Eメールマーケティングで人工知能を使用する5つの利点
公開: 2022-04-08マトリックスやターミネーターのような映画を見て育った場合、人工知能（AI）は恐ろしいように見えるかもしれません。 しかし、電子メールマーケティングで人工知能を使用することは、ロボットがあなたの仕事を盗むというよりも、手を助けるための余分なセットを追加することに似ています。
実際、オンラインショッピングのより良い提案を選択したり、受信トレイにターゲットを絞った電子メールを受信したりするなど、人工知能を気付かずにすでに使用している可能性があります。
AIがEメールマーケティングのために何ができるか、そしてゲームがどのように変化しているかを掘り下げてみましょう。
Eメールマーケティングの人工知能はどのように機能しますか？
メールマーケティングでは、AIはデータと顧客の行動を使用してキャンペーンを形成し、件名とコピーの品質をサポートし、特定の読者向けにメッセージを調整します。
メールマーケティングキャンペーンを作成するときは、実際に役立つことを除けば、AIをMicrosoftWordのペーパークリップと考えてください。
AIは、サブスクライバーの履歴を追跡し、購入と行動のパターンを調べ、そのデータを使用して、電子メールを送信するタイミングと、視聴者を説得する言語の種類を決定できます。
それがAIを非常に便利なものにします—送信するすべての電子メールがその電子メールの可能な限り最高のバージョンであることを確認します。
クリック数を増やすために件名を最適化することに加えて、EメールマーケティングのAIは次の機能も提供します。
- 現在および将来のキャンペーンを最適化するためにエンゲージメントと行動を追跡する予測分析
- 爆発とキャンペーンに最適なメールの組み合わせを決定するためのA/Bテストと多変量テスト
- 送信時間を最適化し、オープンレートを改善するためのデータ
AIはこれをどのように行うのですか？
人工知能がEメールマーケティングゲームを変える5つの方法（そしてそれがあなたをどのように助けることができるか）
1.自動化された多変量テストを実行して、メーリングリストが目立つ理由を見つけます
あなたの聴衆が何を望んでいるかを理解することは、Eメールマーケティングの最も重要な部分の1つです。
多変量テストでは、多数の要素を一度にテストすることで、基本的なA/Bテストを超えることができます。
新製品の機能を開始する準備ができていて、コミュニティにそれについて興奮させたいとしましょう。
単一の件名またはオファーで実験することもできますが、多変量テストでは、一度に複数の組み合わせを分析することができます。 これは、2つの件名と2つの機能を提供する多変量テストの例です。
- メール1（件名1）+（オファー1）
- メール2（件名2）+（オファー1）
- メール3（件名1）+（オファー2）
- メール4（件名2）+（オファー2）
しかし、多変量テストは件名と機能の提供で終わるわけではありません。 SendlaneのようなAIがサポートするEメールマーケティングツールを使用すると、多変量テストキャンペーンを作成し、それを自動操縦にかけることができます。
次の3つの簡単な手順に従ってください。
- コンポーネント：テストする要素を選択します。 これらには、件名、オファー、プリヘッダー、および電子メールコンテンツが含まれます。
- 聴衆：あなたのテストはどれくらいの大きさになりますか？ テストメールを送信する連絡先の割合と、テストを実行する期間を設定します。
- 勝者：どのコンポーネントが最も効果的でしたか？ Sendlaneの機能は、選択した残りのオーディエンスに最高のパフォーマンスの電子メールを自動的に送信します。
最後に、多変量テストツールの最も優れている点は、これらすべてが自動的に行われることです。 ツールが機能し、より高いオープンレート、より多くのクリック数、および熱心なオーディエンスで報われます。
2.視聴者を魅了する件名を作成します
メールが受信トレイに届き、ただ…あなたに話しかけることはありますか？
顧客と同じ言語を話すことが重要です。 また、件名が最初に表示されるため、件名を完成させることは、成功したキャンペーンとゴミ箱に直接送られるメールの違いを意味する可能性があります。
AIは、NLP（Natural Language Processing）ツールを使用して、顧客が実際にそれらを取得しているように感じさせる件名を支援します。 NLPは顧客の言語を分析し、それを独自の件名に追加するのに役立ちます。
これは実際にはどのように機能しますか？ これが例です。
オンライン小売業者のDixonsCarphoneは、メールマーケティングキャンペーンからより多くのものを得たいと考えていたため、AIベースのツールであるPhraseeを試しました。 Phraseeは、NLPを他のアルゴリズムとブレンドして、顧客の言語を研究し、件名を提案します。
カリーズPCワールドはすぐに違いに気づきました。 Phraseeの推奨事項を実装した後、オープン率は10％増加し、クリック率は25％増加しました。
そして、これらの努力は、今年最大のイベントである「ブラックタグイベント」キャンペーンを開始したときにさらに報われ、AIは売り上げを押し上げるのに役立ちました。
