Поскольку компании стремятся повысить вовлеченность пользователей, использование ИИ для персонализации email-кампаний 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 совершения покупок. Эти данные затем можно использовать для создания маркетинговых кампаний, которые будут одновременно персонализированными и релевантными.
ИИ в email-маркетинге может включать в себя множество методов, таких как предиктивное моделирование, машинное обучение, обработка естественного языка и анализ тональности. Эти методы можно использовать для автоматизации создания персонализированного контента и сообщений, определения наиболее эффективных способов взаимодействия с различными сегментами клиентов, а также для оптимизации времени и доставки email-кампаний.
Глобальный опрос маркетологов, проведенный в феврале 2022 года, показал, что 32 процента участников используют ИИ в сочетании с маркетинговой автоматизацией для платной рекламы, а также для настройки email-сообщений и промоакций. Для рекомендаций товаров и контента, а также для настройки тем электронных писем, 22 процента респондентов комбинируют ИИ с маркетинговой автоматизацией.
Источник изображения: Leading areas in which marketers combined artificial intelligence (AI) with marketing automation worldwide as of February 2022
Давайте подробно рассмотрим, как достижения в области ИИ применяются в целевых рассылках 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 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 письма, которые повышают вовлеченность клиентов и стимулируют конверсию.
Например, если клиент ранее приобретал спортивную обувь в интернет-магазине спортивных товаров, 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 при необходимости корректируя критерии сегментации. Например, если поведение клиента меняется и он начинает проявлять интерес к другим категориям товаров, инструменты ИИ могут автоматически изменить его сегмент, чтобы гарантировать получение им более релевантных 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 разделить 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 конверсией 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 при необходимости корректировать критерии сегментации. Например, если клиент, который ранее покупал корм для кошек, внезапно начинает покупать корм для собак, ИИ может автоматически изменить его сегмент, чтобы гарантировать получение им более релевантных писем и рекламных материалов.
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика для прогнозирования поведения клиентов может помочь компаниям оптимизировать свои email-кампании и рекламные материалы, а также принимать решения на основе данных, что ведет к более эффективным стратегиям email-маркетинга.
Например, если прогнозируется, что клиент скоро совершит покупку, ИИ может отправить последующее 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 выявлять области для улучшения и реагировать на потребности клиентов.
Анализ тональности в email-маркетинге может использоваться для анализа отзывов и настроений клиентов, а также для оптимизации кампаний несколькими способами:
- Мониторинг настроений клиентов: Анализ отзывов клиентов, таких как рецензии и публикации в социальных сетях. Эта информация затем может быть использована 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 содержания письма 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 взращивание лидов: Анализ данных клиентов для оценки лидов на основе вероятности их конверсии и автоматизация рабочих процессов взращивания для продвижения лидов по воронке продаж.
- Персонализация 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 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 писем для сокращения времени и ресурсов. Она может постоянно отслеживать и оптимизировать рабочие процессы email-маркетинга, 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 настроить текст письма в соответствии с его новыми интересами.
В постоянно меняющемся ландшафте email-маркетинга ИИ-помощники по созданию контента 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 функций ИИ-помощники могут оптимизировать 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
Источник изображения: Hubspot
Jasper
Email-маркетологи могут значительно сэкономить время с помощью шаблонов электронных писем Jasper. Jasper способен предлагать 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 таким образом, чтобы все исходящие сообщения, отправляемые с вашего домена, сохраняли единый брендинг на всех платформах.
Источник изображения: Jasper.io
ChatGPT
Как языковая модель на базе ИИ, ChatGPT может помочь в email-маркетинге несколькими способами. Прежде всего, ChatGPT может помочь в создании контента для писем, такого 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 ИИ-инструменты 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 электронных 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 сосредоточения 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 электронных 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 окупаемости инвестиций от своих усилий в email-маркетинге. Автоматизация создания целевых писем и рекламных материалов помогает компаниям достигать лучших результатов с меньшими ресурсами, что приводит к более высокому ROI для их маркетинговых усилий.
Улучшение email-маркетинговых кампаний с помощью инструментов на базе ИИ
Использование ИИ для персонализации электронных 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 и каналы доставки, а также повысить эффективность своих email-маркетинговых кампаний.
