Machine Learning und die Zukunft des E-Mail-Marketings

„ Machine Learning “ ist ein weiteres Konzept, das viele Menschen wiederholen, aber nur wenige kennen die wahre Bedeutung dieses Satzes.

Nun, in diesem Artikel möchte ich über diesen Begriff sprechen, weil er wichtiger ist, als Sie vielleicht denken, und er ist eng mit E-Mail-Marketing verbunden.

Wenn wir über digitales Marketing und Social Media sprechen, denken viele Leute, dass diese Konzepte neu und in der Vergangenheit nicht relevant waren.

Und wir irren uns nicht ganz, aber viele dieser Konzepte sind aus langjährigen Strategien abgeleitet.

Maschinelles Lernen wurde in den 60er Jahren des letzten Jahrhunderts zusammen mit dem Fortschritt der Computersysteme und der Neurowissenschaften geboren.

Jetzt können wir sehen, dass dieses Konzept auf alle Geräte angewendet wird, die wir täglich verwenden.

Deshalb möchte ich heute offen über dieses Thema sprechen, das bereits die gesamte digitale Landschaft betrifft, und insbesondere über seinen Einsatz im E-Mail-Marketing. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, werden Sie verstehen, wie grundlegend dieses Konzept für Ihre digitale Marketingstrategie ist.

Aber wenn Sie zu denen gehören, die diesen Begriff noch nicht kennen, möchte ich Ihnen zunächst eine Definition geben:

· Was ist maschinelles Lernen?

Es ist ein von der künstlichen Intelligenz abgeleitetes Konzept, das auf Roboter und Computer angewendet wird.

Mit diesem Prozess können wir kontinuierlich lernende Maschinen schaffen, durch intelligente Systeme, die immer Daten und Informationen über die Aufgaben, die die Maschine ausführt, sammeln, speichern und sortieren.

· Was ist maschinelles Lernen? Praxisbeispiel:

Bei diesem System kann die auf der Maschine installierte Software mit geringer oder keiner menschlichen Einmischung je nach Situation unterschiedliche Entscheidungen treffen.

Denken Sie zum Beispiel an das Notbremssystem eines Autos. Zunächst rechnete der Hersteller damit, dass das Auto im Gefahrenfall „X“ Meter braucht, um komplett zum Stehen zu kommen.

Aber mit Machine Learning hat der Bordcomputer gelernt, dass das Auto bei Regen, beim Reifenverschleiß, bei der aktuellen Geschwindigkeit, beim Straßenzustand und anderen Faktoren erst nach „Y“ Metern komplett zum Stehen kommt.

Daher wird die Software des Fahrzeugs ständig mit allen extern gesammelten Informationen aktualisiert, überwacht den Prozess und bremst automatisch, wenn eine gefährliche Situation erkannt wird.

Sie überprüfen die Wettervorhersage sicherlich regelmäßig. Dies ist ein gutes Beispiel für einen maschinellen Lernprozess, da es unmöglich oder extrem kompliziert wäre, alle von Wetterstationen und Satelliten gesammelten Daten zu sammeln und zu analysieren, um eine geschätzte Vorhersage für die nächsten Tage zu erstellen.

Wie Sie sehen, sind Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Ihrem Leben präsent, auch wenn Sie sich der Verwendung dieser Konzepte nicht bewusst sind.

Aber wie kann Machine Learning die Geschäftswelt beeinflussen, genauer gesagt im digitalen Marketing?

Genau darüber werden wir hier sprechen:

· Wie können wir maschinelles Lernen in der digitalen Geschäftswelt anwenden?

Sie denken vielleicht, dass Künstliche Intelligenz für autonome Autos unverzichtbar ist, aber nicht für die digitale Welt.

Facebook hat einen Algorithmus entwickelt, der von allen Nutzern lernen kann. Dieses System wird immer das Benutzerverhalten beobachten, um für jede Person relevante Seiten anzuzeigen. Das Skript sammelt Daten über Benutzerpräferenzen und zeigt verwandte Anzeigen an, um anzupassen, was jeder Benutzer in Zukunft sehen wird.

Mit anderen Worten, das Skript lernt aus dem Benutzerverhalten, um für jede Person relevante Informationen anzuzeigen, was die Interaktion erhöht, da die Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer auf etwas klicken, das sie interessiert, viel höher ist.

Dies wird zu mehr Geld für das Unternehmen und zu einem effektiveren Marketingservice für Unternehmen führen, die für ihre Produkte werben möchten.

Stellen wir uns vor, eine Frau hat in ihren sozialen Profilen veröffentlicht, dass sie schwanger ist. Sie ist super glücklich mit dem neuen Kind und möchte einfach nur die guten Nachrichten mit ihren Freunden teilen.

Von diesem Moment an wird Facebook damit beginnen, Seiten und Unternehmen zu den Themen Schwangerschaft, Stillen, Pädiatrie usw. anzuzeigen. Nach ein paar Monaten wird sie Anzeigen für Babykleidung, Kinderbetten und andere Produkte sehen, die an den Orten verkauft werden, an denen sie normalerweise geht zu.

