Korzystanie z uczenia maszynowego w programie pocztowym

Uczenie maszynowe to nauka o konfigurowaniu programów komputerowych do analizowania informacji i podejmowania inteligentnych decyzji, takich jak ludzie.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są praktycznie wykorzystywane w wielu formach przez firmy na całym świecie, w tym marketing i CRM. Według Gartnera do 2020 roku ludzie nie będą zarządzać około 85% interakcji z klientami.

W SendPulse uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja napędzają nasz sukces w maksymalizacji otwarć dla naszych klientów. Chcemy, aby wszystkie e-maile naszych klientów znajdowały się za każdym razem na górze skrzynki e-mail odbiorcy. Do napędzania tej funkcji wykorzystujemy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Możesz dowiedzieć się więcej na ten temat w Spersonalizowane wysyłanie z SendPulse.

Uczenie maszynowe i analiza predykcyjna mogą zmienić zasady działania e-mail marketingu. W ankiecie przeprowadzonej przez YouAppi 37% CMO stwierdziło, że planuje zainwestować w uczenie maszynowe w 2017 roku, bardziej niż jakakolwiek inna opcja podana w ankiecie.

Źródło: Youappi.com

Uczenie maszynowe może wykorzystywać punkty danych i identyfikować przydatne wzorce zachowań klientów. Firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do automatyzacji e-mail marketingu.

Zauważ, że nie mówimy o typowych autoresponderach. Są to bardzo trafne i spersonalizowane e-maile. Uczenie maszynowe jest procesem ciągłym, a najlepsze jest to, że komputery mogą stale uczyć się i wykorzystywać nowe dane w celu poprawy wyników.

Pozwól nam pokazać, jak uczenie maszynowe może przenieść Twój e-mail marketing na wyższy poziom.

Wysyłaj bardzo trafne e-maile

W badaniu przeprowadzonym przez Adobe na 235 marketerach 77% stwierdziło, że personalizacja w czasie rzeczywistym jest bardzo ważna dla firm. Jednak 60% było zdania, że ​​personalizacja treści nie jest łatwa.

Tak naprawdę nie jest możliwe uwzględnienie różnych punktów danych dla setek użytkowników i umieszczenie spersonalizowanej treści w wiadomościach e-mail. Tutaj z pomocą może przyjść uczenie maszynowe. Może samodzielnie generować spersonalizowane e-maile z odpowiednią treścią lub ofertami. Co więcej, możesz nauczyć go o różnych celach konwersji i zmodyfikuje treść tak, aby pasowała do celu konwersji.

Jest to potężniejsze niż segmentacja, ponieważ segmentacja umożliwia wysyłanie spersonalizowanych wiadomości e-mail do grup docelowych, podczas gdy uczenie maszynowe umożliwia wysyłanie spersonalizowanych wiadomości e-mail do osób.

Dobrym przykładem jest Amazon . Wysyłają spersonalizowane wiadomości e-mail z produktami i ofertami związanymi z kategoriami, które przeglądali w przeszłości.

Wysyłaj e-maile transakcyjne, które konwertują

E-maile transakcyjne działają znacznie lepiej niż jakikolwiek inny rodzaj wiadomości e-mail. Według Experiana , mogą generować 6 razy większe przychody i skutkować 8 razy wyższym wskaźnikiem otwarć w porównaniu do newsletterów.

Weźmy za przykład e-mail z porzuconym koszykiem. Badanie przeprowadzone przez eMarketer sugeruje, że współczynnik konwersji jest najwyższy, gdy wiadomość e-mail z porzuconym koszykiem zostanie wysłana w ciągu godziny. Uczenie maszynowe może nie tylko wysłać wiadomość e-mail z porzuconym koszykiem niemal natychmiast, ale może również spersonalizować treść, jednocześnie utrzymując historię przeglądania odbiorcy.

Działa jak doświadczony sprzedawca, który wie, jak postępować z klientem, który właśnie wszedł do sklepu, ponieważ ma doświadczenie w kontaktach z podobnymi klientami w przeszłości.

