Come utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning nel tuo programma di posta elettronica
Uccello
29 lug 2019
1 min read
Punti Chiave
Scopo: Questo post esplora come AI, NLP e Machine Learning stanno trasformando il marketing via email, abilitando segmentazioni più intelligenti, personalizzazione in tempo reale, consegne predittive e generazione di testo.
Il cambiamento: Le email rimangono vitali, ma la sua evoluzione ora dipende dall'automazione guidata dall'AI che si adatta al comportamento degli utenti e ottimizza dinamicamente il coinvolgimento.
Applicazioni principali:
Testing: Vai oltre i test A/B con algoritmi bandit multi-braccio che ottimizzano continuamente le campagne in tempo reale.
Copywriting: Strumenti come Persado e Touchstone usano NLP/NLG per generare e valutare oggetti e testi email allineati con la tua voce di marca.
Coinvolgimento: Piattaforme come Cordial e Conversica personalizzano l'approccio con dati comportamentali, offrendo interazioni 1:1 su larga scala.
Segmentazione: Il machine learning identifica segmenti di pubblico dinamici e modelli comportamentali invisibili all'analisi manuale.
Consegna predittiva: I sistemi AI (come SparkPost Signals) analizzano miliardi di email per prevedere il coinvolgimento, prevenire problemi di consegna e ottimizzare i tempi di invio.
Risultato: L'AI e il NLP portano miglioramenti misurabili nei tassi di clic, nelle conversioni e nella retention automatizzando personalizzazione, tempistica e tono, trasformando l'email in un canale di marketing vivo e adattivo.
Lezione per i marketer: Adotta l'AI in modo incrementale: inizia con test automatizzati e segmentazione prima di inserire sistemi predittivi o generativi.
Punti salienti del Q&A
Perché integrare l'NLP e il Machine Learning nel marketing via email?
Consentono una personalizzazione su larga scala, un'ottimizzazione dei contenuti più intelligente e miglioramenti dell'engagement in tempo reale, molto oltre l'automazione tradizionale.
Qual è la differenza tra NLP e Machine Learning in questo contesto?
L'NLP si concentra sulla comprensione e generazione di un linguaggio simile a quello umano; l'ML analizza i modelli dei dati per prendere decisioni autonome (come orari di invio o segmentazione).
Quali strumenti guidati dall'intelligenza artificiale sono già pratici per i marketer?
Persado, Touchstone, Rasa.io, Cordial, Conversica e SimMachines sono tra quelli che applicano NLP/ML alla messaggistica, coinvolgimento e segmentazione.
Che cos'è la "consegna predittiva"?
Si tratta dell'uso dell'apprendimento automatico per prevedere le finestre di invio ottimali e rilevare problemi di consegna prima che impattino sull'engagement.
L'IA sta sostituendo i marketer?
No—l'IA migliora il processo decisionale gestendo test e ottimizzazione ripetitivi, consentendo ai professionisti del marketing di concentrarsi su strategia, creatività e narrazione.
Allora, dobbiamo davvero ricordare a qualcuno che le email (e il marketing via email) non stanno andando da nessuna parte nel prossimo futuro? Se lo facessimo, potremmo semplicemente mostrare questo studio del The Radicati Group, contenente affermazioni come…
Entro la fine del 2019, il numero di utenti di email in tutto il mondo aumenterà a oltre 2,9 miliardi. Oltre un terzo della popolazione mondiale utilizzerà email entro la fine del 2019.
Per coloro di noi che lavorano nell'email? Statistiche come queste sono piuttosto temptative, come dicono i ragazzi. Ma l'email di oggi non è quella di tua madre o di tuo padre. Il successo continuo dell'email è, in gran parte, legato alla sua capacità di evolversi. Ad esempio, il passaggio al mobile ha messo l'email in molte più tasche.
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.
Allora, dobbiamo davvero ricordare a qualcuno che le email (e il marketing via email) non stanno andando da nessuna parte nel prossimo futuro? Se lo facessimo, potremmo semplicemente mostrare questo studio del The Radicati Group, contenente affermazioni come…
Entro la fine del 2019, il numero di utenti di email in tutto il mondo aumenterà a oltre 2,9 miliardi. Oltre un terzo della popolazione mondiale utilizzerà email entro la fine del 2019.
