AI를 사용하여 올바른 사람에게 올바른 이메일을 보내는 방법
이메일 마케팅은 여전히 가장 효과적인 디지털 마케팅 채널 중 하나로, DMA의 "이메일 마케팅 벤치마크 설문조사"에 따르면 이메일은 122%의 중앙 ROI를 자랑합니다. 그러나 받은 편지함이 복잡하고 오픈율이 낮기 때문에 마케팅 담당자는 소음을 줄이기 위해 더 열심히 노력해야 합니다. 개인화는 공개율과 클릭률을 극적으로 향상시키는 것으로 나타났습니다. 마케팅 담당자는 AI와 머신 러닝을 활용하여 개인화된 이메일 캠페인을 확장하여 전환율을 높일 수 있습니다.
데이터를 사용하여 청중을 분류하세요
이메일을 개인화하는 첫 번째 단계는 인구통계, 행동 및 상황별 데이터를 기반으로 청중을 다양한 세그먼트로 나누는 것입니다. 예를 들어 위치, 구매 내역, 현장 행동, 선호도 센터 선택, 수명 주기 단계 등을 기준으로 분류할 수 있습니다. AI 도구를 사용하면 고객을 자동으로 세그먼트로 분류하여 더욱 타겟팅된 메시지를 보낼 수 있습니다. 대규모로 고객 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 데이터 인프라가 마련되어 있는지 확인하세요.
세분화와 가장 관련성이 높은 고객 데이터가 무엇인지 신중하게 고려하십시오. 위치, 과거 구매, 현장 검색 기록, 선호 센터 선택, 수명 주기 단계 등은 모두 유용한 데이터 포인트의 예입니다. 더 많은 데이터를 통합할수록 세그먼트가 더욱 개인화됩니다. 웹사이트, 모바일 앱, 온라인 광고, 소셜 채널과 같은 접점에서 고품질 고객 데이터를 수집하는 데 투자하세요. 또한 분석 도구가 여러 데이터 필터를 사용하여 사용자를 세분화된 대상 그룹으로 쉽게 나눌 수 있는 기능을 제공하는지 확인하세요.
AI 기반 세분화 도구는 고품질 고객 데이터를 통해 사용자를 공통 특성과 행동을 가진 대상으로 신속하고 자동으로 클러스터링할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터 처리, 패턴 찾기, 하이퍼 타겟 세그먼트 정의 등의 힘든 작업을 처리합니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 AI를 기반으로 하는 정교하고 다차원적인 세분화를 선호하여 더 조잡한 수동 세분화 접근 방식을 우회할 수 있습니다.
각 세그먼트에 대한 콘텐츠 사용자 정의
잠재고객 세그먼트를 정의한 후에는 각 그룹에 가장 잘 어울리는 맞춤형 콘텐츠와 제안을 만들 수 있습니다. 고객 데이터를 사용하여 각 부문의 문제점, 관심 사항 및 동기를 파악하십시오. AI 도우미는 다양한 세그먼트에 대해 수백 가지 변형 이메일을 생성하여 각 세그먼트의 콘텐츠와 어조를 최적화할 수 있습니다. 소규모 그룹을 대상으로 먼저 콘텐츠를 테스트하면 대규모 전송에 앞서 개인화 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
콘텐츠 개인화를 올바르게 수행하려면 사용자에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 한 그룹의 관심을 불러일으키는 메시지가 다른 그룹의 관심을 끌 수도 있습니다. Claude와 같은 AI 도구를 활용하여 각 세그먼트의 고객 데이터를 분석하고 사용하기에 적합한 콘텐츠, 제안 및 어조를 추천합니다. AI 도우미는 A/B 테스트를 위해 다양한 개인화된 이메일 콘텐츠 변형을 생성할 수도 있습니다.
콘텐츠를 만들 때 데이터를 기반으로 대상 사용자의 고유한 요구 사항과 선호도를 직접적으로 반영하는지 확인하세요. 예를 들어, 한 세그먼트의 고객은 고객 사용후기가 포함된 감정적 메시지에 더 잘 반응할 수 있는 반면, 다른 그룹은 통계 및 논리 중심 콘텐츠를 선호할 수 있습니다. 각 그룹의 관심과 동기에 밀접하게 부합하는 콘텐츠를 만드는 데 시간을 투자하세요.
