7 გზა, რომ AI ახდენს რევოლუციას ელ.ფოსტის მარკეტინგში

ელ.ფოსტით მარკეტინგის AI

დაახლოებით ერთი კვირის წინ გავაზიარე როგორ Salesforce აინშტაინი მკვეთრად შეცვლიდა მომხმარებელთა მოგზაურობას, პროგნოზირებასა და პერსონალიზებულ კომუნიკაციებს, რომლებიც გავლენას ახდენდა Salesforce- ისა და Marketing Cloud მომხმარებლებისთვის.

თუ შენ არ შეგიხედავს შენი აბონენტების სიის შენარჩუნება ამ ბოლო დროს შეიძლება გაგიკვირდეთ, თუ რამდენი აბონენტი მუშაობს მუდმივად. უამრავი პროდუქტი არსებობს შესანიშნავი პროდუქტებისთვის, ამიტომ მომხმარებლები არ ცდილობენ Crappy- ს პარტია და აფეთქება ელ.ფოსტა აღარ. ისინი ელიან, რომ თითოეული შეტყობინება თავის შემოსულებში იქნება შესაბამისი, დროული და ღირებული ... თორემ ისინი დატოვებენ.

იმისათვის, რომ იყოთ შესაბამისი, დროული და ღირებული… თქვენ უნდა განაწილოთ, გაფილტროთ, მოახდინოთ პერსონალიზება და თქვენი ელ.ფოსტის ოპტიმიზაცია. ეს შეუძლებელია სწორი ინსტრუმენტების გარეშე ... მაგრამ საბედნიეროდ, ხელოვნური ინტელექტი აჩქარებს მარკეტინგის შესაძლებლობას, განავითარონ საცხოვრებელი და სუნთქვითი კამპანიები, რომლებიც აგრძელებენ საკუთარი თავის ოპტიმიზაციას მანქანური სწავლით.

ეს საშუალებას მისცემს მარკეტინგებს გაგზავნონ შეტყობინებები იმ ტემპით, რომელზეც მათ აბონენტებს კომფორტულად უყვართ, პერსონალურად და მიმზიდველი შინაარსით.

AI რევოლუცია ელექტრონულ მარკეტინგში

მთელ მსოფლიოში კომპანიების 30% გამოიყენებს AI- ს გაყიდვების მინიმუმ ერთ-ერთ პროცესში, 2020 წელს. 2035 წლისთვის, სავარაუდოდ, AI მიიღებს $ 14 ტრილიონ დოლარს დამატებით შემოსავალს და 38% -იან მოგებას!

AI რევოლუცია ელექტრონულ მარკეტინგში

ფაქტობრივად, ელ.ფოსტის მარკეტინგის 61% აცხადებს, რომ AI არის მათი მომავალი მონაცემთა სტრატეგიის ყველაზე კრიტიკული ასპექტი. აქ მოცემულია 7 გზა, რომლითაც ხელოვნური ინტელექტი უკეთესად მოქმედებს ელ.ფოსტაზე.

  1. სეგმენტაცია და ჰიპერპერსონალიზაცია - პროგნოზირებადი ქულის მინიჭება და აუდიტორიის შერჩევა იყენებს ალგორითმებს აბონენტების სამომავლო ქცევის ჰიპოთეზის დასადგენად და შინაარსის სრულყოფილად შესასრულებლად, რათა მათ რეალურ დროში აჩვენონ.
  2. საგნების ხაზის ოპტიმიზაცია - AI- ს შეუძლია ხელი შეუწყოს საგნობრივი სტრიქონების შექმნას, რომლებიც, სავარაუდოდ, მკითხველს დიდი რეზონანსი მოჰყვება ელ.ფოსტის გასახსნელად. ეს გამორიცხავს ცდისა და შეცდომის გაურკვევლობას, როდესაც საქმე ეხება საინტერესო საგნის ხაზის შემუშავებას.
  3. ელ.ფოსტის განახლება - მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთმა მომხმარებელმა შეიძლება უპასუხოს თქვენი მიტოვების ელ.წერილს, რომელიც გაგზავნილია დაუყოვნებლივ მიტოვების შემდეგ, სხვები შეიძლება მზად არ იყვნენ ერთი კვირის განმავლობაში შეძენისთვის. AI განასხვავებს ამ მომხმარებლებს და გეხმარებათ თქვენი ხელახალი ელ.ფოსტის გაგზავნაში ოპტიმალურ დროში, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს კალათის მიტოვების სიჩქარეს
  4. გაგზავნის დროის ავტომატიზირებული ოპტიმიზაცია (STO) - AI- ს დახმარებით, ბრენდებს საბოლოოდ შეუძლიათ შეასრულონ მარკეტინგული ტრიადა - სწორად მიუთითონ საჭირო შეტყობინება შესაფერისი ადამიანისთვის. ძალიან ბევრი სარეკლამო ელ.წერილი არ მაღიზიანებს? AI ხელს უწყობს გაგზავნის დროის დაკალიბრებას აბონენტების საქმიანობის ანალიზით, რომელიც ასახავს მათ დროის უპირატესობას.
  5. AI ავტომატიზაცია - AI არ არის მხოლოდ ავტომატიზაცია. ეს ნაბიჯით წინ მიდის, რათა დაგვეხმაროს უფრო შესაბამისი ავტომატიზირებული ელ.ფოსტის გაგზავნაში, თუ გაითვალისწინებთ აბონენტის წარსულ ურთიერთობას ბრენდთან და შესყიდვებთან.
  6. უკეთესი და მარტივი არხის ოპტიმიზაცია - მომხმარებლის ჩვევების, პრეფერენციებისა და წარსული და პროგნოზირებული ქცევების ანალიზი, AI დაგეხმარებათ იმის გარკვევაში, იქნებოდნენ ისინი უკეთესად რეზონანსებულნი ელ.წერილით, ბიძგიანი შეტყობინებით ან სხვა არხით. შემდეგ ის აგზავნის შეტყობინებას შესაბამის არხზე.
  7. ავტომატური ტესტირება - A / B ტესტირება, ადრე ორგანზომილებიანი პროცესი ახლა გადავიდა omnichannel ჰიპერმიზნობის მოდელზე. შეგიძლიათ შეამოწმოთ რამდენიმე ცვლადი სხვადასხვა პერმუტაციებში და კომბინაციებში. მრავალი სისტემა აგზავნის სინჯის აღებას, აღწევს სტატისტიკურად მართებულ შედეგს და შემდეგ დანარჩენ აბონენტებს უგზავნის ოპტიმიზირებულ ასლს.

აქ მოცემულია სრული ინფოგრაფიკა, დეტალური აღწერილობით, თუ რა გზით ხდება AI რევოლუცია ელექტრონულ მარკეტინგში.

ხელოვნური ინტელექტი და ელ.ფოსტის მარკეტინგი

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.