Cara menggunakan Pengolahan Bahasa Alami dan Pembelajaran Mesin dalam Program Email Anda
Burung
29 Jul 2019
1 min read
Poin Penting
Tujuan: Postingan ini mengeksplorasi bagaimana AI, NLP, dan Pembelajaran Mesin mengubah pemasaran email—memungkinkan segmentasi yang lebih cerdas, personalisasi waktu nyata, pengiriman prediktif, dan pembuatan salinan.
Peralihan: Email tetap penting, tetapi evolusinya sekarang bergantung pada otomasi yang didorong oleh AI yang beradaptasi dengan perilaku pengguna dan mengoptimalkan keterlibatan secara dinamis.
Aplikasi inti:
Pemtestan: Melangkah lebih jauh dari tes A/B dengan algoritma multi-armed bandit yang secara terus menerus mengoptimalkan kampanye dalam waktu nyata.
Pembuatan salinan: Alat seperti Persado dan Touchstone menggunakan NLP/NLG untuk menghasilkan dan mengevaluasi subjek dan teks email yang selaras dengan suara merek Anda.
Keterlibatan: Platform seperti Cordial dan Conversica mempersonalisasikan jangkauan dengan data perilaku, memberikan interaksi 1:1 dalam skala besar.
Segmentasi: Pembelajaran mesin mengidentifikasi segmen audiens dinamis dan pola perilaku yang tidak terlihat melalui analisis manual.
Pengiriman prediktif: Sistem AI (seperti SparkPost Signals) menganalisis miliaran email untuk memprediksi keterlibatan, mencegah masalah pengiriman, dan mengoptimalkan waktu pengiriman.
Hasil: AI dan NLP memberikan perbaikan yang terukur dalam tingkat klik, konversi, dan retensi dengan mengotomatiskan personalisasi, waktu, dan nada—mengubah email menjadi saluran pemasaran yang hidup dan adaptif.
Poin penting untuk pemasar: Adopsi AI secara bertahap—mulailah dengan pengujian otomatis dan segmentasi sebelum menambahkan sistem prediktif atau generatif.
Sorotan Tanya jawab
Mengapa mengintegrasikan NLP dan Pembelajaran Mesin ke dalam pemasaran email?
Mereka memungkinkan personalisasi skala besar, pengoptimalan konten yang lebih cerdas, dan perbaikan keterlibatan waktu nyata—jauh melampaui otomatisasi tradisional.
Apa perbedaan antara NLP dan Pembelajaran Mesin dalam konteks ini?
NLP berfokus pada pemahaman dan menghasilkan bahasa yang mirip dengan manusia; ML menganalisis pola data untuk membuat keputusan otonom (seperti waktu pengiriman atau segmentasi).
Alat berbasis AI mana yang sudah praktis untuk pemasar?
Persado, Touchstone, Rasa.io, Cordial, Conversica, dan SimMachines adalah beberapa yang menerapkan NLP/ML pada pesan, keterlibatan, dan segmentasi.
Apa itu “pengiriman prediktif”?
Ini adalah penggunaan pembelajaran mesin untuk memprediksi jendela pengiriman yang optimal dan mendeteksi masalah pengiriman sebelum berdampak pada keterlibatan.
Apakah AI menggantikan pemasar?
Tidak—AI meningkatkan pengambilan keputusan dengan menangani pengujian dan optimasi yang berulang, membiarkan pemasar fokus pada strategi, kreativitas, dan penceritaan.
Apakah kita benar-benar perlu mengingatkan siapa pun tentang fakta bahwa email (dan pemasaran email) tidak akan ke mana-mana dalam waktu dekat? Jika kita melakukannya, kita hanya akan menunjukkan studi ini oleh The Radicati Group kepada mereka, yang berisi pernyataan menarik seperti…
Pada akhir 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 di bidang email? Statistik seperti itu cukup menggoda, seperti yang dikatakan anak muda. Tapi email hari ini bukanlah email milik ibu atau ayahmu. Keberhasilan berkelanjutan email, sebagian besar, terletak pada bagaimana kemampuannya untuk berevolusi. Pergi ke perangkat mobile membuat email ada di lebih banyak saku, misalnya.
