Povečajte odprte tečaje za 300 % s prediktivno analitiko – Evo kako
E-poštno trženje obstaja že desetletja, vendar se še naprej razvija zaradi novih tehnologij, kot sta umetna inteligenca (AI) in strojno učenje. Te inovacije tržnikom omogočajo, da izkoristijo napovedno analitiko in prilagojene izkušnje za povezovanje s strankami na bolj ustrezne in pravočasne načine.
V preteklosti so se e-poštne kampanje pošiljale množično z malo segmentacije ali ciljanja. Toda z vzponom umetne inteligence lahko tržniki zdaj predvidijo potrebe in želje strank, da zagotovijo prilagojeno vsebino, ki odmeva. Prav tako lahko analizirajo pretekle podatke o angažiranosti in lastnosti strank, da določijo optimalen čas, pogostost in kanal za komunikacijo.
Rezultat so bolj smiselne povezave, ki spodbujajo sodelovanje in konverzijo. Pravzaprav e-pošta ustvari 36 USD za vsak porabljen 1 USD, kar dokazuje, da ostaja ena največjih učinkovit marketing kanalov. Ta članek bo raziskal, kako napovedna analitika in umetna inteligenca oblikujeta prihodnost e-poštnega trženja na vznemirljive nove načine.
Napovedovanje sodelovanja prek razmerja odprtosti in števila klikov
Ena najosnovnejših aplikacij napovedne analitike v e-poštno trženje napoveduje razmerja odprtosti in števila klikov. Pretekle podatke o angažiranosti naročnikov je mogoče vnesti v algoritme strojnega učenja za napovedovanje stopenj odziva za prihajajoče akcije. Stvari, kot so pretekla stopnja odpiranja in klikov, dan in ura posla, vrstice z zadevo in pošiljatelj, vse zagotavljajo vpogled v to, kaj bo verjetno pritegnilo zanimanje.
Prediktivna analitika omogoča pošiljateljem, da optimizirajo te komponente oglaševalske akcije, da povečajo stopnjo odpiranja in angažiranosti. Pomaga tudi prepoznati obdobja visoke ali nizke odzivnosti iz segmentov za boljši čas. Orodja, kot so Yesware, Mailchimp in Constant Contact, vgrajujejo te zmogljivosti neposredno v svoje e-poštne platforme.
Z izkoriščanjem podatkov za predvidevanje sodelovanja lahko tržniki natančno prilagodijo e-poštne kampanje, da dosežejo višjo stopnjo odpiranja in klikanja. To vodi do večje ozaveščenosti, prometa in konverzij iz vsebine e-pošte.
Prilagajanje vsebine s segmentacijo na podlagi umetne inteligence
Ena najmočnejših aplikacij umetne inteligence v e-poštnem trženju je hiperpersonalizirana vsebina s prediktivno segmentacijo. Namesto samo združevanja uporabnikov po osnovnih demografskih podatkih lahko napredni algoritmi določijo mikrosegmente na podlagi več atributov, kot so zanimanja, vedenje, lokacija in drugo.
To tržnikom omogoča, da prilagodijo vsebino e-pošte, ponudbe in sporočila, da se uskladijo s tem, kar bo najbolj odmevalo pri različnih skupinah naročnikov. AI lahko na primer zazna zanimanja za hobije in priporoči ustrezne izdelke. Transakcijska zgodovina lahko posreduje priložnosti za navzkrižno prodajo. Geografsko ciljanje lahko zagotovi lokalizirano vsebino.
Orodja, kot so Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation in Sailthru, uporabljajo umetno inteligenco za izdelavo podrobnih profilov naročnikov za napovedovanje preferenc in segmentiranje občinstva za prilagojene e-poštne izkušnje 1:1.
Optimiziranje časov pošiljanja s strojnim učenjem
Eden ključnih dejavnikov pri uspeh trženja po elektronski pošti pošilja ob optimalnem času, ko je najverjetneje, da se bodo naročniki odprli in sodelovali. Prediktivna analitika lahko oceni učinkovitost preteklega časa pošiljanja, da določi najboljši dan in uro za različne skupine naročnikov.
