予測分析で開封率を 300% 高める – その方法は次のとおりです
電子メール マーケティングは何十年も前から存在していますが、人工知能 (AI) や機械学習などの新しいテクノロジーのおかげで進化し続けています。これらのイノベーションにより、マーケティング担当者は予測分析とパーソナライズされたエクスペリエンスを活用して、より適切でタイムリーな方法で顧客とつながることができます。
以前は、電子メール キャンペーンはほとんどセグメント化やターゲティングを行わずに一斉に送信されていました。しかし、AI の台頭により、マーケティング担当者は顧客のニーズや好みを予測して、共感を呼ぶカスタマイズされたコンテンツを提供できるようになりました。また、過去のエンゲージメント データや顧客属性を分析して、コミュニケーションに最適な時間、頻度、チャネルを決定することもできます。
その結果、エンゲージメントとコンバージョンを促進する、より有意義なつながりが生まれます。実際、電子メールは 36 ドルの支出ごとに 1 ドルを生み出しており、依然として最も多くの電子メールの XNUMX つであることが証明されています。 効果的なマーケティング チャンネル。この記事では、予測分析と AI がエキサイティングな新しい方法で電子メール マーケティングの未来をどのように形作っているかを探ります。
開封率とクリックスルー率によるエンゲージメントの予測
予測分析の最も基本的なアプリケーションの 1 つ 電子メールマーケティングは開封率とクリックスルー率を予測しています。購読者のエンゲージメントに関する履歴データを機械学習アルゴリズムに入力して、今後のキャンペーンの応答率を予測できます。過去の開封率とクリック率、送信日時、件名、送信者などの情報はすべて、何が関心を集めやすいのかについての洞察を提供します。
予測分析により、送信者はこれらのキャンペーン コンポーネントを最適化し、開封率とエンゲージメント率を高めることができます。また、セグメントから応答性が高い期間または低い期間を特定して、タイミングを向上させるのにも役立ちます。 Yesware、Mailchimp、Constant Contact などのツールは、これらの機能を電子メール プラットフォームに直接組み込んでいます。
データを活用してエンゲージメントを予測することで、マーケティング担当者は電子メール キャンペーンを微調整して、より高い開封率とクリックスルー率を達成できます。これにより、メールコンテンツからの認知度、トラフィック、コンバージョンが増加します。
AI を活用したセグメンテーションによるコンテンツのパーソナライズ
電子メール マーケティングにおける AI の最も強力なアプリケーションの 1 つは、予測セグメンテーションによるハイパーパーソナライズされたコンテンツです。基本的な人口統計によってユーザーをグループ化するだけでなく、高度なアルゴリズムにより、興味、行動、場所などの複数の属性に基づいてマイクロセグメントを決定できます。
これにより、マーケティング担当者は、さまざまな購読者グループの最も共感を呼ぶものに合わせて電子メールのコンテンツ、オファー、メッセージングを調整できます。たとえば、AI は趣味の興味を検出し、関連する商品を推奨できます。取引履歴からクロスセルの機会を知ることができます。ジオターゲティングにより、ローカライズされたコンテンツを配信できます。
Salesforce Marketing Cloud、IBM Watson Campaign Automation、Sailthru などのツールは、AI を使用して詳細な購読者プロファイルを構築し、好みを予測し、パーソナライズされた 1 対 1 の電子メール体験の対象者をセグメント化します。
機械学習による送信時間の最適化
重要な要素の XNUMX つ 電子メールマーケティングの成功 購読者が開封してエンゲージする可能性が最も高い最適なタイミングで送信しています。予測分析により、過去の送信時間のパフォーマンスを評価して、さまざまな加入者グループに最適な日と時間を決定できます。
タイムゾーン、典型的な作業時間、さらには天候や通勤パターンなどの要素をすべてアルゴリズムで分析し、理想的な送信時間を特定できます。機械学習に基づいた動的な送信時間の最適化により、静的なスケジューリングの 2 倍のオープン率と応答率が実現します。
Boomtrain、Evergage、Insider などのプロバイダーは、予測アルゴリズムを使用して、マーケティングおよびトランザクション電子メールの送信タイミングを購読者ごとに自動的に最適化します。これにより推測に頼る必要がなくなり、長期的にキャンペーンのパフォーマンスが向上します。
キャンペーンのパフォーマンスの予測
多忙なマーケティング チームにとって、キャンペーンのパフォーマンスを予測してリソースを計画し、期待値を設定することが重要です。 AI を活用した予測分析により、過去のキャンペーンと現在の顧客データを評価して、メールが送信される前に開封率、CTR、コンバージョンなどの指標を推定できます。
キャンペーンのシミュレーションを実行して、さまざまなバリエーションの予想される影響を確認することもできます。これにより、送信者は、コンテンツ形式、件名、ビジュアル、CTA、その他のコンポーネントに関して、最もパフォーマンスの高いオプションを予測できるようになります。
Mixpanel、Omnisend、Mailchimp などのツールは、マーケティング担当者がよりスマートな計画と実行に向けて今後の取り組みをモデル化するのに役立つ、予測電子メール キャンペーン レポートを提供します。
タイムリーなイベントベースの電子メールのトリガー
予測分析の最も価値のあるアプリケーションの 1 つは、イベントまたはユーザーのアクションに基づいて、リアルタイムのコンテキストに応じた電子メール メッセージをトリガーすることです。たとえば、買い物客がカートを放棄した場合、自動電子メールがすぐに展開され、買い物客を取り戻し、売上を節約できます。
