Підвищте ставки відкриття на 300% за допомогою Predictive Analytics – ось як
Електронний маркетинг існує десятиліттями, але він продовжує розвиватися завдяки новим технологіям, таким як штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання. Ці інновації дозволяють маркетологам використовувати прогнозну аналітику та персоналізований досвід, щоб спілкуватися з клієнтами більш релевантними та своєчасними способами.
У минулому кампанії електронною поштою розсилалися масово з невеликою сегментацією чи націлюванням. Але з появою штучного інтелекту маркетологи тепер можуть передбачати потреби та вподобання клієнтів, щоб надавати персоналізований контент, який резонує. Вони також можуть аналізувати минулі дані про взаємодію та атрибути клієнтів, щоб визначити оптимальний час, частоту та канал для спілкування.
Результатом є більш значущі зв’язки, які стимулюють залучення та конверсію. Фактично, електронна пошта генерує 36 доларів США за кожен витрачений 1 долар, доводячи, що вона залишається однією з найбільших ефективний маркетинг канали. У цій статті буде досліджено, як прогнозна аналітика та штучний інтелект формують майбутнє маркетингу електронною поштою новими захоплюючими способами.
Прогнозування залучення за допомогою рейтингів відкритих і кліків
Одне з найпростіших застосувань прогнозної аналітики в Електронний маркетинг передбачає показники відкриття та кліків. Історичні дані про залученість передплатників можна вводити в алгоритми машинного навчання для прогнозування частоти відповідей для майбутніх кампаній. Такі речі, як минулі показники відкриття та кліків, день і час надсилання, рядки теми та відправник, дають змогу зрозуміти, що, ймовірно, приверне інтерес.
Прогнозна аналітика дозволяє відправникам оптимізувати ці компоненти кампанії, щоб підвищити рівень відкритості та залучення. Це також допомагає визначити періоди високої або низької чутливості сегментів для кращого часу. Такі інструменти, як Yesware, Mailchimp і Constant Contact, вбудовують ці можливості прямо у свої електронні платформи.
Використовуючи дані для прогнозування взаємодії, маркетологи можуть налаштувати кампанії електронною поштою, щоб досягти вищих показників відкриття та кліків. Це сприяє підвищенню обізнаності, трафіку та конверсій вмісту електронної пошти.
Персоналізація контенту за допомогою сегментації на основі штучного інтелекту
Одним із найпотужніших застосувань штучного інтелекту в електронному маркетингу є гіперперсоналізований контент за допомогою прогнозної сегментації. Замість того, щоб просто групувати користувачів за основними демографічними ознаками, розширені алгоритми можуть визначати мікросегменти на основі багатьох атрибутів, таких як інтереси, поведінка, місцезнаходження тощо.
Це дозволяє маркетологам адаптувати вміст електронної пошти, пропозиції та повідомлення відповідно до того, що найбільше резонуватиме з різними групами передплатників. Наприклад, штучний інтелект може виявити інтереси до хобі та порекомендувати відповідні продукти. Історія транзакцій може інформувати про можливості перехресних продажів. Геотаргетинг може надати локалізований вміст.
Такі інструменти, як Salesforce Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation і Sailthru, використовують штучний інтелект для створення детальних профілів передплатників, щоб прогнозувати вподобання та сегментувати аудиторію для персоналізованого використання електронної пошти 1:1.
Оптимізація часу надсилання за допомогою машинного навчання
Одним із ключових факторів успіх електронного маркетингу надсилає в оптимальний час, коли передплатники найімовірніше відкриються та залучаться. Прогностична аналітика може оцінити ефективність минулого часу надсилання, щоб визначити найкращий день і годину для різних груп абонентів.
Алгоритми можуть аналізувати такі фактори, як часовий пояс, типові години роботи та навіть погодні умови чи маршрути, щоб визначити ідеальний час надсилання. Динамічна оптимізація часу надсилання на основі машинного навчання призводить до частоти відкриття та відповіді, які можуть бути вдвічі вищими, ніж статичне планування.
Такі постачальники, як Boomtrain, Evergage і Insider, використовують прогнозні алгоритми для автоматичної оптимізації часу надсилання маркетингових і транзакційних електронних листів для кожного підписника. Це позбавляє від припущень і покращує ефективність кампанії з часом.
Прогнозування ефективності кампанії
Для зайнятих маркетингових команд важливо спрогнозувати ефективність кампанії, щоб спланувати ресурси та встановити очікування. Прогностична аналітика на основі штучного інтелекту може оцінити минулі кампанії разом із поточними даними про клієнтів, щоб оцінити такі показники, як частота відкриття, CTR, конверсії тощо, ще до того, як буде надіслано електронний лист.
Також можна запустити моделювання кампанії, щоб побачити ймовірний вплив різних варіантів. Це дозволяє відправникам передбачити найефективніші варіанти, коли йдеться про формати вмісту, рядки теми, візуальні елементи, заклики до дії та інші компоненти.