Algoritmi lahko analizirajo dejavnike, kot so časovni pas, tipične delovne ure in celo vreme ali vzorci vožnje na delo, da se določijo idealni časi pošiljanja. Dinamična optimizacija časa pošiljanja, ki temelji na strojnem učenju, vodi do stopnje odpiranja in odziva, ki je lahko dvakrat višja od statičnega razporejanja.
Ponudniki, kot so Boomtrain, Evergage in Insider, uporabljajo napovedne algoritme za samodejno optimiziranje časa pošiljanja trženjskih in transakcijskih e-poštnih sporočil za vsakega naročnika. To odpravlja ugibanja in sčasoma spodbuja boljšo uspešnost oglaševalske akcije.
Napovedovanje uspešnosti oglaševalske akcije
Za zaposlene marketinške ekipe je pomembno, da napovedujejo uspešnost oglaševalske akcije, da načrtujejo vire in postavijo pričakovanja. Prediktivna analitika, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko oceni pretekle kampanje skupaj s trenutnimi podatki o strankah, da oceni meritve, kot so stopnja odprtja, CTR, konverzije in več, še preden je e-poštno sporočilo poslano.
Izvedete lahko tudi simulacije oglaševalske akcije, da vidite verjeten vpliv različnih različic. To omogoča pošiljateljem, da predvidijo najuspešnejše možnosti, ko gre za formate vsebine, vrstice z zadevo, vizualne elemente, pozive k dejanju in druge komponente.
Orodja, kot so Mixpanel, Omnisend in Mailchimp, zagotavljajo predvidena poročila o e-poštnih kampanjah, ki tržnikom pomagajo oblikovati prihodnja prizadevanja za pametnejše načrtovanje in izvedbo.
Sprožitev pravočasnih e-poštnih sporočil, ki temeljijo na dogodkih
Ena najdragocenejših aplikacij napovedne analitike je sprožanje kontekstualnih e-poštnih sporočil v realnem času na podlagi dogodkov ali uporabnikovih dejanj. Na primer, če kupec zapusti svoj voziček, se lahko samodejno e-poštno sporočilo sproži takoj, da ga pridobi nazaj in reši prodajo.
Algoritmi strojnega učenja lahko ocenijo vrste vedenja na mestu v realnem času, da identificirajo uporabnike z visokim namenom in po potrebi prilagodijo dostavo ujemajočih se e-poštnih sporočil. Napovedni sprožilci, ki temeljijo na stvareh, kot so iskalni izrazi, zgodovina brskanja in ogledi strani, lahko naredijo e-poštna sporočila bolj koristna in ne vsiljiva.
Orodja, kot sta Acoustic in MoEngage, uporabljajo umetno inteligenco in avtomatizacijo za opazovanje posameznikov in takojšen odziv s kampanjami, ki temeljijo na dogodkih in so optimizirane za pravočasnost in ustreznost. Nič več čakanja na paketno uvajanje splošnih e-poštnih sporočil.
Priporočanje ustreznih izdelkov in vsebine
Ena izmed najbolj uporabnih aplikacij umetne inteligence v e-pošti je napovedovanje, kateri izdelki ali vsebina bodo za posameznega naročnika najbolj pomembni za priporočilo v marketinških sporočilih. Na podlagi podatkov o preteklih dejavnostih in nakupih lahko algoritmi določijo, kateri predmeti bodo stranko najverjetneje zanimali.
To omogoča, da e-poštna sporočila zagotovijo prilagojena priporočila za izdelke, ki se ujemajo z uporabniškimi profili in vzorci obnašanja. Za vsebino napovedna analitika obvešča o temah in oblikah, ki bodo najbolje odmevale pri vsakem naročniku za bolj privlačne, prilagojene izkušnje.
Trgovci na drobno, kot je Amazon, uporabljajo analitiko, ki jo poganja umetna inteligenca, da zapolnijo e-poštna sporočila z ustreznimi priporočili, ki se zdijo na mestu za branje misli. Orodja, kot sta Spotify in Netflix, prav tako izkoriščajo podatke za priporočanje vsebine, prilagojene različnim uporabnikom na podlagi okusa.
