Увеличьте открываемость на 300 % с помощью прогнозной аналитики: вот как
Электронный маркетинг существует уже несколько десятилетий, но он продолжает развиваться благодаря новым технологиям, таким как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Эти инновации позволяют маркетологам использовать прогнозную аналитику и персонализированный опыт для более актуального и своевременного взаимодействия с клиентами.
В прошлом кампании по электронной почте рассылались массово с небольшой сегментацией или таргетингом. Но с развитием искусственного интеллекта маркетологи теперь могут предсказывать потребности и предпочтения клиентов, чтобы предоставлять персонализированный контент, который находит отклик. Они также могут анализировать данные о прошлом взаимодействии и характеристики клиентов, чтобы определить оптимальное время, частоту и канал связи.
В результате возникают более значимые связи, которые способствуют вовлечению и конверсии. Фактически, электронная почта приносит 36 долларов за каждый потраченный доллар, доказывая, что она остается одной из самых эффективный маркетинг каналы. В этой статье мы рассмотрим, как прогнозная аналитика и искусственный интеллект формируют будущее электронного маркетинга новыми захватывающими способами.
Прогнозирование вовлеченности с помощью показателей открытий и кликабельности
Одно из основных приложений прогнозной аналитики в емейл-маркетинг прогнозирует показатели открытия и кликабельности. Исторические данные о вовлеченности подписчиков можно использовать в алгоритмах машинного обучения для прогнозирования скорости отклика для предстоящих кампаний. Такие вещи, как прошлые открытия и клики, день и время отправки, темы и отправитель, — все это дает представление о том, что может вызвать интерес.
Прогнозная аналитика позволяет отправителям оптимизировать эти компоненты кампании, чтобы повысить уровень открытости и вовлеченности. Это также помогает определить периоды высокой или низкой реакции сегментов для лучшего выбора времени. Такие инструменты, как Yesware, Mailchimp и Constant Contact, встраивают эти возможности прямо в свои почтовые платформы.
Используя данные для прогнозирования вовлеченности, маркетологи могут точно настроить кампании по электронной почте для достижения более высоких показателей открываемости и кликабельности. Это приводит к увеличению узнаваемости, трафика и конверсий из контента электронной почты.
Персонализация контента с помощью сегментации на основе искусственного интеллекта
Одним из самых мощных применений ИИ в электронном маркетинге является гиперперсонализированный контент посредством прогнозирующей сегментации. Вместо того, чтобы просто группировать пользователей по базовым демографическим характеристикам, продвинутые алгоритмы могут определять микросегменты на основе множества атрибутов, таких как интересы, поведение, местоположение и многое другое.
Это позволяет маркетологам адаптировать контент электронной почты, предложения и сообщения так, чтобы они соответствовали тому, что больше всего найдет отклик у различных групп подписчиков. Например, ИИ может определять хобби и рекомендовать подходящие продукты. История транзакций может предоставить информацию о возможностях перекрестных продаж. Геотаргетинг может обеспечить локализованный контент.
Такие инструменты, как Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation и Sailthru, используют искусственный интеллект для создания подробных профилей подписчиков, чтобы прогнозировать предпочтения и сегментировать аудиторию для персонализированного взаимодействия с электронной почтой один на один.
Оптимизация времени отправки с помощью машинного обучения
Одним из ключевых факторов успех электронного маркетинга рассылается в оптимальное время, когда подписчики с наибольшей вероятностью откроются и заинтересуются. Прогнозная аналитика может оценить эффективность прошлого времени отправки, чтобы определить лучший день и час для различных групп подписчиков.
Такие факторы, как часовой пояс, типичные часы работы и даже погода или характер поездок на работу, могут быть проанализированы алгоритмами для определения идеального времени отправки. Динамическая оптимизация времени отправки, основанная на машинном обучении, приводит к тому, что показатели открытий и ответов могут быть в два раза выше, чем при статическом планировании.
Такие провайдеры, как Boomtrain, Evergage и Insider, используют алгоритмы прогнозирования для автоматической оптимизации времени отправки маркетинговых и транзакционных писем для каждого подписчика. Это избавляет от догадок и со временем повышает эффективность кампании.
Прогнозирование эффективности кампании
Для занятых маркетинговых команд важно прогнозировать эффективность кампании, планировать ресурсы и устанавливать ожидания. Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта может оценивать прошлые кампании вместе с текущими данными о клиентах, чтобы оценить такие показатели, как открываемость, CTR, конверсии и многое другое еще до отправки электронного письма.
Также можно запустить моделирование кампании, чтобы увидеть вероятное влияние различных вариантов. Это позволяет отправителям прогнозировать наиболее эффективные варианты, когда речь идет о форматах контента, строках темы, визуальных элементах, призывах к действию и других компонентах.
