7 лучших применений генеративного ИИ для email-маркетинга

[jisansorkar12]

автоматизацию, персонализацию и инновации в различные аспекты создания и управления email-кампаниями.

От создания целевого контента до персонализации электронных писем и создания динамических рекомендаций по продуктам в электронных письмах — использование генеративного ИИ в ваших усилиях по email-маркетингу позволит вам:

оптимизировать автоматизированные процессы,
повысить креативность,
предоставлять персонализированный опыт,
переосмыслить способы общения брендов со своими клиентами для достижения более успешных маркетинговых результатов.
Откройте для себя области применения и реальные примеры использования генеративного ИИ в email-маркетинге, преимущества и проблемы использования генеративного ИИ, а также советы по внедрению генеративного ИИ в ваши email-кампании.

Применение генеративного ИИ для email-маркетинга
Инструменты генеративного ИИ создают персонализированный контент, используя возможности больших языковых моделей (LLM) . Использование LLM, обученных на огромных объемах пользовательских данных, позволит идентифицировать и генерировать персонализированный текст и изображения на основе получаемых ими входных данных. Email-маркетологи могут использовать генеративный ИИ для создания привлекательного и уникального контента в соответствии со своей стратегией email-маркетинга.

Сосредоточение внимания на персонализации для email-маркетинга имеет важное значение для повышения вовлеченности и удержания клиентов. Пользователям нравится высоко персонализированный контент, поскольку 78% заявили, что они склонны повторно покупать такие продукты с персонализированным контентом.1

Вот 7 лучших приложений генеративного ИИ, которые вы можете люксембург whatsapp номер телефона использовать в своих кампаниях email-маркетинга:

Приложения с генерацией текста и изображений
1. Создание персонализированного текста и контента для электронных писем
Использование текстовых генераторов на основе искусственного интеллекта для создания индивидуального контента электронных писем повысит персонализацию и в конечном итоге повысит удовлетворенность клиентов вашими email-кампаниями.

Инструменты генеративного ИИ способны анализировать поведение и взаимодействие клиентов, намерения покупки и демографические данные. Это позволяет создавать персонализированные электронные письма и маркетинговые материалы.

Инструменты генерации текста на основе искусственного интеллекта поддерживают создание персонализированной коммуникации, которая повысит взаимодействие получателя с вашим брендом, потенциально приведет к более высоким показателям открытия и перехода по ссылкам и, в конечном итоге, к улучшению показателей конверсии.

Генеративный ИИ Moosend для функции email-маркетинга.
Рисунок 1: Пример функции текстового генератора Moosend AI.2

Пример из реальной жизни: WinstonAI от Dotdigital
Dotdigital интегрировала в свою платформу функцию WinstonAI, которая обеспечивает обратную связь в режиме реального времени по содержанию электронных писем и предлагает рекомендации по повышению вовлеченности.

WinstonAI интегрирован в редактор электронной почты и предоставляет персонализированные рекомендации по улучшению текста письма, корректировке тона и повышению общей вовлеченности в контент.

Он также помогает создавать более эффективные темы писем, анализируя предыдущие и предлагая индивидуальные предложения для повышения показателей открываемости и общей эффективности кампании.3

2. Создайте тему письма
Генеративный ИИ позволяет создавать привлекательные и эффективные темы писем и предназначен для повышения показателей открываемости писем за счет привлечения внимания получателей.

Анализ данных: этот процесс начинается с анализа данных о клиентах, включая предыдущие кампании по электронной почте, поведение получателей и показатели вовлеченности, чтобы понять, какие письма были открыты, какие были проигнорированы, а также конкретные характеристики успешных тем писем.

Понимание предпочтений пользователей: эти инструменты изучают данные, чтобы понимать предпочтения и поведение целевой аудитории. Они выявляют закономерности, такие как слова, фразы или структуры, которые ранее приводили к более высоким показателям открытия.

Обработка естественного языка (NLP): Генеративный ИИ использует алгоритмы машинного обучения, которые могут понимать и генерировать тексты на естественном языке для создания тем, которые звучат естественно, увлекательно и соответствуют интересам и привычкам аудитории.

A/B-тестирование: с помощью инструментов генеративного ИИ вы также можете автоматизировать процесс A/B-тестирования, генерируя несколько тем для одного и того же электронного письма и тестируя их на небольшом сегменте аудитории.

Пример генеративного ИИ Brevo для email-маркетинга
Рисунок 2: Пример генератора темы письма Brevo.4

Пример из реальной жизни: помощник Brevo AI
Функция помощника AI платформы маркетинга по электронной почте Brevo позволяет генерировать персонализированные темы для кампаний маркетинга по электронной почте. Вводя несколько ключевых слов, которые имеют отношение к вашей маркетинговой кампании, функция помощника AI создает предложения для эффективных тем, позволяя вам повторно генерировать больше предложений.

Он также генерирует тексты для контента электронных писем и призывов к действию, а также предоставляет предложения по улучшению контента для повышения вовлеченности.5

3. Создавайте призывы к действию (CTA)
С помощью генеративного искусственного интеллекта вы можете создавать персонализированные призывы к действию, используя данные, характерные для пользователя, такие как имя получателя, прошлые взаимодействия и предпочтения.

Генеративный ИИ также может генерировать несколько вариантов CTA для A/B-тестирования, что позволит маркетологам тестировать разные версии, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Для дальнейшего совершенствования будущих CTA генеративный ИИ учится на предыдущих предпочтениях и определяет возможные улучшения для более эффективных CTA.

