AI가 이메일 캠페인에 개인화를 추가하는 방법

마케팅은 팟캐스팅과 같은 새로운 틈새 및 채널을 포함하여 끊임없이 진화하고 있습니다. 일부는 더 효과적이고 다른 일부는 덜 효과적이지만 이메일 마케팅은 고객, 구매자 및 독자를 끌어들이는 데 일관되게 좋은 결과를 보여줍니다. 다양한 규모와 활동의 회사에서 성공적으로 사용하고 있습니다. 뉴스레터는 기존 고객 및 잠재 고객과의 효과적인 커뮤니케이션 채널입니다.

이러한 유형의 고객 확보 효과는 콘텐츠의 품질에 직접적으로 의존합니다. 사람들은 자신에게 개인적으로 보낸 이메일을 읽고 답장하지만 표준 대량 메일에는 관심이 없습니다.

고객 및 그의 구매 행동에 대한 데이터를 기반으로 하는 뉴스레터 개인화는 이메일 마케팅의 발전에서 가장 유망한 방향입니다. 연구에 따르면 개인화된 이메일 은 6배 빠른 거래 속도를 제공합니다. 이 경우 이메일 깔때기가 최상의 결과를 보여주고 인공 지능은 마케터의 개인화를 돕습니다.

인공 지능이 이메일 효율성을 향상시키는 방법

AI 지원 소프트웨어와 머신 러닝을 사용하면 특정 데이터베이스에서 주어진 기능을 수행할 수 있습니다. AI 자체는 감지, 고의 및 개발(감지, 생각, 생성)의 세 가지 D 알고리즘을 적용하여 작업 방법을 개발합니다.

● 탐지: AI가 데이터베이스를 분석하고 작업에서 가장 유용할 매개변수를 찾습니다. 그는 그것들을 사용하고 나머지 정보는 무시합니다.

● Deliberate: AI는 선택된 매개변수를 서로 비교하고 이를 기반으로 작업을 권장하거나 질문에 답변합니다.

● 개발: 이 단계에서 AI 하위 필드인 머신 러닝이 연결됩니다. 인공 지능은 여러 프로그래밍 주기를 반복하며 각 주기와 함께 진화합니다. 그는 데이터를 수정하고 실험 결과로 얻은 정보를 기반으로 추정치를 제공합니다.

AI를 사용하면 콘텐츠 개인화를 통해 이메일 마케팅의 효율성을 최적화하고 높일 수 있습니다. 회사의 메일링은 콘텐츠 및 배달 시간 측면에서 청중의 요구 사항을 고려하여 자동으로 수행됩니다.

다음은 인공 지능이 이메일 마케팅 담당자의 전략 수립 및 캠페인 성과를 돕는 방법의 예입니다.

실제 및 잠재 고객에게 보내는 편지의 개인화

AI를 사용하면 대량의 데이터를 조작할 수 있습니다. 뉴스레터 구독자가 나날이 증가하고 있다는 사실을 감안할 때 데이터베이스도 증가하고 있습니다. 인공 지능을 사용하면 이 방대한 정보를 관리하고 소비자 행동을 추적할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 보낼 개별 메시지를 만들 수 있습니다.

예를 들어 고객이 이메일을 확인하는 위치를 생각해 보십시오. 모바일, Mac 메일 앱 또는 웹 브라우저를 통해서일 수 있습니다. 그런 다음 그들이 그것을 확인할 때를 생각할 필요가 있습니다.

출근 전이나 근무일의 첫 시간에 메일을 확인하는 습관이 있는 사람은 아침에 편지를 받게 됩니다. 낮에 편지를 읽는 사람들은 나중에 편지를 보내는 것이 좋습니다. 점심식사 후 저녁에 우편함을 확인하는 자들에게 메시지를 보내야 합니다. AI는 또한 열린 편지를 분석하고 이 정보를 기반으로 편지의 내용을 가능한 한 많이 조정하고 특정 소비자에 대한 메시지를 업데이트할 수 있습니다. 고객 개인화를 개선하는 한 가지 방법은 판매 제안을 사용하는 것입니다. 이것은 구매자가 자신이 보살핌을 받고 있다는 느낌을 받는 데 도움이 될 수 있습니다.

개인화된 편지에는 사용자에 대한 질문이 포함될 수도 있습니다. 답변을 기반으로 클라이언트의 기본 설정이 강조 표시되고 이미 이 데이터를 기반으로 클라이언트와 작업하기 위한 전략이 구축됩니다. 즉, 어떤 편지를 받을지, 어떤 정보를 포함할 것인지, 메일링이 수행되는 시간입니다.

