如何使用人工智慧將正確的電子郵件發送給正確的人
電子郵件行銷仍然是最有效的數位行銷管道之一,根據 DMA 的“電子郵件行銷基準調查”,電子郵件的投資回報率中位數為 122%。然而,由於收件匣混亂且開啟率低,行銷人員需要更加努力地消除噪音。事實證明,個人化可以顯著提高開啟率和點擊率。透過利用人工智慧和機器學習,行銷人員可以擴大個人化電子郵件活動,從而提高轉換率。
使用數據來細分您的受眾
個人化電子郵件的第一步是根據人口統計、行為和上下文數據將受眾分為不同的群體。例如,您可能希望按位置、購買歷史記錄、現場行為、偏好中心選擇、生命週期階段等進行細分。人工智慧工具可以幫助您自動將客戶分組,以實現更有針對性的消息傳遞。確保您擁有適當的資料基礎設施來大規模收集和分析客戶資料。
仔細考慮哪些客戶資料與細分最相關。地點、過去的購買、現場瀏覽歷史、偏好中心選擇和生命週期階段都是有用資料點的範例。您可以合併的數據越多,您的細分就越個人化。投資於跨網站、行動應用程式、線上廣告和社交管道等接觸點收集優質客戶資料。還要確保您的分析工具提供使用多個數據過濾器輕鬆將用戶劃分為細粒度受眾群體的功能。
借助優質的客戶數據,人工智慧驅動的細分工具可以快速、自動地將使用者分為具有共同特徵和行為的受眾。機器學習演算法負責處理資料、查找模式和定義超目標細分等繁重工作。這使得行銷人員能夠繞過更粗糙的手動細分方法,轉而採用人工智慧支援的複雜的多維細分。
為每個細分客製化內容
定義受眾群體後,您可以創建最能引起每個群體共鳴的客製化內容和優惠。使用您的客戶資料來識別每個細分市場的痛點、興趣和動機。人工智慧助理可以針對不同的細分受眾群產生數百種電子郵件變體,並優化每個變體的內容和語氣。首先在小組中測試內容可以幫助您在大規模發送之前完善個人化策略。
正確實現內容個人化需要深入了解用戶。哪些資訊能夠激發一個群體的興趣,而另一群體的興趣可能會平淡無奇。利用 Claude 等人工智慧工具分析每個細分市場的客戶數據,並推薦合適的內容、優惠和使用語氣。 AI 助理甚至可以產生多個個人化電子郵件內容變體以進行 A/B 測試。
創建內容時,確保它根據數據直接反映目標用戶的獨特需求和偏好。例如,一個群體中的客戶可能會對帶有客戶評價的情緒訊息做出更好的反應,而另一個群體可能更喜歡以統計數據和邏輯為中心的內容。花時間製作與每個群體的興趣和動機密切相關的內容。
使用動態個性化
為了獲得最高的相關性,請使用動態個人化來自訂您的電子郵件內容,直到個人層級。例如,您可以顯示收件人的姓名,反映他們的購買歷史或習慣,顯示他們最近查看或購物車中的產品,並根據您網站上過去的參與度自訂內容。人工智慧工具可以透過機器學習和自然語言生成幫助您在整個資料庫中擴展這種個人化水平。
動態個人化需要強大的資料基礎架構和統一的客戶檔案,該檔案會在使用者與您的品牌互動時即時更新。這使您可以利用最新的個人級別資料來自訂發送的電子郵件。重點關注動態元素,例如名稱、位置、過去的購買情況、最近查看的商品和現場行為。
關鍵是擁有一個人工智慧平台,可以提取即時數據並輸出客製化的電子郵件佈局、內容、產品推薦和針對每個收件人的號召性用語。測試不同類型的動態內容,看看什麼最能引起共鳴。您根據效能數據的改進越多,由人工智慧驅動的個人化電子郵件就會變得越有效。
自訂主題行
主旨行是電子郵件給人的第一印象,因此優化主旨行對於提高開啟率至關重要。使用過去的電子郵件參與度和現場行為等數據為每個訂閱者動態生成個人化主題行。測試不同的變體將揭示哪種類型的個人化主題行最適合每個受眾群體。
