E-posta Programınızda Makine Öğrenimini Kullanma

Makine öğrenimi, bilgiyi analiz etmek ve insanlar gibi akıllı kararlar vermek için bilgisayar programları kurma bilimidir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka, dünyanın her yerindeki işletmeler tarafından birçok biçimde pratik olarak kullanılmaktadır ve buna pazarlama ve CRM de dahildir. Gartner'a göre, 2020 yılına kadar müşteri etkileşimlerinin yaklaşık %85'ini insanlar yönetmeyecek.

SendPulse'da makine öğrenimi ve yapay zeka, müşterilerimiz için açılma oranlarını en üst düzeye çıkarma konusundaki başarımızı artırıyor. Tüm müşterilerimizin e-postalarının her seferinde alıcılarının e-posta kutusunun en üstünde olmasını istiyoruz. Bu özelliği desteklemek için AI ve Makine öğrenimini kullanıyoruz. Bununla ilgili daha fazla bilgiyi SendPulse'dan Kişiselleştirilmiş Gönderme bölümünde bulabilirsiniz.

Makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz, e-posta pazarlamasında oyunun kurallarını değiştirebilir. YouAppi tarafından yapılan bir ankette, CMO'ların %37'si 2017'de makine öğrenimine, ankette verilen diğer seçeneklerden daha fazla yatırım yapmayı planladıklarını söyledi.

Kaynak: Youappi.com

Makine öğrenimi, veri noktalarını kullanabilir ve müşteri davranışındaki faydalı kalıpları belirleyebilir. İşletmeler, e-posta pazarlamasını otomatikleştirmek için makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanabilir.

Tipik otomatik yanıtlayıcılardan bahsetmediğimizi unutmayın. Bunlar son derece alakalı ve kişiselleştirilmiş e-postalardır. Makine öğrenimi devam eden bir süreçtir ve en iyi yanı, bilgisayarların sonuçları iyileştirmek için sürekli olarak yeni verileri öğrenip kullanabilmesidir.

Makine öğreniminin e-posta pazarlamanızı nasıl bir sonraki düzeye taşıyabileceğini size gösterelim.

Son derece alakalı e-postalar gönderin

Adobe tarafından 235 pazarlamacı üzerinde yapılan bir araştırmada, %77'si gerçek zamanlı kişiselleştirmenin işletmeler için çok önemli olduğunu söyledi. Ancak, %60'ı içeriği kişiselleştirmenin kolay olmadığı görüşündeydi.

Yüzlerce kullanıcı için çeşitli veri noktalarını dikkate almak ve e-postalarda kişiselleştirilmiş içeriklere yer vermek pek mümkün değil. Makine öğreniminin yardımcı olabileceği yer burasıdır. İlgili içerik veya tekliflerle kendi başına kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturabilir. Daha da iyisi, ona farklı dönüşüm hedefleri hakkında bilgi verebilirsiniz ve bu, içeriği dönüşüm hedefine uyacak şekilde değiştirecektir.

Bu, segmentasyondan daha güçlüdür çünkü segmentasyon, hedeflenen gruplara kişiselleştirilmiş e-posta göndermenizi sağlarken makine öğrenimi, bireylere kişiselleştirilmiş e-posta göndermenizi sağlar.

Amazon iyi bir örnektir. Geçmişte göz attıkları kategorilerle ilgili ürünler ve teklifler içeren özelleştirilmiş e-postalar gönderirler.

Dönüştürücü işlem e-postaları gönderin

İşlemsel e-postalar, diğer tüm e-posta türlerinden çok daha iyi performans gösterir. Experian'a göre, haber bültenlerine kıyasla 6 kat daha fazla gelir elde edebilir ve 8 kat daha yüksek açılma oranları ile sonuçlanabilirler.

Örnek olarak terk edilmiş alışveriş sepeti e-postasını alın. eMarketer tarafından yapılan bir araştırma, terkedilmiş alışveriş sepeti e-postası bir saat içinde gönderildiğinde dönüşüm oranının en yüksek olduğunu gösteriyor. Makine öğrenimi, yalnızca terk edilmiş bir alışveriş sepeti e-postasını neredeyse anında göndermekle kalmaz, aynı zamanda alıcının göz atma geçmişini göz önünde bulundurarak içeriği kişiselleştirebilir.

