透過預測分析將開啟率提高 300% – 方法如下
電子郵件行銷已經存在了幾十年,但由於人工智慧 (AI) 和機器學習等新技術,它仍在不斷發展。這些創新使行銷人員能夠利用預測分析和個人化體驗以更相關、更及時的方式與客戶建立聯繫。
過去,電子郵件活動是集體發送的,很少進行細分或定位。但隨著人工智慧的興起,行銷人員現在可以預測客戶的需求和偏好,以提供引起共鳴的客製化內容。他們還可以分析過去的參與數據和客戶屬性,以確定最佳的溝通時間、頻率和管道。
其結果是建立更有意義的聯繫,從而推動參與和轉化。事實上,電子郵件每花費 36 美元就能產生 1 美元的收入,這證明它仍然是最賺錢的方式之一。 有效的營銷 渠道。本文將探討預測分析和人工智慧如何以令人興奮的新方式塑造電子郵件行銷的未來。
透過開啟率和點擊率預測參與度
預測分析最基本的應用之一 電子郵件行銷預測開啟率和點擊率。有關訂閱者參與度的歷史資料可以輸入到機器學習演算法中,以預測即將到來的活動的回應率。過去的開啟率和點擊率、發送日期和時間、主題行和寄件者等資訊都可以幫助您深入了解哪些內容可能會引起興趣。
預測分析允許寄件者優化這些活動組件,以提高開啟率和參與率。它還有助於識別細分市場的高響應性或低響應性時段,以便更好地掌握時機。 Yesware、Mailchimp 和 Constant Contact 等工具將這些功能直接建置到他們的電子郵件平台中。
透過利用數據來預測參與度,行銷人員可以微調電子郵件行銷活動,以實現更高的開啟率和點擊率。這會提高電子郵件內容的認知度、流量和轉換率。
透過人工智慧驅動的細分個人化內容
人工智慧在電子郵件行銷中最強大的應用之一是透過預測細分提供超個人化內容。先進的演算法不僅可以根據基本的人口統計資料對使用者進行分組,還可以根據興趣、行為、位置等多種屬性來確定微細分。
這使得行銷人員能夠客製化電子郵件內容、優惠和訊息傳遞,以適應不同訂閱者群體最能產生共鳴的內容。例如,人工智慧可以檢測興趣愛好並推薦相關產品。交易歷史可以為交叉銷售機會提供資訊。地理定位可以提供在地化內容。
Salesforce Marketing Cloud、IBM Watson Campaign Automation 和 Sailthru 等工具使用 AI 來建立詳細的訂閱者資料,以預測偏好並細分受眾,從而獲得個人化的 1:1 電子郵件體驗。
透過機器學習優化發送時間
其中一個關鍵因素 電子郵件行銷成功 在訂閱者最有可能打開並參與的最佳時間發送。預測分析可以評估過去的發送時間效能,以確定不同訂閱者群組的最佳日期和時間。
時區、典型的參與時間,甚至天氣或通勤模式等因素都可以透過演算法進行分析,以確定理想的發送時間。基於機器學習的動態發送時間優化可實現比靜態調度高兩倍的開啟率和回應率。
Boomtrain、Evergage 和 Insider 等供應商使用預測演算法來自動最佳化每個訂閱者的行銷和交易電子郵件的發送時間。這消除了猜測並隨著時間的推移推動更好的行銷活動效果。
預測活動績效
對於忙碌的行銷團隊來說,預測行銷活動績效以規劃資源和設定期望非常重要。人工智慧驅動的預測分析可以評估過去的活動以及目前的客戶數據,以在發送電子郵件之前估計開啟率、點擊率、轉換率等指標。
也可以執行活動模擬來查看不同變化的可能影響。這使得寄件者能夠預測在內容格式、主題行、視覺效果、號召性用語和其他組件方面表現最佳的選項。
Mixpanel、Omnisend 和 Mailchimp 等工具提供預測性電子郵件行銷活動報告,幫助行銷人員對即將進行的工作進行建模,以實現更聰明的規劃和執行。
及時觸發基於事件的電子郵件
預測分析最有價值的應用程式之一是根據事件或使用者操作觸發即時的情境電子郵件訊息。例如,如果購物者放棄購物車,可以立即發送自動電子郵件以贏回他們並挽救銷售。
