Wie KI hilft, Ihre E-Mail-Kampagnen zu personalisieren

Das Marketing entwickelt sich ständig weiter und deckt neue Nischen und Kanäle ab, wie z. B. Podcasting. Einige von ihnen sind effektiver, andere weniger, aber E-Mail-Marketing zeigt durchweg gute Ergebnisse bei der Gewinnung von Kunden, Käufern und Lesern. Es wird von Unternehmen unterschiedlicher Größe und Tätigkeit erfolgreich eingesetzt. Ein Newsletter ist ein effektiver Kommunikationskanal mit bestehenden und potenziellen Kunden.

Die Effektivität dieser Art der Kundengewinnung hängt direkt von der Qualität der Inhalte ab. Die Leute lesen und beantworten E-Mails, die ihnen persönlich zugesandt werden, während sie an Standard-Massensendungen nicht interessiert sind.

Die Newsletter-Personalisierung, die auf Daten über den Kunden und sein Kaufverhalten basiert, ist die vielversprechendste Richtung in der Entwicklung des E-Mail-Marketings. Untersuchungen zufolge bieten personalisierte E-Mails eine 6-mal schnellere Transaktionsgeschwindigkeit. Der E-Mail-Trichter zeigt in diesem Fall das beste Ergebnis, und künstliche Intelligenz hilft dem Vermarkter bei der Personalisierung.

Wie künstliche Intelligenz die E-Mail-Effizienz verbessern kann

Der Einsatz von KI-gestützter Software und maschinellem Lernen ermöglicht es, eine bestimmte Funktion auf einer bestimmten Datenbank auszuführen. Die KI selbst entwickelt eine Arbeitsmethode, indem sie ihren Algorithmus aus drei Ds anwendet – Detect, Deliberate und Develop (detect, think, create).

● Erkennen: KI analysiert die Datenbank und findet die Parameter, die für die Arbeit am nützlichsten sind. Er benutzt sie, ignoriert den Rest der Informationen;

● Bewusst: KI vergleicht die ausgewählten Parameter miteinander und empfiehlt auf dieser Basis Maßnahmen oder beantwortet eine Frage;

● Entwickeln: In dieser Phase wird das KI-Teilgebiet – maschinelles Lernen – angeschlossen. Künstliche Intelligenz wiederholt mehrere Programmierzyklen und entwickelt sich mit jedem von ihnen weiter. Er modifiziert die Daten und gibt ihnen eine Schätzung basierend auf den Informationen, die er als Ergebnis seiner Experimente erhalten hat.

Der Einsatz von KI ermöglicht die Optimierung und Effektivitätssteigerung des E-Mail-Marketings durch Content-Personalisierung. Mailings des Unternehmens erfolgen automatisiert unter Berücksichtigung der Anforderungen der Zielgruppe hinsichtlich Inhalt und Lieferzeit.

Im Folgenden finden Sie Beispiele dafür, wie künstliche Intelligenz E-Mail-Vermarktern bei der Strategieplanung und Kampagnenleistung hilft.

Personalisierung von Briefen an echte und potenzielle Kunden

Der Einsatz von KI ermöglicht es, mit einer großen Datenmenge zu operieren. Da die Zahl der Abonnenten des Newsletters täglich steigt, wächst die Datenbank. Künstliche Intelligenz macht es möglich, diese Masse an Informationen zu verwalten und das Verbraucherverhalten zu verfolgen. Anhand dieser Daten können Sie individuelle Nachrichten zum Versenden erstellen.

Denken Sie zum Beispiel daran, wo ein Kunde seine E-Mails abruft. Dies kann über das Handy, die Mac-Mail-App oder den Webbrowser erfolgen. Es ist dann notwendig, darüber nachzudenken, wann sie es überprüfen.

Eine Person, die die Gewohnheit hat, die Post vor der Arbeit oder in der ersten Stunde des Arbeitstages zu überprüfen, erhält morgens einen Brief. Für diejenigen, die tagsüber Briefe lesen, ist es besser, die Nachricht später zu senden. Nach dem Mittagessen müssen Sie Nachrichten an diejenigen senden, die abends den Briefkasten überprüfen. Die KI analysiert auch geöffnete Briefe und kann auf der Grundlage dieser Informationen den Inhalt des Briefs so weit wie möglich anpassen und die Nachricht für einen bestimmten Verbraucher aktualisieren. Eine Möglichkeit, die Kundenpersonalisierung zu verbessern, ist die Verwendung von Verkaufsvorschlägen. Dies könnte dem Käufer helfen, sich um ihn gekümmert und geschätzt zu fühlen.

Ein personalisierter Brief kann auch Fragen an den Benutzer enthalten. Basierend auf den Antworten werden die Präferenzen des Kunden hervorgehoben, und bereits anhand dieser Daten wird eine Strategie für die Zusammenarbeit mit dem Kunden erstellt: Welche Briefe erhält er, welche Informationen enthalten sie, zu welcher Zeit wird der Versand durchgeführt.

