Zwiększ współczynnik otwarć o 300% dzięki analizie predykcyjnej – oto jak to zrobić
Marketing e-mailowy istnieje już od kilkudziesięciu lat, ale wciąż ewoluuje dzięki nowym technologiom, takim jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe. Te innowacje umożliwiają marketerom wykorzystanie analiz predykcyjnych i spersonalizowanych doświadczeń do nawiązywania kontaktu z klientami w trafniejszy i szybszy sposób.
W przeszłości kampanie e-mailowe były wysyłane masowo, bez segmentacji i targetowania. Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji marketerzy mogą teraz przewidywać potrzeby i preferencje klientów, aby dostarczać spersonalizowane treści, które będą rezonować. Mogą także analizować dane dotyczące wcześniejszych kontaktów i atrybuty klientów, aby określić optymalny czas, częstotliwość i kanał komunikacji.
Rezultatem są bardziej znaczące połączenia, które napędzają zaangażowanie i konwersję. W rzeczywistości poczta e-mail generuje 36 USD za każdego wydanego 1 USD, co udowadnia, że pozostaje jedną z najczęściej używanych skuteczny marketing kanały. W tym artykule omówimy, w jaki sposób analityka predykcyjna i sztuczna inteligencja kształtują przyszłość marketingu e-mailowego w nowy, ekscytujący sposób.
Przewidywanie zaangażowania na podstawie współczynników otwarć i klikalności
Jedno z najbardziej podstawowych zastosowań analityki predykcyjnej w Marketing e-mailowy przewiduje współczynniki otwarć i klikalności. Dane historyczne dotyczące zaangażowania subskrybentów można wprowadzić do algorytmów uczenia maszynowego w celu prognozowania współczynników odpowiedzi w nadchodzących kampaniach. Informacje takie jak wcześniejsze współczynniki otwarć i kliknięć, dzień i godzina wysłania, tematy i nadawca dają wgląd w to, co może wzbudzić zainteresowanie.
Analityka predykcyjna umożliwia nadawcom optymalizację tych elementów kampanii w celu zwiększenia współczynników otwarć i zaangażowania. Pomaga także zidentyfikować okresy wysokiej lub niskiej reakcji na podstawie segmentów, co pozwala na lepsze wyczucie czasu. Narzędzia takie jak Yesware, Mailchimp i Constant Contact budują te możliwości bezpośrednio na swoich platformach e-mailowych.
Wykorzystując dane do przewidywania zaangażowania, marketerzy mogą dostroić kampanie e-mailowe, aby osiągnąć wyższe współczynniki otwarć i klikalności. Prowadzi to do większej świadomości, ruchu i konwersji z treści e-maili.
Personalizacja treści za pomocą segmentacji opartej na sztucznej inteligencji
Jednym z najpotężniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w marketingu e-mailowym jest hiperspersonalizowana treść poprzez segmentację predykcyjną. Zamiast grupować użytkowników według podstawowych danych demograficznych, zaawansowane algorytmy mogą określać mikrosegmenty na podstawie wielu atrybutów, takich jak zainteresowania, zachowania, lokalizacja i inne.
Dzięki temu marketerzy mogą dostosować treść wiadomości e-mail, oferty i komunikaty tak, aby odpowiadały najbardziej różnym grupom subskrybentów. Na przykład sztuczna inteligencja może wykryć zainteresowania hobbystyczne i polecić odpowiednie produkty. Historia transakcji może informować o możliwościach sprzedaży krzyżowej. Kierowanie geograficzne może dostarczać zlokalizowane treści.
Narzędzia takie jak Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation i Sailthru wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia szczegółowych profili subskrybentów w celu przewidywania preferencji i segmentowania odbiorców w celu uzyskania spersonalizowanej obsługi poczty e-mail 1:1.
Optymalizacja czasu wysyłania za pomocą uczenia maszynowego
Jednym z kluczowych czynników sukces marketingu e-mailowego wysyła w optymalnym momencie, kiedy subskrybenci mają największe szanse na otwarcie i zaangażowanie się. Analityka predykcyjna może ocenić czas wysyłania w przeszłości, aby określić najlepszy dzień i godzinę dla różnych grup abonentów.