利用您的客戶資料建立主題行變體,以滿足每個使用者細分的興趣。測試不同的格式,例如問題標題、緊迫性提示、利益驅動的語言等等。您甚至可以對個人化詳細資料(例如收件人姓名)進行 A/B 測試。注意開啟率數據,以隨著時間的推移完善您的主題行個人化策略。
個人化交貨時間
您也可以使用資料來確定將電子郵件傳送給每個收件者的最佳時間。在客戶最有可能開啟電子郵件時發送電子郵件可以提高覆蓋範圍和參與度。人工智慧工具可以利用過去的電子郵件打開習慣、時區和星期幾等因素來為每個人推薦最佳的發送時間。考慮執行 A/B 測試來驗證對開啟率的影響。
對客戶資料的分析可以確定每個使用者的尖峰電子郵件參與時間 - 這會根據時區、過去的行為和其他因素而變化。與您的電子郵件服務供應商合作,設定人工智慧驅動的動態投遞時間個人化。確保監控發送後的效能,以驗證資料驅動的交付時間建議是否正在推動開啟率和點擊率的提升。
自訂電子郵件佈局
除了內容之外,您還可以個性化電子郵件的設計和佈局。根據使用者偏好和過去的參與度調整佈局、圖像、號召性用語、按鈕樣式和顏色可以使您的電子郵件更具吸引力和效果。使用 A/B 測試來找出哪些變體表現最好。
與您的設計團隊合作,創建不同的個人化電子郵件佈局和樣式,以吸引您的每個核心細分市場。測試不同的 UI 元素,例如按鈕形狀和顏色、文字大小、圖像位置等。檢查點擊率資料以了解每個細分市場的共鳴,並相應地繼續完善設計。
跨通路個性化
為了提高相關性,請結合社交媒體、付費廣告和網站等其他管道來個人化您的電子郵件行銷活動。使用相同的資料跨管道進行細分可建立統一的客戶體驗。人工智慧可以幫助您大規模地協調這種跨通路個人化。
統一的客戶檔案對於協調跨接觸點的個人化訊息傳遞至關重要。在電子郵件、社群廣告、網站個人化等方面使用相同的受眾群體來強化您的訊息傳遞。確保您的資料在系統之間集成,以便每個管道的見解都能告知其他管道。人工智慧可以幫助將所有這些數據處理成協調一致的活動。
利用人工智慧助理進行活動構思
一週又一週地為數十個個人化電子郵件活動提出新鮮的、數據驅動的想法是具有挑戰性的。像 Anthropic 的 Claude 這樣的人工智慧工具可以顯著簡化構思過程。行銷人員提供目標和客戶資料提示,人工智慧助理則提出充分充實的超個人化電子郵件活動概念。
定義細分後,向人工智慧助理簡要介紹您的目標、相關客戶資料和過去的行銷活動績效。克勞德可以快速產生各種創新的、量身訂製的電子郵件活動創意來進行測試。這極大地擴展了您製作高品質個人化電子郵件創意和內容的能力。
持續優化
有效個人化的關鍵是基於數據不斷優化。監控開啟率、點擊率、轉換率和其他關鍵績效指標,了解什麼最能引起每個細分受眾群的共鳴。將這些見解回饋到您的電子郵件個人化策略中,以進一步提高效能。借助人工智慧,這種類型的迭代和優化可以自動化,使您能夠擴展工作量。
設定清晰的報告來追蹤跨細分市場的電子郵件參與度。分析數據以確定內容、設計、時間安排等方面的獲勝變化。利用這些見解進一步完善您的個人化設定。自動化人工智慧系統可以處理這種重複性的優化工作,根據最新的績效數據不斷改進行銷活動。
結論
利用 Anthropic 的 Claude 等人工智慧工具進行個人化電子郵件行銷活動,使現代行銷人員能夠消除噪音,提高開啟率、參與度和轉換率。透過根據詳細的客戶資料和行為自訂內容、設計、交付時間等,電子郵件的相關性飆升。人工智慧帶來的持續優化將是擴展超個人化、有影響力的電子郵件活動的關鍵。
Quest Diagnostics 預約 Woodland CA