5 способов, с помощью которых ИИ может вывести вашу электронную почту на новый уровень

Теперь, когда искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение становятся все более популярными, у отправителей появляется все больше и больше возможностей улучшить свои программы электронной почты и лучше взаимодействовать с клиентами.

Однако немногие маркетологи по электронной почте полностью понимают, как работает ИИ или как эта технология может улучшить их кампании.

Ваша цель как маркетолога — найти наилучшие способы достучаться до своей аудитории. Но с таким количеством новых маркетинговых технологий, появляющихся на рынке, как определить, действительно ли инструменты ИИ стоят вложений?

Чтобы помочь, мы здесь, чтобы объяснить пять основных преимуществ — и ограничений — искусственного интеллекта в электронной почте, а также почему отправители могут захотеть воспользоваться им сейчас.

1. Персонализация

Искусственный интеллект не знает всего — пока.

Но он знает , как заставить ваших клиентов почувствовать, что любимые ими бренды обращают на них внимание и учитывают их предпочтения.

Персонализация электронной почты больше не является чем-то приятным для маркетинговых кампаний — это необходимость. Семьдесят два процента потребителей теперь говорят, что они будут взаимодействовать только с брендами, которые доставляют персонализированные сообщения.

Использование технологий искусственного интеллекта для персонализации кампаний помогает брендам гарантировать, что их сообщения актуальны, интересны и эффективны для предполагаемого клиента.

Подумайте о том, как Netflix использует активность учетной записи для персонализации кампаний по электронной почте. Компания использует искусственный интеллект для анализа поведенческих моделей (например, истории просмотров) и предоставления индивидуальных рекомендаций о том, что смотреть дальше.

Маркетинговым командам ИИ может анализировать загрузку контента, запросы в службу поддержки и шаблоны просмотров, чтобы следить за тем, что делали ваши клиенты, что, по их словам, им нравилось (и не нравилось), и даже в какое время суток они предпочитают. чтобы получать электронные письма или просматривать рекламные акции.

Вооружившись этой информацией, проще, чем когда-либо, отправить нужное сообщение нужному человеку в нужное время.

2. Сегментация списка

Маркетологи уже давно используют сегментацию списков для взаимодействия с клиентами.

Легко понять, почему: исследования показывают, что сегментированные маркетинговые кампании генерируют на 14,64% больше открытий и почти на 60% больше кликов, чем несегментированные кампании.

Но процесс сегментации обычно занимает много времени и подвержен человеческим ошибкам.

С помощью ИИ маркетологи могут выйти за рамки простой сегментации по местоположению или возрасту и сегментировать списки, используя более конкретные атрибуты, такие как история покупок и интересы клиента.

Это позволяет маркетологам отправлять более целевые электронные письма и увеличивать эти важные показатели открытия и конверсии.

3. Создание тем

В прошлом маркетологи отправляли электронные письма с общими темами и слепо надеялись, что их заметят в почтовых ящиках подписчиков.

В 2022 году это не летает. Особенно сейчас, когда почтовые ящики переполнены как никогда.

Теперь, когда ИИ используется для анализа огромных объемов данных о клиентах, маркетологи могут персонализировать свои кампании по электронной почте и повысить вероятность того, что их электронные письма будут открыты.

Это начинается с написания кликабельной строки темы.

Написать хорошую тему письма сложно. К счастью, наши друзья-роботы облегчают нам этот процесс.

Такие инструменты, как Cloud Natural Language и Tone Analyzer , дают отправителям представление о тоне, структуре и тональности их тем и предлагают предложения по улучшению. Вы можете быть удивлены, узнав, что ваш текст выглядит негативным или чрезмерно формальным.

Другие инструменты, такие как StoryLab.ai, генерируют для вас идеи контента. Все, что нужно сделать отправителю, это ввести название своей компании, описать содержание своей электронной почты и нажать кнопку «Вдохновите меня», чтобы получить список идей для темы письма.

4. Анализ данных о производительности

Когда дело доходит до анализа данных о производительности, маркетинговая индустрия сталкивается с серьезной проблемой.

Объем данных, генерируемых кампаниями и поведением клиентов, значительно вырос за последние годы. По текущим оценкам, люди ежедневно генерируют более 1,1 триллиона мегабайт данных.

Люди не могут реально управлять этими огромными объемами данных самостоятельно. В результате выводы, которые можно извлечь из этих данных, ограничены.

Именно здесь ИИ может сыграть решающую роль.

При анализе кампаний инструменты ИИ следуют тому же когнитивному процессу, что и человеческий мозг. Система самостоятельно учится распознавать закономерности, предсказывать поведение и делать выводы.

Для этого системы должны быть обучены с использованием статистических методов.

Но обязательным условием обучения таких алгоритмов является то, что они имеют доступ к как можно большему количеству качественных данных. Только так они смогут отличить значимую информацию от нерелевантной и, таким образом, сделать точные выводы о поведении клиентов и откликах на кампании.

5. Автоматизация копирайтинга

Сохранение интереса и привлекательности языка бренда может оказаться непростой задачей.

