Tingkatkan Tarif Terbuka 300% dengan Analisis Prediktif – Begini Caranya
Pemasaran email telah ada selama beberapa dekade, namun terus berkembang berkat teknologi baru seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin. Inovasi ini memungkinkan pemasar memanfaatkan analisis prediktif dan pengalaman yang dipersonalisasi untuk terhubung dengan pelanggan dengan cara yang lebih relevan dan tepat waktu.
Di masa lalu, kampanye email dikirim secara massal dengan sedikit segmentasi atau penargetan. Namun dengan munculnya AI, pemasar kini dapat memprediksi kebutuhan dan preferensi pelanggan untuk memberikan konten khusus yang sesuai. Mereka juga dapat menganalisis data keterlibatan masa lalu dan atribut pelanggan untuk menentukan waktu, frekuensi, dan saluran komunikasi yang optimal.
Hasilnya adalah hubungan yang lebih bermakna yang mendorong keterlibatan dan konversi. Faktanya, email menghasilkan $36 untuk setiap $1 yang dibelanjakan, membuktikan bahwa email tetap menjadi salah satu yang terbanyak pemasaran yang efektif saluran. Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana analisis prediktif dan AI membentuk masa depan pemasaran email dengan cara baru yang menarik.
Memprediksi Keterlibatan Melalui Rasio Terbuka dan Klik-Tayang
Salah satu aplikasi paling dasar dari analisis prediktif di pemasaran email memprediksi rasio buka dan klik-tayang. Data historis tentang keterlibatan pelanggan dapat dimasukkan ke dalam algoritme pembelajaran mesin untuk memperkirakan tingkat respons untuk kampanye mendatang. Hal-hal seperti tingkat buka dan klik sebelumnya, hari dan waktu pengiriman, baris subjek dan pengirim, semuanya memberikan wawasan tentang apa yang mungkin menarik minat.
Analisis prediktif memungkinkan pengirim mengoptimalkan komponen kampanye ini untuk meningkatkan tingkat keterbukaan dan keterlibatan. Hal ini juga membantu mengidentifikasi periode respons tinggi atau rendah dari segmen untuk menentukan waktu yang lebih tepat. Alat seperti Yesware, Mailchimp, dan Constant Contact membangun kemampuan ini langsung ke dalam platform email mereka.
Dengan memanfaatkan data untuk memprediksi keterlibatan, pemasar dapat menyempurnakan kampanye email untuk mencapai rasio buka dan klik-tayang yang lebih tinggi. Hal ini menghasilkan lebih banyak kesadaran, lalu lintas, dan konversi dari konten email.
Personalisasi Konten dengan Segmentasi Berbasis AI
Salah satu penerapan AI yang paling kuat dalam pemasaran email adalah konten yang sangat dipersonalisasi melalui segmentasi prediktif. Daripada hanya mengelompokkan pengguna berdasarkan demografi dasar, algoritme tingkat lanjut dapat menentukan segmen mikro berdasarkan beberapa atribut seperti minat, perilaku, lokasi, dan lainnya.
Hal ini memungkinkan pemasar untuk menyesuaikan konten email, penawaran, dan pesan agar selaras dengan apa yang paling disukai oleh kelompok pelanggan yang berbeda. Misalnya, AI dapat mendeteksi minat hobi dan merekomendasikan produk yang relevan. Riwayat transaksional dapat menginformasikan peluang penjualan silang. Penargetan geografis dapat mengirimkan konten yang dilokalkan.
Alat seperti Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation, dan Sailthru menggunakan AI untuk membangun profil pelanggan terperinci guna memprediksi preferensi dan mengelompokkan audiens untuk pengalaman email 1:1 yang dipersonalisasi.
Mengoptimalkan Waktu Pengiriman dengan Machine Learning
Salah satu faktor kunci dalam kesuksesan pemasaran email dikirim pada waktu optimal ketika pelanggan kemungkinan besar akan membuka dan terlibat. Analisis prediktif dapat menilai kinerja waktu pengiriman di masa lalu untuk menentukan hari dan jam terbaik untuk grup pelanggan yang berbeda.