Sekarang, dengan kedatangan teknologi terkait AI, kampanye email Anda dapat menjadi bahkan lebih tepat, menarik, dan efektif daripada sebelumnya.
Apakah kita benar-benar perlu mengingatkan siapa pun tentang fakta bahwa email (dan pemasaran email) tidak akan ke mana-mana dalam waktu dekat? Jika kita melakukannya, kita hanya akan menunjukkan studi ini oleh The Radicati Group kepada mereka, yang berisi pernyataan menarik seperti…
Pada akhir 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 di bidang email? Statistik seperti itu cukup menggoda, seperti yang dikatakan anak muda. Tapi email hari ini bukanlah email milik ibu atau ayahmu. Keberhasilan berkelanjutan email, sebagian besar, terletak pada bagaimana kemampuannya untuk berevolusi. Pergi ke perangkat mobile membuat email ada di lebih banyak saku, misalnya.
Sekarang, dengan kedatangan teknologi terkait AI, kampanye email Anda dapat menjadi bahkan lebih tepat, menarik, dan efektif daripada sebelumnya.
Apakah kita benar-benar perlu mengingatkan siapa pun tentang fakta bahwa email (dan pemasaran email) tidak akan ke mana-mana dalam waktu dekat? Jika kita melakukannya, kita hanya akan menunjukkan studi ini oleh The Radicati Group kepada mereka, yang berisi pernyataan menarik seperti…
Pada akhir 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 di bidang email? Statistik seperti itu cukup menggoda, seperti yang dikatakan anak muda. Tapi email hari ini bukanlah email milik ibu atau ayahmu. Keberhasilan berkelanjutan email, sebagian besar, terletak pada bagaimana kemampuannya untuk berevolusi. Pergi ke perangkat mobile membuat email ada di lebih banyak saku, misalnya.
Sekarang, dengan kedatangan teknologi terkait AI, kampanye email Anda dapat menjadi bahkan lebih tepat, menarik, dan efektif daripada sebelumnya.
Ini adalah ledakan AI untuk email
Ini hanya beberapa area di mana AI, NLP, dan pembelajaran mesin memberikan dampak di marketing email saat ini. Jika Anda pikir ini hanya puncak gunung es – atau aliran pertama yang mulai meluap – Anda benar.
Salah satu cara untuk melihat seberapa meriah segmen teknologi baru adalah dengan melihat berapa banyak perusahaan dan startup yang telah meluncurkan usaha, menggunakan situs investor atau pekerjaan seperti AngelList. Saat ini, pencarian untuk "AI email" di sana menunjukkan lebih dari 600 perusahaan di bidang ini, dan akan ada lebih banyak lagi yang akan datang.
Dengan kata lain, pada akhirnya akan ada tambahan AI untuk setiap aspek dari program email Anda. Sementara itu? Menggunakan alat AI yang sudah ada saat ini sudah menawarkan banyak potensi untuk menemukan bagaimana NLP dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan cara Anda menggunakan saluran pemasaran veteran yang tetap terdepan seperti sebelumnya.
Ini hanya beberapa area di mana AI, NLP, dan pembelajaran mesin memberikan dampak di marketing email saat ini. Jika Anda pikir ini hanya puncak gunung es – atau aliran pertama yang mulai meluap – Anda benar.
Salah satu cara untuk melihat seberapa meriah segmen teknologi baru adalah dengan melihat berapa banyak perusahaan dan startup yang telah meluncurkan usaha, menggunakan situs investor atau pekerjaan seperti AngelList. Saat ini, pencarian untuk "AI email" di sana menunjukkan lebih dari 600 perusahaan di bidang ini, dan akan ada lebih banyak lagi yang akan datang.
Dengan kata lain, pada akhirnya akan ada tambahan AI untuk setiap aspek dari program email Anda. Sementara itu? Menggunakan alat AI yang sudah ada saat ini sudah menawarkan banyak potensi untuk menemukan bagaimana NLP dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan cara Anda menggunakan saluran pemasaran veteran yang tetap terdepan seperti sebelumnya.
Ini hanya beberapa area di mana AI, NLP, dan pembelajaran mesin memberikan dampak di marketing email saat ini. Jika Anda pikir ini hanya puncak gunung es – atau aliran pertama yang mulai meluap – Anda benar.
