Jetzt, mit dem Aufkommen von KI-Technologien, können Ihre E-Mail-Kampagnen präziser, ansprechender und effektiver werden als je zuvor.
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-amerikanische Führungskräfte befragt und festgestellt, dass 27 % von ihnen behaupteten, KI bereits in mehreren Bereichen einzusetzen.
Auf globaler Ebene werden 30 % der Unternehmen weltweit bis 2020 KI in mindestens einem ihrer Verkaufsprozesse einsetzen. Aber nur 17 % der E-Mail-Marketer, die Automatisierungstools in Betracht ziehen, dachten daran, KI zu integrieren.
Die Nachzügler erkennen möglicherweise nicht den Einfluss, den KI bereits auf das E-Mail-Ökosystem hatte. Ein sehr sichtbares Beispiel war, wie Gmail die E-Mail-Klassifizierung mithilfe der Natural Language Processing (NLP) handhabt, um eingehende E-Mails als Primär-, Sozial- oder Werbenachrichten zu filtern.
Hier ist eine ziemlich gute Erklärung dafür, wie NLP seine Arbeit erledigt, vorgestellt als Einführung für Programmierer, die einen Spamfilter entwickeln möchten. Aber wenn Sie sich nicht für alle Details interessieren, ist das in Ordnung. Ein wichtiger Punkt zum Erinnern? NLP und maschinelles Lernen sind nur Zweige der größeren, umfassenderen Kategorie „AI“ und haben spezifische Ziele.
NLP soll menschliche Sprache lesen, entschlüsseln, verstehen und im Rahmen der Mensch-Maschine-Interaktion sinnvoll machen.
Maschinelles Lernen beinhaltet die Anwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, damit Computer Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen ausführen können, indem sie Muster in Daten erkennen und Schlussfolgerungen ziehen.
Zurzeit gibt es mehrere Tools und Taktiken, bei denen NLP und maschinelles Lernen zur Verbesserung von E-Mail-Programmen eingesetzt werden. Schauen wir uns einige der Orte an, an denen Sie sie in Ihre Kampagnen integrieren könnten, sollen wir..?
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 ein wenig Echtzeit-Content-Optimierung durchführen, um das Engagement zu steigern? Cordial sagt, es kann „Kundenereignis-, Verhaltens- und Kaufdaten aus nahezu jeder Quelle erfasst und verarbeitet werden“, sodass Nachrichten über mehrere Kanäle versendet werden können, basierend auf bis-zu-genau-diesem-Moment Verhaltensdaten. So können Onboarding, Re-Engagement-Kampagnen und andere ausgelöste E-Mails auf das abgestimmt werden, woran sie in diesem Moment interessiert sind.
Eine andere Möglichkeit, sich zu engagieren? Fügen Sie eine persönliche Note hinzu. Nun, eine virtuelle persönliche Note: Conversica behauptet stolz, durch KI-Verkaufsassistenten, die sich innerhalb von Minuten nach dem Zeigen von Interesse an Ihrer Marke oder Ihrem Inventar per E-Mail oder SMS an einen Benutzer wenden, „personalisierte menschliche Note in großem Maßstab“ zu liefern.
Wenn Sie befürchten, dass das „Gespräch“ wie Robo-Kopie klingt, behaupten sie, dass die KI durch das Analysieren von Antworten effektiv „einfühlsam“ ist, um die richtigen Antworten anzupassen. Darüber hinaus ist die Plattform nicht nur für den ersten Kontakt oder das Onboarding gedacht, sondern kann routinemäßige Dialoge während der gesamten Kundenreise bearbeiten.
Segmentation
Für Unternehmen, die in Plattformen für das Kunden-Datenmanagement investieren, ist die Fähigkeit, die größtmöglichen Einblicke und Vorteile aus Big Data zu ziehen, um hoch personalisierte Nutzererfahrungen zu liefern, besonders im E-Mail-Bereich, ein offensichtliches Anliegen.
Eine mit diesen potenziell enormen Datenpools verbundene maschinelle Lernlösung kann aufschlussreiche Segmentierungen auf eine Weise durchführen, die kein Mensch – oder Kesselraum voller Menschen – jemals könnte, indem sie kontinuierlich Anpassungen vornimmt und neue Zusammenhänge aufdeckt, sogar neue Produktsegmente generiert, wo zuvor keine sichtbar waren. SimMachines ist einer dieser Anbieter und nennt ihre spezielle Methode „dynamische prädiktive Segmentierung“.
Prädiktive Lieferung
Falls Sie noch nie davon gehört haben, liegt das daran, dass es eine neue Entwicklung bei der Anwendung von maschinellem Lernen auf E-Mails ist. Durch die Analyse des Verhaltens von Billionen von E-Mails sind prädiktive Analysen und maschinelles Lernen in der Lage, die Zustellung und die allgemeine Gesundheit eines E-Mail-Programms zu optimieren.
Das bedeutet, dass Echtzeiteinblicke in Zustellungs- und Leistungsprobleme verfügbar sind, Probleme erkannt werden können, bevor sie auftreten, und datengestützte Empfehlungen gemacht werden können, wie Engagement und Leistung optimiert werden können. Ausfälle können vermieden werden – während der ROI maximiert wird.
Und wenn ich mich selbst mal kurz loben darf? 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 anzubieten.
Es ist eine AI-for-email Explosion
Dies sind nur einige der Bereiche, in denen KI, NLP und maschinelles Lernen einen gegenwärtigen Einfluss auf das E-Mail-Marketing haben. Wenn Sie denken, es sei nur die Spitze des Eisbergs – oder das erste Rinnsal durch die Schleusen – dann haben Sie recht.
Eine Möglichkeit, zu sehen, wie fieberhaft ein neues Technologiefeld wird, ist zu beobachten, wie viele Unternehmen und Startups ein Schild aufgehängt haben, indem sie Investoren- oder Jobseiten wie AngelList nutzen. Im Moment zeigt eine Suche nach „email KI“ dort über 600 Firmen in diesem Bereich, und es werden noch mehr kommen.
Mit anderen Worten, es wird schließlich ein KI-Add-on für jeden Aspekt Ihres E-Mail-Programms geben. In der Zwischenzeit? Die heutigen bestehenden KI-Tools einzusetzen, bietet bereits viel Potenzial, um herauszufinden, wie NLP und maschinelles Lernen die Art und Weise verbessern können, wie Sie einen bewährten Marketingkanal nutzen, der genauso fortschrittlich ist wie eh und je.
