Jetzt, mit dem Aufkommen von KI-Technologien, können Ihre E-Mail-Kampagnen präziser, ansprechender und effektiver werden als je zuvor.
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Müssen wir wirklich irgendjemanden daran erinnern, dass E-Mail (und E-Mail-Marketing) in nächster Zeit nirgendwohin verschwinden wird? Wenn wir das täten, würden wir ihnen einfach diese Studie von The Radicati Group präsentieren, die solche Schlagzeilen enthält wie…
Bis Ende 2019 wird die Zahl der weltweiten E-Mail-Nutzer auf über 2,9 Milliarden ansteigen. Mehr als ein Drittel der Weltbevölkerung wird bis Ende 2019 E-Mails nutzen.
Für diejenigen von uns, die im Bereich E-Mail arbeiten? Solche Statistiken sind ziemlich verführerisch, wie die Jugend sagt. Aber die heutige E-Mail ist nicht die E-Mail deiner Mutter oder deines Vaters. Der anhaltende Erfolg der E-Mail liegt zu einem großen Teil darin, dass sie sich weiterentwickeln kann. Die Mobilität hat beispielsweise dazu beigetragen, dass E-Mail in viel mehr Taschen gelangt ist.
Jetzt, mit dem Aufkommen von KI-bezogenen Technologien, können Ihre E-Mail-Kampagnen noch präziser, ansprechender und effektiver werden als je zuvor.
Die Einführung von E-Mail AI? Das ist so 2018
Ende 2018 sagte PwC, es habe US-Führungskräfte befragt und herausgefunden, dass 27 % von ihnen angaben, KI bereits in mehreren Bereichen einzusetzen.
Auf globaler Ebene werden 30 % der Unternehmen weltweit bis 2020 KI in mindestens einem ihrer Vertriebsprozesse einsetzen. Aber nur 17 % der E-Mail-Marketer, die Automatisierungstools betrachten, dachten daran, KI zu integrieren.
Die Nachzügler merken vielleicht nicht, welchen Einfluss KI bereits auf das E-Mail-Ökosystem hat. Ein sehr sichtbares Beispiel war, wie Gmail die E-Mail-Klassifizierung mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) handhabt, um eingehende E-Mails als Primär-, Sozial- oder Werbenachrichten zu filtern.
Hier ist eine ziemlich gute Erklärung dafür, wie NLP seine Arbeit macht, präsentiert als Einführung für Coder, die einen Spam-Filter erstellen möchten. Aber wenn Sie sich nicht für alle Einzelheiten interessieren, ist das in Ordnung. Eines, das es wert ist, in Erinnerung zu bleiben? NLP und maschinelles Lernen sind nur Zweige der größeren, breiteren Kategorie „AI“ und haben spezifische Ziele.
NLP ist dazu gedacht, die menschliche Sprache zu lesen, zu entschlüsseln, zu verstehen und sinnvoll zu machen, sodass sie in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine nützlich ist.
Maschinelles Lernen umfasst die Anwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, damit Computer Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne explizite Anweisungen durch das Erkennen von Mustern in Daten und das Ziehen von Schlussfolgerungen ausführen können.
Im Moment gibt es mehrere Tools und Taktiken, bei denen NLP und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um E-Mail-Programme zu verbessern. Schauen wir uns einige der Bereiche an, in die Sie sie in Ihre Kampagnen integrieren könnten, oder?
Testen
Copywriting
Maschinelles Lernen und NLP – und sein Cousin, Natural Language Generation (NLG) – werden von mehreren Anbietern genutzt, um Lösungen bereitzustellen, die tatsächlich Betreffzeilen und andere Texte generieren können.
Nehmen Sie zum Beispiel ein Unternehmen wie Persado: Seine „Nachrichtenmaschine“ nutzt ihr Verständnis für natürliche Sprache, um Texte zu erstellen, die in der „Markenstimme“ des Vermarkters sprechen, und greift dabei auf eine riesige Datenbank mit getaggten und bewerteten Werken in 25 Sprachen zu, eine Datenbank, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, da maschinelles Lernen Erkenntnisse liefert (und Urteile fällt) über welche Nachrichten die meiste Anziehungskraft auf Ihre Zielgruppe haben.
Touchstone beispielsweise vergleicht Ihre Betreffzeile mit einer Datenbank von 21 Milliarden E-Mails sowie Branchentrends, um deren voraussichtliche Impressionen, Klick- und Konversionsraten vorherzusagen
Rasa.io automatisierte den Prozess der Newsletter-Erstellung und nutzt maschinelles Lernen, um Inhalte basierend auf dem Verhalten jedes Empfängers zu optimieren und so eine 1:1-Personalisierung zu bieten, die „auf die einzigartigen Interessen und Persönlichkeiten Ihrer Abonnenten zugeschnitten ist, ohne dass Sie die Zeit aufwenden müssen, Ihre E-Mails manuell zu kuratieren.”