Salah satu cara untuk melihat seberapa meriah segmen teknologi baru adalah dengan melihat berapa banyak perusahaan dan startup yang telah meluncurkan usaha, menggunakan situs investor atau pekerjaan seperti AngelList. Saat ini, pencarian untuk "AI email" di sana menunjukkan lebih dari 600 perusahaan di bidang ini, dan akan ada lebih banyak lagi yang akan datang.
Dengan kata lain, pada akhirnya akan ada tambahan AI untuk setiap aspek dari program email Anda. Sementara itu? Menggunakan alat AI yang sudah ada saat ini sudah menawarkan banyak potensi untuk menemukan bagaimana NLP dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan cara Anda menggunakan saluran pemasaran veteran yang tetap terdepan seperti sebelumnya.
Kedatangan AI email? Itu sangat 2018
Pada akhir tahun 2018, PwC mengatakan bahwa mereka telah melakukan survei terhadap para 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 dalam setidaknya satu dari proses penjualan mereka pada tahun 2020. Namun hanya 17% pemasar email yang mempertimbangkan alat otomatisasi yang memberikan perhatian pada penggabungan AI.
Orang-orang yang tertinggal mungkin tidak menyadari dampak yang telah terjadi pada ekosistem email akibat AI. 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 baik tentang bagaimana NLP menjalankan tugasnya, disajikan sebagai pengantar bagi para coder yang ingin membuat filter spam. Tetapi jika Anda tidak tertarik dengan semua hal mendetailnya, tidak masalah. Satu hal yang perlu diingat, bagaimanapun? NLP dan pembelajaran mesin hanyalah cabang dari kategori yang lebih besar dan lebih luas “AI” dan memiliki tujuan spesifik.
NLP bertujuan untuk membaca, memecahkan, memahami, dan memberi makna pada bahasa manusia dengan cara yang berguna dalam interaksi mesin-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 digunakan untuk meningkatkan program email. Mari kita lihat beberapa tempat di mana Anda bisa mengintegrasikannya ke dalam kampanye Anda, boleh kan..?
Pada akhir tahun 2018, PwC mengatakan bahwa mereka telah melakukan survei terhadap para 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 dalam setidaknya satu dari proses penjualan mereka pada tahun 2020. Namun hanya 17% pemasar email yang mempertimbangkan alat otomatisasi yang memberikan perhatian pada penggabungan AI.
Orang-orang yang tertinggal mungkin tidak menyadari dampak yang telah terjadi pada ekosistem email akibat AI. 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 baik tentang bagaimana NLP menjalankan tugasnya, disajikan sebagai pengantar bagi para coder yang ingin membuat filter spam. Tetapi jika Anda tidak tertarik dengan semua hal mendetailnya, tidak masalah. Satu hal yang perlu diingat, bagaimanapun? NLP dan pembelajaran mesin hanyalah cabang dari kategori yang lebih besar dan lebih luas “AI” dan memiliki tujuan spesifik.
NLP bertujuan untuk membaca, memecahkan, memahami, dan memberi makna pada bahasa manusia dengan cara yang berguna dalam interaksi mesin-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 digunakan untuk meningkatkan program email. Mari kita lihat beberapa tempat di mana Anda bisa mengintegrasikannya ke dalam kampanye Anda, boleh kan..?
Pada akhir tahun 2018, PwC mengatakan bahwa mereka telah melakukan survei terhadap para 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 dalam setidaknya satu dari proses penjualan mereka pada tahun 2020. Namun hanya 17% pemasar email yang mempertimbangkan alat otomatisasi yang memberikan perhatian pada penggabungan AI.
Orang-orang yang tertinggal mungkin tidak menyadari dampak yang telah terjadi pada ekosistem email akibat AI. 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 baik tentang bagaimana NLP menjalankan tugasnya, disajikan sebagai pengantar bagi para coder yang ingin membuat filter spam. Tetapi jika Anda tidak tertarik dengan semua hal mendetailnya, tidak masalah. Satu hal yang perlu diingat, bagaimanapun? NLP dan pembelajaran mesin hanyalah cabang dari kategori yang lebih besar dan lebih luas “AI” dan memiliki tujuan spesifik.