Чтобы гарантировать, что сгенерированные призывы к действию не только эффективны, но и соответствуют голосу бренда, генеративный ИИ следует рекомендациям бренда и нормативным требованиям.

4. Генерация изображения
Инструменты визуального генеративного ИИ могут помочь создать персонализированные изображения, которые вы можете включить в свои маркетинговые сообщения по электронной почте. Вот некоторые примеры генерации изображений :

Визуализация продукции: инструменты генеративного искусственного интеллекта позволяют создавать реалистичные изображения продукции для email-маркетинга, социальных сетей и многого другого.

Брендинг: используя генеративный ИИ, вы можете разрабатывать логотипы брендов и другие визуальные компоненты для контента вашей электронной почты, чтобы усилить голос вашего бренда.

Рекламная графика: Кроме того, ИИ можно использовать для создания визуальных рекламных материалов для «холодных» рассылок, что позволит вашим кампаниям выделиться и потенциально повысить показатели кликабельности и конверсии.

Инструменты генеративного искусственного интеллекта также могут создавать персонализированные рекомендации и оптимизированные кнопки призыва к действию, соответствующие предпочтениям и интересам вашей целевой аудитории.

Генератор изображений BayEngage для email-маркетинга.
Рисунок 3: Генератор изображений BayEngage для email-маркетинга.6

5. Автоматизация реагирования
Генеративный ИИ для email-маркетинга также может поддерживать процессы обслуживания клиентов, предоставляя своевременные, релевантные и персонализированные ответы на запросы или действия клиентов.

Эти ответные письма генерируются с помощью автоответчиков. Когда пользователи отправляют вопросы или проблемы по электронной почте, эта технология может использовать автоответчик для подтверждения получения и оперативного решения их проблем.

Более того, можно создавать различные шаблоны электронных писем, адаптированные под конкретные запросы, такие как политика возврата денег и возвраты. Использование этих автоответчиков помогает эффективно решать запросы пользователей и повышает эффективность вашего email-маркетинга.

Пример автоответчика о политике возврата средств.
Рисунок 4: Пример автоответчика о политике возврата средств.7

Автоматизированная генерация ответов работает следующим образом:

Анализ взаимодействия с клиентами: процесс начинается с анализа прошлых взаимодействий с клиентами, включая электронные письма, журналы чатов и другие формы общения.

Обработка естественного языка (НЛП): НЛП позволяет понять намерение, стоящее за сообщением клиента, и создать контекстно-соответствующий ответ, подобный человеческому, с помощью возможностей генерации естественного языка.

Машинное обучение (МО): используйте алгоритмы МО для выявления закономерностей, адаптации к новым типам запросов и повышения эффективности ответов на основе отзывов и результатов.

Приложения, основанные на взаимодействии с аудиторией
С 2010-х годов традиционные инструменты машинного обучения использовались для охвата нужной аудитории в нужное время через нужный канал. Хотя эти возможности по-прежнему в основном полагаются на традиционное машинное обучение, они:

дополняясь генеративным ИИ,
весьма актуально для email-маркетинга.
6. Выбор целевой аудитории
Традиционные инструменты искусственного интеллекта позволяют эффективно сегментировать вашу аудиторию путем обработки и получения аналитических данных из больших наборов данных, включая поведение пользователей, предпочтения, демографические данные, просмотры и покупки, что повышает эффективность ваших усилий по email-маркетингу.

Выявляя закономерности и корреляции в пользовательских данных, эти инструменты могут определять сегменты аудитории , имеющие общие характеристики или поведение, и генерировать различные варианты для кампаний email-маркетинга.
Роль генеративного ИИ для выбора целевой аудитории заключается в обеспечении динамической сегментации для постоянного обновления сегментов аудитории на основе новых данных. Такой подход гарантирует, что выбор целевой аудитории останется актуальным и точным с течением времени.
По мере того, как генеративные системы искусственного интеллекта будут изучать результаты каждой кампании, они будут корректировать алгоритмы для улучшения выбора будущей аудитории.

Этот непрерывный процесс обучения со временем повышает точность таргетинга, что приводит к более эффективным кампаниям в соответствии с вашей стратегией email-маркетинга.

Пример динамической сегментации
Рисунок 5: Пример динамической сегментации от Campaigner .

7. Выбор и оптимизация сроков доставки
Оптимизация времени доставки маркетинговых писем с помощью генеративного ИИ подразумевает использование искусственного интеллекта для анализа пользовательских данных с целью прогнозирования наиболее эффективного времени отправки маркетинговых писем различным сегментам вашей аудитории. Этот процесс направлен на повышение показателей открытия писем, кликабельности и общей эффективности кампании:

Сбор данных: процесс начинается со сбора данных из различных источников, таких как эффективность прошлых кампаний по электронной почте, модели взаимодействия подписчиков (когда они обычно открывают электронные письма), демографическая информация пользователей и общие тенденции рынка.

Выявление закономерностей: с помощью алгоритмов машинного обучения системы ИИ анализируют собранные данные для выявления закономерностей и корреляций. Например, он может узнать, что определенные сегменты вашей аудитории с большей вероятностью открывают электронные письма рано утром, в то время как другие активнее взаимодействуют вечером.

Прогностическое моделирование: на основе этих шаблонов разрабатываются прогностические модели для прогнозирования оптимального времени отправки для каждого сегмента вашей аудитории.