Automatyzacja wykazała świetne wyniki nawet bez mocy uczenia maszynowego. Według DMA ponad 75% przychodów pochodzi z wyzwalanych wiadomości e-mail. Wyobraź sobie, o ile potężniejsza może być automatyzacja w połączeniu z uczeniem maszynowym?

Według eMarketer 81% klientów online prawdopodobnie dokona zakupu po otrzymaniu wiadomości e-mail na podstawie wcześniejszych zakupów lub zachowań związanych z przeglądaniem.

Uzyskaj prawdziwe wyniki

Osoby zajmujące się marketingiem e-mailowym zwykle utknęły w próżnych metrykach, takich jak współczynnik otwarć lub współczynnik odrzuceń, mimo że wysoki współczynnik otwarć nie może nic dodać do wyniku. Uczenie maszynowe może pomóc Ci skoncentrować się na rzeczywistych wynikach, takich jak wskaźnik zaangażowania i konwersje.

Badanie e-mail marketingu przeprowadzone przez firmę Experian sugeruje, że personalizacja może zwiększyć współczynnik otwarć o 29%, a liczbę kliknięć o 41%. Jak wyjaśniono wcześniej, analiza predykcyjna może pomóc w tworzeniu spersonalizowanych wiadomości e-mail, które z pewnością osiągną wysoki wskaźnik zaangażowania.

Czas dostawy to kolejny czynnik, który wpływa na wskaźnik zaangażowania w kampanie e-mailowe. Badanie przeprowadzone przez Adobe wykazało, że wielu użytkowników sprawdza pocztę e-mail w łóżku (70%), podczas oglądania telewizji, a nawet w łazience (57%).

Firmy zazwyczaj starają się optymalizować czas dostawy dla całych segmentów lub grup subskrybentów. Jednak dwie osoby z tego samego segmentu i identycznej demografii mogą mieć zupełnie inne nawyki lub preferencje, jeśli chodzi o sprawdzanie wiadomości e-mail. Uczenie maszynowe może o to zadbać. Może analizować przeszłe zachowanie i znaleźć idealny czas na wysłanie wiadomości e-mail do konkretnej osoby.

Ciągłe doskonalenie

Technologia uczenia maszynowego okazała się skuteczna w przewidywaniu, kiedy i dlaczego konkretny klient się z nim skontaktuje. Wykorzystano ponad 7000 czynników i danych o zachowaniach klientów, aby uzyskać 88% dokładnych prognoz dotyczących produktów, których klienci będą szukać podczas następnego kontaktu.

Firmy mogą użyć podobnej technologii, aby przewidzieć, który produkt lub oferta będzie dobrze współpracować z konkretnym klientem w następnej wiadomości e-mail. Oto jak potężne może być uczenie maszynowe lub sztuczna inteligencja dla e-mail marketerów. Najlepsze jest to, że… może stale się poprawiać.

Weźmy to jako przykład: raport EveryAction mówi, że organizacje non-profit tracą około 15 000 dolarów rocznie, ponieważ 1 na 8 e-maili trafia do spamu. Uczenie maszynowe może nie tylko przewidywać prawdopodobieństwo, że wiadomość trafi do spamu, ale może również nauczyć się tworzyć wiadomości, które z mniejszym prawdopodobieństwem trafią do śmieci.

Jak widać automatyzacja z uczeniem maszynowym nie zaczyna się i nie kończy na tworzeniu i wysyłaniu e-maili. Nadal testuje, uczy się i ulepsza komunikaty, aby uzyskać lepsze wyniki. To jest coś, co w przeszłości mogliśmy kojarzyć tylko z ludźmi. Dlatego przewiduje się, że sztuczna inteligencja zastąpi 16% miejsc pracy do końca tej dekady, według Forrestera.

SendPulse to jedna z niewielu platform, które umożliwiają włączenie uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej do kampanii marketingowych. Niektóre z najważniejszych funkcji obejmują automatyczną personalizację, segmentację i analizę predykcyjną. Możesz również skorzystać z analizy predykcyjnej lub uczenia maszynowego do powiadomień Push i marketingu SMS.