Faktor-faktor seperti zona waktu, jam interaksi pada umumnya, dan bahkan cuaca atau pola perjalanan, semuanya dapat dianalisis dengan algoritme untuk mengidentifikasi waktu pengiriman yang ideal. Pengoptimalan waktu pengiriman dinamis berdasarkan pembelajaran mesin menghasilkan tingkat keterbukaan dan respons yang bisa dua kali lebih tinggi dibandingkan penjadwalan statis.
Penyedia seperti Boomtrain, Evergage, dan Insider menggunakan algoritme prediktif untuk mengoptimalkan waktu pengiriman email pemasaran dan transaksional secara otomatis untuk setiap pelanggan. Hal ini menghilangkan dugaan dan mendorong kinerja kampanye yang lebih baik dari waktu ke waktu.
Memperkirakan Kinerja Kampanye
Untuk tim pemasaran yang sibuk, penting untuk memperkirakan kinerja kampanye untuk merencanakan sumber daya dan menetapkan ekspektasi. Analisis prediktif yang didukung AI dapat menilai kampanye sebelumnya bersama dengan data pelanggan saat ini untuk memperkirakan metrik seperti rasio terbuka, RKT, konversi, dan lainnya bahkan sebelum email dikirim.
Simulasi kampanye juga dapat dijalankan untuk melihat kemungkinan dampak dari variasi yang berbeda. Hal ini memungkinkan pengirim untuk memprediksi opsi berkinerja terbaik dalam hal format konten, baris subjek, visual, ajakan bertindak, dan komponen lainnya.
Alat seperti Mixpanel, Omnisend, dan Mailchimp menyediakan pelaporan kampanye email prediktif untuk membantu pemasar memodelkan upaya mendatang mereka demi perencanaan dan pelaksanaan yang lebih cerdas.
Memicu Email Berbasis Peristiwa yang Tepat Waktu
Salah satu penerapan analitik prediktif yang paling berharga adalah memicu pesan email kontekstual dan real-time berdasarkan peristiwa atau tindakan pengguna. Misalnya, jika pembeli meninggalkan keranjangnya, email otomatis dapat segera diterapkan untuk menarik mereka kembali dan menyelamatkan penjualan.
Algoritme pembelajaran mesin dapat menilai jenis perilaku di situs secara real-time untuk mengidentifikasi pengguna dengan niat tinggi dan secara adaptif mengirimkan email yang cocok sesuai kebutuhan. Pemicu prediktif berdasarkan hal-hal seperti istilah penelusuran, riwayat penelusuran, dan tampilan halaman dapat membuat email terasa lebih bermanfaat, bukan mengganggu.
Alat seperti Acoustic dan MoEngage menggunakan AI dan otomatisasi untuk mengamati individu dan langsung merespons dengan kampanye berbasis peristiwa yang dioptimalkan untuk ketepatan waktu dan relevansi. Tidak perlu lagi menunggu untuk menyebarkan email umum secara batch.
Merekomendasikan Produk dan Konten yang Relevan
Salah satu penerapan AI yang paling berguna dalam email adalah memprediksi produk atau konten mana yang paling relevan bagi setiap pelanggan untuk direkomendasikan dalam pesan pemasaran. Berdasarkan data interaksi dan pembelian di masa lalu, algoritme dapat menentukan item mana yang paling mungkin diminati pelanggan.
Hal ini memungkinkan email untuk memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan profil pengguna dan pola perilaku. Untuk konten, analisis prediktif menginformasikan topik dan format yang paling sesuai dengan setiap pelanggan untuk pengalaman yang lebih menarik dan dipersonalisasi.
Pengecer seperti Amazon menggunakan analitik berbasis AI untuk mengisi email dengan rekomendasi relevan yang terasa tepat dan tepat. Alat seperti Spotify dan Netflix juga memanfaatkan data untuk merekomendasikan konten yang disesuaikan dengan pengguna berbeda berdasarkan selera.
