Menggunakan Pembelajaran Mesin di Program Email Anda

Pembelajaran mesin adalah ilmu menyiapkan program komputer untuk menganalisis informasi dan membuat keputusan cerdas seperti manusia.

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan secara praktis digunakan dalam berbagai bentuk oleh bisnis di seluruh dunia, dan itu termasuk pemasaran dan CRM. Menurut Gartner , manusia tidak akan mengelola sekitar 85% interaksi pelanggan pada tahun 2020.

Di SendPulse machine learning dan AI mendorong kesuksesan kami dalam memaksimalkan tarif terbuka untuk klien kami. Kami ingin semua email klien kami berada di bagian atas kotak email penerima mereka setiap saat. Kami menggunakan AI dan Machine learning untuk mendorong fitur ini. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang ini di Pengiriman Pribadi dari SendPulse.

Pembelajaran mesin dan analisis prediktif dapat menjadi pengubah permainan untuk pemasaran email. Dalam sebuah survei oleh YouAppi , 37% CMO mengatakan bahwa mereka berencana untuk berinvestasi dalam pembelajaran mesin pada tahun 2017, lebih dari opsi lain yang diberikan dalam survei.

Sumber: Youappi.com

Pembelajaran mesin dapat menggunakan titik data dan mengidentifikasi pola yang berguna dalam perilaku pelanggan. Bisnis dapat menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan pemasaran email.

Perhatikan bahwa kita tidak berbicara tentang penjawab otomatis yang khas. Ini adalah email yang sangat relevan dan dipersonalisasi. Pembelajaran mesin adalah proses yang berkelanjutan dan bagian terbaiknya adalah, komputer dapat terus belajar dan menggunakan data baru untuk meningkatkan hasil.

Biarkan kami menunjukkan kepada Anda bagaimana pembelajaran mesin dapat membawa pemasaran email Anda ke tingkat berikutnya.

Kirim email yang sangat relevan

Dalam sebuah studi terhadap 235 pemasar oleh Adobe , 77% mengatakan bahwa personalisasi waktu nyata sangat penting untuk bisnis. Namun, 60% berpandangan bahwa tidak mudah untuk mempersonalisasi konten.

Sangat tidak mungkin untuk mempertimbangkan berbagai titik data untuk ratusan pengguna dan memasukkan konten yang dipersonalisasi ke dalam email. Di sinilah pembelajaran mesin dapat membantu. Itu dapat menghasilkan email yang dipersonalisasi dengan konten atau penawaran yang relevan sendiri. Lebih baik lagi, Anda dapat mengajarkannya tentang berbagai tujuan konversi dan itu akan memodifikasi konten agar sesuai dengan tujuan konversi.

Itu lebih kuat daripada segmentasi karena segmentasi memungkinkan Anda mengirim email yang dipersonalisasi ke grup yang ditargetkan, sedangkan pembelajaran mesin memungkinkan Anda mengirim email yang dipersonalisasi ke individu.

Amazon adalah contoh yang bagus. Mereka mengirim email yang disesuaikan dengan produk dan penawaran yang terkait dengan kategori yang telah mereka telusuri sebelumnya.

Kirim email transaksional yang mengonversi

Email transaksional berkinerja jauh lebih baik daripada jenis email lainnya. Menurut Experian , mereka dapat menghasilkan pendapatan 6 kali lebih banyak dan menghasilkan tingkat terbuka 8 kali lebih tinggi, dibandingkan dengan buletin.

Ambil email keranjang yang ditinggalkan sebagai contoh. Sebuah studi oleh eMarketer menunjukkan bahwa tingkat konversi tertinggi ketika email keranjang ditinggalkan dikirim dalam waktu satu jam. Pembelajaran mesin tidak hanya dapat mengirim email keranjang yang ditinggalkan hampir secara instan, tetapi juga dapat mempersonalisasi konten sambil tetap melihat riwayat penjelajahan penerima.

Ia bekerja seperti seorang penjual berpengalaman yang tahu bagaimana menghadapi pelanggan yang baru saja masuk ke toko karena dia memiliki pengalaman berurusan dengan pelanggan serupa di masa lalu.

