Brauchen wir wirklich jemanden daran zu erinnern, dass E-Mail (und E-Mail-Marketing) nicht so schnell verschwinden wird? Wenn ja, würden wir einfach diese Studie von The Radicati Group vorlegen, die solche Aussagen enthält wie…

Bis Ende 2019 wird die Anzahl der weltweiten E-Mail-Nutzer auf über 2,9 Milliarden ansteigen. Über ein Drittel der weltweiten Bevölkerung wird bis Ende 2019 E-Mail nutzen.

Für diejenigen von uns, die im E-Mail-Bereich arbeiten? Statistiken wie diese sind ziemlich verlockend, wie die Kinder sagen. Aber heutige E-Mails sind nicht die E-Mails deiner Mutter oder deines Vaters. Der fortdauernde Erfolg von E-Mails liegt zu einem großen Teil in ihrer Fähigkeit, sich zu entwickeln. Der mobile Zugang hat E-Mail in viele Taschen gebracht, zum Beispiel. 

Jetzt, mit dem Aufkommen von KI-bezogenen Technologien, können deine E-Mail-Kampagnen präziser, ansprechender und effektiver werden als je zuvor.

Das Aufkommen von E-Mail-KI? Das ist so 2018 

Ende 2018 sagte PwC, dass sie U.S.-Führungskräfte befragt hätten und 27% von ihnen angaben, bereits KI in mehreren Bereichen zu implementieren. 

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, haben darüber nachgedacht, KI zu integrieren.

Die Nachzügler könnten den Einfluss, den KI bereits auf das E-Mail-Ökosystem hatte, nicht erkennen. Ein sehr sichtbares Beispiel ist, wie Gmail die E-Mail-Klassifizierung mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) durchführt, um eingehende E-Mails als Primär-, Sozial- oder Werbebotschaften zu filtern. 

Hier ist eine ganz gute Erklärung, wie NLP seine Aufgabe erfüllt, präsentiert als Einführung für Programmierer, die einen Spamfilter entwickeln möchten. Aber wenn du nicht an all dem technischen Kram interessiert bist, ist das auch in Ordnung. Eine Sache, die du dir merken solltest? NLP und maschinelles Lernen sind nur Zweige der größeren, umfassenderen Kategorie „KI“ und haben spezifische Ziele.  

• NLP soll menschliche Sprache lesen, entschlüsseln, verstehen und sinnvoll machen, um in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine nützlich zu sein. 

• Maschinelles Lernen beinhaltet die Anwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, damit Computer Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen erledigen können, indem sie Muster in Daten erkennen und Schlussfolgerungen ziehen.

Gerade jetzt gibt es mehrere Tools und Taktiken, bei denen NLP und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um E-Mail-Programme zu verbessern. Lass uns einige der Bereiche anschauen, in die du sie in deine Kampagnen integrieren könntest, okay..?

Tests

Mit maschinellem Lernen kannst du jetzt Mehrarmige Banditentests durchführen. Wenn du an A/B-Tests gewöhnt bist, halte dich fest: Jetzt kannst du Tests kontinuierlich durchführen und deine Ergebnisse sofort umsetzen. Im Laufe der Zeit wirst du deine Ergebnisse allmählich optimieren und gleichzeitig Inhalte und Botschaften testen können, während du auch deine leistungsstärkste Variante an Interessenten oder Kunden sendest.

Wie funktioniert das? Du richtest eine Kampagne und einige E-Mail-Variationen ein, und maschinelles Lernen übernimmt den Rest, führt Tests während deiner Kampagne durch und optimiert sie basierend auf Testdaten. Was kannst du testen? Eigentlich alles, was du bereits testest, von Text über Design bis hin zu Bildern und Timing. 

Texterstellung

Maschinelles Lernen und NLP – und dessen „Verwandter“, die natürliche Sprachgenerierung (NLG) – werden von mehreren Anbietern genutzt, um Lösungen bereitzustellen, die tatsächlich Betreffzeilen und andere Texte generieren können.

Nehmen wir eine Firma wie Persado als Beispiel: Ihre „Botschaftsmaschine“ nutzt ihr Verständnis natürlicher Sprache, um Texte zu erstellen, die in der „Brand Voice“ des Vermarkters sprechen und greift dabei auf eine riesige Datenbank mit gekennzeichneten und bewerteten Arbeiten in 25 Sprachen zurück, eine Datenbank, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, während maschinelles Lernen Erkenntnisse liefert (und Urteile trifft) darüber, welche Botschaften bei deiner Zielgruppe am meisten Anklang finden.

