sekarang, dengan kedatangan teknologi terkait AI, kampanye email Anda dapat menjadi lebih tepat, menarik, dan efektif daripada sebelumnya.
Apakah kita benar-benar perlu mengingatkan siapa pun tentang fakta bahwa email (dan pemasaran email) tidak akan kemana-mana dalam waktu dekat? Jika kita melakukannya, kita hanya akan menyorotkan penelitian ini oleh The Radicati Group kepada mereka, yang berisi informasi mengejutkan seperti…
Pada akhir tahun 2019, jumlah pengguna email di seluruh dunia akan meningkat menjadi lebih dari 2,9 miliar. Lebih dari sepertiga populasi dunia akan menggunakan email pada akhir tahun 2019.
Bagi kita yang bekerja dengan email? Statistik seperti itu cukup menggoda, seperti yang dikatakan oleh anak muda. Namun, email hari ini bukanlah email ibu atau ayah Anda. Keberhasilan berkelanjutan dari email sangat bergantung pada kemampuannya untuk berkembang. Mobile memindahkan email ke lebih banyak kantong, misalnya.
Sekarang, dengan kedatangan teknologi yang terkait AI, kampanye email Anda dapat menjadi lebih tepat, menarik, dan efektif dari sebelumnya.
Kedatangan AI email? Itu sangat 2018
Pada akhir 2018, PwC mengatakan telah mensurvei eksekutif AS, dan menemukan 27% dari mereka mengklaim sudah menerapkan AI di berbagai bidang.
Di tingkat global, 30% perusahaan di seluruh dunia akan menggunakan AI setidaknya dalam salah satu proses penjualan mereka pada tahun 2020. Namun hanya 17% pemasar email yang mempertimbangkan alat otomatisasi yang berpikir untuk menggabungkan AI.
Mungkin para pengekor tidak menyadari dampak AI yang sudah ada pada ekosistem email. Salah satu contoh yang sangat terlihat adalah bagaimana Gmail menangani klasifikasi email menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk menyaring email yang masuk sebagai pesan Utama, Sosial, atau Promosi.
Berikut adalah penjelasan yang cukup bagus tentang bagaimana NLP melakukan tugasnya, disajikan sebagai panduan untuk para pemrogram yang ingin membuat filter spam. Tapi jika Anda tidak tertarik dengan semua rincian teknisnya, itu tidak masalah. Namun satu hal yang perlu diingat, NLP dan pembelajaran mesin hanyalah cabang dari kategori yang lebih besar dan lebih luas yaitu “AI” dan memiliki tujuan tertentu.
NLP dimaksudkan untuk membaca, menguraikan, memahami, dan membuat pengertian dari bahasa manusia dengan cara yang berguna dalam interaksi antara mesin dan manusia.
Pembelajaran mesin melibatkan penerapan algoritma dan model statistik sehingga komputer dapat membuat keputusan dan melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit dengan mengenali pola dalam data dan menarik kesimpulan.
Saat ini, ada banyak alat dan taktik di mana NLP dan pembelajaran mesin diterapkan untuk meningkatkan program email. Mari kita lihat beberapa tempat di mana Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam kampanye Anda, ya..?
Testing
Copywriting
Pembelajaran mesin dan NLP – dan sepupunya, Natural Language Generation (NLG) – sedang dimanfaatkan oleh beberapa penyedia untuk memberikan solusi yang dapat benar-benar menghasilkan baris subjek dan salinan lainnya.
Ambil perusahaan seperti Persado, misalnya: “mesin pesan” miliknya menerapkan pemahaman tentang bahasa alami untuk membuat salinan yang berbicara dalam “suara merek” pemasar, memanfaatkan database besar dari karya yang diberi label dan dinilai dalam 25 bahasa, sebuah database yang berkembang seiring waktu saat pembelajaran mesin memberikan wawasan (dan membuat penilaian) tentang pesan mana yang paling menarik bagi audiens target Anda.
Touchstone, sebagai contoh lain, membandingkan baris subjek Anda dengan database 21 miliar email, serta tren industri, untuk memprediksi kemungkinan tayangan, klik, dan tingkat konversi.
Rasa.io mengotomatiskan proses pembuatan buletin, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konten berdasarkan perilaku setiap penerima untuk menyediakan personalisasi 1:1 yang “disesuaikan dengan minat dan kepribadian unik pelanggan Anda, tanpa waktu yang diperlukan untuk secara manual mengkurasi email Anda.”