· Welche Rolle spielen Machine Learning und KI in unserem Leben?

Diese Technologie ist von grundlegender Bedeutung, um unser Leben einfacher zu machen und Entscheidungen schneller zu treffen. Diese Systeme analysieren unsere Gewohnheiten, unsere Gewohnheiten, unser Verhalten usw.

Kurzum, sie analysieren all diese Daten und zeigen uns die relevanten Ergebnisse für jede Situation.

Dies ist die Benutzerebene. Kommerziell hilft dieser Prozess bei der Erstellung zielgerichteter Kampagnen mit benutzerdefinierten Anzeigen für jeden Lead.

· Vorteile der Anwendung von maschinellem Lernen in der digitalen Werbung

Und das ist ein großer Sprung, der Online-Werbung brutal von traditionellen oder Offline-Optionen unterscheidet.

Denken Sie an ein Banner an einer Bushaltestelle, eine Anzeige in einer Zeitung, eine Anzeige im Radio oder Fernsehen.

Das Unternehmen zahlt etwas Geld, um eine Anzeige zu veröffentlichen, die während der vereinbarten Zeit angezeigt wird. Das Problem ist, dass es nicht möglich ist, eine bestimmte Personengruppe „anzusprechen“, die Anzeige wird sichtbar, aber Sie können nicht sicher sein, ob die Kunden, die Sie ansprechen möchten, wirklich da sind oder zahlen Aufmerksamkeit auf Ihr Banner.

Wenn Sie zum Beispiel ein Babybekleidungsgeschäft haben und für ein Banner auf der Hauptstraße Ihrer Stadt bezahlen, wird Ihre Anzeige von schwangeren Frauen, aber auch von 80-jährigen Herren oder jungen Leuten gesehen, die nie bei Ihnen kaufen würden .

Je nachdem, wie viel Geld Sie ausgeben, wären Sie wahrscheinlich enttäuscht, wenn Sie die mit Ihrer Anzeige erreichten Ziele messen könnten. Und vielleicht ist dies das Hauptproblem; Sie können die Effektivität dieser Art von Aktion nicht sicher messen. Daher besteht die einzige Möglichkeit, eine Kampagne zu planen, darin, mit Schätzungen und sogar mit Vermutungen zu arbeiten.

Durch die Anwendung von maschinellem Lernen würde dieser Babybekleidungsladen nur dann zahlen, wenn jemand wirklich an den Produkten interessiert ist und auf das Banner klickt.

Und die Anzeige würde nur für Benutzer angezeigt, die ein gewisses Interesse an dieser Art von Produkten zeigten. Dieser Unterschied ist in Bezug auf Marketinginvestitionen von grundlegender Bedeutung, da Sie für die Werbung für Ihr Geschäft für schwangere Frauen oder Personen mit kleinen Kindern bezahlen würden.

Das Sammeln von Online-Daten durch Tools und Cookies wird es Unternehmen ermöglichen, Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die zunehmend auf die Bedürfnisse jedes Benutzers zugeschnitten sind, wodurch mehr Umsatz für die Unternehmen und weniger Werbung für die Benutzer generiert werden.

Sucht jemand beispielsweise nach einer günstigen Wohnung, reicht eine Anzeige für eine Luxuswohnung in den besten Vierteln der Stadt nicht aus, da die Zielgruppe keine Informationen über das Produkt erhalten möchte oder sich diese nicht leisten kann .

Mit Predictive Analytics und Benutzerdatenerfassung könnte das System den Finanzstatus jeder Person ermitteln und unterschiedliche Immobilienpreise für verschiedene Profile anzeigen.

Und so könnten wir weiter über Tausende von Anwendungen sprechen, die Machine Learning verwenden.

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· Wie beeinflusst maschinelles Lernen das E-Mail-Marketing? (und deine Strategie?)

Nach Meinung aller Digital-Marketing-Experten ist E-Mail-Marketing eines der effektivsten Instrumente für den Verkauf im Internet.

Machine Learning könnte der Schlüssel zum Erfolg Ihrer E-Mail-Kampagnen sein, wenn Sie bereit sind, dieses System in Ihrer Marketingstrategie anzuwenden.

Wenn Sie Ihrem Abonnenten E-Mails mit relevantem Inhalt senden möchten, sollten Sie sein Verhalten überwachen.

Die meisten Websites haben bereits ein Opt-in-Formular, um neue Abonnenten zu gewinnen. Diese Abonnenten haben die Seite aus einem bestimmten Grund besucht, meistens jedoch, weil sie an etwas interessiert sind, das auf der Website veröffentlicht oder angeboten wurde.

Auf diese Weise erhalten wir Abonnenten, die uns die Erlaubnis erteilen, E-Mails mit unseren Produkten, Artikeln, Werbeaktionen usw.

