Augmentez les taux d'ouverture de 300 % avec l'analyse prédictive – Voici comment
Le marketing par e-mail existe depuis des décennies, mais il continue d'évoluer grâce aux nouvelles technologies comme l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique. Ces innovations permettent aux spécialistes du marketing de tirer parti de l'analyse prédictive et des expériences personnalisées pour communiquer avec les clients de manière plus pertinente et plus rapide.
Dans le passé, les campagnes par e-mail étaient envoyées en masse avec peu de segmentation ou de ciblage. Mais avec l’essor de l’IA, les spécialistes du marketing peuvent désormais prédire les besoins et les préférences des clients afin de proposer un contenu personnalisé qui trouve un écho. Ils peuvent également analyser les données d'engagement passées et les attributs des clients pour déterminer le moment, la fréquence et le canal optimaux pour les communications.
Le résultat est des connexions plus significatives qui stimulent l’engagement et la conversion. En fait, le courrier électronique génère 36 $ pour chaque dollar dépensé, ce qui prouve qu’il reste l’un des outils les plus rentables. marketing efficace canaux. Cet article explorera comment l'analyse prédictive et l'IA façonnent l'avenir du marketing par e-mail de manière nouvelle et passionnante.
Prédire l'engagement grâce aux taux d'ouverture et de clics
L'une des applications les plus fondamentales de l'analyse prédictive dans le marketing par e-mail prédit les taux d'ouverture et de clics. Les données historiques sur l'engagement des abonnés peuvent être introduites dans des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les taux de réponse des campagnes à venir. Des éléments tels que les taux d'ouverture et de clics passés, le jour et l'heure d'envoi, les lignes d'objet et l'expéditeur fournissent tous un aperçu de ce qui est susceptible de susciter l'intérêt.
L'analyse prédictive permet aux expéditeurs d'optimiser ces composants de campagne pour augmenter les taux d'ouverture et d'engagement. Il permet également d'identifier les périodes de réactivité élevée ou faible des segments pour un meilleur timing. Des outils tels que Yesware, Mailchimp et Constant Contact intègrent ces fonctionnalités directement dans leurs plateformes de messagerie.
En exploitant les données pour prédire l'engagement, les spécialistes du marketing peuvent affiner leurs campagnes par e-mail pour obtenir des taux d'ouverture et de clics plus élevés. Cela conduit à plus de notoriété, de trafic et de conversions à partir du contenu des e-mails.
Personnalisation du contenu avec une segmentation basée sur l'IA
L’une des applications les plus puissantes de l’IA dans le marketing par e-mail est le contenu hyper-personnalisé grâce à la segmentation prédictive. Au lieu de simplement regrouper les utilisateurs par données démographiques de base, des algorithmes avancés peuvent déterminer des micro-segments en fonction de plusieurs attributs tels que les intérêts, les comportements, l'emplacement, etc.
Cela permet aux spécialistes du marketing d'adapter le contenu des e-mails, les offres et les messages pour les aligner sur ce qui trouvera le plus d'écho auprès des différents groupes d'abonnés. Par exemple, l’IA peut détecter les intérêts des passe-temps et recommander des produits pertinents. L’historique des transactions peut éclairer les opportunités de ventes croisées. Le ciblage géographique peut fournir du contenu localisé.
Des outils tels que Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation et Sailthru utilisent l'IA pour créer des profils d'abonnés détaillés afin de prédire les préférences et segmenter les audiences pour des expériences de messagerie personnalisées et 1:1.
Optimiser les délais d'envoi avec l'apprentissage automatique
Un facteur clé dans succès du marketing par e-mail envoie au moment optimal lorsque les abonnés sont les plus susceptibles de s'ouvrir et de s'engager. L'analyse prédictive peut évaluer les performances des heures d'envoi passées afin de déterminer le meilleur jour et l'heure pour différents groupes d'abonnés.
