كيفية استخدام معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي في برنامج البريد الإلكتروني الخاص بك
Bird
29/07/2019
البريد الإلكتروني
1 min read
النقاط الرئيسية
الغرض: تستكشف هذه المشاركة كيف أن الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة تحول التسويق عبر البريد الإلكتروني—تمكين تقسيم أكثر ذكاءً، تخصيص في الوقت الحقيقي، التنبؤ بالتسليم، وتوليد النص.
التغيير: يظل البريد الإلكتروني حيويًا، لكن تطوره الآن يعتمد على الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي تتكيف مع سلوك المستخدم وتحسن المشاركة بشكل ديناميكي.
التطبيقات الأساسية:
الاختبار: تجاوز اختبارات A/B باستخدام خوارزميات اللصوص متعدد الأذرع التي تحسن الحملات بشكل مستمر في الوقت الحقيقي.
كتابة الإعلانات: أدوات مثل Persado وTouchstone تستخدم NLP/NLG لتوليد وتقييم خطوط الموضوع ونصوص البريد الإلكتروني المتوافقة مع صوت علامتك التجارية.
التفاعل: منصات مثل Cordial وConversica تخصص التواصل باستخدام بيانات السلوك، لتقديم تفاعلات فردية على نطاق واسع.
التقسيم: تحدد تقنيات تعلم الآلة قطاعات الجمهور الديناميكية وأنماط السلوك التي لا يمكن رؤيتها بالتحليل اليدوي.
التسليم التنبؤي: أنظمة الذكاء الاصطناعي (مثل SparkPost Signals) تحلل مليارات الرسائل الإلكترونية للتنبؤ بالمشاركة، ومنع مشاكل القابلية للوصول، وتحسين أوقات الإرسال.
النتيجة: الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية تجلب تحسينات قابلة للقياس في معدلات النقر، التحويل، والاحتفاظ من خلال أتمتة التخصيص، التوقيت، والنغمة—مما يحول البريد الإلكتروني إلى قناة تسويقية حية متكيفة.
الخلاصة للمسوقين: اعتمد الذكاء الاصطناعي تدريجيًا—ابدأ بالاختبار الآلي والتقسيم قبل إضافة أنظمة تنبؤية أو توليدية.
أبرز الأسئلة والأجوبة
لماذا دمج معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة في التسويق عبر البريد الإلكتروني؟
إنهم يسمحون بالتخصيص على نطاق واسع، وتحسين المحتوى بشكل أذكى، وتحسينات التفاعل في الوقت الحقيقي — تتجاوز بكثير الأتمتة التقليدية.
ما الفرق بين NLP و Machine Learning في هذا السياق؟
يركز فهم اللغة الطبيعية على فهم وتوليد لغة تشبه لغة الإنسان؛ بينما يقوم تعلم الآلة بتحليل أنماط البيانات لاتخاذ قرارات مستقلة (مثل أوقات الإرسال أو التقسيم).
ما هي الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي أصبحت عملية بالفعل للمسوقين؟
تقنية الذكاء الاصطناعي اللغوي (NLP) والتعلم الآلي (ML) يتم تطبيقها في المراسلة، التفاعل، والتجزئة من قِبل شركات مثل Persado، Touchstone، Rasa.io، Cordial، Conversica، وSimMachines.
ما هو "التسليم التنبؤي"؟
إنه استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأوقات الإرسال المثلى واكتشاف مشاكل التوصيل قبل أن تؤثر على المشاركة.
هل الذكاء الاصطناعي يحل محل المسوقين؟
لا - الذكاء الاصطناعي يعزز اتخاذ القرار من خلال التعامل مع الاختبارات المتكررة والتحسين، مما يتيح للمسوقين التركيز على الاستراتيجية والإبداع وسرد القصص.
الآن، مع وصول التقنيات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لحملات البريد الإلكتروني الخاصة بك أن تصبح أكثر دقة، وجاذبية، وفعالية من أي وقت مضى.
