Creșteți ratele de deschidere cu 300% cu ajutorul analizei predictive – Iată cum
Marketingul prin e-mail există de zeci de ani, dar continuă să evolueze datorită noilor tehnologii precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată. Aceste inovații permit agenților de marketing să folosească analizele predictive și experiențe personalizate pentru a intra în legătură cu clienții în moduri mai relevante și mai oportune.
În trecut, campaniile de e-mail erau trimise în masă cu puțină segmentare sau direcționare. Dar, odată cu creșterea inteligenței artificiale, specialiștii în marketing pot acum prezice nevoile și preferințele clienților pentru a oferi conținut personalizat care rezonează. De asemenea, pot analiza datele anterioare de implicare și atributele clienților pentru a determina timpul, frecvența și canalul optim pentru comunicații.
Rezultatul sunt conexiuni mai semnificative care stimulează implicarea și conversia. De fapt, e-mailul generează 36 USD pentru fiecare dolar cheltuit, demonstrând că rămâne unul dintre cele mai multe marketing eficient canale. Acest articol va explora modul în care analiza predictivă și inteligența artificială modelează viitorul marketingului prin e-mail în moduri noi interesante.
Prezicerea implicării prin ratele de deschidere și de clic
Una dintre cele mai de bază aplicații ale analizei predictive în marketingul prin e-mail prezice ratele de deschidere și de clic. Datele istorice despre implicarea abonaților pot fi introduse în algoritmi de învățare automată pentru a estima ratele de răspuns pentru campaniile viitoare. Lucruri precum ratele de deschidere și clic din trecut, ziua și ora trimise, liniile de subiect și expeditorul oferă informații despre ceea ce este probabil să atragă interes.
Analiza predictivă le permite expeditorilor să optimizeze aceste componente ale campaniei pentru a crește ratele de deschidere și de implicare. De asemenea, ajută la identificarea perioadelor de răspuns ridicat sau scăzut din segmente pentru o sincronizare mai bună. Instrumente precum Yesware, Mailchimp și Constant Contact integrează aceste capabilități chiar în platformele lor de e-mail.
Prin valorificarea datelor pentru a prezice implicarea, specialiștii în marketing pot ajusta campaniile de e-mail pentru a obține rate mai mari de deschidere și de clic. Acest lucru duce la mai multă conștientizare, trafic și conversii din conținutul de e-mail.
Personalizarea conținutului cu segmentarea bazată pe inteligență artificială
Una dintre cele mai puternice aplicații ale AI în marketingul prin e-mail este conținutul hiperpersonalizat prin segmentarea predictivă. În loc să grupeze utilizatorii după datele demografice de bază, algoritmii avansați pot determina micro-segmente pe baza mai multor atribute precum interese, comportamente, locație și multe altele.
Acest lucru permite marketerilor să adapteze conținutul de e-mail, ofertele și mesajele pentru a se alinia cu ceea ce va rezona cel mai mult cu diferite grupuri de abonați. De exemplu, AI poate detecta interese de hobby și poate recomanda produse relevante. Istoricul tranzacțiilor poate informa oportunitățile de vânzare încrucișată. Geotargeting poate oferi conținut localizat.
Instrumente precum Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation și Sailthru folosesc inteligența artificială pentru a crea profiluri detaliate ale abonaților pentru a prezice preferințele și a segmenta publicul pentru experiențe de e-mail personalizate, 1:1.
Optimizarea timpilor de trimitere cu Machine Learning
Un factor cheie în succesul marketingului prin e-mail trimite la momentul optim când abonații sunt cel mai probabil să deschidă și să se angajeze. Analiza predictivă poate evalua performanța timpului de trimitere trecut pentru a determina cea mai bună zi și cea mai bună oră pentru diferite grupuri de abonați.
Factori precum fusul orar, orele tipice de implicare și chiar vremea sau modelele de navetă pot fi analizați de algoritmi pentru a identifica orele de trimitere ideale. Optimizarea dinamică a timpului de trimitere bazată pe învățarea automată duce la rate de deschidere și de răspuns care pot fi de două ori mai mari decât programarea statică.
Furnizori precum Boomtrain, Evergage și Insider folosesc algoritmi de predicție pentru a optimiza momentul trimiterii automate a e-mailurilor de marketing și tranzacționale pentru fiecare abonat. Acest lucru elimină presupunerile și generează o performanță mai bună a campaniei în timp.
Estimarea performanței campaniei
Pentru echipele de marketing ocupate, este important să prognozați performanța campaniei pentru a planifica resursele și a stabili așteptările. Analiza predictivă bazată pe inteligență artificială poate evalua campaniile anterioare împreună cu datele actuale ale clienților pentru a estima valori precum rata de deschidere, CTR, conversii și multe altele înainte chiar de trimiterea unui e-mail.
De asemenea, pot fi executate simulări de campanie pentru a vedea impactul probabil al diferitelor variații. Acest lucru le permite expeditorilor să prezică opțiunile cele mai performante când vine vorba de formate de conținut, subiecte, imagini, îndemnuri și alte componente.
