Machine Learning și viitorul marketingului prin e-mail

„ Învățarea automată ” este un alt dintre acele concepte pe care mulți oameni le repetă, dar puțini știu exact sensul real al acelei fraze.

Ei bine, în acest articol vreau să vorbesc despre acest termen pentru că este mai important decât credeți și este strâns legat de email marketing.

Ori de câte ori vorbim despre Digital Marketing și Social Media, mulți oameni cred că acele concepte sunt noi și nu erau relevante în trecut.

Și nu ne înșelim complet, dar multe dintre aceste concepte sunt derivate din strategii de lungă durată.

Machine Learning a luat naștere în anii 60 ai secolului trecut, odată cu progresul sistemelor informatice și al neuroștiințelor.

Acum, putem vedea acest concept aplicat tuturor echipamentelor pe care le folosim zilnic.

Așa că astăzi, aș vrea să vorbesc deschis despre acest subiect, care afectează deja întregul peisaj digital, și mai ales despre utilizarea lui în marketingul prin e-mail. După ce ai citit acest articol, vei înțelege cum acest concept este fundamental pentru strategia ta de marketing digital.

Dar, în primul rând, dacă sunteți unul dintre cei care încă nu cunoaște acest termen, aș vrea să vă dau o definiție:

· Ce este Machine Learning?

Este un concept derivat din Inteligența Artificială, aplicat la roboți și computere.

Cu acest proces, putem crea mașini capabile să învețe continuu, prin sisteme inteligente care vor colecta, stochează, sortează întotdeauna date și informații despre sarcinile pe care le rulează mașina.

· Ce este învățarea automată? Exemplu practic:

Cu acest sistem, software-ul instalat pe mașină poate, cu puțină sau deloc interferență umană, să ia decizii diferite în funcție de diferite situații.

Luați în considerare, de exemplu, sistemul de frânare de urgență al unei mașini. Inițial, producătorul a calculat că, în caz de pericol, mașina ar avea nevoie de „X” metri pentru a se opri complet.

Dar cu Machine Learning, computerul de bord a aflat că, din cauza ploii, cu uzura anvelopelor, cu viteza actuală, cu starea drumului și alți factori, mașina se va opri complet abia după metri „Y”.

Prin urmare, software-ul mașinii va fi actualizat continuu cu toate informațiile colectate extern, monitorizarea procesului și frânarea automată atunci când detectează o situație periculoasă.

Cu siguranță verificați în mod regulat prognoza meteo. Acesta este un bun exemplu de proces de învățare automată, deoarece ar fi imposibil sau extrem de complicat să colectați și să analizați toate datele colectate de la stațiile meteo și de la sateliți pentru a diagrama o prognoză estimată pentru următoarele zile.

După cum poți vedea, inteligența artificială și învățarea automată sunt prezente în viața ta, chiar dacă nu ești conștient de utilizarea acestor concepte.

Dar cum poate influența învățarea automată lumea afacerilor, mai precis în marketingul digital?

Exact despre asta vom vorbi aici:

· Cum putem aplica învățarea automată în lumea afacerilor digitale?

Poate credeți că inteligența artificială este vitală pentru mașinile autonome, dar nu și pentru lumea digitală.

Facebook a creat un algoritm care poate învăța de la toți utilizatorii. Acest sistem va observa întotdeauna comportamentul utilizatorului pentru a afișa pagini relevante pentru fiecare persoană. Scriptul colectează date despre preferințele utilizatorilor și va afișa anunțuri aferente, personalizând ceea ce va vedea fiecare utilizator în viitor.

Cu alte cuvinte, scriptul învață din comportamentul utilizatorului pentru a afișa informații relevante pentru fiecare persoană, ceea ce va crește interacțiunea, deoarece probabilitatea ca utilizatorii să facă clic pe ceva care este de interes lor va fi mult mai mare.

Acest lucru se va traduce prin mai mulți bani pentru companie și un serviciu de marketing mai eficient pentru companiile care doresc să își facă publicitate produselor.

Să ne imaginăm că o femeie a publicat în profilurile ei de socializare că este însărcinată. Este super fericită cu noul copil și vrea doar să împărtășească veștile bune prietenilor ei.

Din acest moment, Facebook va începe să afișeze pagini și companii legate de sarcină, alăptare, pediatrie etc. După câteva luni, va începe să vadă reclame legate de haine pentru bebeluși, pătuțuri și alte produse vândute în localuri, ea de obicei merge la.

