Jak korzystać z przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego w swoim programie e-mailowym
Ptak
29 lip 2019
1 min read
Najważniejsze informacje
Cel: Ten post bada, w jaki sposób AI, NLP i uczenie maszynowe przekształcają marketing e-mailowy — umożliwiając inteligentniejsze segmentacje, personalizację w czasie rzeczywistym, prognozowanie dostaw i generowanie treści.
Przemiana: E-mail pozostaje kluczowy, ale jego rozwój zależy teraz od automatyzacji napędzanej przez AI, która dostosowuje się do zachowań użytkowników i optymalizuje zaangażowanie dynamicznie.
Podstawowe zastosowania:
Testowanie: Przejdź dalej niż testy A/B z algorytmami wieloramiennymi, które nieustannie optymalizują kampanie w czasie rzeczywistym.
Pisanie treści: Narzędzia takie jak Persado i Touchstone wykorzystują NLP/NLG do generowania i oceny linii tematycznych oraz tekstu e-maili zgodnych z tonem 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 behawioralne niewidoczne dla analizy manualnej.
Prognozowana dostawa: Systemy AI (jak SparkPost Signals) analizują miliardy e-maili, aby prognozować zaangażowanie, zapobiegać problemom z dostarczalnością i optymalizować czasy wysyłki.
Wynik: AI i NLP przynoszą wymierne poprawy w wskaźnikach kliknięć, konwersjach i retencji poprzez automatyzację personalizacji, timing i ton — przekształcając e-mail w żywy, adaptacyjny kanał marketingowy.
Wniosek dla marketerów: Przyjmij AI stopniowo — zacznij od automatycznego testowania i segmentacji, zanim wdrożysz systemy predykcyjne lub generatywne.
Podsumowanie pytań i odpowiedzi
Dlaczego warto zintegrować NLP i uczenie maszynowe z marketingiem e-mailowym?
Umożliwiają one personalizację na dużą skalę, inteligentniejsze optymalizowanie treści oraz poprawę zaangażowania w czasie rzeczywistym - znacznie wykraczającą poza tradycyjną automatyzację.
Jaka jest różnica między NLP a uczeniem maszynowym w tym kontekście?
NLP koncentruje się na zrozumieniu i generowaniu języka podobnego do ludzkiego; ML analizuje wzorce danych, aby podejmować autonomiczne decyzje (takie jak czasy wysyłki lub segmentacja).
Jakie narzędzia napędzane przez AI są już praktyczne dla marketerów?
Persado, Touchstone, Rasa.io, Cordial, Conversica i SimMachines to niektórzy z tych, którzy stosują NLP/ML do komunikacji, zaangażowania i segmentacji.
Czym jest „przewidywana dostawa”?}
To wykorzystanie uczenia maszynowego do przewidywania optymalnych okien wysyłki oraz wykrywania problemów z dostarczalnością, zanim wpłyną na zaangażowanie.
Czy sztuczna inteligencja zastępuje marketerów?
Nie - AI wspomaga podejmowanie decyzji, zajmując się powtarzalnym testowaniem i optymalizacją, co pozwala marketerom skupić się na strategii, kreatywności i opowiadaniu historii.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że e-mail (i marketing e-mailowy) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy to zrobili, po prostu pokazalibyśmy im to badanie autorstwa The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Do końca 2019 roku liczba użytkowników e-mail na świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z e-maila do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują w e-mailu? Statystyki takie jak ta są dość zachęcające, jak mówią dzieci. Ale dzienny e-mail to nie e-mail twojej mamy ani taty. Ciągły sukces e-maila leży w dużej części w jego zdolności do ewolucji. Na przykład, mobilność wprowadziła e-mail do znacznie większej liczby kieszeni.