Per coloro di noi che lavorano nell'email? Statistiche come queste sono piuttosto temptative, come dicono i ragazzi. Ma l'email di oggi non è quella di tua madre o di tuo padre. Il successo continuo dell'email è, in gran parte, legato alla sua capacità di evolversi. Ad esempio, il passaggio al mobile ha messo l'email in molte più tasche.
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.
Allora, dobbiamo davvero ricordare a qualcuno che le email (e il marketing via email) non stanno andando da nessuna parte nel prossimo futuro? Se lo facessimo, potremmo semplicemente mostrare questo studio del The Radicati Group, contenente affermazioni come…
Entro la fine del 2019, il numero di utenti di email in tutto il mondo aumenterà a oltre 2,9 miliardi. Oltre un terzo della popolazione mondiale utilizzerà email entro la fine del 2019.
Per coloro di noi che lavorano nell'email? Statistiche come queste sono piuttosto temptative, come dicono i ragazzi. Ma l'email di oggi non è quella di tua madre o di tuo padre. Il successo continuo dell'email è, in gran parte, legato alla sua capacità di evolversi. Ad esempio, il passaggio al mobile ha messo l'email in molte più tasche.
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.
È un'esplosione di AI per le email
Questi sono solo alcuni degli ambiti in cui AI, NLP e machine learning stanno avendo un impatto attuale sul marketing via email. Se pensi sia solo la punta dell'iceberg - o il primo rigagnolo attraverso le porte - hai ragione.
Un modo per vedere quanto sia fervente un nuovo segmento tecnologico è osservare quante aziende e startup hanno affisso un'insegna, utilizzando siti per investitori o per offerte di lavoro come AngelList. In questo momento, una ricerca per "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 di AI per ogni aspetto del tuo programma email. Nel frattempo? Mettere in uso gli strumenti AI esistenti oggi offre già moltissimo potenziale per scoprire come NLP e machine learning possano migliorare il modo in cui stai utilizzando un canale di marketing veterano che è ancora all'avanguardia più che mai.
Questi sono solo alcuni degli ambiti in cui AI, NLP e machine learning stanno avendo un impatto attuale sul marketing via email. Se pensi sia solo la punta dell'iceberg - o il primo rigagnolo attraverso le porte - hai ragione.
Un modo per vedere quanto sia fervente un nuovo segmento tecnologico è osservare quante aziende e startup hanno affisso un'insegna, utilizzando siti per investitori o per offerte di lavoro come AngelList. In questo momento, una ricerca per "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 di AI per ogni aspetto del tuo programma email. Nel frattempo? Mettere in uso gli strumenti AI esistenti oggi offre già moltissimo potenziale per scoprire come NLP e machine learning possano migliorare il modo in cui stai utilizzando un canale di marketing veterano che è ancora all'avanguardia più che mai.
Questi sono solo alcuni degli ambiti in cui AI, NLP e machine learning stanno avendo un impatto attuale sul marketing via email. Se pensi sia solo la punta dell'iceberg - o il primo rigagnolo attraverso le porte - hai ragione.
Un modo per vedere quanto sia fervente un nuovo segmento tecnologico è osservare quante aziende e startup hanno affisso un'insegna, utilizzando siti per investitori o per offerte di lavoro come AngelList. In questo momento, una ricerca per "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 di AI per ogni aspetto del tuo programma email. Nel frattempo? Mettere in uso gli strumenti AI esistenti oggi offre già moltissimo potenziale per scoprire come NLP e machine learning possano migliorare il modo in cui stai utilizzando un canale di marketing veterano che è ancora all'avanguardia più che mai.
L'arrivo dell'IA per le email? 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 aver già implementato l'IA in più aree.
Sul fronte globale, il 30% delle aziende in tutto il mondo utilizzerà l'IA in almeno uno dei propri processi di vendita entro il 2020. Ma solo il 17% dei marketer via email che considerano strumenti di automazione ha dato alcun pensiero all'incorporazione dell'IA.