機器學習演算法可以即時評估現場行為類型,以識別高意圖使用者並根據需要自適應地發送匹配的電子郵件。基於搜尋字詞、瀏覽記錄和頁面瀏覽量等內容的預測觸發器可以讓電子郵件感覺更有幫助,而不是侵入性的。
Acoustic 和 MoEngage 等工具使用人工智慧和自動化來觀察個人,並透過針對及時性和相關性進行最佳化的事件驅動活動立即做出回應。不再需要等待批次部署通用電子郵件。
推薦相關產品和內容
人工智慧在電子郵件中最有用的應用之一是預測哪些產品或內容與每個訂閱者最相關,以便在行銷訊息中推薦。根據過去的參與和購買數據,演算法可以確定客戶最有可能對哪些商品感興趣。
這使得電子郵件能夠提供與使用者設定檔和行為模式相符的客製化產品推薦。對於內容,預測分析提供最能引起每個訂閱者共鳴的主題和格式,從而獲得更引人注目的個人化體驗。
像亞馬遜這樣的零售商使用人工智慧驅動的分析在電子郵件中填充相關建議,這些建議讓人感覺讀心術準確。 Spotify 和 Netflix 等工具也利用數據根據不同用戶的喜好推薦量身訂製的內容。
透過預測旅程優化工作流程
人工智慧工具可以透過映射預測旅程來優化工作流程,引導每個訂閱者沿著自動化、個人化的路徑前進。該技術根據個人行為和偏好,確定最佳的電子郵件順序,以促進訂閱者實現關鍵轉換。
隨著用戶互動,這些旅程會隨著時間的推移而調整。預測演算法評估每個步驟的參與度,以確定正確的下一個交互,使訂閱者更接近完成購買、下載內容或其他期望的結果。
Autopilot 等公司創建的工作流程使用人工智慧來確定每個步驟的目標機率,並根據預測分析引導訂閱者走上最有可能實現轉換的路徑。
開展情境跨通路行銷活動
現今的消費者透過多種管道進行互動,因此行銷活動必須提供協調一致的體驗。預測分析使行銷人員能夠開發整合的跨通路行銷活動,這些活動基於先前的互動而具有情境性。
例如,如果使用者點擊電子郵件,可以透過簡訊觸發客製化的後續行動。或者過去的電子郵件參與度可以告知相關網站或社群廣告。預測智能有助於彌合孤立的工作。
Selligent 等工具使用人工智慧從跨通路資料建立統一的訂戶資料,從而實現跨任何平台的上下文訊息的無縫編排。連貫的旅程可以帶來更好的結果。
優化主題行和內容
優化主題行和內容對於電子郵件行銷的成功至關重要。借助人工智慧驅動的工具,可以根據過去的性能數據和預測分析來產生和測試多種變體。
演算法可以 A / B測試 並根據訂戶屬性確定最高機率的主題行。也可以使用預測智慧來動態個人化內容,為每個使用者插入相關文字、圖像和號召性用語。
像 Phrasee 這樣的供應商利用人工智慧來產生主題行,開啟的可能性提高了 6 倍。 Persado 等其他工具分析過去的參與度和消費者數據,以產生適合每個受眾的情感智慧內容。
透過人工智慧提高交付能力
送達率是一個主要問題,全行業的收件匣放置率低於 50%。預測分析可以評估過去的電子郵件和 ISP 行為,以優化因素,提高未來發送的送達率。
人工智慧可以透過分析過去的電子郵件部署和 ISP 採取的操作來為寄件者身份驗證、聲譽監控和預測清單衛生等策略提供資訊。隨著時間的推移,演算法會浮現出對方法進行微調的見解。
Mailgun 等工具使用機器學習來分析過去的電子郵件模式,並指導寄件者採取策略以提高未來收件匣的放置率。這提高了可交付性並防止代價高昂的黑名單。
總結
預測分析和人工智慧釋放了電子郵件行銷的巨大潛力。透過利用數據和機器學習,行銷人員可以預測用戶偏好,從而大規模個人化內容、模擬未來效能、即時適應並協調全通路體驗。這些功能使品牌能夠製作真正量身定制的上下文訊息,以贏得關注並推動轉換。
隨著人工智慧應用的成長,透過預測性細分、優化設計和交付以及基於每個人獨特需求的自動化,電子郵件將變得更加聰明和有效。最終,品牌可以透過利用數據提供更相關的體驗來建立更牢固的終身關係。電子郵件的未來是數據驅動的。