Повећајте отворене стопе за 300% помоћу предиктивне аналитике – ево како
Маркетинг путем е-поште постоји деценијама, али наставља да се развија захваљујући новим технологијама као што су вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење. Ове иновације омогућавају трговцима да искористе предиктивну аналитику и персонализована искуства како би се повезали са купцима на релевантније и благовремене начине.
У прошлости, емаил кампање су се масовно слале са мало сегментације или циљања. Али са порастом вештачке интелигенције, трговци сада могу предвидети потребе и преференције купаца како би испоручили прилагођени садржај који одјекује. Они такође могу да анализирају податке о прошлом ангажману и атрибуте купаца како би одредили оптимално време, фреквенцију и канал за комуникацију.
Резултат су значајније везе које подстичу ангажовање и конверзију. У ствари, е-пошта генерише 36 долара за сваки потрошен долар, што доказује да је и даље једна од највећих ефикасан маркетинг канала. Овај чланак ће истражити како предиктивна аналитика и АИ обликују будућност маркетинга путем е-поште на нове узбудљиве начине.
Предвиђање ангажовања путем отворености и стопе учесталости кликова
Једна од најосновнијих примена предиктивне аналитике у маркетинг путем е-поште предвиђа отвореност и стопе кликова. Историјски подаци о ангажовању претплатника могу се унети у алгоритме машинског учења да би се предвиделе стопе одговора за предстојеће кампање. Ствари као што су претходне стопе отварања и кликова, дан и време слања, наслови и пошиљалац пружају увид у оно што ће вероватно привући интересовање.
Предиктивна аналитика омогућава пошиљаоцима да оптимизују ове компоненте кампање како би повећали стопу отворености и ангажовања. Такође помаже да се идентификују периоди високог или ниског одзива сегмената ради бољег тајминга. Алати као што су Иесваре, Маилцхимп и Цонстант Цонтацт уграђују ове могућности директно у своје платформе за е-пошту.
Користећи податке за предвиђање ангажовања, трговци могу фино подесити кампање е-поште како би постигли веће стопе отворености и учесталости кликова. Ово доводи до веће обавештености, саобраћаја и конверзија од садржаја е-поште.
Персонализовање садржаја помоћу сегментације вођене вештачком интелигенцијом
Једна од најмоћнијих примена вештачке интелигенције у маркетингу е-поште је хиперперсонализован садржај кроз предиктивну сегментацију. Уместо да само групишу кориснике према основним демографским подацима, напредни алгоритми могу да одреде микро-сегменте на основу више атрибута као што су интересовања, понашања, локација и још много тога.
Ово омогућава трговцима да прилагоде садржај е-поште, понуде и поруке како би се ускладили са оним што ће највише одговарати различитим групама претплатника. На пример, вештачка интелигенција може открити хоби интересовања и препоручити релевантне производе. Историја трансакција може да пружи информације о могућностима унакрсне продаје. Геотаргетирање може да испоручи локализован садржај.
Алати као што су Салесфорце Маркетинг Цлоуд, ИБМ Ватсон Цампаигн Аутоматион и Саилтхру користе вештачку интелигенцију за прављење детаљних профила претплатника како би предвидели преференције и сегментирали публику за персонализована, 1:1 искуства е-поште.
Оптимизација времена слања помоћу машинског учења
Један кључни фактор у успех емаил маркетинга шаље у оптимално време када је највероватније да ће се претплатници отворити и ангажовати. Предиктивна аналитика може да процени перформансе времена слања у прошлости како би одредила најбољи дан и сат за различите групе претплатника.
Фактори као што су временска зона, типични сати ангажовања, па чак и временске прилике или обрасци путовања на посао могу се анализирати помоћу алгоритама да би се идентификовала идеална времена слања. Динамичка оптимизација времена слања заснована на машинском учењу доводи до отворених стопа и стопа одговора које могу бити двоструко веће од статичког заказивања.
Провајдери као што су Боомтраин, Евергаге и Инсидер користе алгоритме за предвиђање да би оптимизовали време слања маркетиншких и трансакцијских е-порука аутоматски за сваког претплатника. Ово уклања нагађање и подстиче бољи учинак кампање током времена.
Предвиђање учинка кампање
За заузете маркетиншке тимове, важно је предвидети учинак кампање како би планирали ресурсе и поставили очекивања. Предиктивна аналитика заснована на вештачкој интелигенцији може да процени претходне кампање заједно са тренутним подацима о клијентима како би проценила метрике као што су стопа отварања, стопа учесталости кликова, конверзије и још много тога пре него што се е-порука и пошаље.
