AI가 귀하의 이메일을 한 차원 높여줄 수 있는 5가지 방법

인공 지능(AI)과 기계 학습이 주류가 되면서 발신자가 이메일 프로그램을 개선하고 고객과 더 잘 소통할 수 있는 기회가 점점 더 많아지고 있습니다.

그러나 AI가 작동하는 방식이나 기술이 캠페인을 개선할 수 있는 방법을 완전히 이해하는 이메일 마케터는 거의 없습니다.

마케터의 목표는 청중에게 다가갈 수 있는 최선의 방법을 찾는 것입니다. 그러나 시장에 출시된 수많은 새로운 마케팅 기술과 함께 AI 도구가 실제로 투자할 가치가 있는지 어떻게 판단할 수 있습니까?

이를 돕기 위해 이메일에서 AI의 5가지 주요 이점과 제한 사항과 발신자가 지금 AI를 활용하려는 이유를 설명합니다.

1. 개인화

인공 지능은 아직 모든 것을 알지 못합니다.

그러나 고객이 좋아하는 브랜드가 고객에게 관심을 기울이고 선호도를 고려하는 것처럼 느끼게 만드는 방법을 알고 있습니다.

이메일 개인화는 더 이상 마케팅 캠페인에 있어 좋은 것이 아니라 필수입니다. 이제 소비자의 72%가 개인화된 메시지를 전달하는 브랜드 에만 참여할 것이라고 말합니다.

AI 기술을 사용하여 캠페인을 개인화하면 브랜드가 메시지가 의도한 고객에게 관련성 있고 매력적이며 효과적인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

Netflix에서 계정 활동을 사용하여 이메일 캠페인을 개인화하는 방법을 생각해 보십시오. 이 회사는 AI를 활용하여 행동 패턴(예: 시청 기록)을 분석하여 다음에 볼 항목에 대한 개별화된 권장 사항을 제공합니다.

마케팅 팀의 경우 AI는 콘텐츠 다운로드, 고객 서비스 티켓, 검색 패턴을 분석하여 고객이 한 일, 그들이 좋아하는(그리고 좋아하지 않는) 말, 심지어 선호하는 시간에 대한 탭을 유지할 수 있습니다. 이메일을 받거나 프로모션을 볼 수 있습니다.

이 정보로 무장하면 적시에 적절한 사람에게 적절한 메시지를 보내는 것이 그 어느 때보다 쉬워집니다.

2. 목록 세분화

마케터는 고객과 소통하기 위해 오랫동안 목록 세분화를 사용해 왔습니다.

이유는 간단합니다. 연구에 따르면 세분화된 마케팅 캠페인은 세분화되지 않은 캠페인보다 14.64% 더 많은 열기와 거의 60% 더 많은 클릭을 생성합니다.

그러나 세분화 프로세스는 일반적으로 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

AI를 통해 마케터는 위치 또는 연령별로 단순한 세분화를 넘어 고객의 구매 내역 및 관심 분야와 같은 보다 구체적인 속성을 사용하여 목록을 세분화할 수 있습니다.

이를 통해 마케터는 보다 표적화된 이메일을 보내고 가장 중요한 공개율과 전환율을 높일 수 있습니다.

3. 제목 작성

과거에 마케터들은 일반적인 제목으로 이메일을 보내고 구독자의 받은 편지함에서 확인되기를 맹목적으로 바랐습니다.

2022년에는 비행하지 않습니다. 특히 지금은 받은 편지함이 그 어느 때보다 복잡합니다.

이제 AI가 대량의 고객 데이터를 분석하는 데 사용되고 있으므로 마케터는 이메일 캠페인을 개인화하고 이메일을 열 가능성을 높일 수 있습니다.

클릭 가능한 제목을 작성하는 것으로 시작합니다.

좋은 이메일 제목을 작성하는 것은 어렵습니다. 운 좋게도 로봇 친구들이 그 과정을 더 쉽게 만들어줍니다.