NLP bertujuan untuk membaca, memecahkan, memahami, dan memberi makna pada bahasa manusia dengan cara yang berguna dalam interaksi mesin-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 digunakan untuk meningkatkan program email. Mari kita lihat beberapa tempat di mana Anda bisa mengintegrasikannya ke dalam kampanye Anda, boleh kan..?
Pengujian
Dengan pembelajaran mesin, Anda sekarang dapat melakukan pengujian multi-armed bandit. Jika Anda terbiasa dengan pengujian terpisah, bersiaplah: Sekarang Anda akan dapat menjalankan tes secara berkelanjutan dan menggunakan temuan Anda segera. Seiring waktu, Anda akan secara bertahap mengoptimalkan hasil Anda, dan secara bersamaan dapat menguji konten dan pesan sambil juga mengirim varian dengan kinerja terbaik Anda kepada prospek atau pelanggan.
Bagaimana caranya? Anda mengatur kampanye dan beberapa variasi email, dan pembelajaran mesin melakukan sisanya, menjalankan tes sepanjang kampanye Anda dan menyempurnakannya berdasarkan data tes. Apa yang dapat Anda uji? Hampir semua yang sudah Anda uji, mulai dari salinan hingga desain hingga gambar hingga waktu.
Metode Pengujian | Bagaimana Cara Kerjanya | Mengapa Ini Penting untuk Email |
|---|---|---|
Pengujian A/B | Membagi audiens menjadi kelompok tetap untuk membandingkan dua varian | Wawasan hanya di akhir pengujian, lambat untuk bereaksi |
Multi-Armed Bandit | Secara terus-menerus mengalokasikan kembali lalu lintas ke varian pemenang secara real-time | Lebih banyak keterlibatan selama pengujian dan optimisasi yang berkelanjutan |
Monitoring Manual | Tinjauan manusia terhadap laporan dan keputusan | Umumnya proses umpan balik yang lambat dan skalabilitas yang terbatas |
Optimisasi Pembelajaran Mesin | Secara otomatis beradaptasi berdasarkan data kinerja yang sedang berlangsung | Menyampaikan pesan terbaik kepada sebagian besar pelanggan dengan tanpa upaya manual |
Dengan pembelajaran mesin, Anda sekarang dapat melakukan pengujian multi-armed bandit. Jika Anda terbiasa dengan pengujian terpisah, bersiaplah: Sekarang Anda akan dapat menjalankan tes secara berkelanjutan dan menggunakan temuan Anda segera. Seiring waktu, Anda akan secara bertahap mengoptimalkan hasil Anda, dan secara bersamaan dapat menguji konten dan pesan sambil juga mengirim varian dengan kinerja terbaik Anda kepada prospek atau pelanggan.
Bagaimana caranya? Anda mengatur kampanye dan beberapa variasi email, dan pembelajaran mesin melakukan sisanya, menjalankan tes sepanjang kampanye Anda dan menyempurnakannya berdasarkan data tes. Apa yang dapat Anda uji? Hampir semua yang sudah Anda uji, mulai dari salinan hingga desain hingga gambar hingga waktu.
Metode Pengujian | Bagaimana Cara Kerjanya | Mengapa Ini Penting untuk Email |
|---|---|---|
Pengujian A/B | Membagi audiens menjadi kelompok tetap untuk membandingkan dua varian | Wawasan hanya di akhir pengujian, lambat untuk bereaksi |
Multi-Armed Bandit | Secara terus-menerus mengalokasikan kembali lalu lintas ke varian pemenang secara real-time | Lebih banyak keterlibatan selama pengujian dan optimisasi yang berkelanjutan |
Monitoring Manual | Tinjauan manusia terhadap laporan dan keputusan | Umumnya proses umpan balik yang lambat dan skalabilitas yang terbatas |
Optimisasi Pembelajaran Mesin | Secara otomatis beradaptasi berdasarkan data kinerja yang sedang berlangsung | Menyampaikan pesan terbaik kepada sebagian besar pelanggan dengan tanpa upaya manual |
Dengan pembelajaran mesin, Anda sekarang dapat melakukan pengujian multi-armed bandit. Jika Anda terbiasa dengan pengujian terpisah, bersiaplah: Sekarang Anda akan dapat menjalankan tes secara berkelanjutan dan menggunakan temuan Anda segera. Seiring waktu, Anda akan secara bertahap mengoptimalkan hasil Anda, dan secara bersamaan dapat menguji konten dan pesan sambil juga mengirim varian dengan kinerja terbaik Anda kepada prospek atau pelanggan.