機械学習アルゴリズムは、オンサイトの行動のタイプをリアルタイムで評価して、意図の高いユーザーを特定し、必要に応じて適合する電子メールを適応的に配信できます。検索語、閲覧履歴、ページビューなどに基づく予測トリガーにより、電子メールが煩わしさではなく、より役立つものに感じられます。
Acoustic や MoEngage などのツールは、AI と自動化を使用して個人を観察し、適時性と関連性を考慮して最適化されたイベント駆動型のキャンペーンで即座に対応します。一般化された電子メールをバッチ展開するために待つ必要はもうありません。
関連する製品とコンテンツの推奨
電子メールにおける AI の最も有用なアプリケーションの 1 つは、マーケティング メッセージで推奨する各購読者にとってどの製品やコンテンツが最も関連性が高いかを予測することです。過去のエンゲージメントと購入データに基づいて、アルゴリズムは顧客がどのアイテムに最も興味を持つ可能性が高いかを判断できます。
これにより、ユーザーのプロフィールや行動パターンに合わせた、カスタマイズされた製品の推奨事項を電子メールで提供できるようになります。コンテンツについては、予測分析により、各購読者に最も共感を呼ぶトピックと形式が提供され、より魅力的でパーソナライズされたエクスペリエンスが得られます。
Amazon などの小売業者は、AI 主導の分析を使用して、心を読まれるほど的確な関連性のある推奨事項を電子メールに入力します。 Spotify や Netflix などのツールもデータを活用して、好みに基づいてさまざまなユーザーに合わせたコンテンツを推奨します。
予測ジャーニーによるワークフローの最適化
AI ツールは、自動化されたパーソナライズされたパスに沿って各加入者をガイドする予測ジャーニーをマッピングすることで、ワークフローを最適化できます。このテクノロジーは、個人の行動や好みに基づいて、購読者を主要なコンバージョンに導くための最適な電子メールのシーケンスを特定します。
これらのジャーニーは、ユーザーが対話するにつれて時間の経過とともに適応します。予測アルゴリズムは各ステップでのエンゲージメントを評価し、適切な次のインタラクションを決定し、購読者を購入、コンテンツのダウンロード、またはその他の望ましい結果の完了に近づけます。
Autopilot のような企業は、AI を使用して各ステップでの目標の確率を判断し、予測分析に基づいて契約者をコンバージョンにつながる可能性が最も高いパスに導くワークフローを作成しています。
コンテキストに応じたクロスチャネル キャンペーンの開発
今日の消費者は複数のチャネルにわたって関与しているため、マーケティング キャンペーンは調整されたエクスペリエンスを提供する必要があります。予測分析により、マーケティング担当者は、以前のインタラクションに基づいて状況に応じた統合されたクロスチャネル キャンペーンを開発できます。
たとえば、ユーザーが電子メールをクリックすると、テキスト メッセージを通じてカスタマイズされたフォローアップをトリガーできます。あるいは、過去の電子メール エンゲージメントに関連する Web サイトやソーシャル広告が通知される場合もあります。予測インテリジェンスは、サイロ化された取り組みの橋渡しに役立ちます。
Selligent のようなツールは AI を使用してクロスチャネル データから統合加入者プロファイルを構築し、あらゆるプラットフォームにわたるコンテキスト メッセージングのシームレスなオーケストレーションを可能にします。一貫した取り組みがより良い結果をもたらします。
件名とコンテンツの最適化
件名と内容を最適化することは、電子メール マーケティングの成功にとって重要です。 AI を活用したツールを使用すると、過去のパフォーマンス データと予測分析に基づいて複数のバリエーションを生成し、テストできます。
アルゴリズムは次のことができます A / Bテスト 購読者の属性に基づいて、最も可能性の高い件名を決定します。また、予測インテリジェンスを使用してコンテンツを動的にパーソナライズし、各ユーザーに関連するテキスト、画像、CTA を挿入することもできます。
Phrasee のようなプロバイダーは AI を活用して、開封される可能性が 6 倍高い件名を生成します。 Persado などの他のツールは、過去のエンゲージメントや消費者データを分析して、各視聴者に合わせた感情的にインテリジェントなコンテンツを生成します。
AI による到達性の向上
受信箱の配置率は業界全体で 50% 未満であり、配信性が大きな懸念事項となっています。予測分析により、過去の電子メールと ISP の動作を評価して、将来の送信の到達性を向上させる要素を最適化できます。
AI は、過去の電子メールの展開や ISP が行ったアクションを分析することで、送信者の認証、評判の監視、リストの健全性の予測などの戦略を通知できます。アルゴリズムは洞察を表面化し、時間の経過とともにアプローチを微調整します。
Mailgun のようなツールは、機械学習を使用して過去の電子メールのパターンを分析し、将来の受信トレイの配置を増やすための戦術を送信者に導きます。これにより、配信可能性が向上し、コストのかかるブラックリストへの登録が防止されます。
まとめ
予測分析と人工知能は、電子メール マーケティングの計り知れない可能性を解き放ちます。データと機械学習を活用することで、マーケティング担当者はユーザーの好みを予測してコンテンツを大規模にパーソナライズし、将来のパフォーマンスをモデル化し、リアルタイムで適応し、オムニチャネル エクスペリエンスを調整することができます。これらの機能により、ブランドは、注目を集めてコンバージョンを促進する、真にカスタマイズされた状況に応じたメッセージングを作成できます。
AI の導入が進むにつれて、予測セグメンテーション、最適化されたデザインと配信、各個人の固有のニーズに基づく自動化を通じて、電子メールはさらにインテリジェントで効果的になります。最終的に、ブランドはデータを活用してより関連性の高いエクスペリエンスを提供することで、より強力な生涯にわたる関係を築くことができます。電子メールの未来はデータ主導型です。
Shoprite Pharmacy ワクチン スケジューラー