Такі інструменти, як Mixpanel, Omnisend і Mailchimp, надають прогнозні звіти про кампанії електронною поштою, щоб допомогти маркетологам змоделювати свої майбутні зусилля для розумнішого планування та виконання.
Своєчасне надсилання електронних листів на основі подій
Одним із найцінніших застосувань прогнозної аналітики є ініціювання контекстних повідомлень електронної пошти в реальному часі на основі подій або дій користувача. Наприклад, якщо покупець покидає свій кошик, автоматизована електронна пошта може негайно розгортатися, щоб повернути його та зберегти продаж.
Алгоритми машинного навчання можуть оцінювати типи поведінки на сайті в режимі реального часу, щоб ідентифікувати зацікавлених користувачів і адаптивно надсилати відповідні електронні листи за потреби. Прогнозні тригери, засновані на таких речах, як пошукові терміни, історія веб-перегляду та перегляди сторінок, можуть зробити електронні листи більш корисними, а не нав’язливими.
Такі інструменти, як Acoustic і MoEngage, використовують AI та автоматизацію, щоб спостерігати за людьми та миттєво реагувати за допомогою кампаній, орієнтованих на події, оптимізованих для своєчасності та актуальності. Більше не потрібно чекати пакетного розгортання узагальнених електронних листів.
Рекомендація відповідних продуктів і вмісту
Одним із найкорисніших застосувань штучного інтелекту в електронній пошті є прогнозування того, які продукти чи контент будуть найбільш релевантними для кожного передплатника, щоб рекомендувати їх у маркетингових повідомленнях. На основі минулих даних про взаємодію та покупки алгоритми можуть визначити, якими товарами клієнт найімовірніше зацікавиться.
Це дозволяє електронним листам надавати індивідуальні рекомендації щодо продуктів, які відповідають профілям користувачів і моделям поведінки. Для вмісту прогнозована аналітика інформує про теми та формати, які найкраще резонуватимуть з кожним передплатником для більш переконливих, персоналізованих вражень.
Роздрібні продавці, такі як Amazon, використовують аналітику на основі штучного інтелекту, щоб наповнювати електронні листи релевантними рекомендаціями, які здаються сприйнятливими. Такі інструменти, як Spotify і Netflix, також використовують дані, щоб рекомендувати контент, адаптований для різних користувачів на основі смаку.
Оптимізація робочих процесів за допомогою прогнозованих подорожей
Інструменти штучного інтелекту можуть оптимізувати робочі процеси, відображаючи передбачувані подорожі, які спрямовують кожного абонента автоматизованим, персоналізованим шляхом. Грунтуючись на індивідуальній поведінці та вподобаннях, технологія визначає оптимальну послідовність електронних листів, щоб просувати передплатників до ключових перетворень.
Ці подорожі адаптуються з часом у міру взаємодії користувачів. Прогнозні алгоритми оцінюють залученість на кожному кроці, щоб визначити правильну наступну взаємодію, щоб наблизити передплатників до завершення покупки, завантаження вмісту або іншого бажаного результату.
Такі компанії, як Autopilot, створюють робочі процеси, які використовують штучний інтелект для визначення ймовірності досягнення цілей на кожному кроці та спрямовують підписників на шлях, який, найімовірніше, перетворить їх на основі прогнозної аналітики.
Розробка контекстних міжканальних кампаній
Сучасні споживачі взаємодіють із кількома каналами, тому маркетингові кампанії мають забезпечувати скоординований досвід. Прогностична аналітика дозволяє маркетологам розробляти інтегровані міжканальні кампанії, які відповідають контексту на основі попередніх взаємодій.
Наприклад, якщо користувач натискає електронний лист, за допомогою текстового повідомлення може бути викликана спеціальна подальша відповідь. Або минуле спілкування електронною поштою може інформувати про відповідний веб-сайт або соціальну рекламу. Прогнозний інтелект допомагає подолати відокремлені зусилля.
Такі інструменти, як Selligent, використовують штучний інтелект для створення уніфікованих профілів передплатників із міжканальних даних, що забезпечує безперебійну оркестровку контекстних повідомлень на будь-якій платформі. Узгоджена подорож забезпечує кращі результати.
Оптимізація тем і вмісту
Оптимізація тем і вмісту має вирішальне значення для успіху електронного маркетингу. За допомогою інструментів на базі штучного інтелекту можна створювати та перевіряти численні варіанти на основі попередніх даних про ефективність і прогнозного аналізу.
Алгоритми можуть A / B тест і визначити рядки теми з найвищою ймовірністю на основі атрибутів підписника. Вміст також можна динамічно персоналізувати за допомогою інтелектуальних засобів прогнозування, щоб вставляти відповідний текст, зображення та заклики до дії для кожного користувача.
