예측 분석을 통해 공개율을 300% 높이는 방법 - 방법은 다음과 같습니다.
이메일 마케팅은 수십 년 동안 존재해왔지만 인공 지능(AI) 및 기계 학습과 같은 새로운 기술 덕분에 계속 발전하고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 마케팅 담당자는 예측 분석과 개인화된 경험을 활용하여 보다 적절하고 시기적절한 방식으로 고객과 연결할 수 있습니다.
과거에는 세분화나 타겟팅이 거의 없이 이메일 캠페인이 대량으로 전송되었습니다. 그러나 AI의 등장으로 이제 마케팅 담당자는 고객의 요구와 선호도를 예측하여 공감할 수 있는 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 또한 과거 참여 데이터와 고객 속성을 분석하여 최적의 커뮤니케이션 시간, 빈도 및 채널을 결정할 수 있습니다.
그 결과 참여와 전환을 촉진하는 보다 의미 있는 연결이 이루어집니다. 실제로 이메일은 36달러를 지출할 때마다 1달러의 수익을 창출하며 이는 여전히 이메일이 가장 효과적인 마케팅 채널. 이 기사에서는 예측 분석과 AI가 흥미롭고 새로운 방식으로 이메일 마케팅의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 살펴보겠습니다.
공개율과 클릭률을 통한 참여도 예측
예측 분석의 가장 기본적인 응용 프로그램 중 하나입니다. 이메일 마케팅은 오픈율과 클릭률을 예측합니다.. 구독자 참여에 대한 과거 데이터를 기계 학습 알고리즘에 입력하여 향후 캠페인의 응답률을 예측할 수 있습니다. 과거 오픈률과 클릭률, 보낸 날짜와 시간, 제목, 발신자 등의 정보는 모두 관심을 끌 만한 내용에 대한 통찰력을 제공합니다.
예측 분석을 통해 발신자는 이러한 캠페인 구성 요소를 최적화하여 공개 및 참여율을 높일 수 있습니다. 또한 더 나은 타이밍을 위해 세그먼트의 응답성이 높거나 낮은 기간을 식별하는 데도 도움이 됩니다. Yesware, Mailchimp 및 Constant Contact와 같은 도구는 이러한 기능을 이메일 플랫폼에 바로 구축합니다.
마케팅 담당자는 데이터를 활용해 참여도를 예측함으로써 이메일 캠페인을 세부 조정하여 더 높은 오픈률과 클릭률을 달성할 수 있습니다. 이는 이메일 콘텐츠에서 더 많은 인지도, 트래픽 및 전환으로 이어집니다.
AI 기반 세분화로 콘텐츠 개인화
이메일 마케팅에서 AI의 가장 강력한 응용 프로그램 중 하나는 예측 세분화를 통한 초개인화 콘텐츠입니다. 기본 인구통계를 기준으로 사용자를 그룹화하는 대신 고급 알고리즘은 관심분야, 행동, 위치 등과 같은 다양한 속성을 기반으로 마이크로 세그먼트를 결정할 수 있습니다.
이를 통해 마케팅 담당자는 이메일 콘텐츠, 제안 및 메시징을 다양한 구독자 그룹의 관심을 끌 수 있는 내용에 맞춰 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 취미 관심사를 감지하고 관련 제품을 추천할 수 있습니다. 거래 내역을 통해 교차 판매 기회를 알 수 있습니다. 지역 타겟팅은 현지화된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation 및 Sailthru와 같은 도구는 AI를 사용하여 개인화된 1:1 이메일 경험을 위해 선호도를 예측하고 대상을 분류하기 위해 상세한 구독자 프로필을 구축합니다.
기계 학습을 통한 전송 시간 최적화
하나의 핵심 요소 이메일 마케팅 성공 구독자가 오픈하고 참여할 가능성이 가장 높은 최적의 시간에 전송합니다. 예측 분석은 과거 전송 시간 성능을 평가하여 다양한 가입자 그룹에 가장 적합한 날짜와 시간을 결정할 수 있습니다.
시간대, 일반적인 참여 시간, 심지어 날씨나 통근 패턴과 같은 요소를 모두 알고리즘으로 분석하여 이상적인 전송 시간을 식별할 수 있습니다. 기계 학습을 기반으로 한 동적 전송 시간 최적화로 인해 정적 스케줄링보다 두 배나 높은 개방률과 응답률이 가능합니다.
