5 façons dont l'IA peut faire passer vos e-mails au niveau supérieur

Maintenant que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique se généralisent, il existe de plus en plus d'opportunités pour les expéditeurs d'améliorer leurs programmes de messagerie et de mieux interagir avec les clients.

Cependant, peu de spécialistes du marketing par e-mail comprennent parfaitement le fonctionnement de l'IA ou comment la technologie peut améliorer leurs campagnes.

En tant que spécialiste du marketing, votre objectif est de trouver les meilleurs moyens d'atteindre votre public. Mais avec tant de nouvelles technologies marketing qui arrivent sur le marché, comment pouvez-vous déterminer si les outils d'IA valent vraiment l'investissement ?

Pour vous aider, nous sommes ici pour expliquer cinq avantages clés (et limites) de l'IA dans les e-mails, et pourquoi les expéditeurs peuvent vouloir en profiter maintenant.

1. Personnalisation

L'intelligence artificielle ne sait pas encore tout.

Mais il sait comment donner à vos clients l'impression que les marques qu'ils aiment leur prêtent attention et tiennent compte de leurs préférences.

La personnalisation des e-mails n'est plus un atout pour les campagnes marketing, c'est un must. Soixante-douze pour cent des consommateurs déclarent désormais qu'ils ne s'engageront qu'avec des marques qui proposent des messages personnalisés.

L'utilisation de la technologie de l'IA pour personnaliser les campagnes aide les marques à s'assurer que leurs messages sont pertinents, attrayants et efficaces pour le client visé.

Pensez à la façon dont Netflix utilise l'activité du compte pour personnaliser les campagnes par e-mail. L'entreprise utilise l'IA pour analyser les modèles de comportement (par exemple, l'historique de visionnage) afin de fournir des recommandations personnalisées sur ce qu'il faut regarder ensuite.

Pour les équipes marketing, l'IA peut analyser les téléchargements de contenu, les tickets de service client et les habitudes de navigation pour garder un œil sur ce que vos clients ont fait, ce qu'ils ont dit qu'ils aiment (et n'aiment pas), et même l'heure de la journée qu'ils préfèrent. pour recevoir des e-mails ou consulter des promotions.

Fort de ces informations, il est plus facile que jamais d'envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment.

2. Segmentation des listes

Les spécialistes du marketing utilisent depuis longtemps la segmentation de liste pour interagir avec les clients.

Il est facile de comprendre pourquoi : les recherches montrent que les campagnes marketing segmentées génèrent 14,64 % d'ouvertures supplémentaires et près de 60 % de clics supplémentaires par rapport aux campagnes non segmentées.

Mais le processus de segmentation prend généralement du temps et est sujet aux erreurs humaines.

Avec l'IA, les spécialistes du marketing peuvent aller au-delà de la simple segmentation par emplacement ou par âge, et segmenter les listes en utilisant des attributs plus spécifiques, comme l'historique d'achat et les intérêts d'un client.

Cela permet aux spécialistes du marketing d'envoyer des e-mails plus ciblés et d'augmenter ces taux d'ouverture et ces conversions très importants.

3. Créer des lignes d'objet

Dans le passé, les spécialistes du marketing envoyaient des e-mails avec des lignes d'objet génériques et espéraient aveuglément qu'ils seraient remarqués dans les boîtes de réception des abonnés.

En 2022, cela ne vole pas. Surtout maintenant que les boîtes de réception sont plus encombrées que jamais.

Maintenant que l'IA est utilisée pour analyser d'énormes volumes de données clients, les spécialistes du marketing peuvent personnaliser leurs campagnes par e-mail et augmenter les chances d'ouverture de leurs e-mails.

Cela commence par écrire une ligne d'objet cliquable.

Écrire de bonnes lignes d'objet d'e-mail est difficile. Heureusement, nos amis robots nous facilitent la tâche.

Des outils tels que Cloud Natural Language et Tone Analyzer donnent aux expéditeurs un aperçu du ton, de la structure et du sentiment de leurs lignes d'objet et proposent des suggestions d'amélioration. Vous pourriez être surpris d'apprendre que votre texte semble négatif ou trop formel.

D'autres outils comme StoryLab.ai génèrent des idées de contenu pour vous. Tout ce que les expéditeurs doivent faire est d'entrer le nom de leur entreprise, de décrire le contenu de leur e-mail et d'appuyer sur le bouton "Inspirez-moi" pour obtenir une liste d'idées d'objet.

4. Analyse des données de performances

Lorsqu'il s'agit d'analyser les données de performance, l'industrie du marketing est confrontée à un défi de taille.

Le volume de données généré par les campagnes et le comportement des clients a considérablement augmenté ces dernières années. Selon les estimations actuelles, les humains génèrent plus de 1,1 billion de mégaoctets de données chaque jour .

Les humains ne peuvent pas gérer eux-mêmes de manière réaliste ces vastes volumes de données. Par conséquent, les informations qui peuvent être tirées de ces données sont limitées.

C'est là que l'IA peut jouer un rôle décisif.

Lors de l'analyse des campagnes, les outils d'IA suivent le même processus cognitif que le cerveau humain. Le système apprend indépendamment à reconnaître des modèles, à prédire des comportements et à générer des conclusions.

Pour ce faire, les systèmes doivent être entraînés à l'aide de méthodes statistiques.

Mais la condition préalable à la formation de tels algorithmes est qu'ils aient accès à autant de données de haute qualité que possible. C'est la seule façon pour eux de faire la distinction entre les informations significatives et non pertinentes, et ainsi de tirer des conclusions précises sur le comportement des clients et la réponse à la campagne.

5. Automatisation de la rédaction

Garder le langage de la marque intéressant et engageant peut être difficile.

