Yapay Zekanın E-postalarınızı Bir Sonraki Seviyeye Taşımasının 5 Yolu

Artık yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi ana akım haline geldiğinden, gönderenlerin e-posta programlarını iyileştirmeleri ve müşterilerle daha iyi etkileşim kurmaları için giderek daha fazla fırsat var.

Ancak, çok az e-posta pazarlamacısı, yapay zekanın nasıl çalıştığını veya teknolojinin kampanyalarını nasıl iyileştirebileceğini tam olarak anlıyor.

Bir pazarlamacı olarak hedefiniz, hedef kitlenize ulaşmanın en iyi yollarını bulmaktır. Ancak piyasaya çıkan bu kadar çok yeni pazarlama teknolojisiyle, AI araçlarının gerçekten yatırıma değip değmediğini nasıl belirleyebilirsiniz?

Yardımcı olmak için, e-postada yapay zekanın beş temel avantajını ve sınırlamalarını ve gönderenlerin neden şimdi bundan yararlanmak isteyebileceğini açıklamak için buradayız.

1. Kişiselleştirme

Yapay zeka henüz her şeyi bilmiyor.

Ancak , müşterilerinize sevdikleri markaların onlara dikkat ettiğini ve tercihlerini dikkate aldığını hissettirmeyi biliyor .

E-posta kişiselleştirme artık pazarlama kampanyaları için güzel bir şey değil, bir zorunluluktur. Tüketicilerin yüzde yetmiş ikisi artık yalnızca kişiselleştirilmiş mesajlaşma sunan markalarla etkileşime gireceklerini söylüyor.

Kampanyaları kişiselleştirmek için AI teknolojisini kullanmak, markaların mesajlarının hedeflenen müşteri için alakalı, ilgi çekici ve etkili olmasını sağlamalarına yardımcı olur.

Netflix'in e-posta kampanyalarını kişiselleştirmek için hesap etkinliğini nasıl kullandığını düşünün. Şirket, daha sonra ne izleneceğine dair kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için davranış kalıplarını (örneğin, geçmişi görüntüleme) analiz etmek için yapay zekadan yararlanıyor.

Pazarlama ekipleri için yapay zeka, müşterilerinizin neler yaptığını, neyi beğendiklerini (ve sevmediklerini) ve hatta günün hangi saatinde tercih ettiklerini takip etmek için içerik indirmelerini, müşteri hizmetleri biletlerini ve tarama modellerini analiz edebilir. e-posta almak veya promosyonlara bakmak için.

Bu bilgilerle donanmış olarak, doğru zamanda doğru kişiye doğru mesajı göndermek hiç olmadığı kadar kolay.

2. Liste segmentasyonu

Pazarlamacılar, müşterilerle etkileşim kurmak için uzun süredir liste segmentasyonu kullanıyor.

Nedenini anlamak kolay: Araştırmalar, segmentlere ayrılmış pazarlama kampanyalarının, segmentlere ayrılmamış kampanyalardan yüzde 14,64 daha fazla açılış ve neredeyse yüzde 60 daha fazla tıklama sağladığını gösteriyor.

Ancak segmentasyon süreci tipik olarak zaman alıcıdır ve insan hatasına açıktır.

AI ile pazarlamacılar, konuma veya yaşa göre basit segmentasyonun ve bir müşterinin satın alma geçmişi ve ilgi alanları gibi daha spesifik özellikleri kullanarak segment listelerinin ötesine geçebilir.

Bu, pazarlamacıların daha hedefli e-postalar göndermesine ve çok önemli olan açık oranları ve dönüşümleri artırmasına olanak tanır.

3. Konu satırları oluşturma

Geçmişte, pazarlamacılar genel konu satırları olan e-postalar gönderir ve körü körüne abonelerin gelen kutularında fark edilmelerini umarlardı.

2022'de bu uçmuyor. Özellikle şimdi gelen kutuları her zamankinden daha kalabalık.

Artık yapay zeka, büyük hacimli müşteri verilerini analiz etmek için kullanıldığından, pazarlamacılar e-posta kampanyalarını kişiselleştirebilir ve e-postalarının açılma şansını artırabilir.

Bu, tıklanabilir bir konu satırı yazmakla başlar.

