人工智能可以將您的電子郵件提升到新水平的 5 種方式

現在人工智能 (AI) 和機器學習正在成為主流，發件人有越來越多的機會來改進他們的電子郵件程序並更好地與客戶互動。

然而，很少有電子郵件營銷人員完全了解人工智能的工作原理或該技術如何改進他們的營銷活動。

作為營銷人員，您的目標是找到接觸受眾的最佳方式。 但隨著如此多的新營銷技術進入市場，你如何確定人工智能工具是否真的值得投資？

為了提供幫助，我們在這裡解釋電子郵件中 AI 的五個主要優勢和局限性，以及為什麼發件人現在可能想要利用它。

1.個性化

人工智能還不知道一切。

但它確實知道如何讓您的客戶感覺他們喜歡的品牌關注他們並考慮他們的偏好。

電子郵件個性化不再是營銷活動的必備品——它是必須的。 72% 的消費者現在表示他們只會與提供個性化信息的品牌互動。

使用 AI 技術個性化活動有助於品牌確保其信息對目標客戶具有相關性、吸引力和有效性。

想想 Netflix 如何使用帳戶活動來個性化電子郵件活動。 該公司利用人工智能分析行為模式（例如，觀看歷史），為下一步觀看內容提供個性化建議。

對於營銷團隊，人工智能可以分析內容下載、客戶服務票證和瀏覽模式，以密切關注您的客戶所做的事情、他們所說的喜歡（和不喜歡）的內容，甚至是他們喜歡的時間接收電子郵件或查看促銷信息。

有了這些信息，在正確的時間向正確的人發送正確的信息比以往任何時候都容易。

2.列表分割

營銷人員長期以來一直使用列表細分來與客戶互動。

原因很容易理解：研究表明，與非細分營銷活動相比，細分營銷活動產生的打開次數和點擊次數增加了 14.64% 和近 60%。

但是分割過程通常很耗時並且容易出現人為錯誤。

借助人工智能，營銷人員可以超越按地點或年齡進行的簡單細分，並使用更具體的屬性（例如客戶的購買歷史和興趣）來細分列表。

這使營銷人員能夠發送更有針對性的電子郵件，並提高那些最重要的打開率和轉化率。

3. 創建主題行

過去，營銷人員發送帶有通用主題的電子郵件，並盲目地希望他們會在訂閱者的收件箱中引起注意。

在 2022 年，這不會飛。 尤其是現在收件箱比以往任何時候都更加擁擠。

現在人工智能被用於分析大量客戶數據，營銷人員可以個性化他們的電子郵件活動並提高他們的電子郵件被打開的機會。

這首先要編寫一個可點擊的主題行。

編寫好的電子郵件主題行很困難。 幸運的是，我們的機器人朋友讓我們更輕鬆地完成了這個過程。

Cloud Natural Language和Tone Analyzer等工具可讓發件人深入了解主題行的語氣、結構和情緒，並提供改進建議。 您可能會驚訝地發現您的文字給人的印像是消極的或過於正式的。

StoryLab.ai等其他工具會為您生成內容創意。 所有發件人需要做的就是輸入他們的公司名稱，描述他們的電子郵件內容，然後點擊“啟發我”按鈕以獲取主題行創意列表。

