Anda (Masih) Mendapat Surat: Mengapa Kecerdasan Buatan Berarti Masa Depan yang Kuat untuk Pemasaran E-mel

Kepintaran Buatan dan Pemasaran E-mel

Sukar untuk mempercayai bahawa e-mel telah wujud selama 45 tahun. Sebilangan besar pemasar hari ini tidak pernah tinggal di dunia tanpa e-mel.

Walaupun begitu sejak sekian lama terjalin dalam kain dan perniagaan seharian, pengalaman pengguna e-mel telah berkembang sedikit sejak mesej pertama dihantar 1971.

Sudah tentu, kita sekarang boleh mengakses e-mel pada lebih banyak peranti, hampir bila-bila masa di mana sahaja, tetapi proses asasnya tidak berubah. Penghantar memukul menghantar pada waktu yang sewenang-wenangnya, mesej itu masuk ke peti masuk dan menunggu penerima membukanya, mudah-mudahan sebelum menghapusnya.

Secara berkala selama bertahun-tahun, pakar telah meramalkan kehilangan e-mel, digantikan oleh aplikasi pesanan yang lebih baru dan lebih sejuk. Tetapi seperti Mark Twain, laporan kematian e-mel telah dibesar-besarkan. Ini tetap menjadi jalur komunikasi yang penting dan sering digunakan antara perniagaan dan pelanggan - bukan satu-satunya yang pasti, tetapi bahagian kritikal dalam campuran.

Kira-kira 100 bilion e-mel perniagaan dihantar setiap hari, dan jumlah akaun e-mel perniagaan dijangka meningkat kepada 4.9 bilion pada akhir tahun ini. E-mel tetap popular di B2B, kerana ia memungkinkan komunikasi yang lebih lama dan lebih mendalam jika dibandingkan dengan media sosial dan bentuk pesanan lain. Sebenarnya, pemasar B2B mengatakan pemasaran e-mel adalah 40 kali lebih berkesan daripada media sosial dalam menghasilkan petunjuk

Bukan sahaja e-mel akan hilang dalam masa terdekat, tetapi masa depan kelihatan cerah, berkat teknologi kecerdasan buatan yang bersedia untuk menghidupkan kembali pengalaman e-mel. Dengan menganalisis corak tingkah laku penerima dalam membuka, menghapus dan bertindak menggunakan e-mel, AI dapat membantu pemasar menyesuaikan jangkauan e-mel mereka dengan pilihan khusus pelanggan dan prospek.

Sehingga kini, banyak inovasi pemasaran di sekitar e-mel berpusat pada kandungan. Terdapat seluruh industri yang didedikasikan untuk membantu membuat mesej e-mel yang paling relevan untuk meminta tindak balas dan tindakan. Inovasi lain telah menumpukan pada senarai. Senarai sumber. Senarai yang semakin meningkat. Senaraikan kebersihan.

Semua itu penting, tetapi memahami bila dan mengapa penerima membuka e-mel tetap menjadi misteri - dan ini penting untuk diselesaikan. Hantar terlalu banyak, dan anda berisiko mengganggu pelanggan. Jangan cukup menghantar jenis e-mel yang tepat - pada waktu yang tepat - dan anda berisiko tersesat dalam pertarungan harta tanah inbox yang semakin ramai.

Walaupun pemasar telah berusaha keras untuk mempersonalisasi konten, perhatian untuk menyesuaikan proses pengiriman jarang terjadi. Sehingga kini, pemasar telah menetapkan masa penyebaran e-mel secara besar-besaran melalui intuisi atau bukti yang tidak jelas yang dikumpulkan dari kumpulan besar dan dianalisis secara manual. Sebagai tambahan kepada tetamu ketika e-mel cenderung dibaca, analisis serbet ini tidak benar-benar menangani ketika orang lebih cenderung untuk bertindak balas dan bertindak.

Untuk menang, pemasar semakin diminta untuk memperibadikan penyampaian pesanan pemasaran berdasarkan e-mel sama seperti mereka telah memperibadikan kandungan mesej tersebut. Berkat kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin, personalisasi penghantaran jenis ini menjadi kenyataan.

Teknologi ini muncul untuk membantu pemasar meramalkan masa terbaik untuk menghantar mesej. Sebagai contoh, sistem dapat mengetahui bahawa Sean lebih cenderung membaca dan mengambil tindakan pada e-mel baru pada jam 5:45 PM semasa dalam perjalanan pulang keretapi. Trey sebaliknya sering membaca e-melnya sebelum tidur pada pukul 11 ​​malam tetapi tidak pernah bertindak sehingga duduk di mejanya keesokan harinya.

Sistem pembelajaran mesin dapat mengesan corak pengoptimuman e-mel, mengingatnya dan mengoptimumkan jadual untuk menyampaikan mesej ke bahagian atas peti masuk semasa tetingkap penglibatan yang optimum.

Sebagai pemasar, kami juga menghargai bahawa prospek mempunyai senarai saluran komunikasi pilihan yang semakin meningkat. Mesej teks. Platform pemesejan media sosial. Tolak pemberitahuan ke aplikasi mudah alih.

Tidak lama lagi, sistem pembelajaran mesin yang dioptimumkan untuk pilihan penghantaran e-mel dapat mempelajari saluran pilihan untuk menyampaikan mesej. Kandungan yang tepat, dihantar pada waktu yang tepat, melalui saluran pilihan masa tertentu.

Setiap interaksi anda dengan pelanggan penting. Setiap interaksi yang anda lakukan dengan pelanggan adalah peluang untuk menggabungkan maklum balas yang meningkatkan perjalanan membeli mereka dengan cara yang baru dan berbeza. Setiap orang mempunyai corak pembelian yang berbeza.

Secara tradisinya, pemasar telah menghabiskan berjam-jam untuk memetakan perjalanan pembelian linear untuk sekumpulan pelanggan yang besar dan kemudian menumpahkan semen untuk proses tersebut. Sistem tidak mempunyai cara untuk menyesuaikan diri dengan perubahan yang tidak dapat dielakkan dalam pola pembelian individu dan tidak dapat bertindak balas terhadap perubahan persekitaran.

Dengan e-mel yang diharapkan dapat terus menjadi penghubung penting antara syarikat dan pelanggan, peranan AI dalam mengajar trik baru anjing berusia 45 tahun adalah perkembangan yang dialu-alukan. Sistem automasi pemasaran mesti sekarang berfikir mengenai setiap pelanggan, setiap isi kandungan, dan memadankannya dalam masa nyata untuk memenuhi matlamat perniagaan. Penghantaran e-mel yang lebih bijak perlu menjadi bahagian penting dari itu.

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.