هل نحتاج حقًا إلى تذكير أي شخص بحقيقة أن البريد الإلكتروني (والتسويق عبر البريد الإلكتروني) لن يختفي في أي وقت قريبًا؟ إذا فعلنا ذلك، فإننا سنعرض عليهم هذه الدراسة من The Radicati Group التي تحتوي على نقاط مثل…
بحلول نهاية عام 2019، سيزداد عدد مستخدمي البريد الإلكتروني حول العالم إلى أكثر من 2.9 مليار. سيكون أكثر من ثلث سكان العالم يستخدمون البريد الإلكتروني بنهاية عام 2019.
بالنسبة لنا الذين نعمل في البريد الإلكتروني؟ إحصائيات مثل هذه مغرية جدًا، كما يقول الشباب. لكن البريد الإلكتروني اليوم لم يعد بريد والدتك أو والدك الإلكتروني. تعتمد الاستمرارية في نجاح البريد الإلكتروني إلى حد كبير على قدرته على التطور. فوضعه على الهواتف المحمولة أدخله إلى الكثير من الجيوب، على سبيل المثال.
الآن، مع وصول تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن لحملاتك البريدية أن تصبح أكثر دقة وجاذبية وفعالية مما كانت عليه في أي وقت مضى.
وصول الذكاء الاصطناعي للبريد الإلكتروني؟ هذا كان في عام 2018
في نهاية عام 2018، PwC قالت إنها أجرت استطلاعاً لرؤساء الشركات الأمريكية، ووجدت أن 27% منهم يدعون بالفعل تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة.
على الصعيد العالمي، 30% من الشركات حول العالم سيستخدمون الذكاء الاصطناعي في واحدة على الأقل من عمليات المبيعات الخاصة بهم بحلول عام 2020. لكن فقط 17% من مسوقي البريد الإلكتروني الذين يفكرون في أدوات الأتمتة فكروا في دمج الذكاء الاصطناعي.
قد لا يدرك المتأخرون التأثير الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي بالفعل على نظام البريد الإلكتروني. مثال واضح للغاية كان كيف يتعامل Gmail مع تصنيف البريد الإلكتروني باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفرز الرسائل الواردة كرسائل أساسية أو اجتماعية أو ترويجية.
إليك تفسيراً جيداً إلى حد ما لكيفية عمل NLP، مقدمًا كمقدمة للمبرمجين الذين يرغبون في إنشاء مرشح بريد عشوائي. ولكن إذا لم تكن مهتمًا بكل التفاصيل التقنية، فهذا لا بأس به. شيء يستحق التذكر، رغم ذلك؟ أن NLP وتعلم الآلة هما فقط فروع من الفئة الأكبر والأوسع
اختبار
كتابة الإعلانات
التعلم الآلي وNLP – وابن عمه، Natural Language Genration (NLG) – يتم استخدامهم من قبل العديد من المزودين لتقديم حلول يمكنها فعلاً توليد عناوين الموضوعات والنصوص الأخرى.
خذ شركة مثل Persado، على سبيل المثال: تطبق
الانخراط
هل تريد إجراء تحسين بسيط في الوقت الفعلي للمحتوى لزيادة التفاعل؟ Cordial تقول إنه يمكنها "استيعاب ومعالجة بيانات الأحداث والسلوكيات والشراء للعملاء من أي مصدر تقريبًا"، حتى يمكن إرسال الرسائل عبر قنوات متعددة، بناءً على بيانات السلوك المحدثة إلى هذه اللحظة. لذلك يمكن مواءمة حملات إعادة التفاعل ورسائل البريد الإلكتروني الأخرى المقدمة بناءً على ما يهتمون به في هذه اللحظة بالضبط.
طريقة أخرى للتفاعل؟ أضف لمسة شخصية. حسنًا، لمسة شخصية افتراضية: Conversica تدعي بفخر أنها تقدم "لمسة بشرية مخصصة على نطاق واسع" من خلال مساعدي المبيعات الذكيين الذين يتواصلون مع المستخدم في غضون دقائق من إظهار اهتمامه بعلامتك التجارية أو مخزونك عبر البريد الإلكتروني أو الرسائل النصية القصيرة.