4. 分析性能數據

在分析績效數據時，營銷行業面臨著重大挑戰。

近年來，活動和客戶行為產生的數據量大幅增長。 根據目前的估計，人類每天產生超過 1.1 萬億兆字節的數據。

人類無法靠自己實際管理這些海量數據。 因此，可以從這些數據中得出的見解是有限的。

這就是人工智能可以發揮決定性作用的地方。

在分析活動時，人工智能工具遵循與人腦相同的認知過程。 系統獨立學習如何識別模式、預測行為和生成結論。

為此，必須使用統計方法對系統進行訓練。

但訓練此類算法的先決條件是它們能夠訪問盡可能多的高質量數據。 這是他們能夠區分有意義和不相關信息的唯一方法，從而對客戶行為和活動響應做出準確的結論。

5.自動化文案

保持品牌語言的趣味性和吸引力可能是一項艱鉅的任務。

為了克服討厭的作家障礙，一些公司正在使用人工智能工具進行調查或測試，然後根據結果編寫內容。

這使營銷人員可以輕鬆地為不同的受眾定制內容，而無需自己編寫副本。

Copymatic 、 Copy.AI 、 Persado和Phrasee等工具專注於撰寫營銷電子郵件和社交媒體帖子。 他們特別擅長生成短句和標題。

這對於普通的電子郵件營銷人員來說非常有價值。 畢竟，當你為這些媒體寫作時，你的目標通常是寫出簡短、活潑的句子來吸引人們關注你的內容。

作為獎勵，像這樣的人工智能寫作工具讓傳統的文案人員可以專注於更宏觀的創造性思維、策略和活動。

電子郵件中人工智能的挑戰和局限性

人工智能是改進電子郵件流程和提高效率的強大工具。 但它有其局限性。 在實施人工智能驅動的工具之前，組織應該意識到以下障礙。

數據質量

組織的數據可能不准確，這可能導致人工智能算法或應用程序存在缺陷或有偏見。 其他人則必須在他們公司的各種孤島中搜索，以找到訓練 AI 模型所需的數據，並得出不完整的數據集。 這是個問題。 畢竟，向人工智能係統提供低質量數據會產生低質量的輸出。

營銷人員在使用 CRM 數據來訓練 AI 模型之前清理和整合他們的 CRM 數據是絕對必要的。

缺乏專業知識

由於人工智能仍然相對較新，因此熟悉人工智能的員工人才庫是有限的。許多公司沒有具備開發和部署人工智能係統所需技能的員工。 為了填補這一空白，有些人不得不聘請臨時顧問或承包商，或將員工派往培訓計劃，在那裡他們可以在工作中學習新技能。 隨著用戶熟悉該技術，這些知識差距可能會延遲營銷計劃。

隱私和法規

人工智能仍然是一個新興的、不斷發展的行業，因此對其使用的監管並不多。 然而，鑑於對消費者隱私的擔憂日益增加，有跡象表明人工智能監管即將到來。 自 2017 年以來，已有 60 多個國家/地區採用了某種類型的人工智能政策。

在美國，食品和藥物管理局和交通部等機構多年來一直致力於將人工智能考慮因素納入其監管協議中。 在整個池塘中，預計歐盟將在不久的將來採用新的人工智能法規。

組織必須考慮未來監管轉變可能對其電子郵件營銷人工智能戰略產生的影響。

可解釋性

通常，組織不需要了解其軟件系統如何工作的各個方面來有效地使用它們。 然而，在處理人工智能係統時，“可解釋性”變得很重要。

為什麼？ 因為這些工具有時會做出看起來不合邏輯甚至不合理的決定。

特別是因為這些工具容易產生偏差，如果組織根據在特定條件下收集的數據訓練模型，就會出現偏差。 （例如，僅根據在 COVID-19 條件下收集的組織數據來訓練工具。）

開發人員需要找到獲得用戶信任的方法，確保 AI 系統具有足夠的可解釋性，讓用戶能夠了解決策的製定方式和原因。 否則，當用戶對系統的決策缺乏信心時，就會出現嚴重的問題。

進入可解釋人工智能(XAI)，這是一組旨在幫助用戶理解和解釋機器學習模型做出的預測的工具和框架。 XAI 的目標是確保人類能夠充分理解 AI 驅動決策中“什麼”背後的“為什麼”。

人工智能之路

在過去幾年中，電子郵件營銷格局發生了巨大變化。

現在，高級軟件機器人和算法會在您的電子郵件到達潛在客戶的收件箱之前讀取它們。

更不用說，全球發送量處於歷史最高水平，收件箱中的競爭非常激烈，而Apple 的郵件隱私保護等新壓力使首選性能指標變得不那麼可靠。

在這種電子郵件環境下，沒有人工智能的營銷團隊可能會落後於競爭對手。

人工智能只是電子郵件格局發生變化的一種方式。 有關 2022 年掌握電子郵件的更多技巧，請閱讀 Validity 的新報告“ 2022 年電子郵件現狀：掌握新的電子郵件格局”。