Engagement
Möchten Sie eine kleine Echtzeit-Inhaltsoptimierung durchführen, um das Engagement zu steigern? Cordial sagt, es könne „Kundenevents, -verhalten und -kaufdaten aus praktisch jeder Quelle aufnehmen und verarbeiten“, sodass Nachrichten über mehrere Kanäle basierend auf aktuellstem Verhaltensdaten versendet werden können. So können Onboarding-, Re-Engagement-Kampagnen und andere ausgelöste E-Mails mit dem abgestimmt werden, was sie in diesem Moment interessiert.
Eine weitere Möglichkeit, um sich zu engagieren? Fügen Sie eine persönliche Note hinzu. Nun, eine virtuelle persönliche Note: Conversica behauptet stolz, „personalisierte menschliche Berührung in großem Maßstab“ durch KI-Vertriebsassistenten zu liefern, die innerhalb von Minuten mit einem Benutzer in Kontakt treten, nachdem er oder sie Interesse an Ihrer Marke oder Ihrem Inventar per E-Mail oder SMS gezeigt hat.
Wenn Sie befürchten, dass das „Gespräch“ nach Maschinenkopie klingt, behaupten sie, die KI „empathisiert“ effektiv, indem sie Antworten analysiert, um die richtigen Antworten anzupassen. Darüber hinaus ist die Plattform nicht nur für das anfängliche Engagement oder Onboarding gedacht, sondern kann routinemäßige Dialoge während der gesamten Kundenreise abwickeln.
Segmentation
Für Unternehmen, die in Kundenmanagementplattformen investieren, ist die Fähigkeit, die größtmöglichen Einblicke und Vorteile aus Big Data zu gewinnen, um hochgradig personalisierte Benutzererfahrungen zu bieten, insbesondere im E-Mail-Bereich, eine offensichtliche Sorge.
Eine maschinelle Lernlösung, die mit diesen potenziell enormen Datenpools verbunden ist, kann eine aufschlussreiche Segmentierung auf eine Weise durchführen, die kein Mensch – oder ein voller Boilerraum von Menschen – je könnte, indem sie kontinuierliche Anpassungen vornimmt und neue Assoziationen entdeckt, sogar neue Produktsegmente generiert, wo zuvor keine sichtbar waren. SimMachines ist einer dieser Anbieter und nennt seine spezielle Art „dynamische prädiktive Segmentierung.“
Prädiktive Lieferung
Wenn Sie noch nie davon gehört haben, liegt das daran, dass es eine neue Falte in der Anwendung von maschinellem Lernen auf E-Mails ist. Durch die Analyse des Verhaltens von Billionen von E-Mails können prädiktive Analysen und maschinelles Lernen die Zustellung und die allgemeine Gesundheit eines E-Mail-Programms optimieren.
Das bedeutet, dass Echtzeiteinblicke in Zustellbarkeit und Leistungsprobleme verfügbar sind, Probleme identifiziert werden können, bevor sie auftreten, und datengesteuerte Empfehlungen zur Optimierung von Engagement und Leistung gegeben werden können. Ausfälle können vermieden werden – während der ROI maximiert wird.
Und wenn Sie nur eine Eigenwerbung zulassen? Es ist neu im Spiel, weil diese Plattform, SparkPost Signals, die erste und einzige E-Mail-Intelligenzplattform ihrer Art in der Branche ist, und wir sind stolz darauf, sie anbieten zu können.
Es ist eine AI-for-email Explosion
Dies sind nur einige der Bereiche, in denen KI, NLP und maschinelles Lernen bereits heute einen Einfluss auf das E-Mail-Marketing haben. Wenn Sie denken, dass es nur die Spitze des Eisbergs ist – oder das erste Rinnsal durch die Schleusen – haben Sie recht.
Ein Weg, um zu sehen, wie fieberhaft sich ein neues Technologiefeld entwickelt, ist zu beobachten, wie viele Unternehmen und Startups ein Schild aufgehängt haben, indem sie Investoren- oder Jobseiten wie AngelList nutzen. Derzeit zeigt eine Suche nach „E-Mail KI“ dort über 600 Firmen in diesem Bereich, und es werden noch mehr hinzukommen.
Mit anderen Worten, irgendwann wird es ein AI-Add-on für alle Aspekte Ihres E-Mail-Programms geben. In der Zwischenzeit? Die Nutzung der heute bereits vorhandenen KI-Tools bietet bereits viel Potenzial, um herauszufinden, wie NLP und maschinelles Lernen die Nutzung eines bewährten Marketingkanals verbessern können, der genauso wegweisend ist wie eh und je.