Mengoptimalkan Alur Kerja dengan Perjalanan Prediktif
Alat AI dapat mengoptimalkan alur kerja dengan memetakan perjalanan prediktif yang memandu setiap pelanggan di sepanjang jalur yang terotomatisasi dan dipersonalisasi. Berdasarkan perilaku dan preferensi individu, teknologi ini mengidentifikasi urutan email yang optimal untuk mengarahkan pelanggan menuju konversi utama.
Perjalanan ini beradaptasi seiring waktu seiring interaksi pengguna. Algoritme prediktif menilai keterlibatan di setiap langkah untuk menentukan interaksi berikutnya yang tepat guna mendekatkan pelanggan untuk menyelesaikan pembelian, mengunduh konten, atau hasil lain yang diinginkan.
Perusahaan seperti Autopilot menciptakan alur kerja yang menggunakan AI untuk menentukan kemungkinan sasaran di setiap langkah dan memandu pelanggan ke jalur yang paling mungkin untuk mengonversinya berdasarkan analisis prediktif.
Mengembangkan Kampanye Lintas Saluran yang Kontekstual
Konsumen saat ini terlibat di berbagai saluran, sehingga kampanye pemasaran harus memberikan pengalaman yang terkoordinasi. Analisis prediktif memungkinkan pemasar mengembangkan kampanye lintas saluran terintegrasi yang terasa kontekstual berdasarkan interaksi sebelumnya.
Misalnya, jika pengguna mengklik email, tindak lanjut yang disesuaikan dapat dipicu melalui pesan teks. Atau keterlibatan email di masa lalu dapat menginformasikan situs web atau iklan sosial yang relevan. Kecerdasan prediktif membantu menjembatani upaya-upaya yang dilakukan secara tertutup.
Alat seperti Selligent menggunakan AI untuk membangun profil pelanggan terpadu dari data lintas saluran, memungkinkan orkestrasi pesan kontekstual yang lancar di seluruh platform. Perjalanan yang koheren akan memberikan hasil yang lebih baik.
Mengoptimalkan Baris Subjek dan Konten
Mengoptimalkan baris subjek dan konten sangat penting untuk keberhasilan pemasaran email. Dengan alat yang didukung AI, berbagai variasi dapat dihasilkan dan diuji berdasarkan data kinerja masa lalu dan analisis prediktif.
Algoritma bisa Tes A / B dan menentukan baris subjek dengan probabilitas tertinggi berdasarkan atribut pelanggan. Konten juga dapat dipersonalisasi secara dinamis menggunakan kecerdasan prediktif untuk memasukkan teks, gambar, dan ajakan bertindak yang relevan untuk setiap pengguna.
Penyedia seperti Phrasee memanfaatkan AI untuk menghasilkan baris subjek yang 6X lebih mungkin untuk dibuka. Alat lain seperti Persado menganalisis keterlibatan masa lalu dan data konsumen untuk menghasilkan konten cerdas secara emosional yang disesuaikan untuk setiap audiens.
Meningkatkan Keterkiriman dengan AI
Keterkiriman menjadi perhatian utama, dengan tingkat penempatan kotak masuk di bawah 50% di seluruh industri. Analisis prediktif dapat menilai perilaku email dan ISP di masa lalu untuk mengoptimalkan faktor-faktor yang meningkatkan kemampuan pengiriman untuk pengiriman di masa mendatang.
AI dapat menginformasikan strategi seperti autentikasi pengirim, pemantauan reputasi, dan kebersihan daftar prediktif dengan menganalisis penerapan email sebelumnya dan tindakan yang diambil ISP. Algoritme memunculkan wawasan untuk menyempurnakan pendekatan dari waktu ke waktu.
Alat seperti Mailgun menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis pola email masa lalu dan memandu pengirim mengenai taktik untuk meningkatkan penempatan kotak masuk di masa mendatang. Hal ini meningkatkan keterkiriman dan mencegah masuknya daftar hitam yang mahal.