Czynniki takie jak strefa czasowa, typowe godziny zaangażowania, a nawet pogoda lub schematy dojazdów do pracy mogą być analizowane przez algorytmy w celu określenia idealnego czasu wysyłki. Dynamiczna optymalizacja czasu wysyłania w oparciu o uczenie maszynowe prowadzi do współczynnika otwarć i odpowiedzi, który może być dwukrotnie wyższy niż w przypadku planowania statycznego.
Dostawcy tacy jak Boomtrain, Evergage i Insider korzystają z algorytmów predykcyjnych, aby automatycznie optymalizować czas wysyłania wiadomości marketingowych i transakcyjnych dla każdego subskrybenta. Eliminuje to zgadywanie i z biegiem czasu zwiększa skuteczność kampanii.
Prognozowanie skuteczności kampanii
Dla zapracowanych zespołów marketingowych ważne jest prognozowanie skuteczności kampanii w celu planowania zasobów i ustalania oczekiwań. Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może oceniać przeszłe kampanie wraz z bieżącymi danymi klientów w celu oszacowania wskaźników, takich jak współczynnik otwarć, CTR, konwersje i inne, jeszcze przed wysłaniem wiadomości e-mail.
Można również przeprowadzić symulacje kampanii, aby zobaczyć prawdopodobny wpływ różnych odmian. Pozwala to nadawcom przewidzieć najskuteczniejsze opcje, jeśli chodzi o formaty treści, tematy, elementy wizualne, wezwania do działania i inne elementy.
Narzędzia takie jak Mixpanel, Omnisend i Mailchimp zapewniają predykcyjne raporty dotyczące kampanii e-mailowych, które pomagają marketerom modelować nadchodzące wysiłki w celu mądrzejszego planowania i realizacji.
Wysyłanie aktualnych wiadomości e-mail opartych na zdarzeniach
Jednym z najcenniejszych zastosowań analityki predykcyjnej jest wyzwalanie kontekstowych wiadomości e-mail w czasie rzeczywistym na podstawie zdarzeń lub działań użytkownika. Na przykład, jeśli kupujący porzuci koszyk, natychmiast zostanie wysłana automatyczna wiadomość e-mail, aby odzyskać kupującego i zapisać sprzedaż.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą oceniać typy zachowań w witrynie w czasie rzeczywistym, aby identyfikować użytkowników o wysokich zamiarach i w razie potrzeby adaptacyjnie dostarczać dopasowane e-maile. Wyzwalacze predykcyjne oparte na takich czynnikach jak wyszukiwane hasła, historia przeglądania i wyświetlenia stron mogą sprawić, że e-maile będą bardziej pomocne, a nie natrętne.
Narzędzia takie jak Acoustic i MoEngage wykorzystują sztuczną inteligencję i automatyzację do obserwacji osób i natychmiastowego reagowania w postaci kampanii opartych na zdarzeniach, zoptymalizowanych pod kątem aktualności i trafności. Koniec z czekaniem na zbiorcze wdrażanie uogólnionych wiadomości e-mail.
Polecanie odpowiednich produktów i treści
Jednym z najbardziej przydatnych zastosowań sztucznej inteligencji w e-mailu jest przewidywanie, które produkty lub treści będą najbardziej odpowiednie dla każdego subskrybenta i będą polecane w komunikatach marketingowych. Na podstawie wcześniejszych danych dotyczących zaangażowania i zakupów algorytmy mogą określić, którymi przedmiotami klient najprawdopodobniej będzie zainteresowany.
Dzięki temu e-maile mogą dostarczać rekomendacje produktów dostosowane do profili użytkowników i wzorców zachowań. W przypadku treści analiza predykcyjna informuje o tematach i formatach, które najlepiej przemówią do każdego subskrybenta, zapewniając bardziej atrakcyjne i spersonalizowane doświadczenia.
Sprzedawcy detaliczni, tacy jak Amazon, korzystają z analiz opartych na sztucznej inteligencji, aby zapełniać e-maile odpowiednimi rekomendacjami, które czytają w myślach. Narzędzia takie jak Spotify i Netflix również wykorzystują dane, aby rekomendować treści dostosowane do różnych użytkowników na podstawie ich gustu.
Optymalizacja przepływów pracy za pomocą predykcyjnych podróży
Narzędzia AI mogą optymalizować przepływy pracy, mapując predykcyjne podróże, które prowadzą każdego subskrybenta zautomatyzowaną, spersonalizowaną ścieżką. Na podstawie indywidualnych zachowań i preferencji technologia identyfikuje optymalną sekwencję e-maili, która prowadzi subskrybentów do kluczowych konwersji.
