Como usar Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina no seu Programa de E-mail
Pássaro
29 de jul. de 2019
1 min read
Principais Conclusões
Propósito: Esta postagem explora como IA, PNL e Aprendizado de Máquina estão transformando o marketing por e-mail—permitindo segmentação mais inteligente, personalização em tempo real, entrega preditiva e geração de cópias.
A mudança: O e-mail continua sendo vital, mas sua evolução agora depende da automação impulsionada por IA que se adapta ao comportamento do usuário e otimiza o engajamento dinamicamente.
Aplicações principais:
Testes: Vá além dos testes A/B com algoritmos de bandidos multibraços que otimizam continuamente campanhas em tempo real.
Redação: Ferramentas como Persado e Touchstone usam PNL/NLG para gerar e avaliar linhas de assunto e textos de e-mail alinhados à voz da sua marca.
Engajamento: Plataformas como Cordial e Conversica personalizam o contato com dados comportamentais, oferecendo interações 1:1 em grande escala.
Segmentação: O aprendizado de máquina identifica segmentos dinâmicos de audiência e padrões comportamentais invisíveis para análises manuais.
Entrega preditiva: Sistemas de IA (como SparkPost Signals) analisam bilhões de e-mails para prever engajamento, prevenir problemas de entregabilidade e otimizar horários de envio.
Resultado: IA e PNL trazem melhorias mensuráveis nas taxas de clique, conversões e retenção ao automatizar personalização, tempo e tom—transformando o e-mail em um canal de marketing vivo e adaptativo.
Conselho para os profissionais de marketing: Adote a IA de forma incremental—comece com testes automatizados e segmentação antes de adicionar sistemas preditivos ou generativos.
Destaques de Perguntas e Respostas
Por que integrar NLP e Aprendizado de Máquina no marketing por e-mail?
Eles permitem uma personalização em larga escala, otimização de conteúdo mais inteligente e melhorias de engajamento em tempo real—muito além da automação tradicional.
Qual é a diferença entre NLP e aprendizado de máquina nesse contexto?
A PNL foca em entender e gerar linguagem semelhante à humana; a ML analisa padrões de dados para tomar decisões autônomas (como horários de envio ou segmentação).
Quais ferramentas impulsionadas por IA já são práticas para os profissionais de marketing?
Persado, Touchstone, Rasa.io, Cordial, Conversica e SimMachines estão entre os que aplicam NLP/ML em mensagens, engajamento e segmentação.
O que é "entrega preditiva"?
É o uso de aprendizado de máquina para prever janelas de envio ideais e detectar problemas de entrega antes que eles impactem o engajamento.
A IA está substituindo os profissionais de marketing?
Não—IA aprimora a tomada de decisões ao lidar com testes e otimização repetitivos, permitindo que os profissionais de marketing se concentrem em estratégia, criatividade e narrativa.
Precisamos realmente lembrar a alguém que o email (e o marketing por email) não vai a lugar nenhum tão cedo? Se precisássemos, apenas apresentaríamos este estudo do The Radicati Group, contendo algumas informações impactantes como…
Até o final de 2019, o número de usuários de email em todo o mundo aumentará para mais de 2,9 bilhões. Mais de um terço da população mundial estará usando email até o final de 2019.
Para aqueles de nós que trabalham com email? Estatísticas como essa são bastante tentadoras, como dizem os jovens. Mas o email de hoje não é o email da sua mãe ou do seu pai. O sucesso contínuo do email deve, em grande parte, à sua capacidade de evoluir. Ir para o mobile colocou o email em muitos mais bolsos, por exemplo.
Agora, com a chegada de tecnologias relacionadas a IA, suas campanhas de email podem se tornar ainda mais precisas, envolventes e eficazes do que nunca.
