Поскольку компании стремятся повысить вовлеченность пользователей, использование ИИ для персонализации email-рассылок и рекламных материалов становится все более популярным решением.

Анализ огромных объемов данных о клиентах с помощью ИИ позволяет выявить информацию о предпочтениях, покупательском поведении и паттернах покупок. Эту информацию затем можно использовать для создания маркетинговых кампаний, которые будут одновременно персонализированными и актуальными.

ИИ в email-маркетинге может включать в себя множество методов, таких как прогнозное моделирование, машинное обучение, обработка естественного языка и анализ тональности. Эти методы можно использовать для автоматизации создания персонализированного контента и сообщений, определения наиболее эффективных способов охвата различных сегментов клиентов, а также для оптимизации времени и доставки email-кампаний.

Глобальный опрос маркетологов, проведенный в феврале 2022 года, показал, что 32 процента участников использовали ИИ в сочетании с маркетинговой автоматизацией для платной рекламы, а также для настройки email-сообщений и промоакций. Для рекомендаций продуктов и контента, а также для настройки тем электронных писем, 22 процента респондентов сочетали ИИ с маркетинговой автоматизацией.

Источник изображения: Ведущие области, в которых маркетологи сочетали искусственный интеллект (ИИ) с маркетинговой автоматизацией по всему миру по состоянию на февраль 2022 года

Давайте подробно рассмотрим, как достижения в области ИИ применяются в целевых электронных письмах и рекламных материалах.

Анализ данных

ИИ может быть чрезвычайно полезен при анализе данных для email-маркетинга и рекламных материалов. Вот несколько способов, которыми ИИ может помочь:

Персонализация

Искусственный интеллект может анализировать данные клиентов для создания персонализированных электронных писем и рекламных материалов на основе индивидуальных предпочтений, демографических данных, поведения на сайте и истории покупок. Это может повысить вовлеченность и конверсию. Используя инструменты ИИ и, в частности, генерацию естественного языка, компании могут создавать более релевантные электронные письма, которые повышают вовлеченность клиентов и стимулируют конверсию.

Например, если клиент ранее покупал спортивную обувь в интернет-магазине спорттоваров, ритейлер может предложить новые модели спортивной обуви из новой коллекции. Если клиент ранее просматривал кроссовки для бега, ритейлер может предложить новые модели спортивной обуви из новой коллекции.

Сегментация

Искусственный интеллект может постоянно отслеживать и оптимизировать сегментацию, анализируя поведение клиентов и корректируя критерии сегментации по мере необходимости. Например, если поведение клиента меняется и он начинает проявлять интерес к другим категориям товаров, инструменты ИИ могут автоматически корректировать его сегмент, чтобы гарантировать получение им более релевантных электронных писем и рекламных материалов.

Ритейлер товаров для животных хочет улучшить сегментацию клиентов для своих email-кампаний. Они используют ИИ для анализа данных о клиентах, включая прошлые покупки, поведение на сайте и демографическую информацию, чтобы выявить паттерны и модели поведения, которые можно использовать для разделения клиентов на разные группы.

ИИ определяет, что некоторые клиенты покупали корм и товары для кошек, в то время как другие покупали корм и товары для собак. Используя эту информацию, ритейлер может сегментировать свою клиентскую базу на две разные группы: владельцы кошек и владельцы собак. Затем ритейлер использует маркетинговые инструменты ИИ для создания целевых email-кампаний для каждого сегмента.

Предположим, что ритейлер одежды, столкнувшийся с низкой вовлеченностью и низкими показателями конверсии в своих email-кампаниях, обратился за помощью к Jasper, инструменту на базе ИИ. Jasper проанализировал данные клиентов и выявил два ключевых сегмента: частые покупатели верхней одежды и частые покупатели нижней одежды. Используя эту информацию, Jasper создал персонализированные сообщения для каждого сегмента, выделив промоакции и новые товары, соответствующие их предыдущим покупкам.

Со временем ИИ продолжает анализировать поведение клиентов и корректировать критерии сегментации по мере необходимости. Например, если клиент, который ранее покупал корм для кошек, внезапно начинает покупать корм для собак, ИИ может автоматически скорректировать его сегмент, чтобы гарантировать получение им более релевантных электронных писем и рекламных материалов.

Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика для прогнозирования поведения клиентов может помочь компаниям оптимизировать свои email-кампании и рекламные материалы, а также принимать решения на основе данных, которые ведут к более эффективным стратегиям email-маркетинга.

Например, если прогнозируется, что клиент скоро совершит покупку, ИИ может отправить последующее электронное письмо с промоакцией, чтобы стимулировать покупку.

Прогнозирование того, на каком этапе жизненного цикла находится клиент, и соответствующая корректировка email-кампаний. Например, если прогнозируется, что клиент находится под угрозой оттока, инструменты на базе ИИ могут запустить кампанию по удержанию, чтобы побудить его оставаться вовлеченным.

Анализ тональности

Технологии на базе ИИ могут анализировать тональность и отзывы клиентов, позволяя компаниям определять области для улучшения и реагировать на потребности клиентов.

Анализ тональности в email-маркетинге может использоваться для анализа отзывов и настроений клиентов и оптимизации кампаний несколькими способами:

Мониторинг настроений клиентов: Анализ отзывов клиентов, таких как обзоры и публикации в социальных сетях. Эту информацию затем можно использовать для выявления потенциальных проблем или возможностей для улучшения исходящих сообщений.
Улучшение тем писем: Написание тем электронных писем, которые с большей вероятностью найдут отклик у клиентов и побудят их открыть письмо. Например, если анализ тональности показывает, что клиенты положительно реагируют на определенный тон или стиль языка, ИИ может предложить включить эти элементы в темы писем.
Оптимизация контента: Анализ тональности контента электронных писем для выявления областей, требующих улучшения. Например, если анализ тональности показывает, что определенный абзац вызывает замешательство или разочарование, инструменты искусственного интеллекта могут предложить переформулировать или удалить этот раздел.