Te podróże dostosowują się z czasem w miarę interakcji użytkowników. Algorytmy predykcyjne oceniają zaangażowanie na każdym kroku, aby określić właściwą kolejną interakcję, która przybliży subskrybentów do sfinalizowania zakupu, pobrania treści lub innego pożądanego rezultatu.
Firmy takie jak Autopilot tworzą przepływy pracy, które wykorzystują sztuczną inteligencję do określenia prawdopodobieństwa osiągnięcia celów na każdym etapie i prowadzą subskrybentów ścieżką, która z największym prawdopodobieństwem doprowadzi do ich konwersji w oparciu o analizy predykcyjne.
Opracowywanie kontekstowych kampanii wielokanałowych
Dzisiejsi konsumenci angażują się w wiele kanałów, dlatego kampanie marketingowe muszą zapewniać skoordynowane doświadczenia. Analityka predykcyjna umożliwia marketerom opracowywanie zintegrowanych kampanii obejmujących wiele kanałów, które są kontekstowe w oparciu o wcześniejsze interakcje.
Na przykład, jeśli użytkownik kliknie wiadomość e-mail, za pośrednictwem wiadomości tekstowej można wywołać dostosowaną do niego reakcję. Lub wcześniejsze zaangażowanie w e-maile może informować o odpowiednich witrynach internetowych lub reklamach w mediach społecznościowych. Inteligencja predykcyjna pomaga przezwyciężyć odizolowane wysiłki.
Narzędzia takie jak Selligent wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia ujednoliconych profili abonentów na podstawie danych z wielu kanałów, umożliwiając bezproblemową orkiestrację wiadomości kontekstowych na dowolnej platformie. Spójna podróż zapewnia lepsze wyniki.
Optymalizacja tematów i treści
Optymalizacja tematów i treści ma kluczowe znaczenie dla powodzenia marketingu e-mailowego. Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji można wygenerować i przetestować wiele odmian w oparciu o dane dotyczące wydajności z przeszłości i analizę predykcyjną.
Algorytmy mogą Test A / B. i określ tematy tematów o najwyższym prawdopodobieństwie w oparciu o atrybuty subskrybenta. Treść można również dynamicznie personalizować za pomocą inteligencji predykcyjnej, aby wstawić odpowiedni tekst, obrazy i wezwania do działania dla każdego użytkownika.
Dostawcy tacy jak Phrasee wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania tematów, które mają 6 razy większe prawdopodobieństwo otwarcia. Inne narzędzia, takie jak Persado, analizują wcześniejsze zaangażowanie i dane konsumentów, aby generować treści inteligentne emocjonalnie, dostosowane do poszczególnych odbiorców.
Zwiększanie dostarczalności dzięki sztucznej inteligencji
Dostarczalność jest głównym problemem, ponieważ w całej branży wskaźniki umieszczania w skrzynkach odbiorczych wynoszą poniżej 50%. Analityka predykcyjna może ocenić dotychczasowe zachowanie poczty e-mail i usługodawcy internetowego, aby zoptymalizować czynniki zwiększające dostarczalność przyszłych wysyłek.
Sztuczna inteligencja może informować o strategiach takich jak uwierzytelnianie nadawcy, monitorowanie reputacji i predykcyjna higiena list, analizując wcześniejsze wdrożenia poczty e-mail i podjęte działania dostawcy usług internetowych. Algorytmy ujawniają spostrzeżenia, aby z biegiem czasu udoskonalać podejścia.
Narzędzia takie jak Mailgun wykorzystują uczenie maszynowe do analizowania wzorców przeszłych wiadomości e-mail i doradzania nadawcom w zakresie taktyk zwiększających przyszłe umiejscowienie skrzynek odbiorczych. Poprawia to dostarczalność i zapobiega kosztownym umieszczaniu na czarnych listach.
Podsumowanie
Analityka predykcyjna i sztuczna inteligencja otwierają ogromny potencjał w marketingu e-mailowym. Wykorzystując dane i uczenie maszynowe, marketerzy mogą przewidywać preferencje użytkowników, aby personalizować treści na dużą skalę, modelować przyszłą wydajność, dostosowywać się w czasie rzeczywistym i koordynować doświadczenia wielokanałowe. Możliwości te pozwalają markom tworzyć naprawdę dostosowane, kontekstowe komunikaty, które przyciągają uwagę i generują konwersje.
W miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji poczta e-mail stanie się jeszcze bardziej inteligentna i skuteczna dzięki segmentacji predykcyjnej, zoptymalizowanemu projektowi i dostarczaniu oraz automatyzacji w oparciu o unikalne potrzeby każdej osoby. Ostatecznie marki mogą budować silniejsze relacje na całe życie, wykorzystując dane do informowania o bardziej odpowiednich doświadczeniach. Przyszłość poczty elektronicznej opiera się na danych.
Board of Pharmacy Zweryfikuj licencję w Nowym Jorku
Rada Lekarzy Orzeczników stanu Indiana
Licencja wykonawcy instalacji elektrycznej w Gruzji
Umów się na wizytę serwisową Toyoty online
Weryfikacja licencji Rady Pielęgniarskiej stanu Nowy Meksyk
Wykonawcy DOPL z Utah patrzą w górę
Zarząd elektryczny Connecticut
Harmonogram szczepionek Shoprite Pharmacy
Tricare Online Umów się na wizytę
Spotkanie w DMV Buffalo w Nowym Jorku
Poszukiwanie zwolnienia więźnia w hrabstwie Clayton
Departament Skarbowy stanu Illinois
Wyszukiwanie licencji wykonawcy w Massachusetts
Umów się na egzamin pisemny w DMV w New Jersey
Biuro ds. wyszukiwania niestandardowych tablic rejestracyjnych stanu Maine
Numer telefonu Departamentu Skarbowego GA
Umów się na spotkanie w DPS Texas
Wyszukiwanie tablic rejestracyjnych w Kolorado
Numer telefonu Izby Lekarskiej stanu Iowa
Wyszukiwanie SOS w Karolinie Południowej
Spotkanie w Elizabethtown KY DMV
Sprawdź status licencji CNA TN
Wyszukiwanie dostępności nazwy firmy w stanie Oregon
Departament Więziennictwa Szukaj więźniów Accesskent
Departament Więziennictwa na Hawajach
Wyszukiwanie licencji DESE stanu Massachusetts
Wyszukiwanie licencji Departamentu Ubezpieczeń Kolorado
Cytat z jednolitego ruchu drogowego Guam
Odnowienie licencji kosmetyczki w Massachusetts
Umów się na spotkanie w celu uzyskania prawa jazdy w New Hampshire DMV
Numer telefonu do umówienia się na wizytę w DMV na Florydzie
Rachunek sprzedaży Wysp Dziewiczych
Numer telefonu dla bezrobotnych w stanie Wisconsin
Kontrola licencji na nieruchomości NV
Odnawianie licencji na kosmetologię w Teksasie
Cleburne DMV Harmonogram spotkań
Sprawdzanie licencji agenta nieruchomości w Nowym Jorku
Wyszukiwanie licencji Departamentu Ubezpieczeń Oklahomy
Znajdź licencję agenta nieruchomości NV
Departament Podatku Od Sprzedaży w Tennessee
Wyszukiwanie cytatów dotyczących ruchu drogowego w Alabamie
Wyszukiwanie licencji DOI w Nowym Jorku
Numer całodobowej pomocy drogowej BCAA
Spotkanie w sprawie opon Costco Rotate
Board of Pharmacy Zweryfikuj licencję Missouri
Anuluj spotkanie w celu przeniesienia tytułu w Iowa DMV
Rejestr asystentów pielęgniarek w Kalifornii
Szukaj licencji na ubezpieczenie AZ
Szukaj Departamentu Więzienia Hrabstwa Cook
Odnowienie licencji Michigan EMT
Rada Rejestracyjna stanu Missouri w celu uzyskania licencji na sztukę uzdrawiania
Jak dostosować konfigurację marketingu e-mailowego, aby uzyskać maksymalny zwrot z inwestycji
Informacje e-mailowe: przekształcanie danych w strategię biznesową
10 technik marketingu e-mailowego, których należy przestrzegać, aby poprawić wyniki
Sekrety copywritingu w marketingu e-mailowym: twórz angażujące kampanie, które konwertują
Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do wysłania odpowiedniego e-maila do właściwej osoby