Wie man KI für Segmentierung und Targeting einsetzt

Der Vermarkter muss verstehen, dass es verschiedene Personen in seinem Abonnentenstamm gibt. Mit den Daten über Präferenzen kann die Liste organisiert und eng personalisierte Mailings erstellt werden. Das Aufteilen einer Liste nach bestimmten Parametern, z. B. demografischen, geografischen, psychologischen, wird als Segmentierung bezeichnet.

Die Segmentierung ist eine großartige Technik zur Steigerung der Konversionsraten und zur Verbesserung Ihres Kundenerlebnisses. KI und maschinelles Lernen können verwendet werden, um die genauesten Informationen zu erhalten, die am häufigsten verborgen sind. Auf seiner Grundlage können Sie klare, enge Interessen und Verhaltensgewohnheiten der Abonnentengruppe bilden.

Der richtige Brief zur richtigen Zeit

Jeder Internetnutzer erhält täglich eine Vielzahl von Briefen. Wenn Sie es versäumen, Ihre Botschaft mit ihrem Inhalt oder ihrer schönen Strukturierung in Szene zu setzen, geht sie in dieser Masse unter. Daher ist das erste, worauf ein Vermarkter achten sollte, die Versandzeit. Zur falschen Zeit können Sie ein Dutzend Briefe versenden, aber keiner davon wird geöffnet.

Die Bestimmung des optimalen Versandzeitpunktes ist ein mühsames und langwieriges Unterfangen. Es ist notwendig, die Verhaltensgewohnheiten des Klienten zu analysieren.

Der Einsatz von KI beschleunigt diesen Prozess erheblich. Die prädiktive Analyse ermöglicht es Ihnen, Strategien zu erstellen, Ideen für die Content-Generierung zu entwickeln und den optimalen Versandzeitpunkt für jeden Abonnenten festzulegen.

Beispielsweise hat ein Kunde Artikel in seinem Warenkorb, die er nicht bestellt hat. Wenn Sie ihm am Sonntagmorgen eine Erinnerung schicken, ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kauf noch abgeschlossen wird, recht hoch. Und wenn es Montagmorgen ist, dann ist die Chance auf eine Bestellung gleich null.

Empfohlene Produktbriefe

Mit Daten zu Einkäufen und Aktivitäten können Sie ganz einfach ein Angebot für einen Kunden erstellen. Untersuchungen zufolge generieren Empfehlungen bis zu 31 % des Online-Shopping-Umsatzes. Empfehlungen wie diese sind eine großartige Methode, um Loyalität und Konversionen im E-Mail-Marketing zu steigern.

Diese umfassende Personalisierungsstrategie kann mithilfe von KI-Algorithmen implementiert werden.

Sie haben zwei Möglichkeiten, einen Vermarkter dazu zu bringen, viel Zeit mit der monotonen manuellen Arbeit zu verbringen, eine Liste mit empfohlenen Produkten für einen Kunden zusammenzustellen, oder mithilfe künstlicher Intelligenz Aktivitäten und Einkäufe sofort zu analysieren, Empfehlungslisten zu erstellen und sie an Kunden zu senden so bald wie möglich. Wenn der Kunde solche Empfehlungen erhält, hat er das Gefühl, dass sich die Marke um ihn, seine Loyalität, Konversion und dementsprechend um das Umsatzwachstum kümmert.

Beispielsweise wurde nach der Analyse eines verlassenen Einkaufswagens eine Liste empfohlener Produkte mit Links zu ihnen zusammengestellt. Der Kunde, der einen solchen Brief erhalten hat, geht zu den Positionen, die ihn interessieren, und wird mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen.

Kundenlebenszyklus: Marketing und KI

Predictive Analytics – ein KI-Algorithmus, der auf der Grundlage der generierten Daten und ihrer Analyse Informationen über die Zeit erhält, die ein Kunde für einen Kauf aufwendet, und das Zeitintervall zwischen den Käufen. Diese Informationen ermöglichen es Ihnen, Ihr E-Mail-Marketing zu optimieren.

Der Newsletter sollte nach allen Phasen des Kundenlebenszyklus aufgebaut sein, die durch künstliche Intelligenz analysiert werden können.

Fazit

Wie KI zur Personalisierung von E-Mail-Marketing eingesetzt werden kann:

● Erstellen Sie basierend auf Kundendaten einen Mailingplan (Empfehlungen, Werbebenachrichtigungen, Markenevents);

● Segmentieren Sie Ihren Kundenstamm nach verschiedenen Parametern (demographisch, geografisch usw.)

● Versenden Sie sowohl Massen- als auch persönliche Mailings mit Danksagungen, Glückwünschen;

● Überwachen Sie den Kundenlebenszyklus, verwenden Sie Daten, um den Vertrieb zu planen, senden Sie Produktempfehlungen:

● Automatisieren Sie persönliche Mailings mit Benachrichtigungen über neue Produkte und Verkäufe.