Teraz, z nadejściem technologii związanych ze sztuczną inteligencją, twoje kampanie e-mailowe mogą stać się jeszcze dokładniejsze, bardziej angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że e-mail (i marketing e-mailowy) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy to zrobili, po prostu pokazalibyśmy im to badanie autorstwa The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Do końca 2019 roku liczba użytkowników e-mail na świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z e-maila do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują w e-mailu? Statystyki takie jak ta są dość zachęcające, jak mówią dzieci. Ale dzienny e-mail to nie e-mail twojej mamy ani taty. Ciągły sukces e-maila leży w dużej części w jego zdolności do ewolucji. Na przykład, mobilność wprowadziła e-mail do znacznie większej liczby kieszeni.
Teraz, z nadejściem technologii związanych ze sztuczną inteligencją, twoje kampanie e-mailowe mogą stać się jeszcze dokładniejsze, bardziej angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
Czy naprawdę musimy przypominać komukolwiek, że e-mail (i marketing e-mailowy) nigdzie się nie wybiera w najbliższym czasie? Gdybyśmy to zrobili, po prostu pokazalibyśmy im to badanie autorstwa The Radicati Group, zawierające takie perełki jak…
Do końca 2019 roku liczba użytkowników e-mail na świecie wzrośnie do ponad 2,9 miliarda. Ponad jedna trzecia populacji światowej będzie korzystać z e-maila do końca 2019 roku.
Dla tych z nas, którzy pracują w e-mailu? Statystyki takie jak ta są dość zachęcające, jak mówią dzieci. Ale dzienny e-mail to nie e-mail twojej mamy ani taty. Ciągły sukces e-maila leży w dużej części w jego zdolności do ewolucji. Na przykład, mobilność wprowadziła e-mail do znacznie większej liczby kieszeni.
Teraz, z nadejściem technologii związanych ze sztuczną inteligencją, twoje kampanie e-mailowe mogą stać się jeszcze dokładniejsze, bardziej angażujące i skuteczne niż kiedykolwiek wcześniej.
To jest eksplozja AI do e-maili
To tylko kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe mają dzisiaj wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli myślisz, że to dopiero wierzchołek góry lodowej – lub pierwsze krople przez bramy powodziowe – masz rację.
Jednym ze sposobów, aby zobaczyć, jak gorąco rozwija się nowy segment technologii, jest sprawdzenie, ile firm i startupów wystawiło szyld, korzystając z witryn inwestycyjnych lub z ofert pracy, takich jak AngelList. Obecnie wyszukiwanie „sztuczna inteligencja w e-mailach” tam pokazuje ponad 600 firm w tej dziedzinie, a wkrótce pojawi się ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie będzie dodatek AI do każdego aspektu Twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących narzędzi AI już dziś oferuje mnóstwo możliwości odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który nadal jest na czołowej pozycji jak nigdy wcześniej.
To tylko kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe mają dzisiaj wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli myślisz, że to dopiero wierzchołek góry lodowej – lub pierwsze krople przez bramy powodziowe – masz rację.
Jednym ze sposobów, aby zobaczyć, jak gorąco rozwija się nowy segment technologii, jest sprawdzenie, ile firm i startupów wystawiło szyld, korzystając z witryn inwestycyjnych lub z ofert pracy, takich jak AngelList. Obecnie wyszukiwanie „sztuczna inteligencja w e-mailach” tam pokazuje ponad 600 firm w tej dziedzinie, a wkrótce pojawi się ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie będzie dodatek AI do każdego aspektu Twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących narzędzi AI już dziś oferuje mnóstwo możliwości odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który nadal jest na czołowej pozycji jak nigdy wcześniej.
To tylko kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe mają dzisiaj wpływ na marketing e-mailowy. Jeśli myślisz, że to dopiero wierzchołek góry lodowej – lub pierwsze krople przez bramy powodziowe – masz rację.