Engagement
Ingin melakukan sedikit optimasi konten waktu nyata untuk meningkatkan keterlibatan? Cordial mengatakan dapat “mengambil dan memproses data peristiwa, perilaku, dan pembelian pelanggan dari hampir semua sumber,” sehingga pesan dapat dikirimkan di berbagai saluran, berdasarkan data perilaku saat ini. Dengan demikian, kampanye onboarding, re-engagement, dan email yang dipicu lainnya dapat diselaraskan dengan apa yang mereka minati saat ini.
Cara lain untuk terlibat? Tambahkan sentuhan pribadi. Nah, sentuhan pribadi virtual: Conversica dengan bangga mengklaim memberikan “sentuhan manusia personal dalam skala besar” melalui asisten penjualan AI yang menghubungi pengguna dalam hitungan menit setelah mereka menunjukkan minat pada merek atau inventaris Anda melalui email atau SMS.
Jika Anda khawatir bahwa “percakapan” terdengar seperti salinan robot, mereka mengklaim AI tersebut “berempati” secara efektif dengan menganalisis balasan untuk menyesuaikan respons yang tepat. Selain itu, platform ini tidak hanya dimaksudkan untuk keterlibatan awal atau onboarding tetapi juga dapat menangani dialog rutin sepanjang perjalanan pelanggan.
Segmentasi
Bagi perusahaan yang berinvestasi dalam platform manajemen data pelanggan, kemampuan untuk memanfaatkan wawasan dan manfaat sebanyak mungkin dari big data untuk memberikan pengalaman pengguna yang sangat personal, terutama dalam email, adalah hal yang jelas menjadi perhatian.
Sebuah solusi pembelajaran mesin yang terhubung ke kumpulan data yang berpotensi besar ini dapat melakukan segmentasi berwawasan dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh manusia - atau ruang mesin penuh manusia - dengan terus melakukan penyesuaian dan menemukan asosiasi baru, bahkan menggenerasikan segmen produk baru di mana sebelumnya tidak terlihat. SimMachines adalah salah satu penyedia ini, menyebut citarasa khusus mereka sebagai “dynamic predictive segmentation.”
Pengiriman prediktif
Jika Anda belum pernah mendengarnya sebelumnya, itu karena ini adalah inovasi baru dalam menerapkan pembelajaran mesin ke email. Dengan menganalisis perilaku triliunan email, analitik prediktif dan pembelajaran mesin dapat mengoptimalkan pengiriman dan kesehatan keseluruhan dari program email.
Ini berarti wawasan waktu nyata tersedia tentang kelayakan pengiriman dan masalah kinerja, masalah dapat diidentifikasi sebelum terjadi, dan rekomendasi berbasis data dapat dibuat tentang cara mengoptimalkan keterlibatan dan kinerja. Gangguan dapat dihindari – sementara ROI dimaksimalkan.
Dan jika Anda mengizinkan hanya satu promosi diri? Ini baru dalam permainan ini karena platform ini, SparkPost Signals, adalah satu-satunya dan yang pertama platform kecerdasan email sejenis di industri ini, dan kami bangga menawarkannya.
Ini adalah ledakan AI-untuk-email
Ini hanya beberapa area di mana AI, NLP, dan pembelajaran mesin membuat dampak saat ini pada pemasaran email. Jika Anda berpikir ini hanya permulaan - atau tetesan pertama melalui pintu banjir - Anda benar.
Salah satu cara melihat seberapa demam segmen teknologi baru adalah dengan melihat berapa banyak perusahaan dan startup yang telah menggantungkan papan nama, menggunakan situs investor atau pekerjaan seperti AngelList. Saat ini, pencarian untuk “email AI” di sana menunjukkan lebih dari 600 perusahaan di ruang ini, dan akan ada lebih banyak lagi.
Dengan kata lain, pada akhirnya akan ada tambahan AI untuk setiap aspek dari program email Anda. Sementara itu? Memanfaatkan alat AI yang ada saat ini sudah menawarkan banyak potensi untuk menemukan bagaimana NLP dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan cara Anda menggunakan saluran pemasaran veteran yang tetap mutakhir seperti biasa.
