U het (nog steeds) pos: waarom kunsmatige intelligensie 'n sterk toekoms vir bemarking van e-pos beteken Martech Zone
U het (steeds) pos: waarom kunsmatige intelligensie 'n sterk toekoms vir bemarkings-e-pos beteken
Woensdag, Desember 20, 2017 Michelle Huff
Dit is moeilik om te glo dat e-pos al 45 jaar bestaan. Die meeste bemarkers van vandag het nog nooit in 'n wêreld sonder e-pos geleef nie.
Alhoewel dit vir soveel van ons so lank in die alledaagse lewe en sake verweef is, het die e-posgebruikerservaring weinig ontwikkel sedert die eerste boodskap gestuur is 1971.
Sekerlik, ons het nou toegang tot e-pos op meer toestelle, amper altyd en oral, maar die basiese proses het nie verander nie. Die sender stuur op 'n willekeurige tydstip, die boodskap gaan na 'n inboks en wag totdat die ontvanger dit oopmaak, hopelik voordat dit verwyder word.
Deur die jare het kenners voorspel dat die e-pos verdwyn, vervang deur nuwer en koeler boodskapprogramme. Maar soos Mark Twain, is die verslae oor die dood van e-pos baie oordrewe. Dit bly 'n belangrike en gereeld gebruikte kommunikasielengte tussen besighede en klante - sekerlik nie meer die enigste nie, maar 'n kritieke deel van die mengsel.
rofweg 100 miljard besigheids-e-posse word elke dag gestuur, en die aantal sake-e-posrekeninge sal na verwagting teen hierdie jaar tot 4.9 miljard groei. E-pos bly veral gewild in B2B, aangesien dit langer en dieper kommunikasie moontlik maak in vergelyking met sosiale media en ander vorme van boodskappe. In werklikheid sê B2B-bemarkers dat dit e-pos is 40 keer effektiewer as sosiale media om leidrade te genereer
Nie net gaan e-pos binnekort verdwyn nie, maar die toekoms lyk blink, danksy kunsmatige intelligensie-tegnologie wat gereed is om die e-poservaring te herbelê. Deur die gedragspatrone van ontvangers te ontleed om e-posse oop te maak, uit te wis en daarop te reageer, kan AI bemarkers help om hul e-posuitreikings aan te pas by die spesifieke voorkeure van klante en vooruitsigte.
Tot nou toe het baie bemarkingsinnovasie rondom e-pos gesentreer op inhoud. Daar is 'n hele bedryf wat daarop gemik is om die mees relevante e-posboodskap te skep om reaksie en aksie te vra. Ander innovasies het op lyste gefokus. Verkrygingslyste. Groeiende lyste. Lys higiëne.
Dit alles is belangrik, maar om te verstaan ​​wanneer en waarom ontvangers e-posse oopmaak, bly grotendeels 'n raaisel - en dit is belangrik om op te los. Stuur te veel, en u kan klante irriteer. Stuur nie genoeg van die regte tipe e-pos nie - op die regte tyd - en u loop gevaar om te verdwaal in 'n toenemend druk stryd om inbox-vaste eiendom.
Alhoewel bemarkers moeite gedoen het om inhoud te personaliseer, was die aandag aan die aanpassing van die afleweringsproses maar skaars. Tot nou toe het bemarkers die verspreiding van e-pos deur middel van intuïsie of vae bewyse wat uit groot groepe versamel en met die hand ontleed is, vasgestel. Behalwe dat daar gese word wanneer e-pos waarskynlik gelees gaan word, word hierdie back-of-the-servet-analise nie regtig aangespreek as mense meer geneig is om te reageer en aksie te neem nie.
Om te wen, sal bemarkers toenemend gevra word om die aflewering van e-posgebaseerde bemarkingsboodskappe te personaliseer, net soos hulle die inhoud van die boodskappe gepersonaliseer het. Danksy die vordering in AI en masjienleer word hierdie tipe afleweringsaanpassing 'n werklikheid.
Die tegnologie is besig om te ontwikkel om bemarkers te help voorspel die beste tyd om 'n boodskap te stuur. Stelsels kan byvoorbeeld leer dat Sean meer geneig is om nuwe e-posse om 5:45 te lees en op te tree terwyl hy met die pendeltrein huis toe is. Daarenteen lees Trey dikwels om 11:XNUMX sy e-pos voor bed toe, maar neem nooit aksie voordat hy die volgende oggend by sy lessenaar sit nie.
Masjienleerstelsels kan e-posoptimaliseringspatrone opspoor, dit onthou en skedules optimaliseer om boodskappe bo in die inkassie te lewer tydens die optimale betrokkenheidsvenster.
As bemarkers waardeer ons ook dat vooruitsigte 'n groeiende lys voorkeurkommunikasiekanale het. Teksboodskap. Sosiale media-boodskapplatforms. Stuur kennisgewings na 'n mobiele app.
Die masjienleerstelsels wat geskik is vir afleweringsvoorkeure per e-pos, kan binnekort die voorkeurkanale leer om boodskappe te lewer. Die regte inhoud, op die regte tyd gelewer, deur 'n tydspesifieke voorkeurkanaal.
Elke interaksie wat u met klante het, is van belang. Elke interaksie wat u met klante het, is 'n geleentheid om terugvoer op te neem wat hul koopreis op nuwe en verskillende maniere verbeter. Almal het verskillende kooppatrone.
Tradisioneel het bemarkers eindelose ure spandeer om lineêre koopreise vir groot groepe klante in kaart te bring en dan sement oor die proses te gooi. Stelsels kan nie by onvermydelike veranderinge in individuele kooppatrone aanpas nie en kan nie op enige omgewingsveranderings reageer nie.
Met die verwagting dat e-pos 'n belangrike skakel tussen maatskappye en klante sal bly, is die rol van AI om 'n 45-jarige hond nuwe truuks te leer, 'n welkome ontwikkeling. Bemarkingsautomatiseringstelsels moet nou dink oor elke kliënt, elke stuk inhoud, en pas hulle intyds bymekaar om die sakedoelwitte te bereik. Slimmer aflewering van e-pos moet 'n belangrike deel daarvan wees.
Tags: Wet-Onaikunsmatige intelligensieb2bkoopreisE-pos Marketinghoof generasiemachine learningbemarkings-e-posadres
Michelle is Handeling-sagtewarese hoof bemarkingsbeampte, en hou toesig oor die bemarkingspogings oor die handelsmerk, vraag en uitbreiding van klante. Michelle kom by Act-On met meer as 17 jaar ervaring om toonaangewende maatskappye, waaronder Salesforce en Oracle, te help om kliënte met tegnologiese oplossings te verbind om hul besigheid te laat groei. Onlangs was Michelle GM van Salesforce se Data.com-afdeling nadat sy as VP vir Bemarking vir die groep gedien het. Voor haar ampstermyn by Salesforce was Michelle 'n senior direkteur by Oracle en 'n senior produkbemarkingsbestuurder by Stellent (verkry deur Oracle).