Aumente as taxas de abertura em 300% com análises preditivas – veja como
O marketing por email existe há décadas, mas continua a evoluir graças a novas tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Essas inovações permitem que os profissionais de marketing aproveitem análises preditivas e experiências personalizadas para se conectarem com os clientes de maneiras mais relevantes e oportunas.
No passado, as campanhas por e-mail eram enviadas em massa com pouca segmentação ou direcionamento. Mas com a ascensão da IA, os profissionais de marketing agora podem prever as necessidades e preferências dos clientes para fornecer conteúdo personalizado que tenha repercussão. Eles também podem analisar dados de engajamento anteriores e atributos do cliente para determinar o momento, a frequência e o canal ideais para comunicações.
O resultado são conexões mais significativas que impulsionam o engajamento e a conversão. Na verdade, o e-mail gera US$ 36 para cada US$ 1 gasto, provando que continua sendo um dos mais marketing eficaz canais. Este artigo explorará como a análise preditiva e a IA estão moldando o futuro do marketing por e-mail de maneiras novas e emocionantes.
Previsão de engajamento por meio de taxas de abertura e cliques
Uma das aplicações mais básicas da análise preditiva em o marketing por email está prevendo taxas de abertura e cliques. Dados históricos sobre o envolvimento do assinante podem ser inseridos em algoritmos de aprendizado de máquina para prever taxas de resposta para campanhas futuras. Coisas como taxas de abertura e cliques anteriores, dia e hora de envio, linhas de assunto e remetente fornecem insights sobre o que provavelmente atrairá interesse.
A análise preditiva permite que os remetentes otimizem esses componentes da campanha para aumentar as taxas de abertura e engajamento. Também ajuda a identificar períodos de alta ou baixa capacidade de resposta dos segmentos para um melhor timing. Ferramentas como Yesware, Mailchimp e Constant Contact incorporam esses recursos diretamente em suas plataformas de e-mail.
Ao aproveitar os dados para prever o engajamento, os profissionais de marketing podem ajustar as campanhas de e-mail para obter taxas de abertura e cliques mais altas. Isso leva a mais reconhecimento, tráfego e conversões de conteúdo de e-mail.
Personalização de conteúdo com segmentação baseada em IA
Uma das aplicações mais poderosas de IA em marketing por email é o conteúdo hiperpersonalizado por meio de segmentação preditiva. Em vez de apenas agrupar usuários por dados demográficos básicos, algoritmos avançados podem determinar microssegmentos com base em vários atributos, como interesses, comportamentos, localização e muito mais.
Isso permite que os profissionais de marketing adaptem o conteúdo, as ofertas e as mensagens do e-mail para se alinharem com o que terá maior repercussão entre os diferentes grupos de assinantes. Por exemplo, a IA pode detectar interesses de hobby e recomendar produtos relevantes. O histórico transacional pode informar oportunidades de venda cruzada. A segmentação geográfica pode fornecer conteúdo localizado.
Ferramentas como Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation e Sailthru usam IA para construir perfis detalhados de assinantes a fim de prever preferências e segmentar públicos para experiências de e-mail personalizadas e 1:1.
Otimizando os tempos de envio com aprendizado de máquina
Um fator chave sucesso do marketing por e-mail está enviando no momento ideal, quando os assinantes têm maior probabilidade de abrir e interagir. A análise preditiva pode avaliar o desempenho do horário de envio anterior para determinar o melhor dia e hora para diferentes grupos de assinantes.
Fatores como fuso horário, horários típicos de engajamento e até mesmo padrões climáticos ou de deslocamento podem ser analisados por algoritmos para identificar horários de envio ideais. A otimização dinâmica do tempo de envio com base no aprendizado de máquina leva a taxas de abertura e resposta que podem ser duas vezes mais altas que a programação estática.
Provedores como Boomtrain, Evergage e Insider usam algoritmos preditivos para otimizar o tempo de envio de e-mails de marketing e transacionais automaticamente para cada assinante. Isso elimina suposições e melhora o desempenho da campanha ao longo do tempo.
Previsão de desempenho da campanha
Para equipes de marketing ocupadas, é importante prever o desempenho da campanha para planejar recursos e definir expectativas. A análise preditiva baseada em IA pode avaliar campanhas anteriores junto com os dados atuais do cliente para estimar métricas como taxa de abertura, CTR, conversões e muito mais antes mesmo de um e-mail ser enviado.
Simulações de campanha também podem ser realizadas para ver o provável impacto de diferentes variações. Isso permite que os remetentes prevejam as opções de melhor desempenho quando se trata de formatos de conteúdo, linhas de assunto, recursos visuais, frases de chamariz e outros componentes.
Ferramentas como Mixpanel, Omnisend e Mailchimp fornecem relatórios preditivos de campanhas por e-mail para ajudar os profissionais de marketing a modelar seus esforços futuros para um planejamento e execução mais inteligentes.
Acionando e-mails oportunos e baseados em eventos
Uma das aplicações mais valiosas da análise preditiva é o acionamento de mensagens de e-mail contextuais em tempo real com base em eventos ou ações do usuário. Por exemplo, se um comprador abandonar o carrinho, um e-mail automatizado pode ser implantado imediatamente para reconquistá-lo e salvar a venda.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem avaliar tipos de comportamentos no site em tempo real para identificar usuários altamente interessados e entregar e-mails correspondentes de forma adaptativa, conforme necessário. Gatilhos preditivos baseados em termos de pesquisa, histórico de navegação e visualizações de páginas podem fazer com que os e-mails pareçam mais úteis, e não intrusivos.