İyi e-posta konu satırları yazmak zordur. Neyse ki robot arkadaşlarımız süreci bizim için kolaylaştırıyor.

Cloud Natural Language ve Tone Analyzer gibi araçlar , göndericilere konu satırlarının tonu, yapısı ve duyarlılığı hakkında bilgi verir ve iyileştirme önerileri sunar. Metninizin olumsuz veya aşırı resmi olduğunu öğrenince şaşırabilirsiniz.

StoryLab.ai gibi diğer araçlar sizin için içerik fikirleri üretir. Göndericilerin tek yapması gereken, şirket adını girmek, e-posta içeriğini açıklamak ve konu satırı fikirlerinin bir listesini almak için 'Bana İlham Ver' düğmesine basmaktır.

4. Performans verilerini analiz etme

Performans verilerinin analizi söz konusu olduğunda, pazarlama endüstrisi önemli bir zorlukla karşı karşıyadır.

Kampanyalar ve müşteri davranışları tarafından oluşturulan veri hacmi son yıllarda büyük ölçüde arttı. Mevcut tahminlere göre, insanlar her gün 1,1 trilyon megabayttan fazla veri üretiyor.

İnsanlar, bu büyük hacimli verileri kendi başlarına gerçekçi bir şekilde yönetemezler. Sonuç olarak, bu verilerden elde edilebilecek içgörüler sınırlıdır.

AI'nın belirleyici bir rol oynayabileceği yer burasıdır.

Kampanyaları analiz ederken, AI araçları insan beyniyle aynı bilişsel süreci takip eder. Sistem, kalıpları nasıl tanıyacağını, davranışları tahmin etmeyi ve sonuçlar üretmeyi bağımsız olarak öğrenir.

Bunu yapmak için, sistemlerin istatistiksel yöntemler kullanılarak eğitilmesi gerekir.

Ancak bu tür algoritmaları eğitmek için ön koşul, mümkün olduğu kadar yüksek kaliteli verilere erişimlerinin olmasıdır. Bu, anlamlı ve alakasız bilgileri ayırt edebilmelerinin ve böylece müşteri davranışı ve kampanya yanıtı hakkında kesin sonuçlar çıkarabilmelerinin tek yoludur.

5. Metin yazarlığını otomatikleştirme

Marka dilini ilgi çekici ve ilgi çekici tutmak zor olabilir.

Sinir bozucu yazar blokajının üstesinden gelmek için bazı şirketler anketler veya testler yapmak için yapay zeka araçları kullanıyor ve ardından sonuçlara göre içerik yazıyor.

Bu, pazarlamacıların içeriği kendileri yazmak zorunda kalmadan farklı kitleler için kolayca uyarlamalarına olanak tanır.

Copymatic , Copy.AI , Persado ve Phrasee gibi araçlar, pazarlama e-postaları ve sosyal medya gönderileri yazmaya odaklanır. Özellikle kısa cümleler ve başlıklar oluşturmada mükemmeldirler.

Bu, ortalama bir e-posta pazarlamacısı için son derece değerlidir. Sonuçta bu mecralar için yazarken amacınız genellikle insanları içeriğinize çeken kısa, hızlı cümleler yazmaktır.

Bonus olarak, bu gibi yapay zeka yazma araçları, geleneksel metin yazarlarının daha büyük resim yaratıcı düşünme, strateji ve kampanyalara odaklanmasını sağlar.

E-postada yapay zekanın zorlukları ve sınırlamaları

Yapay zeka, e-posta süreçlerini iyileştirmek ve verimliliği artırmak için güçlü bir araçtır. Ama onun sınırlamaları var. Kuruluşlar, yapay zeka destekli araçları uygulamadan önce aşağıdaki engellerin farkında olmalıdır.

Veri kalitesi

Bir kuruluşun verileri hatalı olabilir ve bu da hatalı veya taraflı AI algoritmalarına veya uygulamalarına yol açabilir. Diğerleri, AI modellerini eğitmek için ihtiyaç duydukları verileri bulmak için şirketlerindeki çeşitli siloları araştırmak ve eksik veri kümeleri bulmak zorundadır. Bu bir problem. Sonuçta, bir AI sistemini düşük kaliteli verilerle beslemek, düşük kaliteli çıktılar üretir.