Рабочие процессы

Поскольку компании стремятся улучшить свои email-кампании, интеграция инструментов ИИ становится все более важной для оптимизации рабочих процессов. Вот как маркетинговые команды используют ИИ:

Скоринг и прогрев лидов: Анализ данных клиентов для оценки лидов на основе вероятности их конверсии и автоматизация рабочих процессов прогрева для продвижения лидов по воронке продаж.
Персонализация электронных писем: Использование данных клиентов для персонализации email-кампаний, включая темы писем, контент и предложения.
Оптимизация времени и частоты рассылок: Анализ поведения клиентов для определения наилучшего времени и частоты отправки электронных писем каждому отдельному клиенту, максимизируя вовлеченность и минимизируя отписки.
Оптимизация рабочих процессов: анализ данных и предложение изменений для повышения эффективности и результативности. Например, технология ИИ может предложить изменения в процессе создания электронных писем, чтобы сократить затраты времени и ресурсов. Она может непрерывно отслеживать и оптимизировать рабочие процессы электронной почты, анализируя поведение пользователей и при необходимости корректируя критерии сегментации. Например, если поведение пользователя меняется и он начинает проявлять интерес к другой категории товаров, ИИ может автоматически изменить его сегмент и адаптировать текст письма с учетом его новых интересов.

В постоянно меняющемся ландшафте email-маркетинга контент-ассистенты на базе ИИ предоставляют компаниям ценную аналитику и рекомендации для повышения эффективности и персонализации их email-кампаний.

Hubspot

Имея подтвержденный опыт инвестирования в различные системы на базе ИИ, новые инструменты HubSpot призваны расширить возможности специалистов по продажам и маркетингу за счет использования передовых технологий искусственного интеллекта от OpenAI.

Content Assistant помогает пользователям генерировать идеи, создавать и использовать качественный контент в кратчайшие сроки. Среди множества опций контент-ассистенты могут объединить рабочие процессы контент-маркетинга в одном месте, экономя время и силы команд, а также писать тексты для электронных писем и рекламных материалов.

Источник изображения: Hubspot

Jasper

Email-маркетологи могут значительно сэкономить время с помощью шаблонов писем Jasper. Jasper способен создавать множество вариантов привлекательных тем для писем и генерировать полные тексты сообщений. Сложные алгоритмы используются генераторами писем, чтобы помочь маркетологам составлять качественные рекламные материалы, оптимизированные для повышения вовлеченности и увеличения конверсии. Существует возможность изменять шаблоны так, чтобы все исходящие сообщения, отправляемые с вашего домена, сохраняли единый брендинг на всех платформах.

Источник изображения: Jasper.io

ChatGPT

Как языковая модель ИИ, ChatGPT может помочь в email-маркетинге несколькими способами. Прежде всего, ChatGPT может помочь в создании контента для писем, таких как темы, вводные абзацы и даже полные тексты писем. Во-вторых, он может персонализировать письма, используя данные пользователей, чтобы сделать их более привлекательными и актуальными для получателя.

Источник изображения: ChatGPT

В постоянно меняющемся ландшафте email-маркетинга инструменты ИИ становятся все более ценными для компаний, стремящихся улучшить свои кампании. Эти инструменты не только повышают эффективность и продуктивность, но и обладают потенциалом значительно увеличить вовлеченность пользователей и показатели кликабельности (CTR).

Повышение эффективности

Автоматизация процесса создания и отправки целевых писем и рекламных материалов может сэкономить компаниям значительное количество времени и ресурсов. Используя инструменты на базе ИИ, компании могут быстро и легко создавать персонализированные маркетинговые кампании, высвобождая время для концентрации на других важных аспектах своей деятельности.

Улучшение вовлеченности

Доказано, что персонализированные маркетинговые сообщения способствуют повышению вовлеченности и конверсии. Используя ИИ для анализа данных клиентов и создания целевых писем и рекламных материалов, компании могут адаптировать свои маркетинговые сообщения к интересам, предпочтениям и поведению отдельных клиентов, что ведет к более высокой вовлеченности и увеличению продаж.

Повышение рентабельности инвестиций (ROI)

Создавая персонализированные маркетинговые кампании, которые находят отклик у целевой аудитории, компании могут добиться более высокой отдачи от инвестиций в свои усилия по email-маркетингу. Автоматизация создания целевых писем и рекламных материалов может помочь компаниям достичь лучших результатов при меньших ресурсах, что приводит к более высокому ROI для их маркетинговых усилий.

Улучшение email-маркетинговых кампаний с помощью инструментов на базе ИИ

Использование ИИ для персонализации писем и рекламных акций — это перспективный способ для компаний повысить вовлеченность пользователей. Анализируя огромные объемы данных о клиентах, компании могут получить представление о предпочтениях клиентов и создавать маркетинговые кампании, которые являются одновременно персонализированными и актуальными. Алгоритмы и методы ИИ используются для классификации и сегментации потенциальных клиентов на основе их характеристик, поведения, интересов и прошлых взаимодействий с продуктом или брендом.

Благодаря прогнозному моделированию, машинному обучению, обработке естественного языка и анализу тональности, компании могут автоматизировать создание персонализированного контента и сообщений, оптимизировать время доставки и каналы связи, а также повысить эффективность своих email-маркетинговых кампаний.