동적 개인화 사용
관련성을 극대화하려면 동적 개인화를 사용하여 이메일 콘텐츠를 개인 수준까지 맞춤화하세요. 예를 들어, 수신자의 이름을 표시하고, 구매 내역이나 습관을 반영하고, 최근에 보았거나 카트에 넣은 제품을 표시하고, 웹 사이트에서의 과거 참여에 맞춰 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. AI 도구는 기계 학습 및 자연어 생성을 통해 전체 데이터베이스에 걸쳐 이러한 수준의 개인화를 확장하는 데 도움이 됩니다.
동적 개인화에는 사용자가 브랜드와 상호 작용할 때 실시간으로 업데이트되는 통합 고객 프로필을 갖춘 강력한 데이터 인프라가 필요합니다. 이를 통해 최신 개인 수준 데이터를 활용하여 이메일을 보낼 때 맞춤 설정할 수 있습니다. 이름, 위치, 과거 구매 내역, 최근 본 항목, 현장 행동과 같은 동적 요소에 중점을 둡니다.
핵심은 실시간 데이터를 수집하고 각 수신자에게 맞는 맞춤형 이메일 레이아웃, 콘텐츠, 제품 추천, 클릭 유도 문구를 출력할 수 있는 AI 플랫폼을 갖추는 것입니다. 다양한 유형의 동적 콘텐츠를 테스트하여 무엇이 가장 공감되는지 확인하세요. 성능 데이터를 기반으로 더 많이 구체화할수록 AI 기반 개인화 이메일이 더욱 효과적이게 됩니다.
제목 줄 사용자 정의
제목 줄은 이메일이 만드는 첫 번째 인상이므로, 열람률을 높이려면 제목 줄을 최적화하는 것이 중요합니다. 과거 이메일 참여 및 현장 행동과 같은 데이터를 사용하여 각 구독자에 대한 개인화된 제목을 동적으로 생성합니다. 다양한 변형을 테스트하면 각 대상 세그먼트에 가장 적합한 개인화된 제목 라인 유형이 무엇인지 알 수 있습니다.
고객 데이터를 활용하여 각 사용자 세그먼트의 관심사에 맞는 제목 줄 변형을 만드세요. 질문 제목, 긴급 신호, 혜택 중심 언어 등과 같은 다양한 형식을 테스트하세요. 수신자 이름을 포함하는 등 개인화된 세부 정보를 A/B 테스트할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 제목 줄 개인화 전략을 개선하려면 공개율 데이터에 주의를 기울이십시오.
배달 시간을 개인화하십시오
또한 데이터를 사용하여 각 수신자에게 이메일을 전달할 최적의 시간을 결정할 수도 있습니다. 고객이 이메일을 열 가능성이 가장 높은 시간에 이메일을 보내면 도달 범위와 참여도가 향상됩니다. AI 도구는 과거 이메일 열기 습관, 시간대, 요일과 같은 요소를 모두 사용하여 각 개인에게 가장 적합한 배달 시간을 추천할 수 있습니다. 공개율에 미치는 영향을 검증하려면 A/B 테스트를 실행해 보세요.
고객 데이터를 분석하면 각 사용자의 최대 이메일 참여 시간을 식별할 수 있습니다. 이는 시간대, 과거 행동 및 기타 요인에 따라 달라집니다. 이메일 서비스 제공업체와 협력하여 AI 기반의 동적 배달 시간 개인화를 설정하세요. 전송 후 성능을 모니터링하여 데이터 기반 배달 시간 권장 사항이 열기 및 클릭률을 높이는지 확인하십시오.
