Jak używać przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego w swoim programie e-mailowym
Ptak
29 lip 2019
1 min read
Kluczowe Wnioski
Cel: Ten post bada, jak AI, NLP i uczenie maszynowe przekształcają marketing e-mailowy—umożliwiając inteligentniejsze segmentowanie, personalizację w czasie rzeczywistym, przewidywanie dostaw oraz generowanie treści.
Zmiana: E-mail pozostaje kluczowy, ale jego rozwój teraz zależy od automatyzacji napędzanej przez AI, która dostosowuje się do zachowań użytkowników i optymalizuje zaangażowanie w sposób dynamiczny.
Główne aplikacje:
Testowanie: Wyjdź poza testy A/B z algorytmami multi-armed bandit, które ciągle optymalizują kampanie w czasie rzeczywistym.
Pisanie tekstów: Narzędzia takie jak Persado i Touchstone wykorzystują NLP/NLG do generowania i oceny tematów wiadomości oraz tekstu e-mailowego zgodnie z głosem Twojej marki.
Zaangażowanie: Platformy takie jak Cordial i Conversica personalizują kontakt z danymi behawioralnymi, dostarczając interakcje 1:1 na dużą skalę.
Segmentacja: Uczenie maszynowe identyfikuje dynamiczne segmenty odbiorców i wzorce zachowań niewidoczne dla ręcznej analizy.
Przewidywalna dostawa: Systemy AI (takie jak SparkPost Signals) analizują miliardy e-maili, aby przewidywać zaangażowanie, zapobiegać problemom z dostarczalnością i optymalizować czasy wysyłki.
Wynik: AI i NLP przynoszą mierzalne poprawy w stawkach kliknięć, konwersjach i retencji poprzez automatyzację personalizacji, czasu i tonu—przekształcając e-mail w żywy, adaptacyjny kanał marketingowy.
Wnioski dla marketerów: Wdrażaj AI stopniowo—zacznij od automatycznego testowania i segmentacji, zanim wprowadzisz systemy predykcyjne lub generatywne.
Q&A Highlights
Dlaczego integrować NLP i Machine Learning z email marketingiem?
Pozwalają na personalizację na dużą skalę, inteligentniejszą optymalizację treści i usprawnienia zaangażowania w czasie rzeczywistym—znacznie poza tradycyjną automatyzacją.
Jaka jest różnica między NLP a Machine Learning w tym kontekście?
NLP koncentruje się na rozumieniu i generowaniu języka podobnego do ludzkiego; ML analizuje wzorce danych, aby podejmować autonomiczne decyzje (takie jak czasy wysyłki lub segmentacja).
Które narzędzia oparte na AI są już praktyczne dla marketerów?
Persado, Touchstone, Rasa.io, Cordial, Conversica i SimMachines to firmy, które stosują NLP/ML do wiadomości, zaangażowania i segmentacji.
Czym jest „predictive delivery”?
To wykorzystanie uczenia maszynowego do przewidywania optymalnych okien czasowych wysyłki i wykrywania problemów z dostarczalnością, zanim wpłyną one na zaangażowanie.
Czy AI zastępuje marketerów?
Nie—AI ulepsza podejmowanie decyzji, zajmując się powtarzalnymi testami i optymalizacją, co pozwala marketerom skupić się na strategii, kreatywności i opowiadaniu historii.
Teraz, wraz z pojawieniem się technologii związanych z AI, Twoje kampanie e-mailowe mogą stać się jeszcze bardziej precyzyjne, angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że email (i email marketing) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy musieli, po prostu pokazalibyśmy im to badanie przeprowadzone przez The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Pod koniec 2019 roku liczba użytkowników poczty e-mail na całym świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z poczty e-mail do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują z emailami? Takie statystyki są dość kuszące, jak to mówią dzieci. Ale email dzisiejszy nie jest emailem twojej mamy czy taty. Dalszy sukces poczty e-mail w dużej mierze wynika z jej zdolności do ewolucji. Na przykład przejście na urządzenia mobilne umieściło pocztę e-mail w znacznie większej liczbie kieszeni.