新しく改善された件名は、オープン率を42％増加させ、キャンペーンの収益は100％以上増加しました。
3.顧客が読みたいものと購入したいものを予測するターゲットを絞ったキャンペーンを構築する
ブラストメールを覚えていますか？ そうしなくても大丈夫です、彼らはずっと前に時代遅れになりました。
最近では、標準化ではなく、ブランドの電子メールからのパーソナライズを期待しています。
AIは、好みの製品に応じて人々をターゲットにすることで、パーソナライズを支援できます。
あなた自身のAmazonの推奨事項について考えてください。 彼らがあなたが購入したいと思うかもしれないものを推測するとき、彼らは少し正確すぎます。
それがAIの仕事です。 予測分析などのツールを使用して、Amazonのようなブランドは、売り上げにつながる可能性のある製品で顧客をターゲットにします。
今日、Eメールマーケティングの人工知能は、ツールボックスに同じツールをたくさん入れています。 たとえば、Sendlaneには、動作に基づいて電子メールサブスクライバーをセグメント化するために使用できる追跡ピクセルがあります。
顧客があなたのサイトを閲覧し、あなたの人気のあるパーカーの1つを見たが、何も買わずに去ったとしましょう。
トラッキングピクセルは、顧客がどの製品を見たかを認識しており、ブラウザの放棄ファネルで特定の推奨事項を使用してそれらをリターゲットして、それらを取り戻すことができます。
これは大変な作業のように聞こえますか？ そうではありません。 AIを導入すると、これらのプロセスはすべて自動的に行われます。
これは次のようになります。
買い物をするが購入しないすべての顧客は、このパーソナライズされた電子メールシーケンスを、通常は数日間にわたって受け取り、購入するように促します。 追加のインセンティブとして、希少性のコピー（「在庫が5つだけ残っています！」）または割引を組み込むこともできます。
4. Eメールマーケティングで人工知能を使用して、完璧なタイミングでEメールを送信します
朝のコーヒーを飲みながら、面白いメールを受け取ったことはありませんか？ または、オフィスからの通勤中ですか？
これは偶然ではありません。
これらのブランドは、AIを使用して、電子メールサブスクライバーが最もアクティブな時期を判断しています。
また、キャンペーンで機械学習のオープンな予測可能性を使用する場合は、メッセージを最適なタイミングでユーザーの受信トレイに入れることができます。
あなたのリストには、とにかく異なる時間に彼らの電子メールをチェックする加入者がいる可能性が高いです。
1人の顧客は、ニューヨークの午前7時の朝食時に自分の電子メールを読みたいと思うかもしれませんし、別の顧客は、ロサンゼルスでの午後2時の昼休みの間にメッセージに追いつくことを好むかもしれません。 それは10時間の時差です！
繰り返しになりますが、機械学習のオープンな予測可能性により、各ユーザーがアクティブである可能性が最も高いときに、送信するメールがそれらの受信トレイに届きます。 したがって、ブラックフライデーのセールを行っていて、リストにリマインダーを送信したい場合、顧客1は朝食の直前にそれを受け取り、顧客2は昼休みにそれを受け取る必要があります。
注：最近のiOS 15のアップデートにより、機械学習のオープン予測機能の動作が変更されました。 詳しくはこちらをご覧ください。
5.行動に基づいて顧客について学ぶ
メールマーケターにとってAIの最も便利な機能の1つは、AIが顧客についてどれだけ教えてくれるかということです。
AIは、彼らが何をしているかを追跡することに加えて、見込み客がほとんどの時間を費やしている場所、実際に興味を持っている製品、そして彼らが購入する可能性が最も高いものを把握します。
そのような情報を持っているマーケターは、それを活用して、より効果的なカスタマージャーニーとより良い販売ファネルを開発することができます。
SendlaneのAI追跡ツールであるBeaconは、次の3種類の追跡を通じてこの情報を収集します。
- 一般：訪問者のWebサイトの動作
- イベント：特定のURLまたはWebページビュー
- 変換ルール：特定のURLに関連する購入または支出額
このすべてのデータは、顧客の利益に合わせて高度にパーソナライズされるように、個々の電子メールに通知します。
忠実な顧客の1人がeCommストアフロントにアクセスしたとします。 彼らが定期的に購入する製品は在庫切れであるため、何も購入せずに去っていきます。
AIがなければ、これで話は終わりです。 ただし、AIを使用すると、イベント全体が追跡されます。 また、商品が再入荷したときに買い物客に通知を受け取るオプトインフォームを設定しているため、AIはパーソナライズされたメールを送信して、買い物客に欲しいものが利用可能であることを知らせることができます。
AthleticBrewingCo.からのこのメールがどのようにそれを行ったかを確認してください。
さらに、このデータを使用して、カスタムオーディエンスを設定し、ソーシャルメディアで買い物客をリターゲットすることができます。
数回クリックするだけで、セールはバッグに入っていました。
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