Такође се могу покренути симулације кампање да би се сагледао вероватан утицај различитих варијација. Ово омогућава пошиљаоцима да предвиде опције са најбољим учинком када су у питању формати садржаја, теме, визуелни прикази, позиви на акцију и друге компоненте.
Алати као што су Микпанел, Омнисенд и Маилцхимп пружају предиктивно извештавање о кампањама путем е-поште како би помогли трговцима да моделирају своје предстојеће напоре за паметније планирање и извршење.
Покретање благовремених е-порука заснованих на догађајима
Једна од највреднијих примена предиктивне аналитике је покретање контекстуалних порука е-поште у реалном времену на основу догађаја или радњи корисника. На пример, ако купац напусти своју корпу, аутоматизована е-пошта може одмах да се примени да би их поново придобила и сачувала продају.
Алгоритми машинског учења могу да процене типове понашања на лицу места у реалном времену како би идентификовали кориснике са великом намером и адаптивно испоручили одговарајуће е-поруке по потреби. Предиктивни покретачи засновани на стварима као што су термини за претрагу, историја прегледања и прикази страница могу учинити да е-поруке буду корисније, а не наметљиве.
Алати као што су Ацоустиц и МоЕнгаге користе вештачку интелигенцију и аутоматизацију да посматрају појединце и тренутно реагују са кампањама заснованим на догађајима оптимизованим за правовременост и релевантност. Нема више чекања на групну примену генерализованих порука е-поште.
Препорука релевантних производа и садржаја
Једна од најкориснијих примена вештачке интелигенције у е-пошти је предвиђање који ће производи или садржај бити најрелевантнији за сваког претплатника да препоручи у маркетиншким порукама. На основу података о претходном ангажовању и куповини, алгоритми могу да одреде за које ставке ће купац највероватније бити заинтересован.
Ово омогућава е-порукама да дају прилагођене препоруке производа које одговарају корисничким профилима и обрасцима понашања. За садржај, предиктивна аналитика даје информације о темама и форматима који ће најбоље одговарати сваком претплатнику за убедљивија, персонализованија искуства.
Продавци као што је Амазон користе аналитику вођену вештачком интелигенцијом да би попунили е-пошту релевантним препорукама које се осећају као да су на месту. Алати као што су Спотифи и Нетфлик такође користе податке за препоруку садржаја прилагођеног различитим корисницима на основу укуса.
Оптимизација радних токова са предиктивним путовањима
Алати вештачке интелигенције могу да оптимизују токове рада мапирањем предиктивних путовања која воде сваког претплатника на аутоматизованом, персонализованом путу. На основу индивидуалног понашања и преференција, технологија идентификује оптималну секвенцу е-порука како би претплатнике напредовала ка кључним конверзијама.
Ова путовања се временом прилагођавају како корисници комуницирају. Предиктивни алгоритми процењују ангажовање на сваком кораку како би одредили праву следећу интеракцију како би се претплатници приближили завршетку куповине, преузимању садржаја или другом жељеном исходу.
Компаније као што је Аутопилот креирају токове посла који користе вештачку интелигенцију за одређивање вероватноће циљева на сваком кораку и воде претплатнике путем који ће највероватније конвертовати на основу предиктивне аналитике.
Развијање контекстуалних вишеканалних кампања
Данашњи потрошачи се ангажују на више канала, тако да маркетиншке кампање морају да пруже координирана искуства. Предиктивна аналитика омогућава маркетиншким стручњацима да развију интегрисане вишеканалне кампање које се осећају контекстуално на основу претходних интеракција.
На пример, ако корисник кликне на имејл, прилагођено праћење може да се покрене путем текстуалне поруке. Или прошли ангажман путем е-поште може да информише релевантне веб странице или друштвене огласе. Предиктивна интелигенција помаже у премошћивању изолованих напора.
Алати као што је Селлигент користе вештачку интелигенцију за прављење обједињених профила претплатника од података са више канала, омогућавајући беспрекорну оркестрацију контекстуалних порука на било којој платформи. Кохерентно путовање доноси боље резултате.
Оптимизација тема и садржаја
Оптимизација наслова и садржаја је кључна за успех маркетинга путем е-поште. Са алаткама које покреће вештачка интелигенција, вишеструке варијације се могу генерисати и тестирати на основу података о прошлим перформансама и предиктивне анализе.
Алгоритми могу А / Б тест и одредите теме са највећом вероватноћом на основу атрибута претплатника. Садржај се такође може динамички персонализовати коришћењем предиктивне интелигенције за уметање релевантног текста, слика и позива на акцију за сваког корисника.
