7 maniere waarop AI 'n rewolusie vir e-posbemarking maak Martech Zone
7 maniere waarop AI 'n rewolusie vir e-posbemarking maak
Donderdag, Mei 28, 2020 Donderdag, Mei 28, 2020 Douglas Karr
'N Week of wat gelede het ek vertel hoe Salesforce Einstein was besig om die kliënt se reis dramaties te verander, om voorspelde en persoonlike kommunikasie te gee wat die impak opjaag en die verkleining vir Salesforce en Marketing Cloud-klante verminder.
As u nie na u behoud van intekenaarlyste die afgelope tyd, sal u dalk verbaas wees oor hoeveel intekenare deurlopend aan die gang is. Daar is baie opsies vir wonderlike produkte, dus verbruikers hou nie daarvoor nie bondel en ontploffing e-pos nuusbriewe meer. Hulle verwag dat elke boodskap in hul posbus relevant, tydig en waardevol sal wees ... anders gaan hulle weg.
Om relevant, tydig en waardevol te wees ... moet u u aflewering per e-pos segmenteer, filtreer, personaliseer en optimaliseer. Dit is onmoontlik sonder die regte gereedskap ... maar gelukkig versnel kunsmatige intelligensie die bemarkers se vermoë om lewendige, asemhalende veldtogte te ontwikkel wat hulself steeds met masjienleer optimaliseer.
Dit sal bemarkers in staat stel om boodskappe te stuur in 'n tempo waarmee hulle intekenaars gemaklik is, met inhoud wat gepersonaliseer en boeiend is.
Die AI-rewolusie in e-posbemarking
30% van die ondernemings regoor die wêreld sal in 2020 ten minste een van die verkoopproses gebruik. AI sal na verwagting in 2035 $ 14 biljoen ekstra inkomste oplewer en 'n winsgewendheid van 38% verhoog!
In werklikheid beweer 61% van die e-posbemarkers dat KI die belangrikste aspek van hul komende datastrategie is. Hier is 7 maniere waarop kunsmatige intelligensie die bemarking van e-pos ten goede beïnvloed.
Segmentasie en hiperspersonalisering - Voorspellende punte en seleksie van die gehoor gebruik algoritmes om die toekomstige gedrag van intekenare te veronderstel en die inhoud te verfyn om dit intyds aan hulle te vertoon.
Optimalisering van onderwerplyne - KI kan die skepping van onderwerpreëls vergemaklik wat die meeste met die leser sal aanklank vind, en dit stoot om die e-pos oop te maak. Dit elimineer die onsekerheid van proef en fout as dit kom by die opstel van 'n innemende onderwerpreël.
Stel e-pos weer per e-pos - Alhoewel sommige klante reageer op u e-pos wat u onmiddellik na die verlating gestuur het, is ander dalk nie 'n week gereed om die aankoop te doen nie. AI onderskei tussen hierdie klante en help u om u mikpunt-e-posse op 'n optimale tydstip te stuur, wat die verlatingskoers aansienlik verminder
Outomatiese versendingstydoptimalisering (STO) - Met die hulp van AI kan handelsmerke uiteindelik die bemarkingstoepassing bereik - deur die regte boodskap op die regte tyd aan die regte persoon oor te dra. Is te veel promosie-e-pos nie irriterend nie? AI help om die stuurtyd te kalibreer deur die aktiwiteite van die intekenare te ontleed wat hul tydsvoorkeur uitbeeld.
AI-outomatisering - KI is nie net outomatisering nie. Dit gaan 'n stap vorentoe om meer relevante outomatiese e-posse te stuur, met inagneming van die interaksie van die intekenaar met die handelsmerk en aankope.
Beter en makliker kanaaloptimalisering - Deur die klante se gewoontes, voorkeure, gedrag en voorspelde gedrag te ontleed, help AI om vas te stel of dit beter sal aanklank vind by 'n e-pos, 'n push-kennisgewing of enige ander kanaal. Dit stuur dan die boodskap op die toepaslike kanaal.
Outomatiese toetsing - A / B-toets, voorheen is 'n tweedimensionele proses nou oorgedra na 'n omnikanaal-hiperteikensmodel. U kan verskillende veranderlikes in verskillende permutasies en kombinasies toets. Baie stelsels stuur 'n steekproef uit, bereik 'n statisties geldige resultaat, en stuur dan die geoptimaliseerde eksemplaar aan die oorblywende intekenare.
Hier is die volledige infografiese inligting met gedetailleerde beskrywings oor elke manier waarop AI 'n rewolusie vir e-posbemarking maak.
Tags: aiai outomatiseringoutomatiese optimalisering van stuurtydkanaaloptimaliseringhandelswolk einsteinhiperspersonaliseringpersonasegmentering