Bagaimana caranya? Anda mengatur kampanye dan beberapa variasi email, dan pembelajaran mesin melakukan sisanya, menjalankan tes sepanjang kampanye Anda dan menyempurnakannya berdasarkan data tes. Apa yang dapat Anda uji? Hampir semua yang sudah Anda uji, mulai dari salinan hingga desain hingga gambar hingga waktu.
Metode Pengujian | Bagaimana Cara Kerjanya | Mengapa Ini Penting untuk Email |
|---|---|---|
Pengujian A/B | Membagi audiens menjadi kelompok tetap untuk membandingkan dua varian | Wawasan hanya di akhir pengujian, lambat untuk bereaksi |
Multi-Armed Bandit | Secara terus-menerus mengalokasikan kembali lalu lintas ke varian pemenang secara real-time | Lebih banyak keterlibatan selama pengujian dan optimisasi yang berkelanjutan |
Monitoring Manual | Tinjauan manusia terhadap laporan dan keputusan | Umumnya proses umpan balik yang lambat dan skalabilitas yang terbatas |
Optimisasi Pembelajaran Mesin | Secara otomatis beradaptasi berdasarkan data kinerja yang sedang berlangsung | Menyampaikan pesan terbaik kepada sebagian besar pelanggan dengan tanpa upaya manual |
Penulisan salinan
Pembelajaran mesin dan NLP – serta saudaranya, Generasi Bahasa Alami (NLG) – sedang dimanfaatkan oleh beberapa penyedia untuk memberikan solusi yang sebenarnya dapat menghasilkan garis subjek dan salinan lainnya.
Ambil perusahaan seperti Persado, misalnya: “mesin pesan”nya menerapkan pemahamannya tentang bahasa alami untuk membuat salinan yang berbicara dalam “suara merek” pemasar, memanfaatkan basis data besar dari karya yang ditandai dan dinilai dalam 25 bahasa, basis data 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 garis subjek Anda dengan basis data 21 miliar email, serta tren industri, untuk memprediksi kemungkinan kesan, klik, dan tingkat konversinya.
Rasa.io mengotomatiskan proses pembuatan buletin, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konten berdasarkan perilaku setiap penerima untuk memberikan personalisasi 1:1 yang “disesuaikan dengan minat dan kepribadian unik pelanggan Anda, tanpa waktu yang dibutuhkan untuk menyusun email Anda secara manual.”
Pembelajaran mesin dan NLP – serta saudaranya, Generasi Bahasa Alami (NLG) – sedang dimanfaatkan oleh beberapa penyedia untuk memberikan solusi yang sebenarnya dapat menghasilkan garis subjek dan salinan lainnya.
Ambil perusahaan seperti Persado, misalnya: “mesin pesan”nya menerapkan pemahamannya tentang bahasa alami untuk membuat salinan yang berbicara dalam “suara merek” pemasar, memanfaatkan basis data besar dari karya yang ditandai dan dinilai dalam 25 bahasa, basis data 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 garis subjek Anda dengan basis data 21 miliar email, serta tren industri, untuk memprediksi kemungkinan kesan, klik, dan tingkat konversinya.
Rasa.io mengotomatiskan proses pembuatan buletin, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konten berdasarkan perilaku setiap penerima untuk memberikan personalisasi 1:1 yang “disesuaikan dengan minat dan kepribadian unik pelanggan Anda, tanpa waktu yang dibutuhkan untuk menyusun email Anda secara manual.”
Pembelajaran mesin dan NLP – serta saudaranya, Generasi Bahasa Alami (NLG) – sedang dimanfaatkan oleh beberapa penyedia untuk memberikan solusi yang sebenarnya dapat menghasilkan garis subjek dan salinan lainnya.
Ambil perusahaan seperti Persado, misalnya: “mesin pesan”nya menerapkan pemahamannya tentang bahasa alami untuk membuat salinan yang berbicara dalam “suara merek” pemasar, memanfaatkan basis data besar dari karya yang ditandai dan dinilai dalam 25 bahasa, basis data 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 garis subjek Anda dengan basis data 21 miliar email, serta tren industri, untuk memprediksi kemungkinan kesan, klik, dan tingkat konversinya.