Teraz, wraz z pojawieniem się technologii związanych z AI, Twoje kampanie emailowe mogą stać się jeszcze bardziej precyzyjne, angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że email (i email marketing) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy musieli, po prostu pokazalibyśmy im to badanie przeprowadzone przez The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Pod koniec 2019 roku liczba użytkowników poczty e-mail na całym świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z poczty e-mail do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują z emailami? Takie statystyki są dość kuszące, jak to mówią dzieci. Ale email dzisiejszy nie jest emailem twojej mamy czy taty. Dalszy sukces poczty e-mail w dużej mierze wynika z jej zdolności do ewolucji. Na przykład przejście na urządzenia mobilne umieściło pocztę e-mail w znacznie większej liczbie kieszeni.
Teraz, wraz z pojawieniem się technologii związanych z AI, Twoje kampanie emailowe mogą stać się jeszcze bardziej precyzyjne, angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że email (i email marketing) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy musieli, po prostu pokazalibyśmy im to badanie przeprowadzone przez The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Pod koniec 2019 roku liczba użytkowników poczty e-mail na całym świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z poczty e-mail do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują z emailami? Takie statystyki są dość kuszące, jak to mówią dzieci. Ale email dzisiejszy nie jest emailem twojej mamy czy taty. Dalszy sukces poczty e-mail w dużej mierze wynika z jej zdolności do ewolucji. Na przykład przejście na urządzenia mobilne umieściło pocztę e-mail w znacznie większej liczbie kieszeni.
Teraz, wraz z pojawieniem się technologii związanych z AI, Twoje kampanie emailowe mogą stać się jeszcze bardziej precyzyjne, angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Nadejście email AI? To takie 2018
Pod koniec 2018 roku PwC stwierdziło, że przeprowadziło badanie wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w wielu obszarach.
Na froncie globalnym 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w co najmniej jednym z procesów sprzedażowych do 2020 roku. Jednak tylko 17% marketerów e-mailowych rozważało narzędzia automatyzacji, myśląc o włączeniu AI.
Maruderzy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już teraz ma na ekosystem e-mailowy. Jednym z bardzo widocznych przykładów jest to, jak Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących wiadomości jako Wiadomości główne, Społecznościowe lub Reklamy.
Oto całkiem dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą stworzyć filtr spamu. Ale jeśli nie interesuje Cię cała ta technologia, to w porządku. Jednak warto pamiętać, że NLP i uczenie maszynowe są tylko gałęziami większej, szerszej kategorii „AI” i mają określone cele.
NLP ma na celu czytanie, rozszyfrowywanie, rozumienie i sensowne interpretowanie języka ludzkiego w sposób, który jest użyteczny w interakcji z maszynami.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, aby komputery mogły podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzorce w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i taktyk, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do ulepszania programów e-mailowych. Spójrzmy na niektóre miejsca, w których można je zintegrować z Twoimi kampaniami, dobrze..?
Pod koniec 2018 roku PwC stwierdziło, że przeprowadziło badanie wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w wielu obszarach.
Na froncie globalnym 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w co najmniej jednym z procesów sprzedażowych do 2020 roku. Jednak tylko 17% marketerów e-mailowych rozważało narzędzia automatyzacji, myśląc o włączeniu AI.
Maruderzy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już teraz ma na ekosystem e-mailowy. Jednym z bardzo widocznych przykładów jest to, jak Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących wiadomości jako Wiadomości główne, Społecznościowe lub Reklamy.
Oto całkiem dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą stworzyć filtr spamu. Ale jeśli nie interesuje Cię cała ta technologia, to w porządku. Jednak warto pamiętać, że NLP i uczenie maszynowe są tylko gałęziami większej, szerszej kategorii „AI” i mają określone cele.