Jednym ze sposobów, aby zobaczyć, jak gorąco rozwija się nowy segment technologii, jest sprawdzenie, ile firm i startupów wystawiło szyld, korzystając z witryn inwestycyjnych lub z ofert pracy, takich jak AngelList. Obecnie wyszukiwanie „sztuczna inteligencja w e-mailach” tam pokazuje ponad 600 firm w tej dziedzinie, a wkrótce pojawi się ich więcej.
Innymi słowy, ostatecznie będzie dodatek AI do każdego aspektu Twojego programu e-mailowego. W międzyczasie? Wykorzystanie istniejących narzędzi AI już dziś oferuje mnóstwo możliwości odkrywania, jak NLP i uczenie maszynowe mogą poprawić sposób, w jaki korzystasz z doświadczonego kanału marketingowego, który nadal jest na czołowej pozycji jak nigdy wcześniej.
Przybycie sztucznej inteligencji do e-maila? To takie 2018.
Na koniec 2018 roku, PwC stwierdziło, że przeprowadziło badania wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w różnych obszarach.
Na świecie, 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w przynajmniej jednym z ich procesów sprzedaży do 2020 roku. Ale tylko 17% marketerów e-mailowych rozważających narzędzia automatyzacji pomyślało o włączeniu AI.
Ci spóźnialscy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już miało na ekosystem e-mailowy. Bardzo widocznym przykładem był sposób, w jaki Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących e-maili jako wiadomości główne, społecznościowe lub promocyjne.
Oto dość dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą zbudować filtr spamowy. Ale jeśli nie interesują cię wszystkie szczegóły, to w porządku. Jedna rzecz, którą warto zapamiętać? NLP i uczenie maszynowe to tylko gałęzie szerszej kategorii „AI”, które mają konkretne cele.
NLP ma na celu czytanie, odszyfrowywanie, rozumienie i nadawanie sensu ludzkiemu językowi w sposób użyteczny w interakcji maszyna-człowiek.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, dzięki czemu komputery mogą podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzory w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i strategii, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do poprawy programów e-mailowych. Przyjrzyjmy się niektórym z miejsc, w których można je zintegrować w swoje kampanie, dobrze..?
Na koniec 2018 roku, PwC stwierdziło, że przeprowadziło badania wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w różnych obszarach.
Na świecie, 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w przynajmniej jednym z ich procesów sprzedaży do 2020 roku. Ale tylko 17% marketerów e-mailowych rozważających narzędzia automatyzacji pomyślało o włączeniu AI.
Ci spóźnialscy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już miało na ekosystem e-mailowy. Bardzo widocznym przykładem był sposób, w jaki Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących e-maili jako wiadomości główne, społecznościowe lub promocyjne.
Oto dość dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą zbudować filtr spamowy. Ale jeśli nie interesują cię wszystkie szczegóły, to w porządku. Jedna rzecz, którą warto zapamiętać? NLP i uczenie maszynowe to tylko gałęzie szerszej kategorii „AI”, które mają konkretne cele.
NLP ma na celu czytanie, odszyfrowywanie, rozumienie i nadawanie sensu ludzkiemu językowi w sposób użyteczny w interakcji maszyna-człowiek.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, dzięki czemu komputery mogą podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzory w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i strategii, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do poprawy programów e-mailowych. Przyjrzyjmy się niektórym z miejsc, w których można je zintegrować w swoje kampanie, dobrze..?
Na koniec 2018 roku, PwC stwierdziło, że przeprowadziło badania wśród amerykańskich menedżerów i odkryło, że 27% z nich twierdzi, że już wdraża AI w różnych obszarach.
Na świecie, 30% firm na całym świecie będzie korzystać z AI w przynajmniej jednym z ich procesów sprzedaży do 2020 roku. Ale tylko 17% marketerów e-mailowych rozważających narzędzia automatyzacji pomyślało o włączeniu AI.
Ci spóźnialscy mogą nie zdawać sobie sprawy z wpływu, jaki AI już miało na ekosystem e-mailowy. Bardzo widocznym przykładem był sposób, w jaki Gmail obsługuje klasyfikację e-maili, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do filtrowania przychodzących e-maili jako wiadomości główne, społecznościowe lub promocyjne.