إذا كنت قلقًا من أن "المحادثة" تبدو كنسخة آلية، فإنهم يزعمون أن الذكاء الاصطناعي "يتعاطف" بشكل فعال من خلال تحليل الردود لتخصيص الردود الصحيحة. علاوة على ذلك، فإن المنصة ليست مخصصة فقط للتفاعل الأولي أو بدء الاستخدام، ولكن يمكنها التعامل مع الحوارات الروتينية طوال رحلة العميل بأكملها.
التجزئة
بالنسبة للشركات التي تستثمر في منصات إدارة بيانات العملاء، فإن القدرة على استنباط أكبر قدر ممكن من الفائدة والرؤى من البيانات الضخمة لتقديم تجارب مستخدم شخصية للغاية، خاصة في البريد الإلكتروني، هو أمر يثير القلق بشكل واضح.
يمكن لحل التعلم الآلي المرتبط بهذه الأحجام الضخمة المحتملة من البيانات أن يقوم بتقسيمات تحليلية بطريقة لا يمكن للإنسان – أو حتى غرفة كاملة من البشر – أن يقوم بها، حيث يقوم بتعديلات مستمرة ويكشف عن ارتباطات جديدة، وحتى توليد قطاعات منتجات جديدة حيث لم تكن مرئية من قبل. SimMachines هو أحد هؤلاء الموردين، ويسمون نمطهم الخاص "تقسيم تنبؤي ديناميكي."
التسليم التنبؤي
إذا لم تكن قد سمعت عنها من قبل، فذلك لأن إنها خطوة جديدة في تطبيق التعلم الآلي على البريد الإلكتروني. من خلال تحليل سلوك مليارات الرسائل الإلكترونية، يمكن للتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي تحسين التسليم والصحة العامة لبرنامج البريد الإلكتروني.
هذا يعني أن الرؤى في الوقت الفعلي متاحة حول قابلية التسليم وأداء القضايا، ويمكن تحديد المشكلات قبل حدوثها، ويمكن تقديم توصيات مستندة إلى البيانات حول كيفية تحسين التفاعل والأداء. يمكن تجنب الانقطاعات - بينما يتم تعظيم العائد على الاستثمار.
وهل تسمح لي بتقديم مديح ذاتي واحد فقط؟ إنه جديد في اللعبة لأن هذه المنصة، SparkPost Signals، هي أول وأوحد منصة ذكاء البريد الإلكتروني من نوعها في الصناعة، ونحن فخورون بتقديمها.
إنها ثورة الذكاء الاصطناعي للبريد الإلكتروني
هذه مجرد بعض المجالات التي يُحدث فيها الذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة تأثيرًا في البريد الإلكتروني التسويقي في الوقت الحالي. إذا كنت تعتقد أنها مجرد قمة جبل الجليد - أو أول تيار عبر الفيضانات - فأنت على حق.
إحدى الطرق لمعرفة مدى حماس شريحة التكنولوجيا الجديدة هي النظر إلى عدد الشركات والشركات الناشئة التي بدأت، باستخدام مواقع المستثمرين أو الوظائف مثل AngelList. حاليًا، البحث عن "AI للبريد الإلكتروني" هناك يظهر أكثر من 600 شركة في هذا المجال، وسيكون هناك المزيد في المستقبل.
بعبارة أخرى، سيكون هناك في النهاية إضافة ذكاء اصطناعي لكل جانب من جوانب برنامج البريد الإلكتروني الخاص بك. في هذه الأثناء؟ إن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية اليوم بالفعل يوفر الكثير من الإمكانيات لاكتشاف كيفية تحسين معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة للطريقة التي تستخدم بها قناة التسويق المخضرمة التي لا تزال متطورة كما كانت دائمًا.