Des facteurs tels que le fuseau horaire, les heures d'engagement typiques et même la météo ou les habitudes de déplacement peuvent tous être analysés par des algorithmes pour identifier les heures d'envoi idéales. L'optimisation dynamique du temps d'envoi basée sur l'apprentissage automatique conduit à des taux d'ouverture et de réponse qui peuvent être deux fois plus élevés que la planification statique.
Des fournisseurs comme Boomtrain, Evergage et Insider utilisent des algorithmes prédictifs pour optimiser automatiquement le timing d'envoi des e-mails marketing et transactionnels pour chaque abonné. Cela élimine les incertitudes et génère de meilleures performances de campagne au fil du temps.
Prévision des performances des campagnes
Pour les équipes marketing très occupées, il est important de prévoir les performances des campagnes afin de planifier les ressources et de définir les attentes. L'analyse prédictive basée sur l'IA peut évaluer les campagnes passées ainsi que les données clients actuelles pour estimer des mesures telles que le taux d'ouverture, le CTR, les conversions et bien plus encore avant même l'envoi d'un e-mail.
Des simulations de campagne peuvent également être exécutées pour voir l’impact probable des différentes variations. Cela permet aux expéditeurs de prédire les options les plus performantes en matière de formats de contenu, de lignes d'objet, de visuels, d'appels à l'action et d'autres composants.
Des outils tels que Mixpanel, Omnisend et Mailchimp fournissent des rapports prédictifs sur les campagnes par e-mail pour aider les spécialistes du marketing à modéliser leurs efforts à venir pour une planification et une exécution plus intelligentes.
Déclenchement d'e-mails opportuns et basés sur des événements
L'une des applications les plus précieuses de l'analyse prédictive consiste à déclencher des messages électroniques contextuels en temps réel en fonction d'événements ou d'actions d'utilisateurs. Par exemple, si un acheteur abandonne son panier, un e-mail automatisé peut être déployé immédiatement pour le reconquérir et sauvegarder la vente.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent évaluer les types de comportements sur site en temps réel pour identifier les utilisateurs très intentionnels et envoyer de manière adaptative les e-mails correspondants selon les besoins. Les déclencheurs prédictifs basés sur des éléments tels que les termes de recherche, l'historique de navigation et les pages vues peuvent rendre les e-mails plus utiles et non intrusifs.
Des outils comme Acoustic et MoEngage utilisent l'IA et l'automatisation pour observer les individus et répondre instantanément avec des campagnes événementielles optimisées pour l'actualité et la pertinence. Plus besoin d’attendre pour déployer par lots des emails généralisés.
Recommander des produits et du contenu pertinents
L'une des applications les plus utiles de l'IA dans le domaine de la messagerie électronique consiste à prédire quels produits ou contenus seront les plus pertinents à recommander dans les messages marketing pour chaque abonné. Sur la base des données d'engagement et d'achat passées, les algorithmes peuvent déterminer les articles qui intéresseront le plus un client.
Cela permet aux e-mails de fournir des recommandations de produits personnalisées correspondant aux profils d'utilisateurs et aux modèles de comportement. Pour le contenu, l'analyse prédictive informe sur les sujets et les formats qui trouveront le meilleur écho auprès de chaque abonné pour des expériences plus convaincantes et personnalisées.
Les détaillants comme Amazon utilisent des analyses basées sur l'IA pour remplir leurs e-mails avec des recommandations pertinentes qui semblent parfaitement pertinentes. Des outils comme Spotify et Netflix exploitent également les données pour recommander du contenu adapté à différents utilisateurs en fonction de leurs goûts.
Optimiser les flux de travail avec des parcours prédictifs
Les outils d'IA peuvent optimiser les flux de travail en cartographiant des parcours prédictifs qui guident chaque abonné tout au long d'un parcours automatisé et personnalisé. Sur la base des comportements et des préférences individuels, la technologie identifie la séquence optimale d'e-mails pour faire progresser les abonnés vers des conversions clés.
Ces parcours s'adaptent au fil du temps à mesure que les utilisateurs interagissent. Les algorithmes prédictifs évaluent l'engagement à chaque étape pour déterminer la prochaine interaction appropriée afin de rapprocher les abonnés de la finalisation d'un achat, du téléchargement de contenu ou de tout autre résultat souhaité.