Otomatisasi telah menunjukkan hasil yang luar biasa bahkan tanpa kekuatan pembelajaran mesin. Menurut DMA , lebih dari 75% pendapatan berasal dari email yang dipicu. Bayangkan berapa banyak otomatisasi yang lebih kuat jika digabungkan dengan pembelajaran mesin?

81% pelanggan online cenderung melakukan pembelian ketika mereka mendapatkan email berdasarkan perilaku belanja atau browsing sebelumnya, menurut eMarketer .

Dapatkan hasil nyata

Pemasar email biasanya terjebak dengan metrik kesombongan seperti rasio terbuka atau rasio pentalan, meskipun rasio terbuka yang tinggi tidak dapat menambahkan apa pun ke laba Anda. Pembelajaran mesin dapat membantu Anda fokus pada hasil nyata seperti tingkat keterlibatan dan konversi.

Sebuah studi pemasaran email oleh Experian menunjukkan bahwa personalisasi dapat meningkatkan tingkat terbuka sebesar 29% dan klik sebesar 41%. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, analisis prediktif dapat membantu Anda membuat email yang dipersonalisasi, yang pasti akan mendapatkan tingkat keterlibatan yang tinggi.

Waktu pengiriman adalah faktor lain yang memengaruhi tingkat keterlibatan untuk kampanye email. Sebuah studi oleh Adobe menemukan bahwa banyak pengguna memeriksa email saat di tempat tidur (70%), ketika mereka menonton TV, dan bahkan ketika mereka berada di kamar mandi (57%).

Bisnis biasanya mencoba mengoptimalkan waktu pengiriman untuk seluruh segmen atau kelompok pelanggan. Namun, dua orang dari segmen yang sama dan demografi yang identik dapat memiliki kebiasaan atau preferensi yang sama sekali berbeda dalam hal memeriksa email. Pembelajaran mesin dapat mengatasinya. Itu dapat menganalisis perilaku masa lalu dan menemukan waktu yang ideal untuk mengirim email kepada individu tertentu.

Peningkatan Konstan

Teknologi pembelajaran mesin berhasil memprediksi kapan dan mengapa pelanggan tertentu akan menghubungi. Itu memanfaatkan lebih dari 7000 faktor dan data perilaku pelanggan untuk menghasilkan prediksi akurat 88% tentang produk yang akan dicari pelanggan dalam kontak mereka berikutnya.

Bisnis dapat menggunakan teknologi serupa untuk memprediksi produk atau penawaran mana yang akan bekerja dengan baik dengan pelanggan tertentu di email berikutnya. Itulah betapa hebatnya pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan bagi pemasar email. Hal terbaik adalah ... itu dapat meningkat secara konstan.

Ambil ini sebagai contoh: Sebuah laporan oleh EveryAction mengatakan bahwa organisasi nirlaba kehilangan sekitar $15.000 dalam setahun karena 1 dari 8 email berakhir dengan spam. Pembelajaran mesin tidak hanya dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan sebuah pesan berakhir di spam, tetapi juga dapat belajar membuat pesan yang cenderung tidak masuk sampah.

Seperti yang Anda lihat, otomatisasi dengan pembelajaran mesin tidak dimulai dan berhenti pada pembuatan dan pengiriman email. Itu terus menguji, mempelajari, dan meningkatkan pesan untuk hasil yang lebih baik. Ini adalah sesuatu yang hanya bisa kita kaitkan dengan manusia di masa lalu. Itulah sebabnya Kecerdasan Buatan diprediksi akan menggantikan 16% pekerjaan pada akhir dekade ini, menurut Forrester.

SendPulse adalah salah satu dari sedikit platform yang memungkinkan Anda menggabungkan pembelajaran mesin dan analisis prediktif ke dalam kampanye pemasaran Anda. Beberapa fitur yang menonjol termasuk personalisasi otomatis, segmentasi, dan analisis prediktif. Anda dapat memanfaatkan analisis prediktif atau pembelajaran mesin untuk pemberitahuan Push dan pemasaran SMS juga.