Такие инструменты, как Mixpanel, Omnisend и Mailchimp, предоставляют прогнозные отчеты о кампаниях по электронной почте, которые помогают маркетологам моделировать предстоящие усилия для более разумного планирования и реализации.
Отправка своевременных электронных писем на основе событий
Одним из наиболее ценных применений прогнозной аналитики является запуск контекстных сообщений электронной почты в режиме реального времени на основе событий или действий пользователя. Например, если покупатель бросает свою корзину, автоматическое электронное письмо может немедленно развернуться, чтобы вернуть его и сохранить продажу.
Алгоритмы машинного обучения могут оценивать типы поведения на сайте в режиме реального времени, чтобы выявлять пользователей с высоким уровнем намерений и при необходимости адаптивно доставлять соответствующие электронные письма. Прогнозирующие триггеры, основанные на таких вещах, как поисковые запросы, история просмотров и просмотры страниц, могут сделать электронные письма более полезными, а не навязчивыми.
Такие инструменты, как Acoustic и MoEngage, используют искусственный интеллект и автоматизацию для наблюдения за людьми и мгновенного реагирования с помощью кампаний, ориентированных на события, оптимизированных для своевременности и актуальности. Больше не нужно ждать пакетного развертывания обобщенных электронных писем.
Рекомендация соответствующих продуктов и контента
Одно из наиболее полезных применений ИИ в электронной почте — прогнозирование того, какие продукты или контент будут наиболее актуальными для каждого подписчика, чтобы рекомендовать его в маркетинговых сообщениях. На основе данных о прошлых взаимодействиях и покупках алгоритмы могут определить, какие товары, скорее всего, заинтересуют клиента.
Это позволяет в электронных письмах предоставлять индивидуальные рекомендации по продуктам, соответствующие профилям пользователей и моделям поведения. Что касается контента, прогнозная аналитика определяет темы и форматы, которые лучше всего найдут отклик у каждого подписчика, что обеспечивает более привлекательный и персонализированный опыт.
Ритейлеры, такие как Amazon, используют аналитику на основе искусственного интеллекта, чтобы наполнять электронные письма соответствующими рекомендациями, которые кажутся точными. Такие инструменты, как Spotify и Netflix, также используют данные, чтобы рекомендовать контент, адаптированный для разных пользователей по вкусу.
Оптимизация рабочих процессов с помощью прогнозируемых путешествий
Инструменты искусственного интеллекта могут оптимизировать рабочие процессы, отображая прогнозируемые маршруты, которые направляют каждого подписчика по автоматизированному, персонализированному пути. Основываясь на индивидуальном поведении и предпочтениях, технология определяет оптимальную последовательность писем для продвижения подписчиков к ключевым конверсиям.
Эти пути адаптируются со временем по мере взаимодействия пользователей. Прогнозирующие алгоритмы оценивают вовлеченность на каждом этапе, чтобы определить правильное следующее взаимодействие, чтобы приблизить подписчиков к совершению покупки, загрузке контента или другому желаемому результату.
Такие компании, как Autopilot, создают рабочие процессы, которые используют ИИ для определения вероятности достижения целей на каждом этапе и направляют подписчиков по пути, наиболее вероятному для их конверсии, на основе прогнозной аналитики.
Разработка контекстных кросс-канальных кампаний
Сегодняшние потребители взаимодействуют по нескольким каналам, поэтому маркетинговые кампании должны обеспечивать скоординированный опыт. Прогнозная аналитика позволяет маркетологам разрабатывать интегрированные многоканальные кампании, которые кажутся контекстуальными на основе предыдущих взаимодействий.
Например, если пользователь нажимает на электронное письмо, индивидуальное отслеживание может быть инициировано посредством текстового сообщения. Или прошлые взаимодействия по электронной почте могут информировать о соответствующей рекламе на веб-сайте или в социальных сетях. Прогнозирующий интеллект помогает преодолеть разрозненные усилия.
Такие инструменты, как Selligent, используют ИИ для создания унифицированных профилей подписчиков на основе многоканальных данных, обеспечивая плавную оркестровку контекстных сообщений на любой платформе. Последовательный путь приводит к лучшим результатам.
Оптимизация темы и контента
Оптимизация тем и контента имеет решающее значение для успеха электронного маркетинга. С помощью инструментов на базе искусственного интеллекта можно создавать и тестировать множество вариантов на основе прошлых данных о производительности и прогнозного анализа.
Алгоритмы могут A / B тест и определить строки темы с наибольшей вероятностью на основе атрибутов подписчика. Контент также можно динамически персонализировать с помощью прогнозного интеллекта для вставки соответствующего текста, изображений и призывов к действию для каждого пользователя.
Такие провайдеры, как Phrasee, используют ИИ для создания тем тем, которые открываются в 6 раз чаще. Другие инструменты, такие как Persado, анализируют прошлую вовлеченность и данные о потребителях, чтобы генерировать эмоционально интеллектуальный контент, адаптированный для каждой аудитории.