Was passiert ist, dass wir normalerweise nicht wissen, warum jeder von ihnen auf unsere Website gebracht wurde. Trotzdem senden die meisten von uns ihnen alles, was wir veröffentlichen, verkaufen oder bewerben, in der Hoffnung, etwas zu bekommen. Und das ist wie beim Fischen mit Netzen; Wir wissen nie, was wir aufs Boot bringen.

Und doch haben diese E-Mails positivere Ergebnisse als andere Marketingkampagnen.

Das Ergebnis ist positiv, da diese Abonnenten bereits in der Vergangenheit Interesse am Unternehmen gezeigt haben. Mit dem Automatisierungssystem und Machine Learning konnten wir unsere E-Mail-Marketingstrategie jedoch auf die nächste Stufe heben und Kampagnen erstellen, die auf jedes Kundenprofil ausgerichtet sind. Und noch besser, wir könnten einen Teil des Prozesses automatisch erledigen.

Mithilfe einer Automatisierungssoftware können wir unsere Mailingliste in kleinere Abonnentengruppen aufteilen, um unsere Kampagne nur an Personen zu senden, die mehr Interesse an einem bestimmten Thema gezeigt haben.

Auf diese Weise werden wir nicht alle unsere Abonnenten mit endlosen E-Mails und Informationen langweilen, die sie nicht erhalten möchten.

Vielleicht denken Sie, dass dies keinen Unterschied machen würde, weil Sie die Nachricht an weniger Leute senden würden, aber die Anzahl der Abonnenten, die einen Newsletter erhalten, steht nicht in direktem Zusammenhang mit der Anzahl der Conversions.

Stellen Sie sich diesen speziellen Fall vor: Glauben Sie, dass eine Person, die vor zwei Monaten ein Auto gekauft hat, gerne einen Newsletter mit einer fantastischen Aktion für Kunden erhalten möchte, die nächste Woche ein Auto kaufen? Wenn Sie eine Nachricht zu einem bereits gekauften Produkt erhalten, würden Sie diese wahrscheinlich ignorieren oder sogar als Spam kennzeichnen.

· Machine Learning bedeutet einen „Qualitätssprung“ in Ihrer E-Mail-Marketingkampagne.

Und das wird uns im E-Mail-Marketing auf ein neues Level heben, denn mit den gesammelten Daten und der gut konfigurierten prädiktiven Analyse können wir zunehmend segmentierte E-Mails versenden und aus dem Verhalten und der Reaktion unserer Abonnenten lernen.

Mit anderen Worten, wir werden das Senden von Werbung an alle unsere Abonnenten einstellen und beginnen, nützliche Informationen zu senden, die unsere Abonnenten erhalten möchten.

Das ist viel besser, als so vielen Leuten wie möglich eine Nachricht zu schicken und zu hoffen, dass einige von ihnen Interesse an dem haben, was Sie verkaufen.

Um mit dem gleichen Beispiel eines Autohändlers fortzufahren: Wenn Sie wissen, dass ein Kunde ein billigeres Auto für seinen Sohn sucht, sollte diesem Abonnenten keine Werbung für das neue Modell einer berühmten Marke gesendet werden, selbst wenn er dies möchte ein Auto kaufen, er ist sicher nicht bereit, so viel Geld dafür auszugeben.

Wenn Sie Newsletter mit Informationen zu Gebrauchtwagen versenden, wird er wahrscheinlich alle E-Mails öffnen, da er genau diese erhalten möchte.

Das wäre ein sicherer Verkauf, würden Sie das nicht sagen? Der Abonnent erhält zum richtigen Zeitpunkt das passende Angebot von einem ihm bekannten Unternehmen, dem er so sehr vertraut, dass er seine Kontaktdaten angegeben hat, um in Zukunft weitere Informationen zu erhalten.

· Abschluss

Ohne Zweifel ist die Einführung von Machine Learning in unsere Marketingstrategie und insbesondere im E-Mail-Marketing von grundlegender Bedeutung, um die Interaktion mit Kunden und Leads zu fördern.

Auch wenn Sie kein großes Unternehmen (z. B. ein multinationales Unternehmen) leiten, sollten Sie verstehen, dass dies der Unterschied in Ihrer digitalen Marketingstrategie sein kann.

Diese Strategie wird von den meisten Unternehmen immer noch nicht verwendet, aber in Zukunft wird es ohne erweitertes Lead-Targeting sehr schwierig sein, eine effektive Kampagne zu erstellen.

Es ist etwas, das wir in Kürze sehen werden. Eine Zukunft, in der die Maschinen, die allein lernen, unseren Alltag erleichtern und der Entscheidungsprozess sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher sich schnell ändern wird.

Und ich würde gerne am Leben sein, um es zu sehen, denn es sieht sehr aufregend aus!

Was denken Sie?

Ich würde gerne Ihre Meinung zu diesem Thema hören. Welche Maßnahmen würden Sie empfehlen, um Ihre E-Mail-Marketingstrategie zu verbessern?

Vielleicht würden diese Innovationen Mailrelay dazu inspirieren, seine E-Mail-Marketing-Software weiter zu verbessern.