Instrumente precum Mixpanel, Omnisend și Mailchimp oferă rapoarte predictive ale campaniilor prin e-mail pentru a ajuta specialiștii în marketing să își modeleze eforturile viitoare pentru o planificare și execuție mai inteligente.
Declanșarea e-mailurilor în timp util, bazate pe evenimente
Una dintre cele mai valoroase aplicații ale analizei predictive este declanșarea mesajelor de e-mail contextuale în timp real, bazate pe evenimente sau acțiuni ale utilizatorului. De exemplu, dacă un cumpărător își abandonează coșul, un e-mail automat poate fi implementat imediat pentru a-l recâștiga și a salva vânzarea.
Algoritmii de învățare automată pot evalua tipurile de comportamente la fața locului în timp real pentru a identifica utilizatorii cu intenții ridicate și pentru a livra adaptiv e-mailuri potrivite, după cum este necesar. Declanșatoarele predictive bazate pe lucruri precum termenii de căutare, istoricul de navigare și vizualizările de pagină pot face ca e-mailurile să se simtă mai utile, nu intruzive.
Instrumente precum Acoustic și MoEngage folosesc inteligența artificială și automatizarea pentru a observa persoanele și a răspunde instantaneu cu campanii bazate pe evenimente optimizate pentru actualitate și relevanță. Nu mai așteptați să implementați e-mailuri generalizate în serie.
Recomandând produse și conținut relevante
Una dintre cele mai utile aplicații ale inteligenței artificiale în e-mail este prezicerea ce produse sau conținut vor fi cele mai relevante pentru fiecare abonat pentru a le recomanda în mesajele de marketing. Pe baza datelor anterioare privind implicarea și achiziția, algoritmii pot determina articolele de care un client este cel mai probabil să fie interesat.
Acest lucru permite e-mailurilor să ofere recomandări de produse personalizate, care se potrivesc cu profilurile utilizatorului și modelele de comportament. Pentru conținut, analiza predictivă informează subiectele și formatele care vor rezona cel mai bine cu fiecare abonat pentru experiențe mai convingătoare și personalizate.
Comercianții cu amănuntul precum Amazon folosesc analize bazate pe inteligență artificială pentru a completa e-mailurile cu recomandări relevante, care se simt bine potrivite. Instrumente precum Spotify și Netflix folosesc, de asemenea, date pentru a recomanda conținut adaptat diferiților utilizatori în funcție de gust.
Optimizarea fluxurilor de lucru cu călătorii predictive
Instrumentele AI pot optimiza fluxurile de lucru prin maparea călătoriilor predictive care ghidează fiecare abonat pe o cale automatizată, personalizată. Pe baza comportamentelor și preferințelor individuale, tehnologia identifică secvența optimă de e-mailuri pentru a progresa abonații către conversii cheie.
Aceste călătorii se adaptează în timp pe măsură ce utilizatorii interacționează. Algoritmii predictivi evaluează implicarea la fiecare pas pentru a determina următoarea interacțiune potrivită pentru a apropia abonații de finalizarea unei achiziții, descărcarea conținutului sau alt rezultat dorit.
Companii precum Autopilot creează fluxuri de lucru care utilizează inteligența artificială pentru a determina probabilitatea obiectivelor la fiecare pas și pentru a ghida abonații pe calea cel mai probabil să le convertească pe baza analizei predictive.
Dezvoltarea campaniilor contextuale pe mai multe canale
Consumatorii de astăzi se implică pe mai multe canale, așa că campaniile de marketing trebuie să ofere experiențe coordonate. Analiza predictivă le permite marketerilor să dezvolte campanii integrate pe mai multe canale, care se simt contextuale pe baza interacțiunilor anterioare.
De exemplu, dacă un utilizator face clic pe un e-mail, urmărirea personalizată poate fi declanșată prin mesaj text. Sau implicarea anterioară prin e-mail poate informa site-urile relevante sau reclamele sociale. Inteligența predictivă ajută la depășirea eforturilor izolate.
Instrumente precum Selligent folosesc inteligența artificială pentru a construi profiluri unificate de abonați din date pe mai multe canale, permițând orchestrarea fără probleme a mesajelor contextuale pe orice platformă. O călătorie coerentă conduce la rezultate mai bune.
Optimizarea liniilor de subiect și a conținutului
Optimizarea liniilor de subiect și a conținutului este esențială pentru succesul marketingului prin e-mail. Cu instrumentele bazate pe inteligență artificială, pot fi generate și testate mai multe variații pe baza datelor de performanță anterioare și a analizei predictive.
Algoritmii pot Test A / B și determinați liniile de subiect cu cea mai mare probabilitate pe baza atributelor abonatului. Conținutul poate fi, de asemenea, personalizat dinamic folosind inteligența predictivă pentru a introduce text, imagini și îndemnuri relevante pentru fiecare utilizator.