Oto dość dobre wyjaśnienie tego, jak NLP wykonuje swoją pracę, przedstawione jako wprowadzenie dla programistów, którzy chcą zbudować filtr spamowy. Ale jeśli nie interesują cię wszystkie szczegóły, to w porządku. Jedna rzecz, którą warto zapamiętać? NLP i uczenie maszynowe to tylko gałęzie szerszej kategorii „AI”, które mają konkretne cele.
NLP ma na celu czytanie, odszyfrowywanie, rozumienie i nadawanie sensu ludzkiemu językowi w sposób użyteczny w interakcji maszyna-człowiek.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów i modeli statystycznych, dzięki czemu komputery mogą podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji, rozpoznając wzory w danych i wyciągając wnioski.
Obecnie istnieje wiele narzędzi i strategii, w których NLP i uczenie maszynowe są wykorzystywane do poprawy programów e-mailowych. Przyjrzyjmy się niektórym z miejsc, w których można je zintegrować w swoje kampanie, dobrze..?
Testowanie
Dzięki uczeniu maszynowemu możesz teraz wykonać testy z użyciem wielouzbrojonego bandyty. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: teraz będziesz mógł przeprowadzać testy ciągle i wprowadzać swoje ustalenia w życie natychmiast. Z czasem stopniowo zoptymalizujesz swoje wyniki, a jednocześnie będziesz mógł testować treści i komunikację, jednocześnie wysyłając swoją najlepiej działającą wersję do potencjalnych klientów lub nabywców.
Jak to działa? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe zajmuje się resztą, przeprowadzając testy w trakcie kampanii i dostosowując ją na podstawie danych testowych. Co możesz testować? W zasadzie wszystko, co już testujesz, od treści przez projekt po obrazy i czas.
Metoda testowania | Jak to działa | Dlaczego to ma znaczenie dla e-maili |
|---|---|---|
Testy A/B | Podziela odbiorców na stałe grupy, aby porównać dwa warianty | Wnioski tylko na końcu testu, powolna reakcja |
Wielouzbrojony bandyta | Nieustannie przekształca ruch na zwycięskie warianty w czasie rzeczywistym | Wyższe zaangażowanie podczas testu i ciągła optymalizacja |
Ręczne monitorowanie | Ludzki przegląd raportów i podejmowanie decyzji | Powolna pętla sprzężenia zwrotnego i ograniczona skalowalność |
Optymalizacja uczeniem maszynowym | Automatycznie dostosowuje się na podstawie danych o wydajności w czasie rzeczywistym | Dostarcza najlepszą wiadomość do większości subskrybentów bez żadnego wysiłku manualnego |
Dzięki uczeniu maszynowemu możesz teraz wykonać testy z użyciem wielouzbrojonego bandyty. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: teraz będziesz mógł przeprowadzać testy ciągle i wprowadzać swoje ustalenia w życie natychmiast. Z czasem stopniowo zoptymalizujesz swoje wyniki, a jednocześnie będziesz mógł testować treści i komunikację, jednocześnie wysyłając swoją najlepiej działającą wersję do potencjalnych klientów lub nabywców.
Jak to działa? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe zajmuje się resztą, przeprowadzając testy w trakcie kampanii i dostosowując ją na podstawie danych testowych. Co możesz testować? W zasadzie wszystko, co już testujesz, od treści przez projekt po obrazy i czas.