Optimizacija delovnih tokov s predvidenimi potovanji
Orodja AI lahko optimizirajo poteke dela z načrtovanjem predvidenih potovanj, ki vsakega naročnika vodijo po avtomatizirani, prilagojeni poti. Na podlagi individualnega vedenja in preferenc tehnologija prepozna optimalno zaporedje e-poštnih sporočil za napredovanje naročnikov do ključnih konverzij.
Ta potovanja se sčasoma prilagajajo medsebojnim odnosom uporabnikov. Prediktivni algoritmi ocenijo angažiranost pri vsakem koraku, da določijo pravo naslednjo interakcijo, da naročnike približajo dokončanju nakupa, prenosu vsebine ali drugemu želenemu rezultatu.
Podjetja, kot je Autopilot, ustvarjajo poteke dela, ki uporabljajo AI za določanje verjetnosti ciljev na vsakem koraku in vodijo naročnike po poti, ki jih bo najverjetneje spremenila na podlagi napovedne analitike.
Razvoj kontekstualnih medkanalnih kampanj
Današnji potrošniki sodelujejo prek več kanalov, zato morajo marketinške kampanje zagotavljati usklajene izkušnje. Prediktivna analitika tržnikom omogoča razvoj integriranih medkanalnih kampanj, ki se zdijo kontekstualne na podlagi prejšnjih interakcij.
Na primer, če uporabnik klikne e-poštno sporočilo, se lahko prek besedilnega sporočila sproži prilagojeno spremljanje. Ali pa preteklo sodelovanje z e-pošto lahko informira o ustreznih spletnih mestih ali socialnih oglasih. Prediktivna inteligenca pomaga premostiti zapostavljena prizadevanja.
Orodja, kot je Selligent, uporabljajo umetno inteligenco za ustvarjanje poenotenih profilov naročnikov iz medkanalnih podatkov, kar omogoča brezhibno usmerjanje kontekstualnega sporočanja na kateri koli platformi. Skladna pot vodi do boljših rezultatov.
Optimiziranje zadeve in vsebine
Optimiziranje zadeve in vsebine je ključnega pomena za uspeh e-poštnega trženja. Z orodji, ki jih poganja AI, je mogoče ustvariti in preizkusiti več različic na podlagi preteklih podatkov o uspešnosti in napovedne analize.
Algoritmi lahko A / B test in določite vrstice zadeve z največjo verjetnostjo na podlagi atributov naročnika. Vsebino je mogoče tudi dinamično prilagoditi z uporabo prediktivne inteligence za vstavljanje ustreznega besedila, slik in pozivov k dejanju za vsakega uporabnika.
Ponudniki, kot je Phrasee, uporabljajo umetno inteligenco za ustvarjanje zadevnih vrstic, za katere je 6-krat večja verjetnost, da bodo odprte. Druga orodja, kot je Persado, analizirajo preteklo sodelovanje in podatke o potrošnikih, da ustvarijo čustveno inteligentno vsebino, prilagojeno vsakemu občinstvu.
Povečanje dobavljivosti z AI
Dostavljivost je velika skrb, saj je stopnja umestitve v mapo »Prejeto« v celotni panogi pod 50 %. Prediktivna analitika lahko oceni preteklo vedenje e-pošte in ponudnika internetnih storitev, da optimizira dejavnike, ki povečajo dostavljivost za prihodnja pošiljanja.
Umetna inteligenca lahko informira strategije, kot so preverjanje pristnosti pošiljatelja, spremljanje ugleda in higiena prediktivnega seznama z analizo preteklih uvedb e-pošte in izvedenih ukrepov ponudnika internetnih storitev. Algoritmi odkrivajo vpoglede za natančno prilagajanje pristopov skozi čas.