Gli indietro potrebbero non rendersi conto dell'impatto che l'IA ha già avuto sull'ecosistema email. Un esempio molto visibile è stato come Gmail gestisce la classificazione delle email utilizzando il Natural Language Processing (NLP) per filtrare le email in arrivo come messaggi Primari, Sociali o Promozionali.
Ecco una buona spiegazione di come il NLP svolge il proprio lavoro, presentata come un'introduzione per i programmatori che vogliono creare un filtro spam. Ma se non sei interessato a tutto ciò che c'è dietro, va bene. Una cosa da ricordare, però? Il NLP e il machine learning sono solo ramificazioni della più grande e ampia categoria “IA” e hanno obiettivi specifici.
Il NLP è inteso per leggere, decifrare, comprendere e dare senso al linguaggio umano in un modo utile nell'interazione uomo-macchina.
Il machine learning coinvolge l'applicazione di algoritmi e modelli statistici affinché i computer possano prendere decisioni e svolgere compiti senza istruzioni esplicite, riconoscendo schemi nei dati e traendo inferenze.
In questo momento, ci sono diversi strumenti e tattiche in cui il NLP e il machine learning sono utilizzati per migliorare i programmi email. Diamo un'occhiata ad alcuni dei luoghi in cui potresti integrarli nelle tue campagne, d'accordo..?
Alla fine del 2018, PwC ha dichiarato di aver intervistato dirigenti statunitensi, e ha scoperto che il 27% di loro affermava di aver già implementato l'IA in più aree.
Sul fronte globale, il 30% delle aziende in tutto il mondo utilizzerà l'IA in almeno uno dei propri processi di vendita entro il 2020. Ma solo il 17% dei marketer via email che considerano strumenti di automazione ha dato alcun pensiero all'incorporazione dell'IA.
Gli indietro potrebbero non rendersi conto dell'impatto che l'IA ha già avuto sull'ecosistema email. Un esempio molto visibile è stato come Gmail gestisce la classificazione delle email utilizzando il Natural Language Processing (NLP) per filtrare le email in arrivo come messaggi Primari, Sociali o Promozionali.
Ecco una buona spiegazione di come il NLP svolge il proprio lavoro, presentata come un'introduzione per i programmatori che vogliono creare un filtro spam. Ma se non sei interessato a tutto ciò che c'è dietro, va bene. Una cosa da ricordare, però? Il NLP e il machine learning sono solo ramificazioni della più grande e ampia categoria “IA” e hanno obiettivi specifici.
Il NLP è inteso per leggere, decifrare, comprendere e dare senso al linguaggio umano in un modo utile nell'interazione uomo-macchina.
Il machine learning coinvolge l'applicazione di algoritmi e modelli statistici affinché i computer possano prendere decisioni e svolgere compiti senza istruzioni esplicite, riconoscendo schemi nei dati e traendo inferenze.
In questo momento, ci sono diversi strumenti e tattiche in cui il NLP e il machine learning sono utilizzati per migliorare i programmi email. Diamo un'occhiata ad alcuni dei luoghi in cui potresti integrarli nelle tue campagne, d'accordo..?
Alla fine del 2018, PwC ha dichiarato di aver intervistato dirigenti statunitensi, e ha scoperto che il 27% di loro affermava di aver già implementato l'IA in più aree.
Sul fronte globale, il 30% delle aziende in tutto il mondo utilizzerà l'IA in almeno uno dei propri processi di vendita entro il 2020. Ma solo il 17% dei marketer via email che considerano strumenti di automazione ha dato alcun pensiero all'incorporazione dell'IA.
Gli indietro potrebbero non rendersi conto dell'impatto che l'IA ha già avuto sull'ecosistema email. Un esempio molto visibile è stato come Gmail gestisce la classificazione delle email utilizzando il Natural Language Processing (NLP) per filtrare le email in arrivo come messaggi Primari, Sociali o Promozionali.