Провајдери као што је Пхрасее користе вештачку интелигенцију да би генерисали наслове за које је 6 пута већа вероватноћа да ће се отворити. Други алати као што је Персадо анализирају прошло ангажовање и податке о потрошачима како би генерисали емоционално интелигентан садржај прилагођен свакој публици.
Повећање испоручивости са АИ
Испоручивост је главна брига, са стопама постављања пријемног сандучета испод 50% у читавој индустрији. Предиктивна аналитика може да процени прошлост е-поште и понашање ИСП-а да би оптимизовала факторе који повећавају испоручивост за будућа слања.
АИ може да информише стратегије као што су аутентификација пошиљаоца, праћење репутације и хигијена предиктивних листа анализом ранијих примењивања е-поште и предузетих радњи ИСП-а. Алгоритми откривају увиде у фино подешавање приступа током времена.
Алати као што је Маилгун користе машинско учење да анализирају прошле обрасце е-поште и усмеравају пошиљаоце о тактикама за побољшање будућег постављања пријемног сандучета. Ово побољшава испоручивост и спречава скупе црне листе.
резиме
Предиктивна аналитика и вештачка интелигенција откључавају огроман потенцијал у маркетингу путем е-поште. Користећи податке и машинско учење, трговци могу предвидети преференције корисника да персонализују садржај у великом обиму, моделирају будуће перформансе, прилагођавају се у реалном времену и координирају омниканална искуства. Ове могућности омогућавају брендовима да креирају заиста прилагођене, контекстуалне поруке које привлаче пажњу и подстичу конверзије.
Како усвајање вештачке интелигенције расте, е-пошта ће постати још интелигентнија и ефикаснија кроз предиктивну сегментацију, оптимизован дизајн и испоруку и аутоматизацију засновану на јединственим потребама сваке особе. На крају крајева, брендови могу успоставити јаче, доживотне односе тако што ће искористити податке да информишу о релевантнијим искуствима. Будућност е-поште је заснована на подацима.
Апотекарски одбор Потврдите лиценцу Њујорк
Одбор медицинских испитивача Индијане
Лиценца за извођача електричне енергије у Грузији
Заказивање сервиса Тоиоте на мрежи
Верификација лиценце за медицинске сестре Државног одбора Новог Мексика
Схоприте Апотека Планер вакцина
Трицаре Онлине Закажите термин
Потрага за пуштањем затвореника у округ Цлаитон
Иллиноис Департмент оф Ревенуе
Провера лиценце извођача у Масачусетсу
Закажите термин за писмени тест у Нев Јерсеи ДМВ
Провера прилагођених таблица у Бироу за моторна возила Маине
Број телефона Одељења прихода ГА
Претрага регистарских таблица Колорадо
Број телефона медицинског одбора Ајове
Проверите статус лиценце ЦНА ТН
Провера доступности имена предузећа у Орегону
Одељење за поправне казне Инмате Сеарцх Аццесскент
Лиценца за медицинске сестре Гуам
Департмент оф Цоррецтионс Хаваии
Провера лиценце ДЕСЕ у Масачусетсу
Провера лиценце одељења за осигурање у Колораду
Обнављање лиценце естетичара Масачусетса
Закажите термин за возачку дозволу у Нев Хампсхире ДМВ
Број телефона за заказивање ДМВ-а Флориде
Продајни лист Девичанских острва
Број телефона за незапослене у Висконсину
Провера лиценце за некретнине НВ
Обнављање лиценце за козметику ТКС
Одбор за козметологију Вирџиније
Провера лиценце агента за некретнине у Њујорку
Потрага за лиценцом Одељења за осигурање Оклахоме
НВ Пронађи лиценцу агента за некретнине
Одељење за порез на приход Тенесија
Алабама Траффиц Цитатион Сеарцх
Претрага имена ЛЛЦ предузећа Колорадо
Претрага лиценци за ДОИ у Њујорку
БЦАА помоћ на путу 24 сата број
Цостцо Ротате Тирес Аппоинтмент
Апотекарски одбор за потврду лиценце Мисури
Откажите термин за пренос права у Иова ДМВ
Регистар медицинских сестара ЦА
Претрага лиценце за осигурање АЗ
Потрага за затворским одељењем округа Цоок
Мисури одбор за регистрацију за лиценцу хеалинг Артс
Како ускладити подешавања маркетинга путем е-поште за максималан повраћај улагања
Увид у е-пошту: претварање података у пословну стратегију
10 техника е-маил маркетинга које морате пратити да бисте побољшали резултате
Тајне писања текстова за маркетинг путем е-поште: Израдите занимљиве кампање које конвертују
Како користити вештачку интелигенцију да пошаљете праву е-пошту правој особи