Rasa.io mengotomatiskan proses pembuatan buletin, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konten berdasarkan perilaku setiap penerima untuk memberikan personalisasi 1:1 yang “disesuaikan dengan minat dan kepribadian unik pelanggan Anda, tanpa waktu yang dibutuhkan untuk menyusun email Anda secara manual.”
Keterlibatan
Ingin melakukan sedikit optimasi konten waktu nyata untuk meningkatkan keterlibatan? Cordial mengatakan bahwa ia dapat "mencerna dan memproses data acara pelanggan, perilaku, dan pembelian dari hampir semua sumber," sehingga pesan dapat dikirimkan melalui berbagai saluran, berdasarkan data perilaku hingga-saat-ini. Jadi onboarding, kampanye keterlibatan ulang, dan email yang dipicu lainnya dapat diselaraskan dengan apa yang mereka minati pada saat ini.
Cara lain untuk terlibat? Tambahkan sentuhan pribadi. Nah, sentuhan pribadi virtual: Conversica dengan bangga mengklaim dapat memberikan "sentuhan manusia yang dipersonalisasi dalam skala besar" melalui asisten penjualan AI yang menghubungi pengguna dalam hitungan menit setelah dia menunjukkan minat pada merek atau inventaris Anda melalui email atau SMS.
Jika Anda khawatir "perbincangan" terdengar seperti salinan robot, mereka mengklaim bahwa AI "berempati" secara efektif dengan menganalisis balasan untuk menyesuaikan respons yang tepat. Selain itu, platform ini tidak hanya ditujukan untuk keterlibatan awal atau onboarding tetapi juga dapat menangani dialog rutin sepanjang perjalanan pelanggan yang seluruhnya.
Ingin melakukan sedikit optimasi konten waktu nyata untuk meningkatkan keterlibatan? Cordial mengatakan bahwa ia dapat "mencerna dan memproses data acara pelanggan, perilaku, dan pembelian dari hampir semua sumber," sehingga pesan dapat dikirimkan melalui berbagai saluran, berdasarkan data perilaku hingga-saat-ini. Jadi onboarding, kampanye keterlibatan ulang, dan email yang dipicu lainnya dapat diselaraskan dengan apa yang mereka minati pada saat ini.
Cara lain untuk terlibat? Tambahkan sentuhan pribadi. Nah, sentuhan pribadi virtual: Conversica dengan bangga mengklaim dapat memberikan "sentuhan manusia yang dipersonalisasi dalam skala besar" melalui asisten penjualan AI yang menghubungi pengguna dalam hitungan menit setelah dia menunjukkan minat pada merek atau inventaris Anda melalui email atau SMS.
Jika Anda khawatir "perbincangan" terdengar seperti salinan robot, mereka mengklaim bahwa AI "berempati" secara efektif dengan menganalisis balasan untuk menyesuaikan respons yang tepat. Selain itu, platform ini tidak hanya ditujukan untuk keterlibatan awal atau onboarding tetapi juga dapat menangani dialog rutin sepanjang perjalanan pelanggan yang seluruhnya.
Ingin melakukan sedikit optimasi konten waktu nyata untuk meningkatkan keterlibatan? Cordial mengatakan bahwa ia dapat "mencerna dan memproses data acara pelanggan, perilaku, dan pembelian dari hampir semua sumber," sehingga pesan dapat dikirimkan melalui berbagai saluran, berdasarkan data perilaku hingga-saat-ini. Jadi onboarding, kampanye keterlibatan ulang, dan email yang dipicu lainnya dapat diselaraskan dengan apa yang mereka minati pada saat ini.
Cara lain untuk terlibat? Tambahkan sentuhan pribadi. Nah, sentuhan pribadi virtual: Conversica dengan bangga mengklaim dapat memberikan "sentuhan manusia yang dipersonalisasi dalam skala besar" melalui asisten penjualan AI yang menghubungi pengguna dalam hitungan menit setelah dia menunjukkan minat pada merek atau inventaris Anda melalui email atau SMS.