Cloud Natural Language 및 Tone Analyzer 와 같은 도구 는 발신자에게 제목 라인의 어조, 구조 및 감정에 대한 통찰력을 제공하고 개선을 위한 제안을 제공합니다. 귀하의 텍스트가 부정적이거나 지나치게 형식적이라는 사실을 알게 되면 놀랄 수 있습니다.

StoryLab.ai 와 같은 다른 도구 는 콘텐츠 아이디어를 생성합니다. 발신자가 해야 할 일은 회사 이름을 입력하고 이메일 내용을 설명하고 'Inspire me' 버튼을 눌러 제목 줄 아이디어 목록을 얻는 것입니다.

4. 성능 데이터 분석

성과 데이터 분석과 관련하여 마케팅 업계는 중대한 도전에 직면해 있습니다.

캠페인 및 고객 행동에 의해 생성되는 데이터의 양이 최근 몇 년 동안 엄청나게 증가했습니다. 현재 추정에 따르면 인간은 매일 1조 1천억 메가바이트 이상의 데이터를 생성합니다.

인간은 현실적으로 이러한 방대한 양의 데이터를 스스로 관리할 수 없습니다. 결과적으로 이 데이터에서 도출할 수 있는 통찰력은 제한적입니다.

여기서 AI가 결정적인 역할을 할 수 있습니다.

캠페인을 분석할 때 AI 도구는 인간의 두뇌와 동일한 인지 프로세스를 따릅니다. 시스템은 패턴을 인식하고, 행동을 예측하고, 결론을 생성하는 방법을 독립적으로 학습합니다.

그렇게 하려면 통계적 방법을 사용하여 시스템을 교육해야 합니다.

그러나 그러한 알고리즘을 훈련하기 위한 전제 조건은 가능한 한 많은 고품질 데이터에 액세스할 수 있어야 한다는 것입니다. 이것이 의미 있는 정보와 관련 없는 정보를 구별하여 고객 행동과 캠페인 대응에 대한 정확한 결론을 내릴 수 있는 유일한 방법입니다.

5. 카피라이팅 자동화

브랜드 언어를 흥미롭고 매력적으로 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.

성가신 작가의 장벽을 극복하기 위해 일부 기업은 인공 지능 도구를 사용하여 설문 조사 또는 테스트를 수행한 다음 결과를 기반으로 콘텐츠를 작성하고 있습니다.

이를 통해 마케터는 직접 카피를 작성할 필요 없이 다양한 청중을 위해 콘텐츠를 쉽게 조정할 수 있습니다.

Copymatic , Copy.AI , Persado 및 Phrasee 와 같은 도구는 마케팅 이메일 및 소셜 미디어 게시물 작성에 중점을 둡니다. 짧은 문장과 헤드라인을 생성하는 데 특히 탁월합니다.

이것은 일반 이메일 마케팅 담당자에게 매우 중요합니다. 결국, 이러한 매체에 대해 글을 작성할 때 목표는 일반적으로 사람들을 귀하의 콘텐츠로 끌어들이는 짧고 간결한 문장을 작성하는 것입니다.

보너스로, 이와 같은 AI 작성 도구는 기존 카피라이터가 더 큰 그림의 창의적 사고, 전략 및 캠페인에 집중할 수 있도록 합니다.

이메일에서 AI의 도전과 한계

인공 지능은 이메일 프로세스를 개선하고 효율성을 높이는 강력한 도구입니다. 하지만 한계가 있습니다. 조직은 AI 기반 도구를 구현하기 전에 다음과 같은 장애물을 알고 있어야 합니다.

데이터 품질

조직의 데이터는 부정확할 수 있으며, 이로 인해 결함이 있거나 편향된 AI 알고리즘 또는 애플리케이션이 발생할 수 있습니다. 다른 사람들은 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터를 찾기 위해 회사의 다양한 사일로를 검색하고 불완전한 데이터 세트를 제공해야 합니다. 이것은 문제입니다. 결국, AI 시스템에 낮은 품질의 데이터를 제공하면 낮은 품질의 출력이 생성됩니다.

