Jak sztuczna inteligencja pomaga dodać personalizację do kampanii e-mailowych

Marketing nieustannie ewoluuje, obejmując nowe nisze i kanały, takie jak podcasting Niektóre z nich są bardziej skuteczne, inne mniej, ale e-mail marketing konsekwentnie przynosi dobre wyniki w przyciąganiu klientów, kupujących i czytelników. Jest z powodzeniem stosowany przez firmy o różnej wielkości i różnej działalności. Newsletter to skuteczny kanał komunikacji z obecnymi i potencjalnymi klientami.

Skuteczność tego typu pozyskiwania klientów bezpośrednio zależy od jakości treści. Ludzie czytają i odpowiadają na e-maile wysyłane do nich osobiście, podczas gdy nie interesują ich standardowe wysyłki masowe.

Personalizacja newslettera, która opiera się na danych o kliencie i jego zachowaniach zakupowych, to najbardziej obiecujący kierunek rozwoju e-mail marketingu. Według badań spersonalizowane e-maile zapewniają 6 razy większą szybkość transakcji. Lejek e-mailowy pokaże w tym przypadku najlepszy wynik, a sztuczna inteligencja pomoże marketerowi w personalizacji.

Jak sztuczna inteligencja może poprawić wydajność poczty e-mail

Wykorzystanie oprogramowania wspieranego przez sztuczną inteligencję oraz uczenia maszynowego umożliwia wykonanie danej funkcji na określonej bazie danych. Sama sztuczna inteligencja rozwija metodę pracy, stosując swój algorytm trzech D – Detect, Deliberate i Develop (wykrywanie, myślenie, tworzenie).

● Wykryj: AI analizuje bazę danych, znajduje parametry, które będą najbardziej przydatne w pracy. Używa ich, ignoruje resztę informacji;

● Celowe: AI porównuje ze sobą wybrane parametry i na tej podstawie rekomenduje działania lub odpowiada na pytanie;

● Rozwijanie: Na tym etapie łączy się podpole AI – uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja powtarza kilka cykli programowania, ewoluując z każdym z nich. Modyfikuje dane i podaje im szacunki na podstawie informacji, które otrzymał w wyniku swoich eksperymentów.

Wykorzystanie AI pozwala zoptymalizować i zwiększyć skuteczność e-mail marketingu poprzez personalizację treści. Mailingi od firmy realizowane są automatycznie, z uwzględnieniem wymagań odbiorców pod względem treści i czasu doręczenia.

Poniżej znajdują się przykłady, w jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga marketerom e-mailowym w opracowywaniu strategii i skuteczności kampanii.

Personalizacja listów do rzeczywistych i potencjalnych klientów

Zastosowanie AI umożliwia operowanie na dużej ilości danych. Biorąc pod uwagę fakt, że liczba subskrybentów newslettera rośnie z dnia na dzień, baza rośnie. Sztuczna inteligencja umożliwia zarządzanie tą masą informacji i śledzenie zachowań konsumentów. Na podstawie tych danych możesz tworzyć indywidualne wiadomości do wysłania.

Zastanów się na przykład, gdzie klient sprawdza pocztę e-mail. Może to być za pośrednictwem telefonu komórkowego, aplikacji poczty Mac lub przeglądarki internetowej. Trzeba wtedy pomyśleć o tym, kiedy to sprawdzają.

Osoba, która ma zwyczaj sprawdzania poczty przed pracą lub w pierwszej godzinie dnia pracy, otrzyma list rano. Dla tych, którzy czytają listy w ciągu dnia, lepiej wysłać wiadomość później. Po obiedzie musisz wysłać wiadomości do tych, którzy wieczorem sprawdzają skrzynkę pocztową. AI będzie również analizować otwarte listy i na podstawie tych informacji może maksymalnie dostosować treść listu, zaktualizować przekaz dla konkretnego konsumenta. Jednym ze sposobów na poprawę personalizacji klienta jest skorzystanie z propozycji sprzedaży. Może to sprawić, że kupujący poczuje, że jest pod opieką i jest doceniany.

Spersonalizowany list może również zawierać pytania do użytkownika. Na podstawie odpowiedzi podkreślane są preferencje klienta i już na tych danych budowana jest strategia pracy z klientem: jakie listy otrzyma, jakie informacje będą zawierały, w jakim czasie będzie realizowany mailing.