NLP ma na celu czytanie, rozszyfrowywanie, rozumienie i sensowne interpretowanie języka ludzkiego w sposób, który jest użyteczny w interakcji z maszynami.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, aby komputery mogły podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzorce w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i taktyk, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do ulepszania programów e-mailowych. Spójrzmy na niektóre miejsca, w których można je zintegrować z Twoimi kampaniami, dobrze..?
Pod koniec 2018 roku PwC stwierdziło, że przeprowadziło badanie wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w wielu obszarach.
Na froncie globalnym 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w co najmniej jednym z procesów sprzedażowych do 2020 roku. Jednak tylko 17% marketerów e-mailowych rozważało narzędzia automatyzacji, myśląc o włączeniu AI.
Maruderzy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już teraz ma na ekosystem e-mailowy. Jednym z bardzo widocznych przykładów jest to, jak Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących wiadomości jako Wiadomości główne, Społecznościowe lub Reklamy.
Oto całkiem dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą stworzyć filtr spamu. Ale jeśli nie interesuje Cię cała ta technologia, to w porządku. Jednak warto pamiętać, że NLP i uczenie maszynowe są tylko gałęziami większej, szerszej kategorii „AI” i mają określone cele.
NLP ma na celu czytanie, rozszyfrowywanie, rozumienie i sensowne interpretowanie języka ludzkiego w sposób, który jest użyteczny w interakcji z maszynami.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, aby komputery mogły podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzorce w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i taktyk, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do ulepszania programów e-mailowych. Spójrzmy na niektóre miejsca, w których można je zintegrować z Twoimi kampaniami, dobrze..?
Testowanie
Dzięki uczeniu maszynowemu, możesz teraz przeprowadzić badania z wykorzystaniem wielu zbrojonych bandytów. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: Teraz będziesz mógł prowadzić testy ciągle i wprowadzać wnioski do pracy natychmiast. Z czasem będziesz stopniowo optymalizować swoje wyniki i jednocześnie testować treści i wiadomości, a także wysyłać najlepiej działający wariant do potencjalnych klientów lub klientów.
Jak to się robi? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe robi resztę, przeprowadzając testy w trakcie trwania kampanii i dostosowując ją na podstawie danych z testów. Co możesz testować? Praktycznie wszystko, co już testujesz: od kopii, przez projekt, po obrazy i czas.
Dzięki uczeniu maszynowemu, możesz teraz przeprowadzić badania z wykorzystaniem wielu zbrojonych bandytów. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: Teraz będziesz mógł prowadzić testy ciągle i wprowadzać wnioski do pracy natychmiast. Z czasem będziesz stopniowo optymalizować swoje wyniki i jednocześnie testować treści i wiadomości, a także wysyłać najlepiej działający wariant do potencjalnych klientów lub klientów.
Jak to się robi? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe robi resztę, przeprowadzając testy w trakcie trwania kampanii i dostosowując ją na podstawie danych z testów. Co możesz testować? Praktycznie wszystko, co już testujesz: od kopii, przez projekt, po obrazy i czas.
Dzięki uczeniu maszynowemu, możesz teraz przeprowadzić badania z wykorzystaniem wielu zbrojonych bandytów. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: Teraz będziesz mógł prowadzić testy ciągle i wprowadzać wnioski do pracy natychmiast. Z czasem będziesz stopniowo optymalizować swoje wyniki i jednocześnie testować treści i wiadomości, a także wysyłać najlepiej działający wariant do potencjalnych klientów lub klientów.
Jak to się robi? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe robi resztę, przeprowadzając testy w trakcie trwania kampanii i dostosowując ją na podstawie danych z testów. Co możesz testować? Praktycznie wszystko, co już testujesz: od kopii, przez projekt, po obrazy i czas.