Ecco una buona spiegazione di come il NLP svolge il proprio lavoro, presentata come un'introduzione per i programmatori che vogliono creare un filtro spam. Ma se non sei interessato a tutto ciò che c'è dietro, va bene. Una cosa da ricordare, però? Il NLP e il machine learning sono solo ramificazioni della più grande e ampia categoria “IA” e hanno obiettivi specifici.
Il NLP è inteso per leggere, decifrare, comprendere e dare senso al linguaggio umano in un modo utile nell'interazione uomo-macchina.
Il machine learning coinvolge l'applicazione di algoritmi e modelli statistici affinché i computer possano prendere decisioni e svolgere compiti senza istruzioni esplicite, riconoscendo schemi nei dati e traendo inferenze.
In questo momento, ci sono diversi strumenti e tattiche in cui il NLP e il machine learning sono utilizzati per migliorare i programmi email. Diamo un'occhiata ad alcuni dei luoghi in cui potresti integrarli nelle tue campagne, d'accordo..?
Testare
Con l'apprendimento automatico, ora puoi eseguire test di banditismo multi-braccio. Se sei abituato ai test A/B, preparati: ora potrai eseguire test continuamente e mettere in pratica subito i tuoi risultati immediatamente. Col tempo, ottimizzarai gradualmente i tuoi risultati e, contemporaneamente, sarai in grado di testare contenuti e messaggi mentre invii la tua variante con le migliori prestazioni a potenziali clienti o clienti.
Come si fa? Configuri una campagna e alcune variazioni di email, e l'apprendimento automatico si occupa del resto, eseguendo test durante la tua campagna e affinando sulla base dei dati di test. Cosa puoi testare? Praticamente qualsiasi cosa tu stia già testando, dalla copia al design alle immagini al tempismo.
Metodo di Test | Come Funziona | Perché è Importante per l'Email |
|---|---|---|
Test A/B | Divide il pubblico in gruppi fissi per confrontare due varianti | Informazioni solo alla fine del test, lento a reagire |
Banditismo Multi-Braccio | Ridefinisce continuamente il traffico alle varianti vincenti in tempo reale | Maggiore coinvolgimento durante il test e ottimizzazione continua |
Monitoraggio Manuale | Revisione umana di report e decisioni | Ciclo di feedback lento e scalabilità limitata |
Ottimizzazione con Apprendimento Automatico | Si adatta automaticamente in base ai dati di prestazione in corso | Fornisce il miglior messaggio al maggior numero di iscritti con zero sforzo manuale |
Con l'apprendimento automatico, ora puoi eseguire test di banditismo multi-braccio. Se sei abituato ai test A/B, preparati: ora potrai eseguire test continuamente e mettere in pratica subito i tuoi risultati immediatamente. Col tempo, ottimizzarai gradualmente i tuoi risultati e, contemporaneamente, sarai in grado di testare contenuti e messaggi mentre invii la tua variante con le migliori prestazioni a potenziali clienti o clienti.
Come si fa? Configuri una campagna e alcune variazioni di email, e l'apprendimento automatico si occupa del resto, eseguendo test durante la tua campagna e affinando sulla base dei dati di test. Cosa puoi testare? Praticamente qualsiasi cosa tu stia già testando, dalla copia al design alle immagini al tempismo.
Metodo di Test | Come Funziona | Perché è Importante per l'Email |
|---|---|---|
Test A/B | Divide il pubblico in gruppi fissi per confrontare due varianti | Informazioni solo alla fine del test, lento a reagire |
Banditismo Multi-Braccio | Ridefinisce continuamente il traffico alle varianti vincenti in tempo reale | Maggiore coinvolgimento durante il test e ottimizzazione continua |
Monitoraggio Manuale | Revisione umana di report e decisioni | Ciclo di feedback lento e scalabilità limitata |
Ottimizzazione con Apprendimento Automatico | Si adatta automaticamente in base ai dati di prestazione in corso | Fornisce il miglior messaggio al maggior numero di iscritti con zero sforzo manuale |
Con l'apprendimento automatico, ora puoi eseguire test di banditismo multi-braccio. Se sei abituato ai test A/B, preparati: ora potrai eseguire test continuamente e mettere in pratica subito i tuoi risultati immediatamente. Col tempo, ottimizzarai gradualmente i tuoi risultati e, contemporaneamente, sarai in grado di testare contenuti e messaggi mentre invii la tua variante con le migliori prestazioni a potenziali clienti o clienti.
