Вы (все еще) получили почту: почему искусственный интеллект обеспечивает хорошее будущее для маркетинговых писем

Искусственный интеллект и электронный маркетинг

Трудно поверить, что электронная почта существует уже 45 лет. Большинство маркетологов сегодня никогда не жили в мире без электронной почты.

Тем не менее, несмотря на то, что многие из нас так долго были вплетены в ткань повседневной жизни и бизнеса, взаимодействие с электронной почтой мало изменилось с тех пор, как было отправлено первое сообщение. 1971.

Конечно, теперь мы можем получить доступ к электронной почте на большем количестве устройств, практически в любое время в любом месте, но основной процесс не изменился. Отправитель нажимает кнопку «Отправить» в произвольное время, сообщение попадает в папку «Входящие» и ожидает, пока получатель откроет его, прежде чем удалить его.

Периодически на протяжении многих лет ученые мужи предсказывали исчезновение электронной почты, замененное более новыми и более крутыми приложениями для обмена сообщениями. Но, как и Марк Твен, сообщения о смерти электронной почты были сильно преувеличены. Это остается важной и часто используемой линией связи между компаниями и клиентами - уже не единственной, конечно, но важной частью всего комплекса.

грубо 100 миллиардов деловых писем отправляются каждый день, и ожидается, что к концу этого года количество учетных записей деловой электронной почты вырастет до 4.9 млрд. Электронная почта остается особенно популярной в B2B, поскольку она обеспечивает более длительное и глубокое общение по сравнению с социальными сетями и другими формами обмена сообщениями. На самом деле, маркетологи B2B говорят, что электронный маркетинг 40 раз более эффективен, чем социальные сети в привлечении потенциальных клиентов

Электронная почта не только не исчезнет в ближайшее время, но и будущее выглядит ярким благодаря технологии искусственного интеллекта, которая готова оживить работу с электронной почтой. Анализируя модели поведения получателей при открытии, удалении и реагировании на электронные письма, ИИ может помочь маркетологам адаптировать свою электронную рассылку к конкретным предпочтениям клиентов и потенциальных клиентов.

До сих пор многие маркетинговые инновации, связанные с электронной почтой, были сосредоточены на содержании. Целая индустрия занимается созданием наиболее релевантных сообщений электронной почты для получения ответа и действий. Другие нововведения касались списков. Списки поставщиков. Растущие списки. Перечислите гигиену.

Все это важно, но понимание того, когда и почему получатели открывают электронные письма, оставалось в значительной степени загадкой - и ее важно решить. Отправьте слишком много, и вы рискуете раздражать клиентов. Не отправляйте достаточно писем нужного типа в нужное время - и вы рискуете потеряться в постоянно растущей борьбе за недвижимость для входящих.

В то время как маркетологи приложили кропотливые усилия для персонализации контента, внимание к настройке процесса доставки было недостаточным. До сих пор маркетологи рассчитывали время массового рассылки электронной почты на основе интуиции или нечетких данных, собранных в больших группах и проанализированных вручную. В дополнение к предположению, когда электронные письма, вероятно, будут прочитаны, этот анализ на основе салфеток не учитывает, когда люди более склонны реагировать и принимать меры.

Чтобы выиграть, от маркетологов все чаще потребуется персонализировать доставку маркетинговых сообщений на основе электронной почты так же, как они персонализировали содержание этих сообщений. Благодаря достижениям в области ИИ и машинного обучения этот тип персонализации доставки становится реальностью.

Технология появляется, чтобы помочь маркетологам предсказать лучшее время для отправки сообщения. Например, системы могут узнать, что Шон более склонен читать новые электронные письма и принимать меры в отношении новых писем в 5:45, когда он ехал домой на электричке. С другой стороны, Трей часто читает свою электронную почту перед сном в 11 часов вечера, но никогда не предпринимает никаких действий, пока не сядет за свой стол на следующее утро.

Системы машинного обучения могут обнаруживать шаблоны оптимизации электронной почты, запоминать их и оптимизировать расписания для доставки сообщений в верхнюю часть папки входящих в течение оптимального периода взаимодействия.

Как маркетологи, мы также понимаем, что у потенциальных клиентов постоянно растет список предпочтительных каналов связи. Текстовое сообщение. Платформы для обмена сообщениями в социальных сетях. Push-уведомления в мобильное приложение.

Вскоре системы машинного обучения, оптимизированные для предпочтений доставки электронной почты, могут изучить предпочтительные каналы для доставки сообщений. Нужный контент, доставленный в нужное время по предпочтительному каналу с определенным временем.

Каждое ваше взаимодействие с клиентами имеет значение. Каждое ваше взаимодействие с клиентами - это возможность включить обратную связь, которая улучшает их покупательский путь новыми и разными способами. У всех разные модели покупок.

Традиционно маркетологи проводили бесконечные часы, пытаясь наметить линейные пути покупки для больших групп клиентов, а затем поливали процесс цементом. Системы не могут адаптироваться к неизбежным изменениям в индивидуальных моделях покупок и не могут реагировать на любые изменения окружающей среды.

Поскольку ожидается, что электронная почта останется жизненно важным связующим звеном между компаниями и клиентами, роль ИИ в обучении 45-летней собаки новым трюкам является долгожданным достижением. Системы автоматизации маркетинга должны теперь think о каждом клиенте, каждой части контента и сопоставляйте их в реальном времени для достижения бизнес-целей. Важнейшей частью этого должна быть умная доставка электронной почты.

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.