Furnizori precum Phrasee folosesc inteligența artificială pentru a genera linii de subiect care au șanse de 6 ori mai mari să fie deschise. Alte instrumente precum Persado analizează angajamentul trecut și datele consumatorilor pentru a genera conținut emoțional inteligent, adaptat fiecărui public.
Creșterea livrabilității cu AI
Livrarea este o preocupare majoră, cu rate de plasare în căsuța de e-mail sub 50% la nivelul întregii industrie. Analiza predictivă poate evalua e-mailurile trecute și comportamentul ISP-ului pentru a optimiza factorii care cresc capacitatea de livrare pentru trimiterile viitoare.
Inteligența artificială poate informa strategii precum autentificarea expeditorului, monitorizarea reputației și igiena predictivă a listei, analizând implementările anterioare de e-mail și acțiunile ISP întreprinse. Algoritmii evidențiază informații pentru a ajusta abordările în timp.
Instrumente precum Mailgun folosesc învățarea automată pentru a analiza modelele de e-mail din trecut și pentru a ghida expeditorii cu privire la tactici pentru a stimula plasarea viitoare în căsuța de e-mail. Acest lucru îmbunătățește capacitatea de livrare și previne includerea pe liste negre costisitoare.
Rezumat
Analiza predictivă și inteligența artificială deblochează un potențial imens în marketingul prin e-mail. Prin valorificarea datelor și a învățării automate, specialiștii în marketing pot prezice preferințele utilizatorilor pentru a personaliza conținutul la scară, a modela performanța viitoare, a se adapta în timp real și a coordona experiențele omnicanal. Aceste capabilități permit mărcilor să creeze mesaje contextuale cu adevărat personalizate, care atrage atenția și generează conversii.
Pe măsură ce adoptarea AI crește, e-mailul va deveni și mai inteligent și mai eficient prin segmentarea predictivă, design și livrare optimizate și automatizare bazată pe nevoile unice ale fiecărei persoane. În cele din urmă, mărcile pot construi relații mai puternice, pe tot parcursul vieții, valorificând date pentru a informa experiențe mai relevante. Viitorul e-mailului este bazat pe date.
Board of Pharmacy Verificați o licență New York
Consiliul de examinatori medicali din Indiana
Licență de antreprenor electric în Georgia
Program de service Toyota online
New Mexico State Board of Nursing Licence Verificare
Contractori DOPL din Utah Uită-te în sus
Placă electrică din Connecticut
Shoprite Pharmacy Vaccine Scheduler
Tricare Online Faceți o programare
Eliberarea deținuților Căutare Clayton County
Departamentul de venituri din Illinois
Căutare licență de antreprenor din Massachusetts
Faceți o programare pentru un test scris la New Jersey DMV
Maine Bureau of Motor Vehicles Custom Plate Lookup
Numărul de telefon al Departamentului de venituri din GA
Programați o întâlnire pentru DPS Texas
Căutare plăcuță de înmatriculare Colorado
Numărul de telefon al Iowa Medical Board
Căutare SOS din Carolina de Sud
Verificați starea licenței CNA TN
Verificarea licenței relatorului IA
Căutare de disponibilitate a numelui comercial din Oregon
Departamentul de corecție pentru căutarea deținuților Accesskent
Licență de asistență medicală din Guam
Departamentul de corecții Hawaii
Căutare licență DESE din Massachusetts
Căutarea licenței Departamentului de Asigurări din Colorado
Citare uniformă de trafic din Guam
Numărul liniei fierbinți WI DOC
Reînnoirea licenței de estetician din Massachusetts
Programați o programare pentru permisul de conducere la New Hampshire DMV
Număr de telefon pentru programarea DMV din Florida
Bill de vânzare din Insulele Virgine
Număr de telefon pentru șomaj din Wisconsin
Verificarea licenței imobiliare NV
Reînnoirea licenței de cosmetologie TX
Cleburne DMV Programare programare
Consiliul de Cosmetologie din Virginia
Verificarea licenței de agent imobiliar din New York
Căutarea licenței Departamentului de Asigurări din Oklahoma
NV Agent imobiliar Licență Găsiți
Departamentul de venituri din Tennessee, impozitul pe vânzări
Căutare citare în trafic în Alabama
Număr 24 de ore de asistență rutieră BCAA
Programare pentru rotirea anvelopelor Costco
Board of Pharmacy Verifica License Missouri
Anulați o programare pentru transferul titlului la Iowa DMV
Căutare licență de asigurare AZ
Departamentul de căutare a închisorii din județul Cook
Reînnoirea licenței EMT Michigan
Consiliul de înregistrare din Missouri pentru licența pentru artele vindecării
Cum să vă aliniați configurația de marketing prin e-mail pentru un ROI maxim
Informații despre e-mail: Transformarea datelor în strategie de afaceri
10 tehnici de marketing prin e-mail care trebuie urmate pentru a crește rezultatele
Secretele redactării prin e-mail marketing: creați campanii captivante care convertesc
Cum să folosiți inteligența artificială pentru a trimite e-mailul potrivit persoanei potrivite