Персонализация 2.0: как ИИ меняет маркетинг по электронной почте

Одна тактика выделяется как особенно эффективная в постоянно меняющейся области персонализации цифрового маркетинга. Искусственный интеллект (ИИ) вызвал значительную трансформацию в маркетинговой индустрии, особенно в email-маркетинге. Персонализация 2.0 открывает новую эру, в которой искусственный интеллект (ИИ) обеспечивает высоконастраиваемые и успешные email-кампании, а не просто как инструмент.

Времена, когда стандартные массовые письма заполняли почтовые ящики и часто оказывались в папке со спамом, давно прошли. Сегодня у потребителей более высокие ожидания; они хотят ценности, релевантности и индивидуального подхода. Используя данные для получения персонализированного понимания каждого получателя и создания контента, который действительно им понятен, искусственный интеллект (ИИ) позволяет маркетологам превосходить эти ожидания.

Итак, как именно ИИ меняет email-маркетинг?

Концепция отправки электронных писем с вашего компьютера

1. Гиперперсонализация:

Для создания высокоперсонализированного контента электронной почты алгоритмы ИИ изучают огромные объемы данных, включая демографические данные, историю покупок, прошлые взаимодействия и привычки просмотра. Каждый компонент, включая рекомендации по продуктам и темы, настраивается в соответствии со вкусами и требованиями получателя.

ИИ может автоматически создавать электронные письма, демонстрирующие новейшие кроссовки или аксессуары, например, если клиент регулярно покупает беговую экипировку. Это увеличивает вероятность вовлечения и конверсии.

Nike, Starbucks, Netflix, Amazon и Spotify — вот несколько примеров . Учитывая все обстоятельства, гиперперсонализация — это будущее маркетинга, она предлагает чрезвычайно релевантный и целевой опыт, который связывает потребителей на человеческом уровне.

2. Прогностическая аналитика:

ИИ прогнозирует будущее поведение в дополнение к прошлому поведению. Маркетологи электронной почты могут предсказать, какие товары или контент могут заинтересовать клиента в следующий раз, используя предиктивную аналитику. Это делает возможным проактивный охват, гарантируя, что электронные письма будут своевременными, релевантными и персонализированными.

Примеры прогнозной аналитики в email-маркетинге включают в себя:

• Рекомендации по продуктам : Чтобы создавать индивидуальные рекомендации по продуктам для кампаний по электронной почте, платформы электронной коммерции используют предиктивную аналитику для изучения прошлых покупок, привычек просмотра и предпочтений своих клиентов. Например, Amazon дает рекомендации по продуктам на основе ранее купленных и просмотренных товаров.

• Персонализация контента: Предиктивная аналитика используется медиа- и контент-платформами для предложения подкастов, видео или статей на основе интересов и предпочтений пользователей. Алгоритмы ИИ используются такими сервисами, как Netflix и Spotify, для предложения персонализированных рекомендаций по контенту в своих электронных рассылках.

• Восстановление брошенных корзин : Магазины используют прогнозную аналитику для отслеживания клиентов, которые оставляют свои корзины покупок без присмотра, и отправляют им персонализированные напоминания по электронной почте. Персонализированные рекомендации по продуктам или эксклюзивные предложения часто включаются в эти письма, чтобы побудить клиентов завершить покупку.

3. Динамический контент:

Статичные шаблоны писем больше не используются. Маркетологи могут использовать ИИ для создания динамического контента номер телефона в польше материал писем, который мгновенно меняется для каждого получателя. В результате каждое письмо отличается и содержит предложения или продукты в соответствии с интересами и действиями получателя на момент открытия.

Вот несколько примеров динамического контента, используемого в email-маркетинге:

• Персонализированные предложения по продуктам: на основе просмотров или прошлых покупок клиента интернет-магазин отправит ему электронное письмо с персонализированными рекомендациями по продуктам. Например, если потребитель ранее покупал кроссовки, в электронном письме может быть предложена спортивная одежда или аксессуары в качестве сопутствующих товаров.

• Таймеры обратного отсчета: При продвижении ограниченного по времени пакета услуг по электронной почте туристическое агентство включает таймер обратного отсчета, который показывает, сколько времени осталось до истечения срока действия предложения. В результате получатели чувствуют себя вынужденными планировать свою поездку до истечения срока.

• Предложения на основе местоположения: на основе ближайшего к получателю ресторана сеть ресторанов рассылает подписчикам электронные письма с предложениями, которые относятся к данному местоположению. Например, если получатель живет недалеко от определенного ресторана, он может получать электронные письма с рекламой распродаж или других мероприятий в этом заведении.

4. Автоматическая оптимизация:

Хотя A/B-тестирование и ценно, оно требует времени. ИИ делает этот процесс более эффективным, автоматически оценивая различные компоненты электронной почты, такие как темы, призывы к действию и изображения, и выясняя наилучшую комбинацию для каждой группы получателей. Кампании по электронной почте всегда работают на пике своей эффективности благодаря этой постоянной оптимизации.

Примеры:

Автоматизированная оптимизация email-маркетинга использует автоматизацию и машинное обучение для повышения эффективности email-кампаний. Примерами служат тестирование тем для поиска наиболее эффективных тем, персонализация контента для индивидуальных рекомендаций по продуктам, оптимальная использование ии для генерации лидов: будущее маркетинга в 2024 году корректировка макета контента на основе вовлеченности получателя, оптимизация времени отправки (STO) для планирования писем, когда получатели, скорее всего, будут вовлечены, а также сегментация и таргетинг с использованием предиктивной аналитики для отправки целевых писем определенным сегментам клиентов. Предоставляя своей аудитории более индивидуализированный и релевантный контент, эти автоматизированные стратегии помогают маркетологам повышать вовлеченность аудитории, конверсии и общую эффективность кампании.

5. Поведенческие триггеры:

Платформы email-маркетинга с возможностями ИИ могут отправлять автоматизированные письма в ответ на определенные джибути соединенные штаты америки действия или события пользователя, такие как дни рождения, брошенные корзины или продления подписки. Способствуя быстрой и индивидуальной коммуникации, эти поведенческие триггеры культивируют лиды и увеличивают конверсии.

Примеры:

Поведенческие триггеры в email-маркетинге — это автоматизированные ответы, которые запускаются определенными действиями или поведением, демонстрируемым получателями. Эти триггеры позволяют маркетологам отправлять своевременные и персонализированные электронные письма на основе взаимодействий с получателями, таких как брошенные корзины, приветственные регистрации, бездействие, дни рождения, отказ от просмотра и последующие действия после покупки. Используя поведенческие триггеры, маркетологи могут улучшить вовлеченность, конверсии и удовлетворенность клиентов, предоставляя релевантный контент, адаптированный к действиям и предпочтениям получателя

6. Межканальная интеграция:

ИИ упрощает интеграцию различных маркетинговых каналов, обеспечивая единый и индивидуальный потребительский опыт. Кампании email-маркетинга можно координировать с SMS, социальными сетями и другими каналами, чтобы максимизировать вовлеченность и гарантировать последовательную отправку сообщений.

Примеры:

В маркетинге кросс-канальная интеграция означает координацию стратегий по нескольким каналам для обеспечения согласованного клиентского опыта. Интеграция электронной почты и социальных сетей, онлайн- и офлайн-каналы, веб-сайт и электронная почта, push-уведомления и мобильные приложения, офлайн- и онлайн-реклама, поддержка клиентов и программы лояльности — вот несколько примеров. Компании могут повысить вовлеченность, увеличить доход и создать целостный опыт бренда, интегрируя свои каналы.