Come si fa? Configuri una campagna e alcune variazioni di email, e l'apprendimento automatico si occupa del resto, eseguendo test durante la tua campagna e affinando sulla base dei dati di test. Cosa puoi testare? Praticamente qualsiasi cosa tu stia già testando, dalla copia al design alle immagini al tempismo.
Metodo di Test | Come Funziona | Perché è Importante per l'Email |
|---|---|---|
Test A/B | Divide il pubblico in gruppi fissi per confrontare due varianti | Informazioni solo alla fine del test, lento a reagire |
Banditismo Multi-Braccio | Ridefinisce continuamente il traffico alle varianti vincenti in tempo reale | Maggiore coinvolgimento durante il test e ottimizzazione continua |
Monitoraggio Manuale | Revisione umana di report e decisioni | Ciclo di feedback lento e scalabilità limitata |
Ottimizzazione con Apprendimento Automatico | Si adatta automaticamente in base ai dati di prestazione in corso | Fornisce il miglior messaggio al maggior numero di iscritti con zero sforzo manuale |
Copywriting
Il machine learning e il NLP - e il suo parente, la Generazione del Linguaggio Naturale (NLG) - sono sfruttati da più fornitori per offrire soluzioni in grado di generare effettivamente oggetti e altri testi.
Prendi un'azienda come Persado, ad esempio: La sua “macchina dei messaggi” applica la sua comprensione del linguaggio naturale per creare testi che parlano con la “voce del marchio” del marketer, sfruttando un enorme database di opere taggate e valutate in 25 lingue, un database che si evolve nel tempo man mano che il machine learning offre intuizioni (e formula giudizi) su quali messaggi abbiano il maggiore appeal per il tuo pubblico di riferimento.
Touchstone, come altro esempio, confronta il tuo oggetto con un database di 21 miliardi di email, oltre che con le tendenze del settore, per prevedere la sua probabile impressione, tassi di clic e tassi di conversione.
Rasa.io ha automatizzato il processo di creazione della 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 “su misura per gli interessi e le personalità uniche dei tuoi abbonati, senza il tempo necessario per curare manualmente le tue email.”
Il machine learning e il NLP - e il suo parente, la Generazione del Linguaggio Naturale (NLG) - sono sfruttati da più fornitori per offrire soluzioni in grado di generare effettivamente oggetti e altri testi.
Prendi un'azienda come Persado, ad esempio: La sua “macchina dei messaggi” applica la sua comprensione del linguaggio naturale per creare testi che parlano con la “voce del marchio” del marketer, sfruttando un enorme database di opere taggate e valutate in 25 lingue, un database che si evolve nel tempo man mano che il machine learning offre intuizioni (e formula giudizi) su quali messaggi abbiano il maggiore appeal per il tuo pubblico di riferimento.
Touchstone, come altro esempio, confronta il tuo oggetto con un database di 21 miliardi di email, oltre che con le tendenze del settore, per prevedere la sua probabile impressione, tassi di clic e tassi di conversione.
Rasa.io ha automatizzato il processo di creazione della 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 “su misura per gli interessi e le personalità uniche dei tuoi abbonati, senza il tempo necessario per curare manualmente le tue email.”
Il machine learning e il NLP - e il suo parente, la Generazione del Linguaggio Naturale (NLG) - sono sfruttati da più fornitori per offrire soluzioni in grado di generare effettivamente oggetti e altri testi.
Prendi un'azienda come Persado, ad esempio: La sua “macchina dei messaggi” applica la sua comprensione del linguaggio naturale per creare testi che parlano con la “voce del marchio” del marketer, sfruttando un enorme database di opere taggate e valutate in 25 lingue, un database che si evolve nel tempo man mano che il machine learning offre intuizioni (e formula giudizi) su quali messaggi abbiano il maggiore appeal per il tuo pubblico di riferimento.