Повышение доставляемости с помощью ИИ
Доставляемость является серьезной проблемой: уровень размещения в почтовых ящиках составляет менее 50% по всей отрасли. Прогнозная аналитика может оценить прошлую электронную почту и поведение интернет-провайдера, чтобы оптимизировать факторы, повышающие доставляемость будущих рассылок.
ИИ может использовать такие стратегии, как аутентификация отправителя, мониторинг репутации и гигиена прогнозируемых списков, анализируя прошлые развертывания электронной почты и предпринятые действия интернет-провайдера. Алгоритмы позволяют получить информацию для более точной настройки подходов с течением времени.
Такие инструменты, как Mailgun, используют машинное обучение для анализа прошлых шаблонов электронной почты и подсказывают отправителям тактику, позволяющую улучшить размещение входящих сообщений в будущем. Это улучшает доставляемость и предотвращает дорогостоящее занесение в черный список.
Итого
Прогнозная аналитика и искусственный интеллект открывают огромный потенциал в электронном маркетинге. Используя данные и машинное обучение, маркетологи могут прогнозировать предпочтения пользователей, персонализировать контент в нужном масштабе, моделировать будущую производительность, адаптироваться в режиме реального времени и координировать омниканальный опыт. Эти возможности позволяют брендам создавать действительно индивидуальные контекстные сообщения, которые привлекают внимание и способствуют конверсии.
По мере распространения искусственного интеллекта электронная почта станет еще более интеллектуальной и эффективной благодаря прогнозирующей сегментации, оптимизированному дизайну и доставке, а также автоматизации с учетом уникальных потребностей каждого человека. В конечном счете, бренды могут построить более прочные и пожизненные отношения, используя данные для информирования о более актуальном опыте. Будущее электронной почты зависит от данных.
Аптечный совет проверяет лицензию Нью-Йорка
Совет медицинских экспертов Индианы
Лицензия электромонтажного подрядчика Джорджии
Запись на сервисное обслуживание Toyota онлайн
Проверка лицензии Совета медсестер штата Нью-Мексико
Подрядчики DOPL штата Юта смотрят вверх
Электрический совет Коннектикута
Планировщик прививок в аптеке Shoprite
Tricare онлайн записаться на прием
Назначение в DMV Буффало, штат Нью-Йорк
Обыск по освобождению заключенного в округе Клейтон
Департамент доходов штата Иллинойс
Поиск лицензий подрядчика в Массачусетсе
Запишитесь на письменный тест в DMV Нью-Джерси
Бюро автомобильного транспорта штата Мэн: поиск индивидуальных табличек
Номер телефона Налогового департамента штата Джорджия
Запишитесь на прием в DPS Texas
Поиск номерного знака Колорадо
Номер телефона Медицинского совета штата Айова
Назначение в Элизабеттаун, штат Кентукки, DMV
Проверьте статус лицензии CNA TN
Поиск доступности названия компании в Орегоне
Департамент исправительных учреждений ищет заключенных Аккскента
Департамент исправительных учреждений Гавайев
Поиск лицензии DESE в Массачусетсе
Поиск лицензии Департамента страхования штата Колорадо
Единый акт дорожного движения на Гуаме
Продление лицензии косметолога в Массачусетсе
Запишитесь на прием для получения водительских прав в DMV Нью-Гэмпшира
Номер телефона для записи в DMV Флориды
Номер телефона службы безработицы Висконсина
Проверка лицензии на недвижимость в штате Невада
Продление лицензии на косметологию, Техас
Расписание встречи в Cleburne DMV
Проверка лицензии агента по недвижимости в Нью-Йорке
Поиск лицензии Департамента страхования Оклахомы
Лицензия агента по недвижимости штата Невада Найти
Налог с продаж Департамента доходов штата Теннесси
Поиск по цитированию трафика в Алабаме
Поиск по названию ООО Колорадо
Поиск лицензии DOI в Нью-Йорке
Круглосуточная служба помощи на дороге BCAA
Аптечный совет проверяет лицензию штата Миссури
Отменить встречу для передачи права собственности в DMV Айовы
Регистратор медсестры штата Калифорния
Лицензия на страхование Поиск AZ
Обыск Департамента исправительных учреждений тюрьмы округа Кук
Продление лицензии скорой помощи штата Мичиган
Назначение в DMV Уилмингтона, Северная Каролина
Служба поддержки клиентов Barclaycard
Регистрационная комиссия штата Миссури для получения лицензии на целительство
Как улучшить доставляемость электронной почты и процент открытий [10 стратегий]
Как создать эффективные всплывающие окна по электронной почте для увеличения списка подписчиков
Как настроить настройку электронного маркетинга для максимальной рентабельности инвестиций
Email Insights: преобразование данных в бизнес-стратегию
10 техник электронного маркетинга, которым необходимо следовать для повышения результатов