Boomtrain, Evergage 및 Insider와 같은 제공업체는 예측 알고리즘을 사용하여 각 가입자에 대해 마케팅 및 거래 이메일의 전송 타이밍을 자동으로 최적화합니다. 이를 통해 추측이 사라지고 시간이 지남에 따라 캠페인 성과가 향상됩니다.
캠페인 성과 예측
바쁜 마케팅 팀의 경우 캠페인 성과를 예측하여 리소스를 계획하고 기대치를 설정하는 것이 중요합니다. AI 기반 예측 분석은 현재 고객 데이터와 함께 과거 캠페인을 평가하여 이메일이 전송되기 전에 공개율, CTR, 전환 등과 같은 지표를 추정할 수 있습니다.
캠페인 시뮬레이션을 실행하여 다양한 변형의 예상 영향을 확인할 수도 있습니다. 이를 통해 발신자는 콘텐츠 형식, 제목 줄, 시각적 요소, 클릭 유도 문구 및 기타 구성 요소와 관련하여 가장 성과가 좋은 옵션을 예측할 수 있습니다.
Mixpanel, Omnisend 및 Mailchimp와 같은 도구는 마케팅 담당자가 보다 스마트한 계획 및 실행을 위해 향후 노력을 모델링하는 데 도움이 되는 예측 이메일 캠페인 보고를 제공합니다.
시기적절한 이벤트 기반 이메일 트리거
예측 분석의 가장 가치 있는 응용 프로그램 중 하나는 이벤트 또는 사용자 작업을 기반으로 실시간 상황별 이메일 메시지를 트리거하는 것입니다. 예를 들어, 쇼핑객이 장바구니를 버리면 자동화된 이메일이 즉시 배포되어 고객을 되찾고 판매를 저장할 수 있습니다.
기계 학습 알고리즘은 실시간으로 현장 행동 유형을 평가하여 의도가 높은 사용자를 식별하고 필요에 따라 일치하는 이메일을 적응적으로 전달할 수 있습니다. 검색어, 검색 기록, 페이지 조회수 등을 기반으로 한 예측 트리거를 통해 이메일이 방해가 되지 않고 더욱 도움이 되는 느낌을 받을 수 있습니다.
Acoustic 및 MoEngage와 같은 도구는 AI 및 자동화를 사용하여 개인을 관찰하고 적시성과 관련성에 최적화된 이벤트 중심 캠페인으로 즉시 대응합니다. 더 이상 일반화된 이메일을 일괄 배포하기 위해 기다릴 필요가 없습니다.
관련 제품 및 콘텐츠 추천
이메일에서 AI를 가장 유용하게 적용하는 것 중 하나는 마케팅 메시지에서 추천하기 위해 각 구독자에게 가장 관련성이 높은 제품이나 콘텐츠를 예측하는 것입니다. 과거 참여 및 구매 데이터를 기반으로 알고리즘은 고객이 가장 관심을 가질 것 같은 품목을 결정할 수 있습니다.
이를 통해 이메일을 통해 사용자 프로필 및 행동 패턴과 일치하는 맞춤형 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠의 경우 예측 분석은 더욱 매력적이고 개인화된 경험을 위해 각 구독자에게 가장 잘 어울리는 주제와 형식을 알려줍니다.
Amazon과 같은 소매업체는 AI 기반 분석을 사용하여 마음을 읽는 듯한 느낌을 주는 관련 추천으로 이메일을 채웁니다. Spotify 및 Netflix와 같은 도구도 데이터를 활용하여 취향에 따라 다양한 사용자에게 맞춤화된 콘텐츠를 추천합니다.
예측 여정으로 워크플로우 최적화
AI 도구는 자동화되고 개인화된 경로를 따라 각 가입자를 안내하는 예측 여정을 매핑하여 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 이 기술은 개인의 행동과 선호도를 기반으로 최적의 이메일 순서를 식별하여 가입자를 주요 전환으로 유도합니다.
이러한 여정은 사용자가 상호 작용함에 따라 시간이 지남에 따라 조정됩니다. 예측 알고리즘은 각 단계에서 참여를 평가하여 구독자가 구매 완료, 콘텐츠 다운로드 또는 기타 원하는 결과에 더 가까워지도록 하기 위한 올바른 다음 상호 작용을 결정합니다.