Pour surmonter le blocage de l'écrivain, certaines entreprises utilisent des outils d'intelligence artificielle pour mener des enquêtes ou des tests, puis rédigent du contenu en fonction des résultats.

Cela permet aux spécialistes du marketing d'adapter facilement le contenu à différents publics, sans avoir à rédiger eux-mêmes des textes.

Des outils comme Copymatic , Copy.AI , Persado et Phrasee se concentrent sur la rédaction d'e-mails marketing et de publications sur les réseaux sociaux. Ils sont particulièrement excellents pour générer des phrases courtes et des titres.

Ceci est extrêmement précieux pour le spécialiste du marketing par e-mail moyen. Après tout, lorsque vous écrivez pour ces supports, votre objectif est généralement d'écrire des phrases courtes et percutantes qui attirent les gens vers votre contenu.

En prime, des outils d'écriture d'IA comme ceux-ci libèrent les rédacteurs traditionnels pour qu'ils se concentrent sur la réflexion créative, la stratégie et les campagnes à plus grande échelle.

Défis et limites de l'IA dans les e-mails

L'intelligence artificielle est un outil puissant pour améliorer les processus de messagerie et accroître l'efficacité. Mais il a ses limites. Les organisations doivent être conscientes des obstacles suivants avant de mettre en œuvre des outils alimentés par l'IA.

Qualité des données

Les données d'une organisation peuvent être inexactes, ce qui peut entraîner des algorithmes ou des applications d'IA défectueux ou biaisés. D'autres doivent chercher dans les différents silos de leurs entreprises pour trouver les données dont ils ont besoin pour former des modèles d'IA et trouver des ensembles de données incomplets. C'est un problème. Après tout, alimenter un système d'IA en données de faible qualité génère des sorties de faible qualité.

Il est absolument essentiel que les spécialistes du marketing nettoient et consolident leurs données CRM avant de les utiliser pour former des modèles d'IA.

Manque d'expertise

Étant donné que l'IA est encore relativement nouvelle, le vivier de talents familiers avec l'IA est limité. De nombreuses entreprises n'ont pas d'employés possédant les compétences nécessaires pour développer et déployer des systèmes d'IA. Pour combler cette lacune, certains doivent embaucher des consultants ou des sous-traitants temporaires, ou envoyer des membres du personnel à des programmes de formation où ils peuvent acquérir de nouvelles compétences sur le tas. Ces lacunes dans les connaissances peuvent retarder les initiatives de marketing à mesure que les utilisateurs se familiarisent avec la technologie.

Confidentialité et réglementation

L'IA est encore une industrie nouvelle et en évolution, il n'y a donc pas beaucoup de réglementations régissant son utilisation. Cependant, étant donné les préoccupations croissantes concernant la vie privée des consommateurs, des signes indiquent que la réglementation de l'IA arrive bientôt. Depuis 2017, plus de 60 pays ont adopté un type de politique d'intelligence artificielle.

Aux États-Unis, des agences comme la Food and Drug Administration et le ministère des Transports travaillent depuis des années pour intégrer les considérations liées à l'IA dans leurs accords réglementaires. De l'autre côté de l'Atlantique, l'Union européenne devrait adopter prochainement une nouvelle réglementation sur l'IA.

Les organisations doivent tenir compte de l'impact que les futurs changements réglementaires pourraient avoir sur leurs stratégies d'IA pour le marketing par e-mail.

Explicabilité

Habituellement, les organisations n'ont pas besoin de comprendre tous les aspects du fonctionnement de leurs systèmes logiciels pour les utiliser efficacement. Cependant, «l'explicabilité» devient importante lorsqu'il s'agit de systèmes d'IA.

Pourquoi? Car ces outils peuvent parfois prendre des décisions qui semblent illogiques voire irrationnelles.

D'autant plus que ces outils peuvent être sujets à des biais, ce qui peut se produire si une organisation forme un modèle basé sur des données collectées sous certaines conditions. (Par exemple, former un outil basé uniquement sur les données organisationnelles collectées pendant les conditions de COVID-19.)

Les développeurs doivent trouver des moyens de gagner la confiance des utilisateurs en s'assurant que les systèmes d'IA sont suffisamment explicables pour que les utilisateurs puissent voir comment et pourquoi les décisions sont prises. Sinon, de graves problèmes peuvent survenir lorsque les utilisateurs manquent de confiance dans les décisions du système.

Entrez dans l'intelligence artificielle explicable (XAI), un ensemble d'outils et de cadres conçus pour aider les utilisateurs à comprendre et à interpréter les prédictions faites par les modèles d'apprentissage automatique. L'objectif de XAI est de s'assurer que les humains peuvent pleinement comprendre le « pourquoi » derrière le « quoi » dans la prise de décision basée sur l'IA.

La route vers l'IA

Le paysage du marketing par e-mail a considérablement changé au cours des dernières années.

Vos e-mails sont désormais lus par des robots logiciels et des algorithmes avancés avant qu'ils n'atteignent la boîte de réception de votre client potentiel.

Sans oublier que les volumes d'envoi mondiaux sont à des niveaux record, la concurrence dans la boîte de réception est féroce et de nouvelles pressions telles que la protection de la confidentialité des messages d'Apple ont rendu les mesures de performances moins fiables.

Dans ce climat de courrier électronique, les équipes marketing qui n'ont pas d'intelligence artificielle dans leur arsenal risquent de prendre du retard sur leurs concurrents.

L'IA n'est qu'une des façons dont le paysage de la messagerie électronique évolue. Pour plus de conseils pour maîtriser les e-mails en 2022, lisez le nouveau rapport de Validity « State of Email 2022: Mastering the New Email Landscape ».