· Ce rol joacă Machine Learning și AI în viața noastră?

Această tehnologie este fundamentală pentru a ne ușura viața și pentru a ne ajuta să luăm decizii mai rapid. Aceste sisteme ne analizează obiceiurile, obiceiurile, comportamentul nostru etc.

Pe scurt, ei analizează toate aceste date și ne arată rezultatele relevante pentru fiecare situație.

Acesta este nivelul utilizatorului. Din punct de vedere comercial, acest proces va ajuta la crearea de campanii direcționate, cu anunțuri personalizate pentru fiecare client potențial.

· Avantajele aplicării învățării automate în publicitatea digitală

Și acesta este un salt mare care diferențiază brutal publicitatea online de opțiunile tradiționale sau offline.

Gândiți-vă la un banner la o stație de autobuz, un anunț pe un ziar, o reclamă la radio sau la televizor.

Compania va plăti niște bani pentru a publica un anunț care va fi afișat în timpul convenit. Problema este că nu este posibil să „țintiți” un anumit grup de oameni, anunțul va fi vizibil, dar nu puteți fi sigur că clienții pe care doriți să-i atrageți sunt cu adevărat acolo sau dacă sunt, că plătesc atenție la bannerul dvs.

Dacă de exemplu ai un magazin de îmbrăcăminte pentru bebeluși și plătești un banner pe bulevardul principal al orașului tău, anunțul tău va fi văzut de femeile însărcinate, dar și de domni de 80 de ani sau tineri care nu ar cumpăra niciodată de la tine. .

În funcție de suma de bani pe care o cheltuiți, dacă ați putea măsura obiectivele pe care le-a atins anunțul dvs., probabil că ați fi dezamăgit. Și poate că aceasta este principala problemă; nu poți măsura în siguranță eficacitatea acestui tip de acțiune, așa că singura modalitate de planificare a unei campanii este să lucrezi cu estimări și chiar ghicituri.

Aplicând învățarea automată, acest magazin de haine pentru copii ar plăti doar atunci când cineva cu adevărat interesat de produse dă clic pe banner.

Iar anunțul ar fi afișat doar pentru utilizatorii care au manifestat un anumit interes față de acest tip de produse. Această diferență este fundamentală în ceea ce privește investiția în marketing, deoarece ați plăti pentru a vă face publicitate magazinului pentru femeile însărcinate sau persoanele cu copii mici.

Colectarea datelor online prin instrumente și cookie-uri va permite companiilor să ofere produse și servicii din ce în ce mai personalizate la nevoile fiecărui utilizator, generând mai multe vânzări pentru companii și mai puțină publicitate pentru utilizatori.

De exemplu, dacă cineva caută un apartament ieftin, un anunț pentru un apartament de lux în cele mai bune cartiere ale orașului nu ar fi adecvat, întrucât ținta nu dorește să primească informații despre produs, sau nu își poate permite .

Cu analize predictive și colectare de date despre utilizatori, sistemul ar putea determina starea financiară a fiecărei persoane și ar afișa prețuri imobiliare diferite pentru diferite profiluri.

Și astfel am putea continua să vorbim despre mii de aplicații care folosesc Machine Learning.

·

· Cum afectează învățarea automată marketingul prin e-mail? (și strategia ta?)

În opinia tuturor experților în marketing digital, marketingul prin e-mail este unul dintre cele mai eficiente instrumente de vânzare pe internet.

Machine Learning ar putea fi cheia succesului campaniilor tale de e-mail, dacă ești dispus să înveți cum să aplici acest sistem în strategia ta de marketing.

Dacă doriți să trimiteți e-mailuri cu conținut relevant abonatului dvs., ar trebui să monitorizați comportamentul acestora.

Majoritatea site-urilor au deja un formular de înscriere pentru a atrage noi abonați. Acești abonați au vizitat pagina dintr-un motiv anume, dar de obicei pentru că sunt interesați de ceva care a fost publicat sau oferit pe site.

Așa primim abonați care ne dau permisiunea de a trimite e-mailuri cu produsele noastre, articolele, promoțiile etc.