세분화 및 타겟팅에 AI를 사용하는 방법

마케터는 가입자 기반에 다양한 사람들이 있다는 것을 이해해야 합니다. 기본 설정에 대한 데이터를 사용하여 목록을 구성할 수 있고 좁게 개인화된 메일링을 만들 수 있습니다. 특정 매개변수(예: 인구 통계, 지리적, 심리적)에 따라 목록을 나누는 것을 세분화라고 합니다.

세분화는 전환율을 높이고 고객 경험을 개선하는 훌륭한 기술입니다. AI와 머신 러닝은 가장 자주 숨겨져 있는 가장 정확한 정보를 얻는 데 사용할 수 있습니다. 이를 기반으로 가입자 그룹의 명확하고 좁은 관심과 행동 습관을 형성할 수 있습니다.

적절한 시기에 적절한 편지

모든 인터넷 사용자는 매일 엄청난 수의 편지를 받습니다. 내용이나 아름다운 질감의 디자인으로 메시지에 주의를 기울이지 않으면 이 덩어리에서 길을 잃습니다. 따라서 마케터가 가장 먼저 주목해야 할 것은 메일링 시간입니다. 잘못된 시간에 수십 통의 편지를 보낼 수 있지만 그 중 한 통도 열리지 않습니다.

최적의 우편물 발송 시간을 결정하는 것은 힘들고 긴 작업입니다. 클라이언트의 행동 습관을 분석하는 것이 필요합니다.

AI를 사용하면 이 프로세스의 속도가 크게 빨라집니다. 예측 분석을 통해 전략을 수립하고 콘텐츠 생성을 위한 아이디어를 개발하며 각 구독자에게 최적의 메일링 시간을 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 장바구니에 주문하지 않은 항목이 있습니다. 일요일 아침에 이에 대한 알림을 보낸다면 구매가 아직 완료될 가능성이 상당히 높습니다. 그리고 월요일 아침이면 주문 가능성은 0이 됩니다.

추천 제품 문자

구매 및 활동에 대한 데이터가 있으면 고객을 위한 제안을 쉽게 생성할 수 있습니다. 연구에 따르면 추천 은 온라인 쇼핑 수익의 최대 31% 를 생성합니다. 이와 같은 추천은 이메일 마케팅에서 충성도와 전환율을 높이는 훌륭한 방법입니다.

이 심층 개인화 전략은 AI 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다.

마케터가 고객에게 추천 제품 목록을 작성하는 단조로운 수작업에 많은 시간을 할애하게 하거나 인공 지능을 사용하여 활동 및 구매를 즉시 분석하고 추천 목록을 만들어 고객에게 보내는 두 가지 방법이 있습니다. 최대한 빨리. 이러한 추천을 받으면 고객은 브랜드가 자신과 충성도, 전환율, 그에 따른 매출 성장에 관심을 갖고 있다고 느낍니다.

예를 들어 버려진 장바구니를 분석한 후 링크가 포함된 추천 제품 목록이 컴파일되었습니다. 그러한 서신을받은 고객은 관심있는 위치로 이동하여 높은 확률로 구매할 것입니다.

고객 라이프 사이클: 마케팅 및 AI

예측 분석 – 생성된 데이터와 분석을 기반으로 하는 AI 알고리즘은 고객이 한 번의 구매에 소비한 시간과 구매 사이의 시간 간격에 대한 정보를 얻습니다. 이 정보를 통해 이메일 마케팅을 최적화할 수 있습니다.

뉴스레터는 인공 지능이 분석할 수 있는 고객 라이프 사이클의 모든 단계에 따라 작성되어야 합니다.

결론

AI를 사용하여 이메일 마케팅을 개인화하는 방법:

● 고객 데이터를 기반으로 메일링 일정(추천, 프로모션 알림, 브랜드 이벤트)을 생성합니다.

● 다양한 매개변수(인구통계, 지역 등)에 따라 고객 기반을 세분화합니다.

● 감사와 축하를 담아 대량 및 개인 우편물을 보내십시오.

● 고객 라이프 사이클을 모니터링하고 데이터를 사용하여 배포 일정을 잡고 제품 권장 사항을 보냅니다.

● 신제품, 판매에 대한 알림이 포함된 개인 메일링을 자동화합니다.