Jika Anda khawatir "perbincangan" terdengar seperti salinan robot, mereka mengklaim bahwa AI "berempati" secara efektif dengan menganalisis balasan untuk menyesuaikan respons yang tepat. Selain itu, platform ini tidak hanya ditujukan untuk keterlibatan awal atau onboarding tetapi juga dapat menangani dialog rutin sepanjang perjalanan pelanggan yang seluruhnya.
Segmentasi
Untuk perusahaan yang berinvestasi dalam platform manajemen data pelanggan, mampu menggali wawasan dan manfaat maksimal dari big data untuk memberikan pengalaman pengguna yang sangat dipersonalisasi, terutama dalam email, adalah perhatian yang jelas.
Sebuah solusi pembelajaran mesin yang terhubung ke kumpulan data yang berpotensi besar ini dapat melakukan segmentasi yang berwawasan dengan cara yang tidak pernah bisa dilakukan oleh manusia mana pun – atau ruangan yang dipenuhi manusia – sekaligus melakukan penyesuaian terus menerus dan mengungkap asosiasi baru, bahkan menghasilkan segmen produk baru di mana sebelumnya tidak terlihat. SimMachines adalah salah satu penyedia ini, yang menyebut rasa khusus mereka “segmentasi prediktif dinamis.”
Untuk perusahaan yang berinvestasi dalam platform manajemen data pelanggan, mampu menggali wawasan dan manfaat maksimal dari big data untuk memberikan pengalaman pengguna yang sangat dipersonalisasi, terutama dalam email, adalah perhatian yang jelas.
Sebuah solusi pembelajaran mesin yang terhubung ke kumpulan data yang berpotensi besar ini dapat melakukan segmentasi yang berwawasan dengan cara yang tidak pernah bisa dilakukan oleh manusia mana pun – atau ruangan yang dipenuhi manusia – sekaligus melakukan penyesuaian terus menerus dan mengungkap asosiasi baru, bahkan menghasilkan segmen produk baru di mana sebelumnya tidak terlihat. SimMachines adalah salah satu penyedia ini, yang menyebut rasa khusus mereka “segmentasi prediktif dinamis.”
Untuk perusahaan yang berinvestasi dalam platform manajemen data pelanggan, mampu menggali wawasan dan manfaat maksimal dari big data untuk memberikan pengalaman pengguna yang sangat dipersonalisasi, terutama dalam email, adalah perhatian yang jelas.
Sebuah solusi pembelajaran mesin yang terhubung ke kumpulan data yang berpotensi besar ini dapat melakukan segmentasi yang berwawasan dengan cara yang tidak pernah bisa dilakukan oleh manusia mana pun – atau ruangan yang dipenuhi manusia – sekaligus melakukan penyesuaian terus menerus dan mengungkap asosiasi baru, bahkan menghasilkan segmen produk baru di mana sebelumnya tidak terlihat. SimMachines adalah salah satu penyedia ini, yang menyebut rasa khusus mereka “segmentasi prediktif dinamis.”
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 mampu mengoptimalkan pengiriman dan kesehatan keseluruhan dari program email.
Ini berarti wawasan waktu nyata tersedia tentang masalah keterkiriman dan 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 satu promosi diri? Ini baru dalam permainan karena platform ini, SparkPost Signals, adalah platform intelijen email yang pertama dan satu-satunya dalam jenisnya di industri, dan kami bangga untuk menawarkannya.
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 mampu mengoptimalkan pengiriman dan kesehatan keseluruhan dari program email.
Ini berarti wawasan waktu nyata tersedia tentang masalah keterkiriman dan 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 satu promosi diri? Ini baru dalam permainan karena platform ini, SparkPost Signals, adalah platform intelijen email yang pertama dan satu-satunya dalam jenisnya di industri, dan kami bangga untuk menawarkannya.
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 mampu mengoptimalkan pengiriman dan kesehatan keseluruhan dari program email.
Ini berarti wawasan waktu nyata tersedia tentang masalah keterkiriman dan 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 satu promosi diri? Ini baru dalam permainan karena platform ini, SparkPost Signals, adalah platform intelijen email yang pertama dan satu-satunya dalam jenisnya di industri, dan kami bangga untuk menawarkannya.