Touchstone vergleicht als weiteres Beispiel deine Betreffzeile mit einer Datenbank von 21 Milliarden E-Mails sowie Branchentrends, um die wahrscheinlichen 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 1:1-Personalisierung zu bieten, die „auf die einzigartigen Interessen und Persönlichkeiten deiner Abonnenten zugeschnitten ist, ohne die Zeit, die es braucht, um deine E-Mails manuell zu kuratieren.“

Engagement

Möchtest du ein wenig Echtzeit-Inhaltsoptimierung durchführen, um die Interaktion zu fördern? Cordial behauptet, es könne „Kundendaten zu Ereignissen, Verhalten und Käufen aus praktisch jeder Quelle aufnehmen und verarbeiten“, sodass Nachrichten über mehrere Kanäle versandt werden können, basierend auf aktuellen Verhaltensdaten. So können Onboarding-, Re-Engagement-Kampagnen und andere ausgelöste E-Mails mit den derzeitigen Interessen der Nutzer abgestimmt werden.

Eine weitere Möglichkeit, um zu engagieren? Füge eine persönliche Note hinzu. Nun, eine virtuelle persönliche Note: Conversica behauptet stolz, „personalisierten menschlichen Kontakt in großem Maßstab“ durch KI-Vertriebsassistenten zu liefern, die innerhalb von Minuten Kontakt zu einem Nutzer aufnehmen, sobald dieser Interesse an deiner Marke oder deinem Angebot über E-Mail oder SMS zeigt. 

Wenn du dir Sorgen machst, dass das „Gespräch“ wie robo-text klingt, behaupten sie, die KI „empathisiert“ effektiv, indem sie Antworten analysiert, um die richtigen Antworten zuzuschneiden.  Darüber hinaus ist die Plattform nicht nur für die erste Kontaktaufnahme oder das Onboarding gedacht, sondern kann routinemäßige Dialoge während der gesamten Kundenreise führen.

Segmentierung

Für Unternehmen, die in Plattformen für das Kundenmanagement investiert haben, ist es ein offensichtliches Anliegen, die größtmöglichen Einsichten und Vorteile aus Big Data zu ziehen, um hochgradig personalisierte Benutzererlebnisse zu liefern, insbesondere im Bereich E-Mail. 

Eine maschinelles Lernlösung, die mit diesen potenziell enormen Datenpools verbunden ist, kann auf eine Weise insightvolle Segmentierungen durchführen, die kein Mensch – oder ein ganzer Raum voller Menschen – jemals könnte, indem sie kontinuierliche Anpassungen vornimmt und neue Zusammenhänge aufdeckt sowie neue Produktsegmente generiert, wo zuvor keine sichtbar waren.  SimMachines ist einer dieser Anbieter, die ihre spezielle Variante „dynamische prädiktive Segmentierung“ nennen. 

Prädiktive Zustellung

Falls du davon noch nicht gehört hast, liegt das daran, dass es eine neue Entwickelung ist, maschinelles Lernen auf E-Mails anzuwenden. Durch die Analyse des Verhaltens von Billionen von E-Mails können prädiktive Analytik und maschinelles Lernen die Zustellung und die allgemeine Gesundheit eines E-Mail-Programms optimieren.

Das bedeutet, dass Echtzeiteinblicke über Zustellbarkeit und Leistungsprobleme verfügbar sind, Probleme vor ihrem Eintreten identifiziert werden können und datenbasierte Empfehlungen gegeben werden können, wie Engagement und Leistung optimiert werden können.  Ausfälle können vermieden werden – während der ROI maximiert wird.

Und wenn du mir zulässt, nur eine Selbstwerbung? Es ist neu auf dem Gebiet, 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 Explosion von KI für E-Mail

Das sind nur einige der Bereiche, in denen KI, NLP und maschinelles Lernen einen aktuellen Einfluss auf E-Mail-Marketing haben. Wenn du denkst, das ist nur die Spitze des Eisbergs – oder der erste Tropfen, der durch die Flutgates fließt – liegst du richtig.

Eine Möglichkeit zu sehen, wie fieberhaft ein neues Technologiefeld wird, ist zu beobachten, wie viele Unternehmen und Startups ein Schild aufhängen, die Investor- oder Jobseiten wie AngelList nutzen. Gerade jetzt zeigt eine Suche nach „E-Mail-KI“ dort über 600 Firmen in diesem Bereich, und es werden noch mehr folgen.

Mit anderen Worten, es wird schließlich ein KI-Add-On für jeden Aspekt deines E-Mail-Programms geben.  In der Zwischenzeit? Der Einsatz der bestehenden KI-Tools von heute bietet bereits reichlich Potenzial, um herauszufinden, wie NLP und maschinelles Lernen die Art und Weise verbessern können, wie du einen bewährten Marketingkanal nutzt, der immer noch so innovativ ist wie eh und je.