Pazarlamacıların yapay zeka modellerini eğitmek için kullanmadan önce CRM verilerini temizlemesi ve birleştirmesi kesinlikle çok önemlidir.

Uzmanlık eksikliği

AI hala nispeten yeni olduğundan, AI ile aşina olan çalışanların yetenek havuzu sınırlıdır.Birçok şirket, AI sistemlerini geliştirmek ve dağıtmak için gerekli becerilere sahip çalışanlara sahip değildir. Bu boşluğu doldurmak için bazılarının geçici danışmanlar veya müteahhitler tutması ya da personeli yeni beceriler öğrenebilecekleri eğitim programlarına göndermesi gerekiyor. Bu bilgi boşlukları, kullanıcılar teknolojiyi hızlandırdıkça pazarlama girişimlerini geciktirebilir.

Gizlilik ve düzenlemeler

AI hala yeni ve gelişen bir endüstridir, bu nedenle kullanımını yöneten pek çok düzenleme yoktur. Ancak, tüketici mahremiyetiyle ilgili artan endişeler göz önüne alındığında, işaretler AI düzenlemesinin yakında geleceğini gösteriyor. 2017'den beri 60'tan fazla ülke bir tür yapay zeka politikası benimsemiştir.

ABD'de, Gıda ve İlaç Dairesi ve Ulaştırma Bakanlığı gibi kurumlar , AI konularını düzenleyici anlaşmalarına dahil etmek için yıllardır çalışıyorlar. Göletin karşısında, Avrupa Birliği'nin yakın gelecekte yeni AI düzenlemesini kabul etmesi bekleniyor.

Kuruluşlar, gelecekteki düzenleyici değişikliklerin e-posta pazarlaması için AI stratejileri üzerindeki etkisini göz önünde bulundurmalıdır.

açıklanabilirlik

Genellikle kuruluşların , yazılım sistemlerinin bunları etkin bir şekilde kullanmak için nasıl çalıştığını her yönüyle anlamaları gerekmez . Ancak, yapay zeka sistemleriyle uğraşırken “açıklanabilirlik” önem kazanmaktadır.

Niye ya? Çünkü bu araçlar bazen mantıksız hatta mantıksız görünen kararlar verebilmektedir.

Özellikle bu araçlar, bir kuruluşun belirli koşullar altında toplanan verilere dayalı bir model eğitmesi durumunda ortaya çıkabilecek önyargılara eğilimli olabileceğinden. (Örneğin, yalnızca COVID-19 koşulları sırasında toplanan kurumsal verilere dayalı bir araç eğitmek.)

Geliştiricilerin, AI sistemlerinin, kullanıcıların kararların nasıl ve neden alındığını görebilmeleri için yeterince açıklanabilir olmasını sağlayarak kullanıcı güvenini kazanmanın yollarını bulması gerekiyor. Aksi takdirde, kullanıcılar sistemin kararlarına güven duymadığında ciddi sorunlar ortaya çıkabilir.

Kullanıcıların makine öğrenimi modelleri tarafından yapılan tahminleri anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir dizi araç ve çerçeve olan Açıklanabilir Yapay Zeka'ya (XAI) girin . XAI'nin amacı, insanların AI güdümlü karar vermede "ne"nin arkasındaki "neden"i tam olarak anlamalarını sağlamaktır.

AI'ya giden yol

E-posta pazarlama ortamı son birkaç yılda önemli ölçüde değişti.

E-postalarınız artık potansiyel müşterinizin gelen kutusuna ulaşmadan önce gelişmiş yazılım botları ve algoritmalar tarafından okunuyor.

Ayrıca, küresel gönderme hacimleri tüm zamanların en yüksek seviyesinde, gelen kutusundaki rekabet şiddetli ve Apple'ın Posta Gizliliği Koruması gibi yeni baskılar , performans ölçümlerini daha az güvenilir hale getirdi.

Bu e-posta ortamında, cephanelerinde yapay zekaya sahip olmayan pazarlama ekipleri rakiplerin gerisinde kalma riskiyle karşı karşıyadır.

AI, e-posta ortamının değişmesinin yalnızca bir yoludur. 2022'de e-postada uzmanlaşmak için daha fazla ipucu için Validity'nin yeni “ E-posta Durumu 2022: Yeni E-posta Manzarasında Uzmanlaşma ” raporunu okuyun .