Ora, con l'arrivo delle tecnologie legate all'IA, le tue campagne email possono diventare ancora più precise, coinvolgenti ed efficaci di quanto non siano mai state.
Business in a box.
Scopri le nostre soluzioni.
Parla con il nostro team di vendita
Abbiamo davvero bisogno di ricordare a qualcuno il fatto che l'email (e l'email marketing) non scomparirà presto? Se lo facessimo, mostreremmo loro questo studio di The Radicati Group, contenente affermazioni come…
Entro la fine del 2019, il numero di utenti email nel mondo aumenterà a oltre 2,9 miliardi. Oltre un terzo della popolazione mondiale utilizzerà l'email entro la fine del 2019.
Per coloro di noi che lavorano con le email? Statistiche come queste sono piuttosto allettanti, come dicono i ragazzi. Ma l'email di oggi non è l'email di tua mamma o di tuo papà. Il continuo successo delle email si deve, in gran parte, alla sua capacità di evolversi. Passare al mobile ha messo l'email in molte più tasche, per esempio.
Ora, con l'arrivo delle tecnologie correlate all'AI, le tue campagne email possono diventare ancora più precise, coinvolgenti ed efficaci di quanto non siano mai state.
L'arrivo dell'email AI? È così 2018
Alla fine del 2018, PwC ha dichiarato di aver intervistato dirigenti statunitensi e ha scoperto che il 27% di loro affermava di stare già implementando l'AI in più aree.
Sul fronte globale, il 30% delle aziende in tutto il mondo utilizzerà l'AI in almeno uno dei loro processi di vendita entro il 2020. Ma solo il 17% degli e-mail marketer che considerano gli strumenti di automazione ha preso in considerazione l'idea di incorporare l'AI.
I ritardatari potrebbero non rendersi conto dell'impatto che l'AI ha già avuto sull'ecosistema delle e-mail. Un esempio molto visibile era il modo in cui Gmail gestisce la classificazione delle e-mail utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per filtrare le e-mail in arrivo come messaggi Primari, Social o Promozioni.
Ecco una spiegazione piuttosto buona di come l'NLP svolge il suo lavoro, presentata come introduzione per i programmatori che vogliono creare un filtro spam. Ma se non sei interessato a tutti i dettagli, va bene. Una cosa però da ricordare? NLP e machine learning sono solo rami della categoria più grande e ampia “AI” e hanno obiettivi specifici.
L'NLP è destinato a leggere, decifrare, capire e dare senso al linguaggio umano in un modo utile nell'interazione uomo-macchina.
Il machine learning implica l'applicazione di algoritmi e modelli statistici affinché i computer possano prendere decisioni ed eseguire compiti senza istruzioni esplicite riconoscendo modelli nei dati e traendo inferenze.
Al momento, ci sono molteplici strumenti e tattiche in cui l'NLP e il machine learning vengono utilizzati per migliorare i programmi di e-mail. Vediamo alcuni dei posti dove potresti integrarli nelle tue campagne, d'accordo..?
Test
Copywriting
Machine learning e NLP – e il suo cugino, Natural Language Genration (NLG) – vengono utilizzati da molteplici fornitori per offrire soluzioni che possono effettivamente generare linee dell'oggetto e altri contenuti.
Prendi una società come Persado, per esempio: la sua "message machine" applica la sua comprensione del linguaggio naturale per creare contenuti che parlano nella "brand voice" del marketer, sfruttando un enorme database di opere etichettate e classificate in 25 lingue, un database che evolve nel tempo mentre il machine learning fornisce approfondimenti (e formula giudizi) su quali messaggi abbiano il massimo appeal per il tuo pubblico target.
Touchstone, come altro esempio, confronta la tua linea dell'oggetto con un database di 21 miliardi di email, oltre alle tendenze del settore, per prevederne le probabili impressioni, click e tassi di conversione.