Kesimpulan
Analisis prediktif dan kecerdasan buatan membuka potensi besar dalam pemasaran email. Dengan memanfaatkan data dan pembelajaran mesin, pemasar dapat memprediksi preferensi pengguna untuk mempersonalisasi konten dalam skala besar, memodelkan kinerja masa depan, beradaptasi secara real-time, dan mengoordinasikan pengalaman omnichannel. Kemampuan ini memungkinkan merek untuk membuat pesan kontekstual yang benar-benar disesuaikan sehingga menarik perhatian dan mendorong konversi.
Seiring dengan berkembangnya adopsi AI, email akan menjadi lebih cerdas dan efektif melalui segmentasi prediktif, desain dan pengiriman yang dioptimalkan, serta otomatisasi berdasarkan kebutuhan unik setiap orang. Pada akhirnya, merek dapat menjalin hubungan yang lebih kuat dan bertahan lama dengan memanfaatkan data untuk memberikan pengalaman yang lebih relevan. Masa depan email bergantung pada data.
Dewan Farmasi Verifikasi Lisensi New York
Lisensi Kontraktor Listrik Georgia
Verifikasi Lisensi Dewan Keperawatan Negara Bagian New Mexico
Penjadwal Vaksin Farmasi Shoprite
Tricare Online Buat Janji Temu
Pencarian Pembebasan Narapidana Clayton County
Departemen Pendapatan Illinois
Pencarian Lisensi Kontraktor Massachusetts
Buatlah Janji untuk Tes Tertulis di New Jersey DMV
Pencarian Pelat Kustom Kendaraan Bermotor Biro Maine
Nomor Telepon Departemen Pendapatan GA
Jadwalkan Janji Temu untuk DPS Texas
Nomor Telepon Dewan Medis Iowa
Pencarian SOS Carolina Selatan
Penunjukan DMV KY Elizabethtown
Pemeriksaan Lisensi Relator IA
Pencarian Ketersediaan Nama Bisnis Oregon
Akseskent Pencarian Narapidana Departemen Pemasyarakatan
Departemen Pemasyarakatan Hawaii
Pencarian Lisensi DESE Massachusetts
Pencarian Lisensi Departemen Asuransi Colorado
Kutipan Lalu Lintas Seragam Guam
Pembaruan Lisensi Ahli Estetika Massachusetts
Jadwalkan Janji Temu untuk Surat Izin Mengemudi di New Hampshire DMV
Nomor Telepon Janji Temu DMV Florida
Tagihan Penjualan Kepulauan Virgin
Nomor Telepon Pengangguran Wisconsin
Pemeriksaan Lisensi Real Estat NV
Memperbarui Lisensi Tata Rias TX
Penunjukan Jadwal Cleburne DMV
Pemeriksaan Lisensi Agen Real Estat New York
Pencarian Lisensi Departemen Asuransi Oklahoma
Lisensi Agen Real Estat NV Temukan
Pajak Penjualan Pendapatan Departemen Tennessee
Pencarian Kutipan Lalu Lintas Alabama
Pencarian Lisensi DOI New York
Bantuan Pinggir Jalan BCAA Nomor 24 Jam
Dewan Farmasi Verifikasi Lisensi Missouri
Batalkan Janji Temu untuk Transfer Judul di Iowa DMV
Pencarian Departemen Pemasyarakatan Penjara Cook County
Perpanjangan Lisensi EMT Michigan
Dewan Pendaftaran Missouri untuk Lisensi Seni Penyembuhan
Cara Menyelaraskan Pengaturan Pemasaran Email Anda untuk ROI Maksimum
Wawasan Email: Mengubah Data menjadi Strategi Bisnis
10 Teknik Pemasaran Email yang Harus Diikuti untuk Meningkatkan Hasil
Rahasia Copywriting Pemasaran Email: Membuat Kampanye Menarik yang Mengkonversi
Cara Menggunakan AI untuk Mengirim Email yang Tepat ke Orang yang Tepat