Copywriting
Uczenie maszynowe i NLP — oraz jego kuzyn, Natural Language Generation (NLG) — są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą faktycznie generować linie tematyczne i inne teksty.
Weźmy na przykład firmę Persado: Jej „message machine” stosuje swoją znajomość języka naturalnego do tworzenia tekstów, które przemawiają w „głosie marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenionych prac w 25 językach, bazę danych, która ewoluuje z czasem w miarę jak uczenie maszynowe dostarcza wglądów (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości najbardziej przyciągają uwagę Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako inny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili oraz trendów branżowych, aby przewidzieć jej prawdopodobny wskaźnik wrażeń, kliknięcia i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowała proces tworzenia newsletterów i wykorzystuje uczenie maszynowe do optymalizacji treści na podstawie zachowań każdego odbiorcy, aby zapewnić personalizację 1:1, która jest „dostosowana do unikalnych zainteresowań i osobowości Twoich subskrybentów, bez czasu potrzebnego na ręczne tworzenie e-maili.”
Uczenie maszynowe i NLP — oraz jego kuzyn, Natural Language Generation (NLG) — są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą faktycznie generować linie tematyczne i inne teksty.
Weźmy na przykład firmę Persado: Jej „message machine” stosuje swoją znajomość języka naturalnego do tworzenia tekstów, które przemawiają w „głosie marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenionych prac w 25 językach, bazę danych, która ewoluuje z czasem w miarę jak uczenie maszynowe dostarcza wglądów (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości najbardziej przyciągają uwagę Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako inny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili oraz trendów branżowych, aby przewidzieć jej prawdopodobny wskaźnik wrażeń, kliknięcia i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowała proces tworzenia newsletterów i wykorzystuje uczenie maszynowe do optymalizacji treści na podstawie zachowań każdego odbiorcy, aby zapewnić personalizację 1:1, która jest „dostosowana do unikalnych zainteresowań i osobowości Twoich subskrybentów, bez czasu potrzebnego na ręczne tworzenie e-maili.”
Uczenie maszynowe i NLP — oraz jego kuzyn, Natural Language Generation (NLG) — są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą faktycznie generować linie tematyczne i inne teksty.
Weźmy na przykład firmę Persado: Jej „message machine” stosuje swoją znajomość języka naturalnego do tworzenia tekstów, które przemawiają w „głosie marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenionych prac w 25 językach, bazę danych, która ewoluuje z czasem w miarę jak uczenie maszynowe dostarcza wglądów (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości najbardziej przyciągają uwagę Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako inny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili oraz trendów branżowych, aby przewidzieć jej prawdopodobny wskaźnik wrażeń, kliknięcia i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowała proces tworzenia newsletterów i wykorzystuje uczenie maszynowe do optymalizacji treści na podstawie zachowań każdego odbiorcy, aby zapewnić personalizację 1:1, która jest „dostosowana do unikalnych zainteresowań i osobowości Twoich subskrybentów, bez czasu potrzebnego na ręczne tworzenie e-maili.”
Engagement
Chcesz przeprowadzić niewielką optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial mówi, że potrafi "przyjmować i przetwarzać dane o zdarzeniach klientów, zachowaniach i zakupach z praktycznie dowolnego źródła", dzięki czemu wiadomości mogą być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o do-tej-chwili dane behawioralne. Dzięki temu onboarding, kampanie re-engagement i inne wyzwolone e-maile mogą być dostosowane do tego, czym są zainteresowani w tej chwili.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza „spersonalizowany ludzki akcent na dużą skalę” za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut od zainteresowania się Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS-ów.
Jeśli obawiasz się, że „rozmowa” brzmi jak kopiowanie robota, twierdzą, że AI „empatyzuje” skutecznie, analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona wyłącznie do początkowego zaangażowania lub onboardingu, ale może obsługiwać rutynowe dialogi w całej podróży klienta.