Metoda testowania | Jak to działa | Dlaczego to ma znaczenie dla e-maili |
|---|---|---|
Testy A/B | Podziela odbiorców na stałe grupy, aby porównać dwa warianty | Wnioski tylko na końcu testu, powolna reakcja |
Wielouzbrojony bandyta | Nieustannie przekształca ruch na zwycięskie warianty w czasie rzeczywistym | Wyższe zaangażowanie podczas testu i ciągła optymalizacja |
Ręczne monitorowanie | Ludzki przegląd raportów i podejmowanie decyzji | Powolna pętla sprzężenia zwrotnego i ograniczona skalowalność |
Optymalizacja uczeniem maszynowym | Automatycznie dostosowuje się na podstawie danych o wydajności w czasie rzeczywistym | Dostarcza najlepszą wiadomość do większości subskrybentów bez żadnego wysiłku manualnego |
Dzięki uczeniu maszynowemu możesz teraz wykonać testy z użyciem wielouzbrojonego bandyty. Jeśli jesteś przyzwyczajony do testów A/B, przygotuj się: teraz będziesz mógł przeprowadzać testy ciągle i wprowadzać swoje ustalenia w życie natychmiast. Z czasem stopniowo zoptymalizujesz swoje wyniki, a jednocześnie będziesz mógł testować treści i komunikację, jednocześnie wysyłając swoją najlepiej działającą wersję do potencjalnych klientów lub nabywców.
Jak to działa? Ustawiasz kampanię i kilka wariantów e-maili, a uczenie maszynowe zajmuje się resztą, przeprowadzając testy w trakcie kampanii i dostosowując ją na podstawie danych testowych. Co możesz testować? W zasadzie wszystko, co już testujesz, od treści przez projekt po obrazy i czas.
Metoda testowania | Jak to działa | Dlaczego to ma znaczenie dla e-maili |
|---|---|---|
Testy A/B | Podziela odbiorców na stałe grupy, aby porównać dwa warianty | Wnioski tylko na końcu testu, powolna reakcja |
Wielouzbrojony bandyta | Nieustannie przekształca ruch na zwycięskie warianty w czasie rzeczywistym | Wyższe zaangażowanie podczas testu i ciągła optymalizacja |
Ręczne monitorowanie | Ludzki przegląd raportów i podejmowanie decyzji | Powolna pętla sprzężenia zwrotnego i ograniczona skalowalność |
Optymalizacja uczeniem maszynowym | Automatycznie dostosowuje się na podstawie danych o wydajności w czasie rzeczywistym | Dostarcza najlepszą wiadomość do większości subskrybentów bez żadnego wysiłku manualnego |
Copywriting
Uczenie maszynowe i NLP – oraz jego kuzyn, Generacja Języka Naturalnego (NLG) – są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą naprawdę generować tematy i inne treści.
Weźmy taką firmę jak Persado, na przykład: Jej „maszyna do wiadomości” stosuje swoje zrozumienie języka naturalnego, aby tworzyć treści, które mówią głosem „marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenianych dzieł w 25 językach, baza danych, która ewoluuje w czasie, gdy uczenie maszynowe dostarcza spostrzeżeń (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości mają największą atrakcyjność dla Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako kolejny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili, a także trendami w branży, aby przewidzieć jej prawdopodobne wrażenie, współczynnik klikalności i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowało 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, który zajmuje ręczne kuratorowanie Twoich e-maili.”
Uczenie maszynowe i NLP – oraz jego kuzyn, Generacja Języka Naturalnego (NLG) – są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą naprawdę generować tematy i inne treści.
Weźmy taką firmę jak Persado, na przykład: Jej „maszyna do wiadomości” stosuje swoje zrozumienie języka naturalnego, aby tworzyć treści, które mówią głosem „marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenianych dzieł w 25 językach, baza danych, która ewoluuje w czasie, gdy uczenie maszynowe dostarcza spostrzeżeń (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości mają największą atrakcyjność dla Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako kolejny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili, a także trendami w branży, aby przewidzieć jej prawdopodobne wrażenie, współczynnik klikalności i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowało 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, który zajmuje ręczne kuratorowanie Twoich e-maili.”