Geçmişte benzer müşterilerle uğraşma deneyimine sahip olduğu için mağazaya yeni giren bir müşteriyle nasıl başa çıkılacağını bilen deneyimli bir satış elemanı gibi çalışır.

Otomasyon, makine öğreniminin gücü olmadan bile harika sonuçlar verdi. DMA'ya göre, gelirin %75'inden fazlası tetiklenen e-postalardan geliyor. Makine öğrenimi ile birleştiğinde otomasyonun ne kadar güçlü olabileceğini hayal edin?

eMarketer'a göre, çevrimiçi müşterilerin %81'inin önceki alışveriş veya göz atma davranışlarına dayalı bir e-posta aldıklarında satın alma yapma olasılığı yüksek.

Gerçek sonuçlar alın

E-posta pazarlamacıları genellikle açık oran veya hemen çıkma oranı gibi boş metriklere takılıp kalırlar, ancak yüksek bir açılma oranı kârınıza hiçbir şey ekleyemez. Makine öğrenimi, etkileşim oranı ve dönüşümler gibi gerçek sonuçlara odaklanmanıza yardımcı olabilir.

Experian tarafından yapılan bir e-posta pazarlama araştırması, kişiselleştirmenin açılma oranını %29 ve tıklamaları %41 oranında artırabileceğini öne sürüyor. Daha önce açıklandığı gibi, tahmine dayalı analiz, yüksek katılım oranı elde etmesi gereken kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Teslim süresi, e-posta kampanyaları için katılım oranını etkileyen başka bir faktördür. Adobe tarafından yapılan bir araştırma, birçok kullanıcının e-postalarını yataktayken (%70), TV izlerken ve hatta banyodayken (%57) kontrol ettiğini buldu.

İşletmeler genellikle tüm segmentler veya abone grupları için teslimat süresini optimize etmeye çalışır. Bununla birlikte, aynı segmentten ve aynı demografik yapıdan iki kişi, e-postaları kontrol etme konusunda tamamen farklı alışkanlıklara veya tercihlere sahip olabilir. Makine öğrenimi bunu halledebilir. Geçmiş davranışı analiz edebilir ve belirli bir kişiye e-posta göndermek için ideal zamanı bulabilir.

Sürekli İyileştirme

Makine öğrenimi teknolojisi, belirli bir müşterinin ne zaman ve neden iletişime geçeceğini tahmin etmede başarılı oldu. Müşterilerin bir sonraki temaslarında arayacakları ürünler hakkında %88 oranında doğru tahminlerde bulunmak için 7000'den fazla faktör ve müşteri davranışı verisinden yararlandı.

İşletmeler, bir sonraki e-postada hangi ürünün veya teklifin belirli bir müşteriyle iyi çalışacağını tahmin etmek için benzer bir teknolojiyi kullanabilir. E-posta pazarlamacıları için makine öğrenimi veya yapay zeka bu kadar güçlü olabilir. En iyi şey… sürekli olarak gelişebilir.

Bunu bir örnek olarak alın: EveryAction tarafından hazırlanan bir rapor, kar amacı gütmeyen kuruluşların yılda yaklaşık 15.000 $ kaybettiğini, çünkü 8 e-postadan 1'inin spam ile sonuçlandığını söylüyor. Makine öğrenimi, yalnızca bir iletinin istenmeyen postayla sonuçlanma olasılığını tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda gereksiz yere gitme olasılığı daha düşük olan iletiler oluşturmayı da öğrenebilir.

Gördüğünüz gibi, makine öğrenimi ile otomasyon, e-posta oluşturma ve gönderme ile başlamaz ve durmaz. Daha iyi sonuçlar için mesajları test etmeye, öğrenmeye ve geliştirmeye devam ediyor. Bu, geçmişte yalnızca insanlarla ilişkilendirebileceğimiz bir şeydi. Bu nedenle, Forrester'a göre Yapay Zeka'nın bu on yılın sonuna kadar %16'lık işin yerini alacağı tahmin ediliyor .

SendPulse, pazarlama kampanyalarınıza makine öğrenimi ve tahmine dayalı analizi dahil etmenize izin veren çok az platformdan biridir. Öne çıkan özelliklerden bazıları otomatik kişiselleştirme, segmentasyon ve tahmine dayalı analizdir. Anında iletme bildirimleri ve SMS pazarlaması için de tahmine dayalı analiz veya makine öğreniminden yararlanabilirsiniz.