Touchstone, come altro esempio, confronta il tuo oggetto con un database di 21 miliardi di email, oltre che con le tendenze del settore, per prevedere la sua probabile impressione, tassi di clic e tassi di conversione.
Rasa.io ha automatizzato il processo di creazione della 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 “su misura per gli interessi e le personalità uniche dei tuoi abbonati, senza il tempo necessario per curare manualmente le tue email.”
Coinvolgimento
Vuoi effettuare una piccola ottimizzazione dei contenuti in tempo reale per aumentare il coinvolgimento? Cordial afferma che può “ingerire e elaborare dati su eventi, comportamenti e acquisti dei clienti provenienti praticamente da qualsiasi fonte,” in modo che i messaggi possano essere inviati attraverso più canali, basati su dati comportamentali aggiornati in questo istante. Dunque, i processi di onboarding, le campagne di ri-engagement e altre email attivate possono essere allineate con ciò in cui sono interessati in questo preciso momento.
Un altro modo per coinvolgere? Aggiungi un tocco personale. Bene, 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 mostrarsi interessato al tuo marchio o al tuo inventario via email o SMS.
Se sei preoccupato che la “conversazione” leggendo sembri un testo robotico, affermano che l'AI “empathizes” in modo efficace analizzando le risposte per personalizzare le risposte giuste. Inoltre, la piattaforma non è semplicemente destinata per il coinvolgimento iniziale o l'onboarding, ma può gestire dialoghi di routine lungo tutto il viaggio del cliente.
Vuoi effettuare una piccola ottimizzazione dei contenuti in tempo reale per aumentare il coinvolgimento? Cordial afferma che può “ingerire e elaborare dati su eventi, comportamenti e acquisti dei clienti provenienti praticamente da qualsiasi fonte,” in modo che i messaggi possano essere inviati attraverso più canali, basati su dati comportamentali aggiornati in questo istante. Dunque, i processi di onboarding, le campagne di ri-engagement e altre email attivate possono essere allineate con ciò in cui sono interessati in questo preciso momento.
Un altro modo per coinvolgere? Aggiungi un tocco personale. Bene, 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 mostrarsi interessato al tuo marchio o al tuo inventario via email o SMS.
Se sei preoccupato che la “conversazione” leggendo sembri un testo robotico, affermano che l'AI “empathizes” in modo efficace analizzando le risposte per personalizzare le risposte giuste. Inoltre, la piattaforma non è semplicemente destinata per il coinvolgimento iniziale o l'onboarding, ma può gestire dialoghi di routine lungo tutto il viaggio del cliente.
Vuoi effettuare una piccola ottimizzazione dei contenuti in tempo reale per aumentare il coinvolgimento? Cordial afferma che può “ingerire e elaborare dati su eventi, comportamenti e acquisti dei clienti provenienti praticamente da qualsiasi fonte,” in modo che i messaggi possano essere inviati attraverso più canali, basati su dati comportamentali aggiornati in questo istante. Dunque, i processi di onboarding, le campagne di ri-engagement e altre email attivate possono essere allineate con ciò in cui sono interessati in questo preciso momento.
Un altro modo per coinvolgere? Aggiungi un tocco personale. Bene, 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 mostrarsi interessato al tuo marchio o al tuo inventario via email o SMS.
Se sei preoccupato che la “conversazione” leggendo sembri un testo robotico, affermano che l'AI “empathizes” in modo efficace analizzando le risposte per personalizzare le risposte giuste. Inoltre, la piattaforma non è semplicemente destinata per il coinvolgimento iniziale o l'onboarding, ma può gestire dialoghi di routine lungo tutto il viaggio del cliente.
Segmentazione
Per le aziende che investono in piattaforme di gestione dei dati dei clienti, poter ottenere il massimo possibile di intuizioni e vantaggi dai big data per fornire esperienze utente altamente personalizzate, specialmente nelle email, è una preoccupazione ovvia.