Jak używać AI do segmentacji i kierowania?

Marketer musi zrozumieć, że w jego bazie subskrybentów są różni ludzie. Dzięki danym o preferencjach można uporządkować listę i tworzyć wąsko spersonalizowane mailingi. Dzielenie listy według pewnych parametrów, na przykład demograficznych, geograficznych, psychologicznych, nazywa się segmentacją.

Segmentacja to świetna technika zwiększania współczynników konwersji i poprawy obsługi klienta. Sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe można wykorzystać do uzyskania najdokładniejszych informacji, które najczęściej są ukryte. Na jego podstawie można kształtować jasne, wąskie zainteresowania i nawyki behawioralne grupy subskrybentów.

Właściwy list we właściwym czasie

Każdy internauta codziennie otrzymuje ogromną liczbę listów. Jeśli nie zwrócisz uwagi na swój przekaz, jego treścią lub pięknym teksturowanym wzorem, zgubi się on w tej masie. Dlatego pierwszą rzeczą, na którą powinien zwrócić uwagę marketer, jest czas wysyłki. W złym momencie możesz wysłać kilkanaście listów, ale żaden z nich nie zostanie otwarty.

Ustalenie optymalnego czasu wysyłki to żmudne i długotrwałe przedsięwzięcie. Konieczna jest analiza nawyków behawioralnych klienta.

Zastosowanie sztucznej inteligencji znacznie przyspiesza ten proces. Analiza predykcyjna umożliwia tworzenie strategii, rozwijanie pomysłów na generowanie treści oraz ustalanie optymalnego czasu wysyłki dla każdego subskrybenta.

Na przykład klient ma w koszyku produkty, na które nie złożył zamówienia. Jeśli wyślesz mu o tym przypomnienie w niedzielę rano, szanse na to, że zakup nadal zostanie zrealizowany, są dość duże. A jeśli jest poniedziałek rano, to szansa na złożenie zamówienia wyniesie zero.

Polecane litery produktów

Mając dane o zakupach i aktywności możesz w prosty sposób stworzyć ofertę dla klienta. Według badań rekomendacje generują do 31% przychodów z zakupów online. Takie rekomendacje to świetny sposób na zwiększenie lojalności i konwersji w e-mail marketingu.

Tę głęboką strategię personalizacji można wdrożyć za pomocą algorytmów AI.

Masz dwa sposoby, aby marketer poświęcił dużo czasu na monotonną ręczną pracę polegającą na tworzeniu listy rekomendowanych produktów dla klienta lub za pomocą sztucznej inteligencji błyskawicznie analizował aktywność i zakupy, tworzył listy rekomendacji i wysyłał je do klientów tak szybko, jak to możliwe. Otrzymując takie rekomendacje, klient czuje, że marka dba o niego, jego lojalność, konwersję, a co za tym idzie wzrost sprzedaży.

Przykładowo po przeanalizowaniu porzuconego koszyka powstała lista polecanych produktów wraz z linkami do nich. Klient po otrzymaniu takiego listu przechodzi na te stanowiska, które go interesują i z dużym prawdopodobieństwem dokona zakupu.

Cykl życia klienta: marketing i sztuczna inteligencja

Analityka predykcyjna – algorytm AI, na podstawie wygenerowanych danych i ich analizy, pozyskuje informacje o czasie, jaki klient spędza na jednym zakupie oraz odstępie czasu pomiędzy zakupami. Informacje te umożliwiają optymalizację marketingu e-mailowego.

Newsletter powinien być budowany zgodnie ze wszystkimi etapami cyklu życia klienta, które mogą być analizowane przez sztuczną inteligencję.

Wniosek

Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do personalizacji e-mail marketingu:

● Na podstawie danych klientów stwórz harmonogram wysyłek (rekomendacje, powiadomienia o promocjach, wydarzenia dla marki);

● Podziel bazę klientów według różnych parametrów (demograficznych, geograficznych itp.)

● Wysyłaj maile, zarówno masowe, jak i osobiste, z podziękowaniami, gratulacjami;

● Monitoruj cykl życia klienta, wykorzystuj dane do planowania dystrybucji, wysyłaj rekomendacje produktów:

● Zautomatyzuj osobiste mailingi z powiadomieniami o nowych produktach, wyprzedażach.