Orodja, kot je Mailgun, uporabljajo strojno učenje za analizo preteklih vzorcev e-pošte in usmerjanje pošiljateljev k taktikam za izboljšanje prihodnje umestitve v mapo »Prejeto«. To izboljša dobavljivost in prepreči drago črno listo.
Povzetek
Prediktivna analitika in umetna inteligenca odpirata ogromen potencial v e-poštnem trženju. Z izkoriščanjem podatkov in strojnega učenja lahko tržniki predvidijo uporabniške nastavitve za prilagajanje vsebine v velikem obsegu, modeliranje prihodnje uspešnosti, prilagajanje v realnem času in usklajevanje večkanalnih izkušenj. Te zmožnosti blagovnim znamkam omogočajo ustvarjanje resnično prilagojenih kontekstualnih sporočil, ki pritegnejo pozornost in spodbujajo konverzije.
Z naraščanjem sprejemanja umetne inteligence bo e-pošta postala še bolj inteligentna in učinkovita s prediktivno segmentacijo, optimizirano zasnovo in dostavo ter avtomatizacijo na podlagi edinstvenih potreb vsakega posameznika. Navsezadnje lahko blagovne znamke vzpostavijo močnejše, vseživljenjske odnose z izkoriščanjem podatkov za pridobivanje ustreznejših izkušenj. Prihodnost elektronske pošte temelji na podatkih.
Board of Pharmacy Preverite licenco New York
Indiana Board of Medical Examiners
Licenca izvajalca električnih del Georgia
Spletni termin za Toyota servis
Preverjanje licence odbora za medicinsko nego zvezne države New Mexico
Utah DOPL Contractors Poglej gor
Shoprite Pharmacy Razporejevalnik cepiv
Tricare Online Naročite termin
Iskanje zapornikov v okrožju Clayton
Iskanje licenc izvajalca v Massachusettsu
Naročite se za pisni izpit pri DMV New Jerseyja
Iskanje tablic po meri Urada za motorna vozila Maine
Telefonska številka davčnega oddelka GA
Iskanje registrske tablice Colorado
Telefonska številka zdravstvenega odbora Iowe
Elizabethtown KY DMV imenovanje
Preverite status licence CNA TN
Preverjanje licence IA Relator
Iskanje razpoložljivosti imena podjetja Oregon
Oddelek za prestajanje kazni zapornikov Accesskent
Licenca medicinske sestre Guam
Department of Corrections Hawaii
Iskanje licence DESE za Massachusetts
Iskanje dovoljenj zavarovalniškega oddelka Colorada
Podaljšanje licence estetika v Massachusettsu
Dogovorite se za vozniško dovoljenje pri DMV v New Hampshiru
Telefonska številka za sestanek pri DMV Floride
Prodajni račun Deviških otokov
Telefonska številka za brezposelne v Wisconsinu
Preverjanje licence za nepremičnine NV
Podaljšanje licence za kozmetologijo TX
Preverjanje licence nepremičninskega posrednika v New Yorku
Iskanje dovoljenj zavarovalniškega oddelka Oklahome
Najdi licenco nepremičninskega posrednika NV
Prometni davek Ministrstva za prihodke Tennesseeja
Alabama Traffic Citation Search
BCAA 24-urna številka pomoči na cesti
Imenovanje Costco Rotate Tires
Board of Pharmacy Verify License Missouri
Prekličite termin za prenos lastninske pravice pri DMV Iowe
Register medicinskih sester v CA
Iskanje zavarovalniške licence AZ
Oddelek za preiskovanje zapornikov okrožja Cook
Podaljšanje licence Michigan EMT
Storitev za stranke Barclaycard
Missouri Board Registration for Healing Arts License
Kako uskladiti svojo nastavitev e-poštnega trženja za največjo donosnost naložbe
Vpogled v e-pošto: Preoblikovanje podatkov v poslovno strategijo
10 tehnik e-poštnega trženja, ki jih morate upoštevati za izboljšanje rezultatov
Skrivnosti pisanja besedil za e-poštno trženje: Ustvarite privlačne kampanje, ki spremenijo
Kako uporabiti AI za pošiljanje prave e-pošte pravi osebi