Una soluzione di apprendimento automatico che è collegata a questi potenziali enormi bacini di dati può effettuare segmentazioni significative in modi che nessun essere umano – o un'intera sala di esseri umani – potrebbe mai fare, apportando continui aggiustamenti e scoprendo nuove associazioni, generando persino nuovi segmenti di prodotto dove prima non erano visibili. SimMachines è uno di questi fornitori, che chiama il proprio particolare approccio “segmentazione predittiva dinamica.”
Per le aziende che investono in piattaforme di gestione dei dati dei clienti, poter ottenere il massimo possibile di intuizioni e vantaggi dai big data per fornire esperienze utente altamente personalizzate, specialmente nelle email, è una preoccupazione ovvia.
Una soluzione di apprendimento automatico che è collegata a questi potenziali enormi bacini di dati può effettuare segmentazioni significative in modi che nessun essere umano – o un'intera sala di esseri umani – potrebbe mai fare, apportando continui aggiustamenti e scoprendo nuove associazioni, generando persino nuovi segmenti di prodotto dove prima non erano visibili. SimMachines è uno di questi fornitori, che chiama il proprio particolare approccio “segmentazione predittiva dinamica.”
Per le aziende che investono in piattaforme di gestione dei dati dei clienti, poter ottenere il massimo possibile di intuizioni e vantaggi dai big data per fornire esperienze utente altamente personalizzate, specialmente nelle email, è una preoccupazione ovvia.
Una soluzione di apprendimento automatico che è collegata a questi potenziali enormi bacini di dati può effettuare segmentazioni significative in modi che nessun essere umano – o un'intera sala di esseri umani – potrebbe mai fare, apportando continui aggiustamenti e scoprendo nuove associazioni, generando persino nuovi segmenti di prodotto dove prima non erano visibili. SimMachines è uno di questi fornitori, che chiama il proprio particolare approccio “segmentazione predittiva dinamica.”
Consegna predittiva
Se non ne hai mai sentito parlare prima, è perché è una novità nell'applicazione dell'apprendimento automatico all'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 email.
Ciò significa che sono disponibili informazioni in tempo reale sulla capacità di consegna e sui problemi di prestazioni, i problemi possono essere identificati prima che si verifichino e possono essere fornite raccomandazioni basate sui dati su come ottimizzare il coinvolgimento e le prestazioni. Le interruzioni possono essere evitate – mentre il ROI è massimizzato.
E se mi permetti di fare un'auto-promozione? È nuovo nel settore perché questa piattaforma, SparkPost Signals, è la prima e unica piattaforma di intelligenza email di questo tipo nel settore, e siamo orgogliosi di offrirla.
Se non ne hai mai sentito parlare prima, è perché è una novità nell'applicazione dell'apprendimento automatico all'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 email.
Ciò significa che sono disponibili informazioni in tempo reale sulla capacità di consegna e sui problemi di prestazioni, i problemi possono essere identificati prima che si verifichino e possono essere fornite raccomandazioni basate sui dati su come ottimizzare il coinvolgimento e le prestazioni. Le interruzioni possono essere evitate – mentre il ROI è massimizzato.
E se mi permetti di fare un'auto-promozione? È nuovo nel settore perché questa piattaforma, SparkPost Signals, è la prima e unica piattaforma di intelligenza email di questo tipo nel settore, e siamo orgogliosi di offrirla.
Se non ne hai mai sentito parlare prima, è perché è una novità nell'applicazione dell'apprendimento automatico all'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 email.
Ciò significa che sono disponibili informazioni in tempo reale sulla capacità di consegna e sui problemi di prestazioni, i problemi possono essere identificati prima che si verifichino e possono essere fornite raccomandazioni basate sui dati su come ottimizzare il coinvolgimento e le prestazioni. Le interruzioni possono essere evitate – mentre il ROI è massimizzato.
E se mi permetti di fare un'auto-promozione? È nuovo nel settore perché questa piattaforma, SparkPost Signals, è la prima e unica piattaforma di intelligenza email di questo tipo nel settore, e siamo orgogliosi di offrirla.