이메일 레이아웃 맞춤화
콘텐츠 외에도 이메일의 디자인과 레이아웃을 개인화할 수도 있습니다. 사용자 선호도와 과거 참여도를 바탕으로 레이아웃, 이미지, 클릭 유도 문구, 버튼 스타일, 색상을 조정하면 이메일을 더욱 매력적이고 효과적으로 만들 수 있습니다. A/B 테스트를 사용하여 어떤 변형이 가장 성과가 좋은지 알아보세요.
디자인 팀과 협력하여 각 핵심 부문에 어필할 수 있는 다양한 개인화된 이메일 레이아웃과 스타일을 만드십시오. 버튼 모양 및 색상, 텍스트 크기, 이미지 위치 등과 같은 다양한 UI 요소를 테스트합니다. 클릭률 데이터를 조사하여 각 세그먼트에 공감하는 요소를 이해하고 그에 따라 디자인을 계속 개선합니다.
채널 전반에 걸쳐 개인화
관련성을 높이려면 소셜 미디어, 유료 광고, 웹사이트 등 다른 채널과 연계하여 이메일 캠페인을 개인화하세요. 동일한 데이터를 사용하여 여러 채널을 세분화하면 통합된 고객 경험이 생성됩니다. AI는 이러한 교차 채널 개인화를 대규모로 조율하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
여러 접점에서 개인화된 메시지를 조정하려면 통합된 고객 프로필이 필수적입니다. 이메일, 소셜 광고, 사이트 개인화 등에서 동일한 대상 세그먼트를 사용하여 메시지를 강화하세요. 각 채널의 통찰력이 다른 채널에 알릴 수 있도록 데이터가 시스템 간에 통합되었는지 확인하세요. AI는 이 모든 데이터를 조정된 캠페인으로 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
캠페인 아이디어 구상을 위해 AI 도우미 활용
매주 수십 개의 개인화된 이메일 캠페인에 대한 신선한 데이터 기반 아이디어를 생각해내는 것은 어려운 일입니다. Anthropic의 Claude와 같은 AI 기반 도구는 아이디어 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다. 마케터는 목표와 고객 데이터가 포함된 프롬프트를 제공하고 AI 도우미는 완전히 구체화된 초개인화된 이메일 캠페인 개념을 제안합니다.
세그먼트를 정의한 후 AI 도우미에게 목표, 관련 고객 데이터 및 과거 캠페인 성과에 대해 간략하게 설명하세요. Claude는 테스트할 다양하고 혁신적인 맞춤형 이메일 캠페인 아이디어를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고품질의 개인화된 이메일 아이디어와 콘텐츠를 생성하는 능력이 기하급수적으로 확장됩니다.
지속적으로 최적화
효과적인 개인화의 핵심은 데이터를 기반으로 지속적으로 최적화하는 것입니다. 공개율, 클릭률, 전환율 및 기타 KPI를 모니터링하여 각 잠재고객 세그먼트에 가장 잘 맞는 것이 무엇인지 확인하세요. 이러한 통찰력을 이메일 개인화 전략에 다시 적용하여 성과를 더욱 향상시키세요. AI를 사용하면 이러한 유형의 반복 및 최적화를 자동화하여 노력을 확장할 수 있습니다.
세그먼트 전반에 걸쳐 이메일 참여를 추적하려면 명확한 보고를 설정하세요. 데이터를 분석하여 콘텐츠, 디자인, 타이밍 등의 성공적인 변형을 식별합니다. 이러한 통찰력을 사용하여 개인화를 더욱 구체화하십시오. 자동화된 AI 시스템은 이러한 반복적인 최적화 작업을 처리하여 최신 성과 데이터를 기반으로 캠페인을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
결론
Anthropic의 Claude와 같은 AI 도구를 활용하여 이메일 마케팅 캠페인을 개인화하면 현대 마케팅 담당자가 소음을 줄여 공개율, 참여 및 전환율을 높일 수 있습니다. 상세한 고객 데이터와 행동을 기반으로 콘텐츠, 디자인, 배송 시기 등을 조정함으로써 이메일 관련성이 높아집니다. AI를 통한 지속적인 최적화는 고도로 개인화되고 영향력 있는 이메일 캠페인을 앞으로 확장하는 데 핵심이 될 것입니다.
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