Uczenie maszynowe i NLP – oraz jego kuzyn, Generacja Języka Naturalnego (NLG) – są wykorzystywane przez wielu dostawców do dostarczania rozwiązań, które mogą naprawdę generować tematy i inne treści.
Weźmy taką firmę jak Persado, na przykład: Jej „maszyna do wiadomości” stosuje swoje zrozumienie języka naturalnego, aby tworzyć treści, które mówią głosem „marki” marketera, wykorzystując ogromną bazę danych oznaczonych i ocenianych dzieł w 25 językach, baza danych, która ewoluuje w czasie, gdy uczenie maszynowe dostarcza spostrzeżeń (i podejmuje decyzje) na temat tego, które wiadomości mają największą atrakcyjność dla Twojej docelowej grupy odbiorców.
Touchstone, jako kolejny przykład, porównuje Twoją linię tematyczną z bazą danych 21 miliardów e-maili, a także trendami w branży, aby przewidzieć jej prawdopodobne wrażenie, współczynnik klikalności i konwersji.
Rasa.io zautomatyzowało 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, który zajmuje ręczne kuratorowanie Twoich e-maili.”
Zaangażowanie
Chcesz przeprowadzić małą optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial twierdzi, że może "przyswajać i przetwarzać dane o zdarzeniach, zachowaniach i zakupach klientów z praktycznie każdego źródła", aby wiadomości mogły być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o na bieżąco dane behawioralne. Tak więc, kampanie wprowadzające, kampanie ponownego zaangażowania i inne wiadomości uruchamiane mogą być dostosowane do tego, czym się w tym momencie interesują.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza "zdobytą ludzką osobowość w skali" za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut po tym, jak pokazuje on lub ona zainteresowanie Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS.
Jeśli obawiasz się, że "rozmowa" brzmi jak tekst robota, twierdzą, że AI skutecznie "empatyzuje" analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona tylko do wstępnego zaangażowania lub onboarding, ale może prowadzić rutynowe dialogi przez całą podróż klienta.
Chcesz przeprowadzić małą optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial twierdzi, że może "przyswajać i przetwarzać dane o zdarzeniach, zachowaniach i zakupach klientów z praktycznie każdego źródła", aby wiadomości mogły być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o na bieżąco dane behawioralne. Tak więc, kampanie wprowadzające, kampanie ponownego zaangażowania i inne wiadomości uruchamiane mogą być dostosowane do tego, czym się w tym momencie interesują.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza "zdobytą ludzką osobowość w skali" za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut po tym, jak pokazuje on lub ona zainteresowanie Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS.
Jeśli obawiasz się, że "rozmowa" brzmi jak tekst robota, twierdzą, że AI skutecznie "empatyzuje" analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona tylko do wstępnego zaangażowania lub onboarding, ale może prowadzić rutynowe dialogi przez całą podróż klienta.
Chcesz przeprowadzić małą optymalizację treści w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć zaangażowanie? Cordial twierdzi, że może "przyswajać i przetwarzać dane o zdarzeniach, zachowaniach i zakupach klientów z praktycznie każdego źródła", aby wiadomości mogły być wysyłane przez wiele kanałów, w oparciu o na bieżąco dane behawioralne. Tak więc, kampanie wprowadzające, kampanie ponownego zaangażowania i inne wiadomości uruchamiane mogą być dostosowane do tego, czym się w tym momencie interesują.
Inny sposób na zaangażowanie? Dodaj osobisty akcent. Cóż, wirtualny osobisty akcent: Conversica z dumą twierdzi, że dostarcza "zdobytą ludzką osobowość w skali" za pomocą asystentów sprzedaży AI, którzy kontaktują się z użytkownikiem w ciągu kilku minut po tym, jak pokazuje on lub ona zainteresowanie Twoją marką lub asortymentem za pośrednictwem e-maila lub SMS.
