AIがメールを次のレベルに引き上げる5つの方法
公開: 2022-04-07人工知能（AI）と機械学習が主流になりつつある今、送信者が電子メールプログラムを改善し、顧客との関わりを深める機会がますます増えています。
ただし、AIがどのように機能するか、またはテクノロジーがキャンペーンをどのように改善できるかを完全に理解しているメールマーケターはほとんどいません。
マーケティング担当者としてのあなたの目標は、オーディエンスにリーチするための最良の方法を見つけることです。 しかし、非常に多くの新しいマーケティングテクノロジーが市場に出回っていますが、AIツールが本当に投資する価値があるかどうかをどのように判断できますか？
これを支援するために、ここでは、電子メールにおけるAIの5つの主な利点と制限、および送信者が今すぐAIを利用したいと思う理由について説明します。
1.パーソナライズ
人工知能はまだすべてを知っているわけではありません。
しかし、それはあなたの顧客に彼らが愛するブランドが彼らに注意を払い、彼らの好みを考慮に入れているように感じさせる方法を知っています。
電子メールのパーソナライズは、マーケティングキャンペーンにとってもはや便利なものではなく、必須です。 現在、消費者の72％は、パーソナライズされたメッセージングを提供するブランドにのみ関与すると述べています。
AIテクノロジーを使用してキャンペーンをパーソナライズすることで、ブランドは、メッセージが対象の顧客にとって関連性があり、魅力的で、効果的であることを確認できます。
Netflixがアカウントアクティビティを使用してメールキャンペーンをパーソナライズする方法を考えてみてください。 同社はAIを活用して行動パターン（履歴の表示など）を分析し、次に何を見るべきかについて個別の推奨事項を提供します。
マーケティングチームの場合、AIはコンテンツのダウンロード、カスタマーサービスのチケット、ブラウジングパターンを分析して、顧客が行ったこと、顧客が好きなこと（そして嫌いなこと）、さらには好きな時間帯を把握できます。メールを受信したり、プロモーションを確認したりします。
この情報があれば、適切なメッセージを適切な人に適切なタイミングで送信することがこれまでになく簡単になります。
2.リストのセグメンテーション
マーケターは長い間、リストのセグメンテーションを使用して顧客と関わりてきました。
理由は簡単にわかります。調査によると、セグメント化されたマーケティングキャンペーンは、セグメント化されていないキャンペーンよりも開封数が14.64％増加し、クリック数が60％近く増加しています。
ただし、セグメンテーションプロセスは通常、時間がかかり、人的エラーが発生しやすくなります。
AIを使用すると、マーケターは場所や年齢による単純なセグメンテーションを超えて、顧客の購入履歴や興味など、より具体的な属性を使用してリストをセグメント化できます。
これにより、マーケターはより的を絞った電子メールを送信し、それらの非常に重要なオープンレートとコンバージョンを増やすことができます。
3.件名を作成する
これまで、マーケターは一般的な件名のメールを送信し、購読者の受信トレイで注目されることを盲目的に望んでいました。
2022年には、これは飛ばない。 特に今では、受信トレイがこれまで以上に混雑しています。
AIを使用して大量の顧客データを分析するようになったため、マーケターはメールキャンペーンをパーソナライズして、メールが開かれる可能性を高めることができます。
これは、クリック可能な件名を書くことから始まります。
良いメールの件名を書くのは難しいです。 幸いなことに、私たちのロボットの友達は私たちにとってプロセスを簡単にしてくれます。
Cloud NaturalLanguageやToneAnalyzerなどのツールは、送信者に件名のトーン、構造、感情に関する洞察を提供し、改善のための提案を提供します。 あなたのテキストが否定的または過度に形式的なものとして出くわすことを知って驚くかもしれません。
StoryLab.aiのような他のツールは、コンテンツのアイデアを生成します。 送信者が行う必要があるのは、会社名を入力し、電子メールの内容を説明し、[Inspire me]ボタンを押して、件名のアイデアのリストを取得することだけです。
4.パフォーマンスデータの分析
パフォーマンスデータの分析に関しては、マーケティング業界は大きな課題に直面しています。
キャンペーンや顧客の行動によって生成されるデータの量は、近年大幅に増加しています。 現在の推定によると、人間は毎日1.1兆メガバイトを超えるデータを生成しています。
人間は、これらの膨大な量のデータを自分で現実的に管理することはできません。 その結果、このデータから導き出せる洞察は限られています。
これは、AIが決定的な役割を果たすことができる場所です。
キャンペーンを分析する場合、AIツールは人間の脳と同じ認知プロセスに従います。 システムは、パターンを認識し、動作を予測し、結論を生成する方法を独自に学習します。
そのためには、統計的手法を使用してシステムをトレーニングする必要があります。
ただし、このようなアルゴリズムをトレーニングするための前提条件は、可能な限り多くの高品質データにアクセスできることです。 これが、意味のある情報と無関係な情報を区別し、顧客の行動とキャンペーンの反応について正確な結論を出すことができる唯一の方法です。
5.コピーライティングの自動化