Chcesz przeprowadzić niewielką optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial mówi, że potrafi "przyjmować i przetwarzać dane o zdarzeniach klientów, zachowaniach i zakupach z praktycznie dowolnego źródła", dzięki czemu wiadomości mogą być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o do-tej-chwili dane behawioralne. Dzięki temu onboarding, kampanie re-engagement i inne wyzwolone e-maile mogą być dostosowane do tego, czym są zainteresowani w tej chwili.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza „spersonalizowany ludzki akcent na dużą skalę” za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut od zainteresowania się Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS-ów.
Jeśli obawiasz się, że „rozmowa” brzmi jak kopiowanie robota, twierdzą, że AI „empatyzuje” skutecznie, analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona wyłącznie do początkowego zaangażowania lub onboardingu, ale może obsługiwać rutynowe dialogi w całej podróży klienta.
Chcesz przeprowadzić niewielką optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial mówi, że potrafi "przyjmować i przetwarzać dane o zdarzeniach klientów, zachowaniach i zakupach z praktycznie dowolnego źródła", dzięki czemu wiadomości mogą być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o do-tej-chwili dane behawioralne. Dzięki temu onboarding, kampanie re-engagement i inne wyzwolone e-maile mogą być dostosowane do tego, czym są zainteresowani w tej chwili.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza „spersonalizowany ludzki akcent na dużą skalę” za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut od zainteresowania się Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS-ów.
Jeśli obawiasz się, że „rozmowa” brzmi jak kopiowanie robota, twierdzą, że AI „empatyzuje” skutecznie, analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona wyłącznie do początkowego zaangażowania lub onboardingu, ale może obsługiwać rutynowe dialogi w całej podróży klienta.
Segmentacja
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak najwięcej wglądów i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, zwłaszcza w e-mailu, jest oczywistym priorytetem.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, którego żaden człowiek - ani nawet pokój pełen ludzi - nie mógłby dokonać, dokonując ciągłych regulacji i odkrywając nowe powiązania, a nawet generując nowe segmenty produktów tam, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając swój szczególny rodzaj „dynamiczną segmentacją predyktywną.”
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak najwięcej wglądów i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, zwłaszcza w e-mailu, jest oczywistym priorytetem.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, którego żaden człowiek - ani nawet pokój pełen ludzi - nie mógłby dokonać, dokonując ciągłych regulacji i odkrywając nowe powiązania, a nawet generując nowe segmenty produktów tam, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając swój szczególny rodzaj „dynamiczną segmentacją predyktywną.”
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak najwięcej wglądów i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, zwłaszcza w e-mailu, jest oczywistym priorytetem.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, którego żaden człowiek - ani nawet pokój pełen ludzi - nie mógłby dokonać, dokonując ciągłych regulacji i odkrywając nowe powiązania, a nawet generując nowe segmenty produktów tam, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając swój szczególny rodzaj „dynamiczną segmentacją predyktywną.”
Predyktywna dostawa
Jeśli wcześniej o tym nie słyszałeś, to dlatego, że to nowa zmiana w zastosowaniu uczenia maszynowego do poczty e-mail. Analizując zachowanie trylionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie optymalizować dostarczanie i ogólną kondycję programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są w czasie rzeczywistym informacje o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy mogą być zidentyfikowane zanim się pojawią, a rekomendacje oparte na danych mogą być tworzone na temat tego, jak optymalizować zaangażowanie i wydajność. Przestoje można uniknąć – jednocześnie maksymalizując zwrot z inwestycji.
A jeśli pozwolisz na mały samochwyt? Jest nowością na rynku, ponieważ ta platforma, SparkPost Signals, jest pierwszą i jedyną platformą inteligencji e-mailowej tego rodzaju w branży, i jesteśmy dumni, że możemy ją oferować.