마케터가 AI 모델을 훈련하는 데 사용하기 전에 CRM 데이터를 정리하고 통합하는 것이 절대적으로 중요합니다.

전문성 부족

AI는 아직 비교적 새롭기 때문에 AI에 익숙한 직원의 인재 풀은 제한적입니다. 많은 회사에서 AI 시스템을 개발하고 배포하는 데 필요한 기술을 갖춘 직원이 없습니다. 이러한 격차를 메우기 위해 일부는 임시 컨설턴트나 계약자를 고용하거나 직원을 교육 프로그램에 보내 직장에서 새로운 기술을 배울 수 있도록 해야 합니다. 이러한 지식 격차는 사용자가 기술에 익숙해짐에 따라 마케팅 이니셔티브를 지연시킬 수 있습니다.

개인정보 보호 및 규정

AI는 여전히 새롭고 진화하는 산업이므로 AI 사용을 규제하는 규정이 많지 않습니다. 그러나 소비자 개인 정보 보호에 대한 증가하는 우려를 감안할 때 AI 규제가 곧 올 것이라는 징후가 나타납니다. 2017년 이후로 60개 이상의 국가에서 일종의 인공 지능 정책을 채택했습니다.

미국에서는 FDA 및 교통부 와 같은 기관 에서 AI 고려 사항을 규제 계약에 통합하기 위해 수년 동안 노력해 왔습니다. 연못 건너편에서 유럽 연합은 가까운 장래에 새로운 AI 규정을 채택할 것으로 예상됩니다.

조직은 미래의 규제 변화가 이메일 마케팅을 위한 AI 전략에 미칠 영향을 고려해야 합니다.

설명 가능성

일반적으로 조직은 소프트웨어 시스템을 효과적으로 사용하기 위해 작동하는 방식의 모든 측면 을 이해할 필요가 없습니다 . 그러나 AI 시스템을 다룰 때 "설명 가능성"이 중요해집니다.

왜요? 이러한 도구는 때때로 비논리적이거나 심지어 비합리적으로 보이는 결정을 내릴 수 있기 때문입니다.

특히 이러한 도구는 편향되기 쉬우므로 조직이 특정 조건에서 수집된 데이터를 기반으로 모델을 훈련하는 경우 발생할 수 있습니다. (예를 들어, COVID-19 상황에서 수집된 조직 데이터만을 기반으로 도구를 교육합니다.)

개발자는 AI 시스템이 사용자가 결정을 내리는 방법과 이유를 볼 수 있을 만큼 충분히 설명할 수 있도록 하여 사용자의 신뢰를 얻을 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 그렇지 않으면 사용자가 시스템의 결정에 확신이 없을 때 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.

사용자가 기계 학습 모델에서 수행한 예측을 이해하고 해석하는 데 도움이 되도록 설계된 도구 및 프레임워크 세트인 설명 가능한 인공 지능 (XAI)을 입력 합니다. XAI의 목표는 인간이 AI 기반 의사 결정에서 "무엇" 뒤에 있는 "이유"를 완전히 이해할 수 있도록 하는 것입니다.

AI로 가는 길

이메일 마케팅 환경은 지난 몇 년 동안 극적으로 변화했습니다.

귀하의 이메일은 이제 잠재 고객의 받은 편지함에 도달하기 전에 고급 소프트웨어 봇 및 알고리즘에 의해 읽힙니다.

말할 것도 없이, 전 세계 전송량은 사상 최고치를 기록하고 있고, 받은 편지함의 경쟁은 치열하며, Apple의 메일 개인 정보 보호 와 같은 새로운 압력 으로 인해 이동 성능 지표의 신뢰성이 떨어집니다.

이러한 이메일 환경에서 인공 지능이 없는 마케팅 팀은 경쟁자보다 뒤처질 위험이 있습니다.

AI는 이메일 환경이 변화하는 한 가지 방법일 뿐입니다. 2022년 이메일을 마스터하기 위한 더 많은 팁은 Validity의 새로운 보고서 " 2022년 이메일 현황: 새로운 이메일 환경 마스터하기 "를 읽어 보세요.