Ferramentas como Acoustic e MoEngage usam IA e automação para observar indivíduos e responder instantaneamente com campanhas orientadas a eventos otimizadas para pontualidade e relevância. Não há mais espera para implantar e-mails generalizados em lote.
Recomendação de produtos e conteúdos relevantes
Uma das aplicações mais úteis da IA no e-mail é prever quais produtos ou conteúdos serão mais relevantes para cada assinante recomendar em mensagens de marketing. Com base em dados de compras e engajamento anteriores, os algoritmos podem determinar em quais itens um cliente tem maior probabilidade de se interessar.
Isso permite que os e-mails forneçam recomendações de produtos personalizadas que correspondam a perfis de usuário e padrões de comportamento. Para conteúdo, a análise preditiva informa tópicos e formatos que terão melhor repercussão em cada assinante, proporcionando experiências mais atraentes e personalizadas.
Varejistas como a Amazon usam análises baseadas em IA para preencher e-mails com recomendações relevantes que parecem claras e precisas. Ferramentas como Spotify e Netflix também aproveitam dados para recomendar conteúdo adaptado a diferentes usuários com base no gosto.
Otimizando Fluxos de Trabalho com Jornadas Preditivas
As ferramentas de IA podem otimizar fluxos de trabalho mapeando jornadas preditivas que orientam cada assinante por um caminho automatizado e personalizado. Com base em comportamentos e preferências individuais, a tecnologia identifica a sequência ideal de e-mails para levar os assinantes a conversões importantes.
Essas jornadas se adaptam ao longo do tempo à medida que os usuários interagem. Algoritmos preditivos avaliam o envolvimento em cada etapa para determinar a próxima interação correta para aproximar os assinantes da conclusão de uma compra, download de conteúdo ou outro resultado desejado.
Empresas como a Autopilot criam fluxos de trabalho que usam IA para determinar a probabilidade de metas em cada etapa e orientar os assinantes no caminho com maior probabilidade de convertê-los com base em análises preditivas.
Desenvolvimento de campanhas contextuais entre canais
Os consumidores de hoje interagem através de múltiplos canais, por isso as campanhas de marketing devem proporcionar experiências coordenadas. A análise preditiva permite que os profissionais de marketing desenvolvam campanhas integradas entre canais que pareçam contextuais com base em interações anteriores.
Por exemplo, se um usuário clicar em um e-mail, um acompanhamento personalizado pode ser acionado por mensagem de texto. Ou o envolvimento anterior por e-mail pode informar anúncios relevantes em sites ou redes sociais. A inteligência preditiva ajuda a unir esforços isolados.
Ferramentas como o Selligent usam IA para criar perfis unificados de assinantes a partir de dados entre canais, permitindo a orquestração perfeita de mensagens contextuais em qualquer plataforma. Uma jornada coerente gera melhores resultados.
Otimizando linhas de assunto e conteúdo
Otimizar as linhas de assunto e o conteúdo é fundamental para o sucesso do marketing por email. Com ferramentas alimentadas por IA, diversas variações podem ser geradas e testadas com base em dados de desempenho anteriores e análises preditivas.
Algoritmos podem Teste A / B e determinar linhas de assunto de maior probabilidade com base nos atributos do assinante. O conteúdo também pode ser personalizado dinamicamente usando inteligência preditiva para inserir textos, imagens e frases de chamariz relevantes para cada usuário.
Provedores como o Phrasee aproveitam a IA para gerar linhas de assunto com 6 vezes mais probabilidade de serem abertas. Outras ferramentas, como o Persado, analisam o envolvimento anterior e os dados do consumidor para gerar conteúdo emocionalmente inteligente, adaptado a cada público.
Aumentando a capacidade de entrega com IA
A capacidade de entrega é uma grande preocupação, com taxas de colocação na caixa de entrada inferiores a 50% em todo o setor. A análise preditiva pode avaliar e-mails anteriores e o comportamento do ISP para otimizar fatores que aumentam a capacidade de entrega para envios futuros.
A IA pode informar estratégias como autenticação de remetente, monitoramento de reputação e higiene preditiva de listas, analisando implantações de e-mail anteriores e ações tomadas pelo ISP. Os algoritmos revelam insights para ajustar as abordagens ao longo do tempo.
Ferramentas como o Mailgun usam aprendizado de máquina para analisar padrões de e-mail anteriores e orientar os remetentes sobre táticas para impulsionar o posicionamento futuro da caixa de entrada. Isso melhora a capacidade de entrega e evita listas negras dispendiosas.
Sumário
A análise preditiva e a inteligência artificial revelam um imenso potencial no marketing por email. Ao aproveitar dados e aprendizado de máquina, os profissionais de marketing podem prever as preferências do usuário para personalizar o conteúdo em escala, modelar o desempenho futuro, adaptar-se em tempo real e coordenar experiências omnicanal. Esses recursos permitem que as marcas criem mensagens contextuais verdadeiramente personalizadas que chamam a atenção e geram conversões.
À medida que a adoção da IA cresce, o e-mail se tornará ainda mais inteligente e eficaz por meio de segmentação preditiva, design e entrega otimizados e automação com base nas necessidades exclusivas de cada pessoa. Em última análise, as marcas podem criar relacionamentos mais fortes e duradouros, aproveitando os dados para informar experiências mais relevantes. O futuro do e-mail é baseado em dados.
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