(Még mindig) kaptál levelet: Miért jelent a mesterséges intelligencia erős jövőt a marketing e-mailek számára?

Mesterséges intelligencia és e-mail marketing

Nehéz elhinni, hogy az e-mail 45 éve létezik. A legtöbb marketingszakember soha nem élt e-mail nélküli világban.

Annak ellenére, hogy ilyen sokáig beleszőttek a mindennapi élet és az üzleti élet szövetébe, az e-mail felhasználói élmény alig fejlődött az első üzenet beküldése óta 1971.

Persze, most már több eszközön is elérhetjük az e-mailt, nagyjából bármikor, bárhol, de az alapvető folyamat nem változott. A küldő találatok alapján tetszőleges időpontban elküldi az üzenetet, az üzenet egy beérkező levelek mappába kerül, és remélhetőleg a törlés előtt várja a vevő kinyitását.

Az évek során a szakértők előre jelezték az e-mailek eltűnését, helyébe újabb és hűvösebb üzenetküldő alkalmazások léptek. De Mark Twainhez hasonlóan az e-mail haláláról szóló jelentések is nagyon eltúloztak. Továbbra is fontos és gyakran használt kommunikációs vonal a vállalkozások és az ügyfelek között - ez már nem az egyetlen, az biztos, hanem a keverék kritikus része.

Nagyjából 100 milliárd üzleti e-mail naponta küldenek, és az üzleti e-mail fiókok száma várhatóan 4.9 milliárdra nő ez év végéig. Az e-mail továbbra is különösen népszerű a B2B-ban, mivel hosszabb és mélyebb kommunikációt tesz lehetővé a közösségi médiához és az üzenetküldés egyéb formáihoz képest. Valójában a B2B marketingszakemberek szerint az e-mail marketing az 40 idők hatékonyabb, mint a közösségi média a potenciális ügyfelek létrehozásában

Az e-mail nemcsak hogy hamarosan eltűnik, de a jövő fényesnek tűnik, köszönhetően a mesterséges intelligencia technológiának, amely készen áll arra, hogy újra életre keltse az e-mail élményt. A mesterséges intelligencia a címzettek e-mailek megnyitása, törlése és az azokra való cselekvés során tapasztalt viselkedési mintáinak elemzésével segíthet a marketingszakemberek számára, hogy az e-maileket az ügyfelek és a potenciális ügyfelek saját preferenciáihoz igazítsák.

Eddig az e-mail körüli marketing terén sok újítás a tartalomra összpontosult. Egy egész iparág elkötelezett amellett, hogy segítsen a legrelevánsabb e-mail üzenetek létrehozásában, hogy válaszokat és intézkedéseket kérjen. Más újítások a listákra összpontosítottak. Forrási listák. Növekvő listák. Sorolja fel a higiéniát.

Mindez fontos, de annak megértése, hogy mikor és miért nyitják meg a címzettek az e-maileket, nagyrészt rejtély maradt - és ezt fontos megoldani. Túl sokat küld, és ezzel megkockáztatja az ügyfelek bosszantását. Ne küldjön eleget a megfelelő típusú e-mailből - a megfelelő időben -, és fennáll annak a kockázata, hogy elveszik az egyre népesebb harcban a beérkező levelekért.

Míg a marketingesek fáradságos erőfeszítéseket tettek a tartalom személyre szabására, a kézbesítési folyamat testreszabására alig fordítottak figyelmet. Eddig a marketingesek időzítették a tömeges e-mail terjesztést intuícióval vagy homályos bizonyítékokkal, amelyeket nagy csoportoktól gyűjtöttek és manuálisan elemeztek. Amellett, hogy vendégszeretetet jelent, hogy az e-maileket valószínűleg elolvassák, ez a szalvéta hátterű elemzés nem igazán foglalkozik azzal, amikor az emberek hajlamosabbak válaszolni és cselekedni.

A győzelemhez a marketingszakembereknek egyre inkább arra lesz szükségük, hogy személyre szabják az e-mail alapú marketing üzenetek kézbesítését, ahogy személyre szabják az üzenetek tartalmát is. Az AI és a gépi tanulás terén elért haladásnak köszönhetően a kézbesítés személyre szabásának ez a típusa valósággá válik.

A technológia megjelenése segít a marketingszakembereknek az üzenet küldésének legmegfelelőbb idejében. Például a rendszerek megtudhatják, hogy Sean hajlamosabb olvasni és intézkedni az új e-mailekről 5: 45-kor, miközben az ingázó vonaton hazafelé tart. Trey viszont gyakran elolvassa az e-mailt lefekvés előtt 11 órakor, de soha nem cselekszik, amíg másnap reggel az asztalánál ül.

A gépi tanulási rendszerek képesek észlelni az e-mail optimalizálási mintákat, megjegyezni azokat és optimalizálni az ütemezéseket, hogy az üzeneteket a beérkező levelek tetejére juttassák el az optimális elkötelezettség ideje alatt.

Marketingszakemberként azt is értékeljük, hogy a potenciális kommunikációs csatornák listája egyre növekszik. Szöveges üzenet. Közösségi média üzenetküldő platformok. Nyomja meg az értesítéseket egy mobilalkalmazásba.

Hamarosan az e-mail kézbesítési preferenciákra optimalizált gépi tanulási rendszerek megtanulhatják az üzenetek továbbításának előnyben részesített csatornáit. A megfelelő tartalom, a megfelelő időben, egy adott időspecifikus preferált csatornán keresztül.

Minden ügyfelekkel folytatott interakció számít. Az ügyfelekkel folytatott minden interakció lehetőséget nyújt visszajelzések beépítésére, amelyek új és különböző módon fokozzák vásárlóik útját. Mindenkinek más a vásárlási szokása.

Hagyományosan a marketingesek végtelen órákat töltöttek azzal, hogy feltérképezzék a lineáris vásárlási utakat a vásárlók nagy csoportjai számára, majd cementet öntöttek a folyamatra. A rendszerek nem képesek alkalmazkodni az egyes vásárlási szokások elkerülhetetlen változásaihoz, és nem tudnak reagálni semmilyen környezeti változásra.

Mivel az e-mail várhatóan továbbra is létfontosságú kapcsolat marad a vállalatok és az ügyfelek között, az AI szerepe egy 45 éves kutya új trükkök megtanításában örvendetes fejlemény. A marketing-automatizálási rendszereknek most kell Szerintem minden ügyfélről, minden tartalomról, és valós időben illessze őket az üzleti célok elérése érdekében. Az e-mail intelligensebb kézbesítésének ennek kulcsfontosságú részének kell lennie.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.