Autopilot과 같은 회사는 AI를 사용하여 각 단계에서 목표 확률을 결정하고 예측 분석을 기반으로 구독자를 전환 가능성이 가장 높은 경로로 안내하는 워크플로를 만듭니다.
상황별 크로스채널 캠페인 개발
오늘날의 소비자는 여러 채널을 통해 참여하므로 마케팅 캠페인은 조화로운 경험을 제공해야 합니다. 예측 분석을 통해 마케팅 담당자는 이전 상호 작용을 기반으로 상황에 맞는 통합 교차 채널 캠페인을 개발할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 이메일을 클릭하면 문자 메시지를 통해 맞춤형 후속 조치가 실행될 수 있습니다. 또는 과거 이메일 참여를 통해 관련 웹사이트나 소셜 광고에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 예측 인텔리전스는 고립된 노력을 연결하는 데 도움이 됩니다.
Selligent와 같은 도구는 AI를 사용하여 교차 채널 데이터에서 통합 구독자 프로필을 구축하므로 모든 플랫폼에서 상황별 메시징을 원활하게 조정할 수 있습니다. 일관된 여정은 더 나은 결과를 가져옵니다.
제목과 내용 최적화
이메일 마케팅 성공을 위해서는 제목과 내용을 최적화하는 것이 중요합니다. AI 기반 도구를 사용하면 과거 성능 데이터와 예측 분석을 기반으로 다양한 변형을 생성하고 테스트할 수 있습니다.
알고리즘은 다음을 수행할 수 있습니다. A / B 테스트 가입자 속성을 기반으로 가장 높은 확률의 제목 줄을 결정합니다. 예측 인텔리전스를 사용하여 콘텐츠를 동적으로 개인화하여 각 사용자에 대한 관련 텍스트, 이미지 및 클릭 유도 문구를 삽입할 수도 있습니다.
Phrasee와 같은 제공업체는 AI를 활용하여 공개 가능성이 6배 더 높은 제목 라인을 생성합니다. Persado와 같은 다른 도구는 과거 참여 및 소비자 데이터를 분석하여 각 청중에게 맞는 감성 지능 콘텐츠를 생성합니다.
AI를 통한 전달성 향상
배송 가능성은 업계 전반에 걸쳐 받은 편지함 배치 비율이 50% 미만인 주요 관심사입니다. 예측 분석은 과거 이메일 및 ISP 동작을 평가하여 향후 전송의 전달 가능성을 높이는 요소를 최적화할 수 있습니다.
AI는 과거 이메일 배포 및 취한 ISP 조치를 분석하여 발신자 인증, 평판 모니터링, 예측 목록 위생과 같은 전략을 알릴 수 있습니다. 알고리즘은 시간이 지남에 따라 접근 방식을 미세 조정하기 위한 통찰력을 표면화합니다.
Mailgun과 같은 도구는 기계 학습을 사용하여 과거 이메일 패턴을 분석하고 발신자에게 향후 받은 편지함 배치를 향상시키는 전술을 안내합니다. 이를 통해 전달 가능성이 향상되고 비용이 많이 드는 블랙리스트 작성을 방지할 수 있습니다.
요약
예측 분석과 인공 지능은 이메일 마케팅에서 엄청난 잠재력을 발휘합니다. 마케팅 담당자는 데이터와 머신 러닝을 활용하여 사용자 선호도를 예측하여 규모에 맞게 콘텐츠를 개인화하고, 미래 성과를 모델링하고, 실시간으로 적응하고, 옴니채널 경험을 조정할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 브랜드는 관심을 끌고 전환을 유도하는 진정으로 맞춤화되고 상황에 맞는 메시지를 작성할 수 있습니다.
AI 채택이 증가함에 따라 이메일은 예측 세분화, 최적화된 설계 및 전달, 각 개인의 고유한 요구 사항에 따른 자동화를 통해 더욱 지능적이고 효과적이 될 것입니다. 궁극적으로 브랜드는 데이터를 활용하여 더욱 관련성이 높은 경험을 제공함으로써 더욱 강력하고 평생 지속되는 관계를 구축할 수 있습니다. 이메일의 미래는 데이터 중심입니다.