Des entreprises comme Autopilot créent des flux de travail qui utilisent l'IA pour déterminer la probabilité d'atteindre les objectifs à chaque étape et guider les abonnés sur le chemin le plus susceptible de les convertir, sur la base d'analyses prédictives.
Développer des campagnes cross-canal contextuelles
Les consommateurs d'aujourd'hui s'engagent sur plusieurs canaux, les campagnes marketing doivent donc offrir des expériences coordonnées. L'analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de développer des campagnes cross-canal intégrées qui semblent contextuelles en fonction des interactions précédentes.
Par exemple, si un utilisateur clique sur un e-mail, un suivi personnalisé peut être déclenché par SMS. Ou encore, l'engagement passé par courrier électronique peut éclairer les sites Web ou les publicités sociales pertinents. L’intelligence prédictive aide à combler les efforts cloisonnés.
Des outils tels que Selligent utilisent l'IA pour créer des profils d'abonnés unifiés à partir de données multicanaux, permettant ainsi une orchestration transparente de la messagerie contextuelle sur n'importe quelle plateforme. Un parcours cohérent génère de meilleurs résultats.
Optimiser les lignes d'objet et le contenu
L'optimisation des lignes d'objet et du contenu est essentielle au succès du marketing par e-mail. Grâce aux outils basés sur l'IA, plusieurs variantes peuvent être générées et testées sur la base des données de performances passées et de l'analyse prédictive.
Les algorithmes peuvent Test A / B et déterminez les lignes d'objet de probabilité la plus élevée en fonction des attributs de l'abonné. Le contenu peut également être personnalisé de manière dynamique à l'aide de l'intelligence prédictive pour insérer du texte, des images et des appels à l'action pertinents pour chaque utilisateur.
Des fournisseurs comme Phrasee exploitent l’IA pour générer des lignes d’objet 6 fois plus susceptibles d’être ouvertes. D'autres outils comme Persado analysent l'engagement passé et les données des consommateurs pour générer un contenu émotionnellement intelligent adapté à chaque public.
Augmenter la délivrabilité grâce à l'IA
La délivrabilité est une préoccupation majeure, avec des taux de placement en boîte de réception inférieurs à 50 % à l'échelle du secteur. L'analyse prédictive peut évaluer le comportement passé des e-mails et des FAI afin d'optimiser les facteurs qui augmentent la délivrabilité pour les envois futurs.
L'IA peut éclairer des stratégies telles que l'authentification de l'expéditeur, la surveillance de la réputation et l'hygiène prédictive des listes en analysant les déploiements de messagerie passés et les actions entreprises par les FAI. Les algorithmes font apparaître des informations permettant d’affiner les approches au fil du temps.
Des outils tels que Mailgun utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les modèles de courrier électronique passés et guider les expéditeurs sur les tactiques visant à améliorer le placement futur dans la boîte de réception. Cela améliore la délivrabilité et évite une mise sur liste noire coûteuse.
Résumé
L'analyse prédictive et l'intelligence artificielle libèrent un immense potentiel dans le marketing par courrier électronique. En tirant parti des données et de l'apprentissage automatique, les spécialistes du marketing peuvent prédire les préférences des utilisateurs pour personnaliser le contenu à grande échelle, modéliser les performances futures, s'adapter en temps réel et coordonner les expériences omnicanales. Ces capacités permettent aux marques de créer des messages contextuels véritablement personnalisés qui attirent l'attention et génèrent des conversions.
À mesure que l'adoption de l'IA se développe, la messagerie électronique deviendra encore plus intelligente et efficace grâce à une segmentation prédictive, une conception et une livraison optimisées et une automatisation basée sur les besoins uniques de chaque personne. En fin de compte, les marques peuvent nouer des relations plus solides et durables en exploitant les données pour enrichir des expériences plus pertinentes. L’avenir du courrier électronique repose sur les données.
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