ブランド言語を面白く魅力的に保つことは、苦労する可能性があります。
厄介なライターのブロックを克服するために、一部の企業は人工知能ツールを使用して調査やテストを実施し、その結果に基づいてコンテンツを作成しています。
これにより、マーケターは自分でコピーを作成しなくても、さまざまなオーディエンス向けにコンテンツを簡単に調整できます。
Copymatic 、 Copy.AI 、 Persado 、 Phraseeなどのツールは、マーケティングメールやソーシャルメディアの投稿の作成に重点を置いています。 彼らは短い文章や見出しを生成するのに特に優れています。
これは、平均的な電子メールマーケティング担当者にとって非常に価値があります。 結局のところ、これらの媒体のために書くとき、あなたの目標は通常、人々をあなたのコンテンツに引き付ける短くてきびきびとした文章を書くことです。
ボーナスとして、これらのようなAIライティングツールは、従来のコピーライターを解放して、全体像の創造的な思考、戦略、キャンペーンに集中できるようにします。
電子メールにおけるAIの課題と制限
人工知能は、電子メールプロセスを改善し、効率を高めるための強力なツールです。 しかし、それには限界があります。 組織は、AIを活用したツールを実装する前に、次のハードルを認識しておく必要があります。
データ品質
組織のデータは不正確である可能性があり、AIアルゴリズムまたはアプリケーションに欠陥や偏りが生じる可能性があります。 他の人は、AIモデルをトレーニングするために必要なデータを見つけるために、会社のさまざまなサイロを検索し、不完全なデータセットを考え出す必要があります。 これは問題だ。 結局のところ、AIシステムに低品質のデータを供給すると、低品質の出力が生成されます。
マーケターがAIモデルのトレーニングに使用する前に、CRMデータをクリーンアップして統合することが絶対に必要です。
専門知識の欠如
AIはまだ比較的新しいため、AIに精通している労働者の人材プールは限られています。多くの企業には、AIシステムの開発と展開に必要なスキルを備えた従業員がいません。 このギャップを埋めるために、一時的なコンサルタントや請負業者を雇ったり、スタッフをトレーニングプログラムに派遣して、仕事で新しいスキルを習得したりする必要があります。 これらの知識のギャップは、ユーザーがテクノロジーに慣れるにつれて、マーケティングイニシアチブを遅らせる可能性があります。
プライバシーと規制
AIはまだ新しく進化している業界であるため、AIの使用を管理する規制は多くありません。 ただし、消費者のプライバシーに対する懸念が高まっていることを考えると、AI規制が間もなく開始されることを示す兆候があります。 2017年以降、60か国以上で何らかの人工知能ポリシーが採用されています。
米国では、食品医薬品局や運輸省などの機関が、AIの考慮事項を規制協定に組み込むために何年にもわたって取り組んできました。 池の向こう側では、欧州連合は近い将来、新しいAI規制を採用することが期待されています。
組織は、将来の規制の変更がメールマーケティングのAI戦略に与える可能性のある影響を考慮する必要があります。
説明可能性
通常、組織は、ソフトウェアシステムを効果的に使用するためにソフトウェアシステムがどのように機能するかについて、あらゆる側面を理解する必要はありません。 ただし、AIシステムを扱う場合は「説明性」が重要になります。
なんで？ これらのツールは、非論理的または非合理的にさえ見える決定を下すことがあるためです。
特に、これらのツールはバイアスが発生しやすいため、組織が特定の条件下で収集されたデータに基づいてモデルをトレーニングする場合に発生する可能性があります。 （たとえば、COVID-19の状態で収集された組織データのみに基づいてツールをトレーニングします。）
開発者は、AIシステムが十分に説明可能であり、ユーザーが決定が行われる方法と理由を確認できるようにすることで、ユーザーの信頼を得る方法を見つける必要があります。 そうしないと、ユーザーがシステムの決定に自信がない場合に深刻な問題が発生する可能性があります。
Explainable Artificial Intelligence （XAI）を入力してください。これは、ユーザーが機械学習モデルによって行われた予測を理解して解釈するのに役立つように設計されたツールとフレームワークのセットです。 XAIの目標は、AI主導の意思決定における「何」の背後にある「理由」を人間が完全に理解できるようにすることです。
AIへの道
Eメールマーケティングの状況は、過去数年間で劇的に変化しました。
メールは、潜在的な顧客の受信トレイに到達する前に、高度なソフトウェアボットとアルゴリズムによって読み取られるようになりました。
言うまでもなく、世界の送信量は史上最高であり、受信トレイでの競争は熾烈であり、 Appleのメールプライバシー保護のような新たな圧力により、パフォーマンスメトリクスの信頼性が低下しています。
この電子メール環境では、武器庫に人工知能を持たないマーケティングチームは、競合他社に遅れをとるリスクがあります。
AIは、メールの状況が変化している1つの方法にすぎません。 2022年に電子メールをマスターするためのその他のヒントについては、Validityの新しいレポート「Stateof Email 2022：Mastering theNewEmailLandscape 」を参照してください。