Чтобы преодолеть надоедливый писательский блок, некоторые компании используют инструменты искусственного интеллекта для проведения опросов или тестов, а затем пишут контент на основе результатов.

Это позволяет маркетологам легко адаптировать контент для разных аудиторий без необходимости писать текст самостоятельно.

Такие инструменты, как Copymatic , Copy.AI , Persado и Phrasee , ориентированы на написание маркетинговых электронных писем и постов в социальных сетях. Они особенно хороши в создании коротких предложений и заголовков.

Это чрезвычайно ценно для среднего маркетолога по электронной почте. В конце концов, когда вы пишете для этих медиа, ваша цель обычно состоит в том, чтобы написать короткие, емкие предложения, которые привлекут людей к вашему контенту.

В качестве бонуса такие инструменты для письма с искусственным интеллектом освобождают традиционных копирайтеров, чтобы они могли сосредоточиться на более широком творческом мышлении, стратегии и кампаниях.

Проблемы и ограничения ИИ в электронной почте

Искусственный интеллект — мощный инструмент для улучшения процессов электронной почты и повышения эффективности. Но у него есть свои ограничения. Организации должны знать о следующих препятствиях, прежде чем внедрять инструменты на базе ИИ.

Качество данных

Данные организации могут быть неточными, что может привести к ошибочным или предвзятым алгоритмам или приложениям ИИ. Другим приходится просматривать различные хранилища в своих компаниях, чтобы найти данные, необходимые для обучения моделей ИИ, и получать неполные наборы данных. Это проблема. В конце концов, подача в систему ИИ низкокачественных данных приводит к низкокачественным результатам.

Крайне важно, чтобы маркетологи очищали и консолидировали свои данные CRM, прежде чем использовать их для обучения моделей ИИ.

Отсутствие опыта

Поскольку ИИ все еще является относительно новым явлением, кадровый резерв работников, знакомых с ИИ, ограничен. Многие компании не имеют сотрудников с необходимыми навыками, необходимыми для разработки и развертывания систем ИИ. Чтобы восполнить этот пробел, некоторым приходится нанимать временных консультантов или подрядчиков или отправлять сотрудников на программы обучения, где они могут освоить новые навыки на рабочем месте. Эти пробелы в знаниях могут задерживать маркетинговые инициативы, поскольку пользователи быстро осваивают технологию.

Конфиденциальность и правила

ИИ по-прежнему является новой и развивающейся отраслью, поэтому не так много правил, регулирующих его использование. Однако, учитывая растущую озабоченность по поводу конфиденциальности потребителей, есть признаки того, что скоро будет введено регулирование ИИ. С 2017 года более 60 стран приняли ту или иную политику в отношении искусственного интеллекта.

В США такие агентства, как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и Министерство транспорта , годами работают над тем, чтобы включить соображения ИИ в свои нормативные соглашения. Ожидается, что в ближайшем будущем Европейский союз примет новое регулирование ИИ .

Организации должны учитывать влияние, которое будущие нормативные изменения могут оказать на их стратегии ИИ для маркетинга по электронной почте.

Объяснимость

Обычно организациям не нужно понимать каждый аспект работы своих программных систем, чтобы эффективно их использовать. Однако «объяснимость» становится важной при работе с системами ИИ.

Почему? Потому что эти инструменты иногда могут принимать решения, которые кажутся нелогичными или даже иррациональными.

Тем более, что эти инструменты могут быть подвержены предвзятости, что может произойти, если организация обучает модель на основе данных, собранных при определенных условиях. (Например, обучение инструмента исключительно на основе организационных данных, собранных в условиях COVID-19.)

Разработчикам необходимо найти способы завоевать доверие пользователей, обеспечив достаточное объяснение систем ИИ, чтобы пользователи могли видеть, как и почему принимаются решения. В противном случае могут возникнуть серьезные проблемы, когда пользователи не будут доверять решениям системы.

Войдите в Объяснимый искусственный интеллект (XAI), набор инструментов и платформ, призванных помочь пользователям понять и интерпретировать прогнозы, сделанные моделями машинного обучения. Цель XAI состоит в том, чтобы люди могли полностью понять «почему» за «что» в процессе принятия решений на основе ИИ.

Дорога к ИИ

Ландшафт электронного маркетинга сильно изменился за последние несколько лет.

Ваши электронные письма теперь прочитываются продвинутыми программными ботами и алгоритмами еще до того, как они попадут в почтовый ящик вашего потенциального клиента.

Не говоря уже о том, что глобальные объемы отправки находятся на рекордно высоком уровне, конкуренция в почтовом ящике является жесткой, а новые факторы, такие как защита конфиденциальности почты Apple, сделали показатели производительности менее надежными.

В этом климате электронной почты маркетинговые команды, не имеющие в своем арсенале искусственного интеллекта, рискуют отстать от конкурентов.

ИИ — это всего лишь один из способов изменения ландшафта электронной почты. Дополнительные советы по работе с электронной почтой в 2022 году можно найти в новом отчете Validity « Состояние электронной почты в 2022 году: освоение нового ландшафта электронной почты ».