y responder instantáneamente con campañas basadas en eventos optimizadas para ser oportunas y relevantes. No más esperas para implementar por lotes correos electrónicos generalizados.
Recomendar productos y contenidos relevantes
Una de las aplicaciones más útiles de la IA en el correo electrónico es predecir qué productos o contenidos serán más relevantes para que cada suscriptor los recomiende en mensajes de marketing. Según los datos de compra y participación anteriores, los algoritmos pueden determinar qué artículos es más probable que le interesen a un cliente.
Esto permite que los correos electrónicos proporcionen recomendaciones de productos personalizadas que coincidan con los perfiles de usuario y los patrones de comportamiento. En cuanto al contenido, el análisis predictivo informa los temas y formatos que resonarán mejor con cada suscriptor para lograr experiencias más atractivas y personalizadas.
Los minoristas como Amazon utilizan análisis basados en inteligencia artificial para completar los correos electrónicos con recomendaciones relevantes que parecen acertadas. Herramientas como Spotify y Netflix también aprovechan los datos para recomendar contenido adaptado a diferentes usuarios según sus gustos.
Optimización de flujos de trabajo con recorridos predictivos
Las herramientas de inteligencia artificial pueden optimizar los flujos de trabajo al mapear recorridos predictivos que guían a cada suscriptor a lo largo de un camino automatizado y personalizado. Basándose en comportamientos y preferencias individuales, la tecnología identifica la secuencia óptima de correos electrónicos para hacer avanzar a los suscriptores hacia conversiones clave.
Estos viajes se adaptan con el tiempo a medida que los usuarios interactúan. Los algoritmos predictivos evalúan la participación en cada paso para determinar la siguiente interacción correcta para acercar a los suscriptores a completar una compra, descargar contenido u otro resultado deseado.
Empresas como Autopilot crean flujos de trabajo que utilizan IA para determinar la probabilidad de alcanzar objetivos en cada paso y guiar a los suscriptores por el camino con mayor probabilidad de convertirlos basándose en análisis predictivos.
Desarrollo de campañas contextuales multicanal
Los consumidores de hoy interactúan a través de múltiples canales, por lo que las campañas de marketing deben ofrecer experiencias coordinadas. El análisis predictivo permite a los especialistas en marketing desarrollar campañas multicanal integradas que se sienten contextuales en función de interacciones previas.
Por ejemplo, si un usuario hace clic en un correo electrónico, se puede activar un seguimiento personalizado mediante un mensaje de texto. O la interacción anterior con el correo electrónico puede informar a sitios web o anuncios sociales relevantes. La inteligencia predictiva ayuda a salvar esfuerzos aislados.
Herramientas como Selligent utilizan IA para crear perfiles de suscriptores unificados a partir de datos de varios canales, lo que permite una orquestación perfecta de mensajes contextuales en cualquier plataforma. Un viaje coherente genera mejores resultados.
Optimización de líneas de asunto y contenido
Optimizar las líneas de asunto y el contenido es fundamental para el éxito del marketing por correo electrónico. Con herramientas impulsadas por IA, se pueden generar y probar múltiples variaciones basadas en datos de rendimiento anteriores y análisis predictivos.
Los algoritmos pueden Pruebas A / B y determinar líneas de asunto de mayor probabilidad en función de los atributos del suscriptor. El contenido también se puede personalizar dinámicamente utilizando inteligencia predictiva para insertar texto, imágenes y llamadas a la acción relevantes para cada usuario.
Proveedores como Phrasee aprovechan la IA para generar líneas de asunto que tienen 6 veces más probabilidades de abrirse. Otras herramientas como Persado analizan la participación pasada y los datos de los consumidores para generar contenido emocionalmente inteligente adaptado a cada audiencia.
Aumento de la capacidad de entrega con IA
La capacidad de entrega es una preocupación importante, con tasas de ubicación en la bandeja de entrada inferiores al 50% en toda la industria. El análisis predictivo puede evaluar el comportamiento pasado del correo electrónico y del ISP para optimizar los factores que aumentan la capacidad de entrega de envíos futuros.
La IA puede informar estrategias como la autenticación del remitente, el monitoreo de la reputación y la higiene de listas predictivas mediante el análisis de implementaciones de correo electrónico anteriores y las acciones tomadas por los ISP. Los algoritmos aportan información para perfeccionar los enfoques a lo largo del tiempo.
Herramientas como Mailgun utilizan el aprendizaje automático para analizar patrones de correo electrónico anteriores y guiar a los remitentes sobre tácticas para mejorar la ubicación futura de la bandeja de entrada. Esto mejora la capacidad de entrega y evita costosas listas negras.
Resumen
El análisis predictivo y la inteligencia artificial desbloquean un inmenso potencial en el marketing por correo electrónico. Al aprovechar los datos y el aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden predecir las preferencias de los usuarios para personalizar el contenido a escala, modelar el rendimiento futuro, adaptarse en tiempo real y coordinar experiencias omnicanal. Estas capacidades permiten a las marcas crear mensajes contextuales verdaderamente personalizados que atraigan atención e impulsen conversiones.
A medida que crezca la adopción de la IA, el correo electrónico se volverá aún más inteligente y eficaz a través de la segmentación predictiva, el diseño y la entrega optimizados y la automatización basada en las necesidades únicas de cada persona. En última instancia, las marcas pueden forjar relaciones más sólidas y duraderas aprovechando los datos para informar experiencias más relevantes. El futuro del correo electrónico se basa en datos.
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