Rasa.io ha automatizzato il processo di creazione delle newsletter e utilizza il machine learning per ottimizzare i contenuti in base ai comportamenti di ciascun destinatario per fornire una personalizzazione 1:1 che è "adatta agli interessi e alle personalità uniche dei tuoi abbonati, senza il tempo necessario per curare manualmente le tue email."
Coinvolgimento
Vuoi effettuare un po' di ottimizzazione dei contenuti in tempo reale per aumentare il coinvolgimento? Cordial afferma di poter “ingerire ed elaborare eventi dei clienti, comportamenti e dati di acquisto da praticamente qualsiasi fonte”, in modo che i messaggi possano essere inviati attraverso più canali, basandosi su comportamenti aggiornati fino a questo momento. Quindi il processo di onboarding, le campagne di ri-engagement e altre email attivate possono essere allineate con ciò a cui sono interessati proprio in questo momento.
Un altro modo per coinvolgere? Aggiungere un tocco personale. Bene, un tocco personale virtuale: Conversica afferma con orgoglio di offrire un “tocco umano personalizzato su larga scala” attraverso assistenti alle vendite AI che contattano un utente entro pochi minuti dall’espressione di interesse per il tuo marchio o inventario tramite email o SMS.
Se sei preoccupato che la “conversazione” sembri una copia robotica, affermano che l'AI “empatizza” efficacemente analizzando le risposte per adattare le risposte giuste. Inoltre, la piattaforma non è destinata solo al coinvolgimento iniziale o all’onboarding, ma può gestire dialoghi di routine durante l'intero percorso del cliente.
Segmentazione
Per le aziende che investono in piattaforme di gestione dei dati dei clienti, essere in grado di ottenere il massimo possibile di intuizioni e benefici dai big data per offrire esperienze utente altamente personalizzate, soprattutto nelle email, è una preoccupazione ovvia.
Una soluzione di machine learning connessa a questi potenzialmente enormi bacini di dati può fare una segmentazione intuitiva in modi che nessun essere umano - o una sala caldaie piena di esseri umani - potrebbe mai fare, effettuando regolazioni continue e scoprendo nuove associazioni, persino generando nuovi segmenti di prodotto dove prima non erano visibili. SimMachines è uno di questi fornitori, chiamando la loro particolare soluzione “dynamic predictive segmentation.”
Consegna predittiva
Se non ne hai mai sentito parlare, è perché è una nuova piega nell'applicazione del machine learning alla posta elettronica. Analizzando il comportamento di trilioni di email, l'analisi predittiva e il machine learning sono in grado di ottimizzare la consegna e la salute complessiva di un programma di posta elettronica.
Questo significa che sono disponibili approfondimenti in tempo reale sulla consegna e sui problemi di performance, possono essere identificati i problemi prima che si verifichino e possono essere fatte raccomandazioni basate sui dati su come ottimizzare l'engagement e le performance. Le interruzioni possono essere evitate - mentre il ROI è massimizzato.
E se permetti un solo auto-promozione? È nuovo nel gioco perché questa piattaforma, SparkPost Signals, è la prima e unica piattaforma di intelligence email del suo genere nel settore, e siamo orgogliosi di offrirla.
È un'esplosione di AI-per-email
Questi sono solo alcuni dei settori in cui l'IA, il NLP e il machine learning stanno avendo un impatto immediato sul marketing tramite email. Se pensi che sia solo la punta dell'iceberg – o i primi segni di una grande ondata – avresti ragione.
Un modo per vedere quanto sta diventando fervente un nuovo segmento tecnologico è vedere quante aziende e startup hanno appeso un'insegna, utilizzando siti di investitori o di lavoro come AngelList. Al momento, una ricerca di “email AI” lì mostra oltre 600 aziende nel settore, e ce ne saranno altre in arrivo.
In altre parole, ci sarà alla fine un componente aggiuntivo AI per ogni aspetto del tuo programma email. Nel frattempo? Usare gli strumenti AI esistenti già offre molto potenziale per scoprire come il NLP e il machine learning possano migliorare il modo in cui stai utilizzando un canale di marketing veterano che è ancora all'avanguardia come sempre.