Jeśli obawiasz się, że "rozmowa" brzmi jak tekst robota, twierdzą, że AI skutecznie "empatyzuje" analizując odpowiedzi, aby dostosować odpowiednie reakcje. Co więcej, platforma nie jest przeznaczona tylko do wstępnego zaangażowania lub onboarding, ale może prowadzić rutynowe dialogi przez całą podróż klienta.
Segmentacja
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak największych spostrzeżeń i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, szczególnie w e-mailach, jest oczywistą kwestią.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, w jaki żaden człowiek – ani pełna sala ludzi – nigdy nie mogliby tego zrobić, dokonując ciągłych dostosowań i odkrywając nowe powiązania, nawet generując nowe segmenty produktów, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając ich szczególny smak „dynamiczną segmentacją predykcyjną.”
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak największych spostrzeżeń i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, szczególnie w e-mailach, jest oczywistą kwestią.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, w jaki żaden człowiek – ani pełna sala ludzi – nigdy nie mogliby tego zrobić, dokonując ciągłych dostosowań i odkrywając nowe powiązania, nawet generując nowe segmenty produktów, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając ich szczególny smak „dynamiczną segmentacją predykcyjną.”
Dla firm inwestujących w platformy zarządzania danymi klientów, możliwość wydobycia jak największych spostrzeżeń i korzyści z big data, aby dostarczyć wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników, szczególnie w e-mailach, jest oczywistą kwestią.
Rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które jest połączone z tymi potencjalnie ogromnymi zbiorami danych, może przeprowadzać wnikliwą segmentację w sposób, w jaki żaden człowiek – ani pełna sala ludzi – nigdy nie mogliby tego zrobić, dokonując ciągłych dostosowań i odkrywając nowe powiązania, nawet generując nowe segmenty produktów, gdzie wcześniej nie były widoczne. SimMachines jest jednym z tych dostawców, nazywając ich szczególny smak „dynamiczną segmentacją predykcyjną.”
Przewidywana dostawa
Jeśli wcześniej o tym nie słyszałeś, to dlatego, że to nowa funkcjonalność w zastosowaniu uczenia maszynowego do e-maili. Analizując zachowanie bilionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie zoptymalizować dostarczanie i ogólną jakość programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są informacje w czasie rzeczywistym o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy można zidentyfikować zanim się wydarzą, a opierając się na danych, można podejmować rekomendacje dotyczące optymalizacji zaangażowania i wydajności. Można unikać przestojów – a ROI jest maksymalizowane.
A jeśli pozwolisz na jedno wewnętrzne polecenie? To nowość w branży, 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 funkcjonalność w zastosowaniu uczenia maszynowego do e-maili. Analizując zachowanie bilionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie zoptymalizować dostarczanie i ogólną jakość programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są informacje w czasie rzeczywistym o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy można zidentyfikować zanim się wydarzą, a opierając się na danych, można podejmować rekomendacje dotyczące optymalizacji zaangażowania i wydajności. Można unikać przestojów – a ROI jest maksymalizowane.
A jeśli pozwolisz na jedno wewnętrzne polecenie? To nowość w branży, 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 funkcjonalność w zastosowaniu uczenia maszynowego do e-maili. Analizując zachowanie bilionów e-maili, analityka predykcyjna i uczenie maszynowe są w stanie zoptymalizować dostarczanie i ogólną jakość programu e-mailowego.
Oznacza to, że dostępne są informacje w czasie rzeczywistym o problemach z dostarczalnością i wydajnością, problemy można zidentyfikować zanim się wydarzą, a opierając się na danych, można podejmować rekomendacje dotyczące optymalizacji zaangażowania i wydajności. Można unikać przestojów – a ROI jest maksymalizowane.
A jeśli pozwolisz na jedno wewnętrzne polecenie? To nowość w branży, ponieważ ta platforma, SparkPost Signals, jest pierwszą i jedyną platformą inteligencji e-mailowej tego rodzaju w branży, i jesteśmy dumni, że możemy ją oferować.
