Как искусственный интеллект помогает персонализировать ваши почтовые кампании

Маркетинг постоянно развивается, охватывая новые ниши и каналы, такие как подкасты. Некоторые из них более эффективны, другие менее, но электронный маркетинг показывает стабильно хорошие результаты в привлечении клиентов, покупателей и читателей. Его успешно используют компании разного размера и направления деятельности. Информационная рассылка — эффективный канал коммуникации с существующими и потенциальными клиентами.

Эффективность этого вида привлечения клиентов напрямую зависит от качества контента. Люди читают и отвечают на электронные письма, которые приходят им лично, при этом стандартные массовые рассылки их не интересуют.

Персонализация рассылок, основанная на данных о клиенте и его покупательском поведении, является наиболее перспективным направлением развития email-маркетинга. Согласно исследованиям, персонализированные электронные письма обеспечивают в 6 раз более высокую скорость транзакций. Наилучший результат в этом случае покажет email-воронка, а искусственный интеллект поможет маркетологу с персонализацией.

Как искусственный интеллект может повысить эффективность электронной почты

Использование программного обеспечения с поддержкой ИИ и машинного обучения позволяет выполнять заданную функцию в конкретной базе данных. ИИ сам разрабатывает метод работы, применяя свой алгоритм из трех D — Detect, Delibate и Develop (обнаружить, подумать, создать).

● Обнаружение: ИИ анализирует базу данных, находит параметры, которые будут наиболее полезны в работе. Он их использует, остальную информацию игнорирует;

● Преднамеренный: ИИ сравнивает выбранные параметры между собой и на этой основе рекомендует действия или отвечает на вопрос;

● Разработка: На данном этапе подключается подполе ИИ — машинное обучение. Искусственный интеллект повторяет несколько циклов программирования, эволюционируя с каждым из них. Он модифицирует данные и дает им оценку на основе информации, полученной им в результате своих экспериментов.

Использование ИИ позволяет оптимизировать и повысить эффективность электронного маркетинга за счет персонализации контента. Рассылки от компании осуществляются автоматически с учетом требований аудитории по содержанию и срокам доставки.

Ниже приведены примеры того, как искусственный интеллект помогает маркетологам по электронной почте разрабатывать стратегии и повышать эффективность кампаний.

Персонализация писем реальным и потенциальным клиентам

Использование ИИ позволяет оперировать большим объемом данных. Учитывая тот факт, что число подписчиков на рассылку увеличивается с каждым днем, база данных растет. Искусственный интеллект позволяет управлять этой массой информации и отслеживать поведение потребителей. На основе этих данных можно создавать отдельные сообщения для отправки.

Например, подумайте о том, где клиент проверяет свою электронную почту. Это может быть через мобильное приложение, почтовое приложение Mac или их веб-браузер. Тогда надо подумать, когда они это проверят.

Человек, имеющий привычку проверять почту перед работой или в первый час рабочего дня, получит письмо утром. Для тех, кто читает письма днем, лучше отправить сообщение позже. После обеда нужно отправить сообщения тем, кто проверяет почтовый ящик вечером. ИИ также будет анализировать открытые письма и на основе этой информации сможет максимально адаптировать содержание письма, обновить сообщение под конкретного потребителя. Один из способов улучшить персонализацию клиента — использовать коммерческое предложение. Это может помочь покупателю почувствовать, что о нем заботятся и его ценят.

Персонализированное письмо также может содержать вопросы к пользователю. На основе ответов выделяются предпочтения клиента, и уже на этих данных выстраивается стратегия работы с клиентом: какие письма он будет получать, какую информацию они будут содержать, в какое время будет осуществляться рассылка.

Как использовать ИИ для сегментации и таргетинга

Маркетолог должен понимать, что в его подписной базе есть разные люди. Имея данные о предпочтениях, можно организовать список и создать узко персонализированные рассылки. Разделение списка по определенным параметрам, например, демографическим, географическим, психологическим, называется сегментацией.

Сегментация — отличный способ повысить коэффициент конверсии и улучшить качество обслуживания клиентов. ИИ и машинное обучение можно использовать для получения максимально точной информации, которая чаще всего скрывается. На его основе можно сформировать четкие, узкие интересы и поведенческие привычки группы подписчиков.

Правильное письмо в нужное время

Каждому пользователю Интернета ежедневно приходит огромное количество писем. Если вы не сможете привлечь внимание к своему сообщению его содержанием или красивым текстурным оформлением, оно потеряется в этой массе. Поэтому первое, на что следует обратить внимание маркетологу, — это время рассылки. В неподходящее время можно отправить десяток писем, но ни одно из них не будет открыто.

Определение оптимального времени рассылки — кропотливая и длительная работа. Необходимо проанализировать поведенческие привычки клиента.

Использование ИИ значительно ускоряет этот процесс. Предиктивный анализ позволяет создавать стратегии, разрабатывать идеи для генерации контента и устанавливать оптимальное время рассылки для каждого подписчика.

Например, у покупателя в корзине есть товары, которые он не заказывал. Если вы отправите ему напоминание об этом утром в воскресенье, шансы на то, что покупка все-таки будет совершена, довольно высоки. А если утро понедельника, то шанс оформить заказ будет нулевым.

Рекомендованные буквы продукта

Имея данные о покупках и активности, вы можете легко создать предложение для клиента. Согласно исследованиям, рекомендации приносят до 31% доходов от онлайн-покупок. Подобные рекомендации — отличный способ повысить лояльность и конверсию в электронном маркетинге.

Эта стратегия глубокой персонализации может быть реализована с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.

У вас есть два способа заставить маркетолога тратить много времени на монотонную ручную работу по составлению списка рекомендуемых товаров для клиента, либо с помощью искусственного интеллекта моментально анализировать активность и покупки, составлять списки рекомендаций и рассылать их покупателям так скоро, как возможно. Получая такие рекомендации, клиент чувствует, что бренд заботится о нем, его лояльности, конверсии и, соответственно, росте продаж.

Например, после анализа брошенной корзины был составлен список рекомендуемых товаров со ссылками на них. Клиент, получив такое письмо, переходит на те позиции, которые его интересуют, и с большой вероятностью совершит покупку.

Жизненный цикл клиента: маркетинг и искусственный интеллект

Предиктивная аналитика — алгоритм ИИ на основе сгенерированных данных и их анализа получает информацию о времени, которое покупатель тратит на одну покупку, и временном интервале между покупками. Эта информация позволяет оптимизировать ваш электронный маркетинг.

Рассылка должна строиться по всем этапам жизненного цикла клиента, которые может анализировать искусственный интеллект.

Вывод

Как можно использовать ИИ для персонализации электронного маркетинга:

● На основе данных клиентов составить расписание рассылки (рекомендации, уведомления об акциях, события бренда);

● Сегментируйте свою клиентскую базу по различным параметрам (демографическим, географическим и т. д.)

● Отправляйте рассылки, как массовые, так и персональные, с благодарностью, поздравлениями;

● Отслеживайте жизненный цикл клиента, используйте данные для планирования распределения, отправляйте рекомендации по продуктам:

● Автоматизируйте личные рассылки с уведомлениями о новых товарах, распродажах.