Jeśli wcześniej o tym nie słyszałeś, to dlatego, że to nowa zmiana w zastosowaniu uczenia maszynowego do poczty e-mail. Analizując zachowanie trylionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie optymalizować dostarczanie i ogólną kondycję programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są w czasie rzeczywistym informacje o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy mogą być zidentyfikowane zanim się pojawią, a rekomendacje oparte na danych mogą być tworzone na temat tego, jak optymalizować zaangażowanie i wydajność. Przestoje można uniknąć – jednocześnie maksymalizując zwrot z inwestycji.
A jeśli pozwolisz na mały samochwyt? Jest nowością na rynku, ponieważ ta platforma, SparkPost Signals, jest pierwszą i jedyną platformą inteligencji e-mailowej tego rodzaju w branży, i jesteśmy dumni, że możemy ją oferować.
Jeśli wcześniej o tym nie słyszałeś, to dlatego, że to nowa zmiana w zastosowaniu uczenia maszynowego do poczty e-mail. Analizując zachowanie trylionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie optymalizować dostarczanie i ogólną kondycję programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są w czasie rzeczywistym informacje o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy mogą być zidentyfikowane zanim się pojawią, a rekomendacje oparte na danych mogą być tworzone na temat tego, jak optymalizować zaangażowanie i wydajność. Przestoje można uniknąć – jednocześnie maksymalizując zwrot z inwestycji.
A jeśli pozwolisz na mały samochwyt? Jest nowością na rynku, ponieważ ta platforma, SparkPost Signals, jest pierwszą i jedyną platformą inteligencji e-mailowej tego rodzaju w branży, i jesteśmy dumni, że możemy ją oferować.
To eksplozja AI dla emaili
To tylko niektóre z obszarów, w których AI, NLP i uczenie maszynowe wywierają współczesny wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli uważasz, że to tylko wierzchołek góry lodowej – lub pierwszy strumień przez bramy – masz rację.
Jednym z sposobów sprawdzenia, jak gorąca staje się nowa technologia, jest zobaczenie, ile firm i startupów zawiesiło swoje szyldy, korzystając z stron inwestorów lub miejsc pracy, takich jak AngelList. W tej chwili wyszukiwanie „email AI” pokazuje ponad 600 firm w tej branży, a będzie ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie pojawi się dodatek AI dla każdego aspektu twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących obecnie narzędzi AI już teraz oferuje mnóstwo potencjału do odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który jest tak samo nowoczesny jak zawsze.
To tylko niektóre z obszarów, w których AI, NLP i uczenie maszynowe wywierają współczesny wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli uważasz, że to tylko wierzchołek góry lodowej – lub pierwszy strumień przez bramy – masz rację.
Jednym z sposobów sprawdzenia, jak gorąca staje się nowa technologia, jest zobaczenie, ile firm i startupów zawiesiło swoje szyldy, korzystając z stron inwestorów lub miejsc pracy, takich jak AngelList. W tej chwili wyszukiwanie „email AI” pokazuje ponad 600 firm w tej branży, a będzie ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie pojawi się dodatek AI dla każdego aspektu twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących obecnie narzędzi AI już teraz oferuje mnóstwo potencjału do odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który jest tak samo nowoczesny jak zawsze.
To tylko niektóre z obszarów, w których AI, NLP i uczenie maszynowe wywierają współczesny wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli uważasz, że to tylko wierzchołek góry lodowej – lub pierwszy strumień przez bramy – masz rację.
Jednym z sposobów sprawdzenia, jak gorąca staje się nowa technologia, jest zobaczenie, ile firm i startupów zawiesiło swoje szyldy, korzystając z stron inwestorów lub miejsc pracy, takich jak AngelList. W tej chwili wyszukiwanie „email AI” pokazuje ponad 600 firm w tej branży, a będzie ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie pojawi się dodatek AI dla każdego aspektu twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących obecnie narzędzi AI już teraz oferuje mnóstwo potencjału do odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który jest tak samo nowoczesny jak zawsze.