Такі постачальники, як Phrasee, використовують штучний інтелект для створення рядків тем, які в 6 разів частіше відкриваються. Інші інструменти, такі як Persado, аналізують дані про минулу взаємодію та споживачів, щоб створити емоційно розумний контент, адаптований до кожної аудиторії.
Підвищення продуктивності за допомогою ШІ
Доставляемість викликає серйозне занепокоєння, оскільки рівень розміщення в папці "Вхідні" становить менше 50% у всій галузі. Прогнозна аналітика може оцінити минулу електронну пошту та поведінку провайдера, щоб оптимізувати фактори, які підвищать доставляемість для майбутніх надсилань.
Штучний інтелект може інформувати такі стратегії, як автентифікація відправника, моніторинг репутації та прогнозована гігієна списків, аналізуючи минулі розгортання електронної пошти та вжиті дії провайдера. Алгоритми виявляють інформацію, щоб з часом уточнювати підходи.
Такі інструменти, як Mailgun, використовують машинне навчання, щоб аналізувати минулі шаблони електронної пошти та скеровувати відправників щодо тактики покращення розміщення в папці "Вхідні" в майбутньому. Це покращує доступність і запобігає дорогому чорному списку.
Підсумки
Прогностична аналітика та штучний інтелект розкривають величезний потенціал у маркетингу електронною поштою. Використовуючи дані та машинне навчання, маркетологи можуть прогнозувати вподобання користувачів, щоб персоналізувати вміст у масштабі, моделювати майбутню продуктивність, адаптуватись у режимі реального часу та координувати багатоканальний досвід. Ці можливості дозволяють брендам створювати справді індивідуальні контекстні повідомлення, які привертають увагу та стимулюють конверсії.
Зі зростанням впровадження штучного інтелекту електронна пошта стане ще розумнішою та ефективнішою завдяки прогнозованій сегментації, оптимізованому дизайну та доставці, а також автоматизації на основі унікальних потреб кожної людини. Зрештою, бренди можуть налагодити міцніші стосунки на все життя, використовуючи дані для отримання більш актуального досвіду. Майбутнє електронної пошти залежить від даних.
Рада фармації перевірити ліцензію Нью-Йорка
Індіанська рада медичних експертів
Ліцензія підрядника з електромонтажу Джорджії
Запис на сервісне обслуговування Toyota онлайн
Перевірка ліцензії Ради медсестер штату Нью-Мексико
Shoprite Pharmacy Vaccine Scheduler
Tricare онлайн Запишіться на прийом
Розшук звільнення в'язня Округ Клейтон
Пошук ліцензії підрядника штату Массачусетс
Запишіться на письмовий тест у Нью-Джерсі DMV
Пошук індивідуальних номерних знаків Бюро автомобільних транспортних засобів штату Мен
Номер телефону Департаменту доходів GA
Заплануйте зустріч для DPS Texas
Пошук номерних знаків Колорадо
Номер телефону медичної ради штату Айова
Елізабеттаун, Кентуккі, запис на прийом до DMV
Перевірте статус ліцензії CNA TN
Пошук доступності назви компаній в Орегоні
Розшук ув'язнених відділу виконання покарань Accesskent
Департамент виправних установ Гаваїв
Массачусетський пошук ліцензії DESE
Пошук ліцензій Департаменту страхування Колорадо
Поновлення ліцензії косметолога штату Массачусетс
Заплануйте зустріч для отримання водійських прав у DMV Нью-Гемпшира
Номер телефону DMV для запису на прийом
Накладна на продаж Віргінських островів
Номер телефону безробітних у Вісконсині
NV Перевірка ліцензії на нерухомість
Поновлення ліцензії на косметологію TX
Cleburne DMV Розклад призначення
Перевірка ліцензії агента з нерухомості в Нью-Йорку
Пошук ліцензії Департаменту страхування Оклахоми
Знайти ліцензію агента з нерухомості NV
Податок із продажу Департаменту доходів штату Теннессі
Пошук ліцензії DOI у Нью-Йорку
BCAA Цілодобова допомога на дорозі
Costco Rotate Tires Призначення
Рада фармації перевірити ліцензію Міссурі
Скасуйте запис на передачу прав власності в DMV штату Айова
Пошук ліцензії на страхування AZ
Передача прав власності в Айдахо
Розшук Департаменту виправних установ в'язниці округу Кук
Поновлення ліцензії EMT штату Мічіган
Обслуговування клієнтів Barclaycard
Перевірка ліцензії штату Канзас
Ліцензія Реєстраційної комісії штату Міссурі
Як налаштувати маркетинг електронною поштою для максимальної рентабельності інвестицій
Статистика електронної пошти: перетворення даних у бізнес-стратегію
10 методів електронного маркетингу, яких потрібно дотримуватися, щоб покращити результати
Секрети маркетингового копірайтингу електронною поштою: створюйте захоплюючі кампанії, які перетворюють
Як за допомогою штучного інтелекту надіслати потрібну електронну пошту потрібній людині