Ce se întâmplă este că de obicei nu știm motivul care a adus pe fiecare dintre ei pe site-ul nostru. Chiar și așa, cei mai mulți dintre noi le vom trimite tot ceea ce postăm, vindem sau promovăm în speranța de a obține ceva. Și asta este ca pescuitul folosind plase; nu știm niciodată ce vom aduce la barcă.

Și totuși, aceste e-mailuri au rezultate mai pozitive decât alte campanii de marketing.

Rezultatul este pozitiv, deoarece acești abonați și-au arătat deja un anumit interes față de companie în trecut. Cu toate acestea, folosind sistemul de automatizare și Machine Learning, am putea duce strategia noastră de marketing prin e-mail la următorul nivel și am putea crea campanii țintite pentru fiecare profil de client. Și chiar mai bine, am putea face o parte din proces automat.

Folosind un software de automatizare, ne putem separa lista de corespondență în grupuri mai mici de abonați, pentru a trimite campania noastră doar persoanelor care au manifestat mai mult interes pentru un anumit subiect.

În acest fel, nu vom plictisi toți abonații noștri cu nenumărate e-mailuri și informații pe care nu vor să le primească.

Poate crezi că acest lucru nu ar face o diferență, pentru că ai trimite mesajul către mai puține persoane, dar numărul de abonați care primesc un newsletter nu este direct legat de numărul de conversii.

Imaginați-vă acest caz particular: credeți că o persoană care și-a cumpărat o mașină în urmă cu două luni ar dori să primească un buletin informativ cu o promoție fantastică pentru clienții care achiziționează o mașină săptămâna viitoare? Dacă ați primit un mesaj legat de un produs pe care l-ați cumpărat deja, probabil l-ați ignora sau chiar l-ați semnala ca spam.

· Învățarea automată va însemna un „salt de calitate” în campania dvs. de marketing prin e-mail.

Și asta ne va duce la un nou nivel în Email Marketing , deoarece cu datele colectate și analiza predictivă bine configurată, putem trimite e-mailuri din ce în ce mai segmentate și putem învăța din comportamentul și reacția abonaților noștri.

Cu alte cuvinte, nu vom mai trimite reclame tuturor abonaților noștri și vom începe să trimitem informații utile pe care abonații noștri vor dori să le primească.

Acest lucru este mult mai bine decât să trimiți un mesaj cât mai multor oameni și să speri că unii dintre ei vor fi interesați de ceea ce vinzi.

Pentru a continua cu același exemplu de dealer auto, dacă știi că un client caută o mașină mai ieftină pentru fiul său, nu trebuie trimisă acestui abonat o promoție a noului model al unei mărci celebre, chiar dacă acesta dorește cumpără o mașină, cu siguranță nu este dispus să plătească atât de mulți bani pentru ea.

Dacă trimiteți buletine informative cu informații despre mașini second hand, probabil că va deschide toate e-mailurile, pentru că exact asta vrea să primească.

Aceasta ar fi o vânzare sigură, nu ai spune asta? Abonatul primește la momentul potrivit oferta corespunzătoare, trimisă de o companie pe care o cunoaște, în care are atât de multă încredere încât și-a dat informațiile de contact pentru a putea primi mai multe informații pe viitor.

· Concluzie

Fără îndoială, introducerea Machine Learning în strategia noastră de marketing, și în special marketingul prin e-mail, este un element fundamental pentru stimularea angajamentului cu clienții și clienții potențiali.

De asemenea, dacă nu conduceți o companie mare (cum ar fi o multinațională), ar trebui să înțelegeți că acesta ar putea fi diferența strategiei dvs. de marketing digital.

Această strategie încă nu este folosită de majoritatea companiilor, dar pe viitor, fără o direcționare avansată a clienților potențiali, va fi foarte dificil să creezi o campanie eficientă.

Este ceva ce vom vedea în curând. Un viitor în care mașinile, învățând singure, ne vor face viața de zi cu zi mai ușoară, iar procesul de luare a deciziilor, atât pentru întreprinderi, cât și pentru consumatori, se va schimba rapid.

Și mi-ar plăcea să fiu în viață să-l văd pentru că arată foarte interesant!

Ce crezi?

Mi-ar plăcea să aud părerile tale despre acest subiect. Ce acțiuni ați recomanda pentru a vă stimula strategia de marketing prin e-mail?

Poate că aceste inovații ar inspira Mailrelay să-și îmbunătățească și mai mult software-ul de marketing prin e-mail.