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.
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 di aver scoperto che il 27% di loro affermava di implementare già l'AI in più aree.
Sul fronte globale, il 30% delle aziende nel mondo utilizzerà l'AI in almeno uno dei loro processi di vendita entro il 2020. Ma solo il 17% dei marketer via email che considerano strumenti di automazione ha pensato di incorporare l'AI.
I ritardatari potrebbero non rendersi conto dell'impatto che l'AI ha già avuto sull'ecosistema delle email. Un esempio molto visibile è stato come Gmail gestisce la classificazione delle email utilizzando il Natural Language Processing (NLP) per filtrare i messaggi in arrivo come messaggi Primari, Sociali o di Promozione.
Ecco una spiegazione piuttosto buona di come l'NLP svolge il suo lavoro, presentata come introduzione per i programmatori che vogliono sviluppare un filtro spam. Ma se non sei interessato a tutti i dettagli tecnici, va bene. Una cosa da ricordare, però? NLP e machine learning sono solo rami della categoria più ampia e generale “AI” e hanno obiettivi specifici.
Il NLP è destinato a leggere, decifrare, comprendere e dare un senso al linguaggio umano in un modo utile per l'interazione uomo-macchina.
Il machine learning comporta l'applicazione di algoritmi e modelli statistici, in modo che i computer possano prendere decisioni ed eseguire compiti senza istruzioni esplicite riconoscendo schemi nei dati e traendo inferenze.
Al momento, ci sono molti strumenti e tattiche in cui NLP e machine learning vengono utilizzati per migliorare i programmi di posta elettronica. Diamo un'occhiata ad alcuni dei luoghi in cui potresti integrarli nelle tue campagne, ti va..?
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 che può “assorbire ed elaborare eventi, comportamenti e dati di acquisto dei clienti da praticamente qualsiasi fonte”, in modo che i messaggi possano essere inviati attraverso più canali, in base ai dati comportamentali fino a questo momento esatto. Quindi, le campagne di onboarding, di riattivazione e altre email attivate possono essere allineate con ciò che interessa a loro in questo preciso momento.
Un altro modo per coinvolgere? Aggiungere un tocco personale. Beh, un tocco personale virtuale: Conversica afferma con orgoglio di offrire “un tocco umano personalizzato su larga scala” attraverso assistenti di vendita AI che contattano un utente entro pochi minuti dal suo manifestare interesse per il tuo marchio o inventario tramite email o SMS.
Se sei preoccupato che la “conversazione” sembri scritta da un robot, affermano che l'AI “empatizza” efficacemente analizzando le risposte per adattare le risposte giuste. Inoltre, la piattaforma non è progettata solo per il coinvolgimento iniziale o l'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 trarre il massimo possibile di intuizioni e benefici dai big data per offrire esperienze utente altamente personalizzate, specialmente nelle email, è una preoccupazione ovvia.
Una soluzione di apprendimento automatico collegata a questi potenzialmente enormi bacini di dati può fare una segmentazione approfondita in modi che nessun essere umano – o una serie di esseri umani – potrebbe mai fare, effettuando regolazioni continue e scoprendo nuove associazioni, persino generando nuovi segmenti di prodotto dove non erano visibili prima. SimMachines è uno di questi fornitori, che chiama la loro particolare modalità “segmentazione predittiva dinamica.”
Consegna predittiva
Se non ne hai mai sentito parlare prima, è perché è una nuova piega nell'applicare l'apprendimento automatico alle email. Analizzando il comportamento di trilioni di email, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico sono in grado di ottimizzare la consegna e la salute complessiva di un programma di email.
Ciò significa che sono disponibili informazioni in tempo reale sulla deliverability e su problemi di prestazioni, i problemi possono essere identificati prima che si verifichino e possono essere fatte raccomandazioni basate sui dati su come ottimizzare il coinvolgimento e le prestazioni. Si possono evitare interruzioni – mentre il ROI è massimizzato.
E se permetti un piccolo auto-promozione? È nuovo nel gioco perché questa piattaforma, SparkPost Signals, è la prima e unica piattaforma di intelligenza email del suo genere nell'industria, e siamo orgogliosi di offrirla.
È un'esplosione di AI-per-email
Queste sono solo alcune delle aree in cui AI, NLP e il machine learning stanno avendo un impatto attuale sul email marketing. Se pensi che sia solo la punta dell'iceberg – o la prima goccia attraverso le paratoie – avresti ragione.
Un modo per vedere quanto febbrile stia diventando un nuovo segmento tecnologico è vedere quante aziende e startup hanno appeso un'insegna, utilizzando siti di investitori o di lavoro come AngelList. In questo momento, una ricerca di “email AI” lì mostra oltre 600 aziende nel settore, e ce ne saranno altre a venire.
In altre parole, ci sarà alla fine un add-on AI per ogni aspetto del tuo programma email. Nel frattempo? Mettere già al lavoro gli strumenti AI esistenti offre parecchio potenziale per scoprire come NLP e machine learning possono migliorare il modo in cui si utilizza un canale di marketing veterano che è all'avanguardia come sempre.
