Использование машинного обучения в вашей программе электронной почты

Машинное обучение - это наука о настройке компьютерных программ для анализа информации и принятия разумных решений, как люди.

Машинное обучение и искусственный интеллект практически используются во многих формах предприятиями по всему миру, включая маркетинг и CRM. По данным Gartner , к 2020 году люди не будут управлять примерно 85% взаимодействий с клиентами.

Машинное обучение и ИИ в SendPulse способствуют нашему успеху в максимальном увеличении числа открытий для наших клиентов. Мы хотим, чтобы электронные письма всех наших клиентов всегда находились в верхней части почтового ящика получателя. Для реализации этой функции мы используем искусственный интеллект и машинное обучение. Вы можете узнать больше об этом в разделе «Персонализированная отправка из SendPulse».

Машинное обучение и прогнозный анализ могут изменить правила игры в электронный маркетинг. В опросе YouAppi 37% директоров по маркетингу заявили, что планируют инвестировать в машинное обучение в 2017 году, больше, чем любой другой вариант, указанный в опросе.

Источник: Youappi.com

Машинное обучение может использовать точки данных и определять полезные шаблоны в поведении клиентов. Компании могут использовать машинное обучение и искусственный интеллект для автоматизации электронного маркетинга.

Обратите внимание, что мы не говорим о типичных автоответчиках. Это очень актуальные и персонализированные электронные письма. Машинное обучение - это непрерывный процесс, и самое приятное то, что компьютеры могут постоянно изучать и использовать новые данные для улучшения результатов.

Позвольте нам показать вам, как машинное обучение может вывести ваш электронный маркетинг на новый уровень.

Отправляйте очень релевантные электронные письма

В исследовании, проведенном Adobe среди 235 маркетологов, 77% заявили, что персонализация в реальном времени очень важна для бизнеса. Однако 60% считали, что персонализировать контент непросто.

На самом деле невозможно учитывать различные точки данных для сотен пользователей и включать в электронные письма персонализированный контент. Здесь может помочь машинное обучение. Он может самостоятельно создавать персонализированные электронные письма с релевантным контентом или предложениями. Более того, вы можете научить его различным целям конверсии, и он изменит контент в соответствии с целью конверсии.

Это более мощный инструмент, чем сегментация, поскольку сегментация позволяет отправлять персонализированные электронные письма целевым группам, а машинное обучение позволяет отправлять персонализированные электронные письма отдельным лицам.

Amazon - хороший тому пример. Они отправляют индивидуальные электронные письма с продуктами и предложениями, относящимися к категориям, которые они просматривали в прошлом.

Отправляйте транзакционные электронные письма, которые конвертируют

Транзакционные электронные письма работают намного лучше, чем любые другие типы писем. Согласно Experian , они могут приносить в 6 раз больше доходов и приводить к 8-кратному увеличению открываемости по сравнению с информационными бюллетенями.

В качестве примера возьмем электронное письмо о брошенной корзине. Исследование eMarketer показывает, что коэффициент конверсии является самым высоким, когда электронное письмо о брошенной корзине отправляется в течение часа. Машинное обучение может не только почти мгновенно отправить электронное письмо о брошенной корзине, но и персонализировать контент, сохраняя при этом историю просмотров получателя.

Он работает как опытный продавец, который знает, как вести себя с покупателем, который только что вошел в магазин, потому что у него есть опыт работы с аналогичными покупателями в прошлом.

Автоматизация показала отличные результаты даже без машинного обучения. По данным DMA , более 75% доходов поступает от триггерных электронных писем. Представьте, насколько мощнее может быть автоматизация в сочетании с машинным обучением?

По данным eMarketer, 81% онлайн-клиентов, вероятно, совершат покупку, когда они получат электронное письмо на основе предыдущих покупок или поведения в Интернете.

Получите реальные результаты

Маркетологи электронной почты обычно придерживаются таких тщеславных показателей, как показатель открытий или показатель отказов, хотя высокий показатель открытий не может ничего добавить к вашей прибыли. Машинное обучение может помочь вам сосредоточиться на реальных результатах, таких как уровень вовлеченности и конверсии.

Исследование по электронной почте, проведенное Experian, показывает, что персонализация может повысить открываемость на 29% и количество кликов на 41%. Как объяснялось ранее, прогнозный анализ может помочь вам создавать персонализированные электронные письма, которые обязательно обеспечат высокий уровень вовлеченности.

Время доставки - еще один фактор, влияющий на уровень вовлеченности в email-кампаниях. Исследование Adobe показало, что многие пользователи проверяют электронную почту в постели (70%), когда они смотрят телевизор и даже когда они находятся в ванной (57%).

Компании обычно стараются оптимизировать время доставки для целых сегментов или групп подписчиков. Однако два человека из одного и того же сегмента и одинаковых демографических групп могут иметь совершенно разные привычки или предпочтения, когда дело доходит до проверки электронной почты. Об этом позаботится машинное обучение. Он может проанализировать прошлое поведение и найти идеальное время, чтобы написать конкретному человеку по электронной почте.

Постоянное улучшение

Технология машинного обучения успешно предсказывала, когда и почему конкретный клиент свяжется с вами. Он использовал более 7000 факторов и данные о поведении клиентов, чтобы сделать 88% точных прогнозов о продуктах, которые клиенты будут искать при следующем контакте.

Компании могут использовать аналогичную технологию, чтобы предсказать, какой продукт или предложение будет хорошо работать с конкретным клиентом в следующем электронном письме. Вот насколько мощными могут быть машинное обучение или искусственный интеллект для маркетологов электронной почты. Лучше всего ... он может постоянно улучшаться.

Возьмем это в качестве примера: в отчете EveryAction говорится, что некоммерческие организации теряют около 15 000 долларов в год из-за того, что 1 из 8 электронных писем попадает в спам. Машинное обучение может не только предсказать вероятность попадания сообщения в спам, но и научиться создавать сообщения, которые с меньшей вероятностью попадут в спам.

Как видите, автоматизация с машинным обучением не начинается и не останавливается на создании и отправке электронных писем. Он продолжает тестировать, изучать и улучшать сообщения для достижения лучших результатов. Это то, что мы могли ассоциировать только с людьми в прошлом. Вот почему, по прогнозам Forrester, к концу этого десятилетия искусственный интеллект заменит 16% рабочих мест .

SendPulse - одна из немногих платформ, которые позволяют включать машинное обучение и прогнозный анализ в свои маркетинговые кампании. Некоторые из основных функций включают автоматическую персонализацию, сегментацию и прогнозный анализ. Вы также можете воспользоваться преимуществами прогнозного анализа или машинного обучения для push-уведомлений и SMS-маркетинга.