Precisamos realmente lembrar a alguém que o email (e o marketing por email) não vai a lugar nenhum tão cedo? Se precisássemos, apenas apresentaríamos este estudo do The Radicati Group, contendo algumas informações impactantes como…
Até o final de 2019, o número de usuários de email em todo o mundo aumentará para mais de 2,9 bilhões. Mais de um terço da população mundial estará usando email até o final de 2019.
Para aqueles de nós que trabalham com email? Estatísticas como essa são bastante tentadoras, como dizem os jovens. Mas o email de hoje não é o email da sua mãe ou do seu pai. O sucesso contínuo do email deve, em grande parte, à sua capacidade de evoluir. Ir para o mobile colocou o email em muitos mais bolsos, por exemplo.
Agora, com a chegada de tecnologias relacionadas a IA, suas campanhas de email podem se tornar ainda mais precisas, envolventes e eficazes do que nunca.
Precisamos realmente lembrar a alguém que o email (e o marketing por email) não vai a lugar nenhum tão cedo? Se precisássemos, apenas apresentaríamos este estudo do The Radicati Group, contendo algumas informações impactantes como…
Até o final de 2019, o número de usuários de email em todo o mundo aumentará para mais de 2,9 bilhões. Mais de um terço da população mundial estará usando email até o final de 2019.
Para aqueles de nós que trabalham com email? Estatísticas como essa são bastante tentadoras, como dizem os jovens. Mas o email de hoje não é o email da sua mãe ou do seu pai. O sucesso contínuo do email deve, em grande parte, à sua capacidade de evoluir. Ir para o mobile colocou o email em muitos mais bolsos, por exemplo.
Agora, com a chegada de tecnologias relacionadas a IA, suas campanhas de email podem se tornar ainda mais precisas, envolventes e eficazes do que nunca.
É uma explosão de IA para e-mails
Estas são apenas algumas das áreas onde a IA, NLP e aprendizado de máquina estão causando um impacto atual no marketing por e-mail. Se você acha que é a ponta do iceberg – ou a primeira gota através dos portões de inundação – você estaria certo.
Uma maneira de ver quão intenso um novo segmento de tecnologia está se tornando é observar quantas empresas e startups abriram suas portas, usando sites de investidores ou de empregos como o AngelList. Neste momento, uma busca por “email AI” lá mostra mais de 600 empresas nesse espaço, e mais virão.
Em outras palavras, eventualmente haverá um complemento de IA para cada aspecto do seu programa de e-mail. Enquanto isso? Colocar as ferramentas de IA existentes hoje para trabalhar já oferece muitas oportunidades para descobrir como o NLP e o aprendizado de máquina podem melhorar a maneira como você está usando um canal de marketing veterano que é tão inovador quanto sempre.
Estas são apenas algumas das áreas onde a IA, NLP e aprendizado de máquina estão causando um impacto atual no marketing por e-mail. Se você acha que é a ponta do iceberg – ou a primeira gota através dos portões de inundação – você estaria certo.
Uma maneira de ver quão intenso um novo segmento de tecnologia está se tornando é observar quantas empresas e startups abriram suas portas, usando sites de investidores ou de empregos como o AngelList. Neste momento, uma busca por “email AI” lá mostra mais de 600 empresas nesse espaço, e mais virão.
Em outras palavras, eventualmente haverá um complemento de IA para cada aspecto do seu programa de e-mail. Enquanto isso? Colocar as ferramentas de IA existentes hoje para trabalhar já oferece muitas oportunidades para descobrir como o NLP e o aprendizado de máquina podem melhorar a maneira como você está usando um canal de marketing veterano que é tão inovador quanto sempre.
Estas são apenas algumas das áreas onde a IA, NLP e aprendizado de máquina estão causando um impacto atual no marketing por e-mail. Se você acha que é a ponta do iceberg – ou a primeira gota através dos portões de inundação – você estaria certo.
Uma maneira de ver quão intenso um novo segmento de tecnologia está se tornando é observar quantas empresas e startups abriram suas portas, usando sites de investidores ou de empregos como o AngelList. Neste momento, uma busca por “email AI” lá mostra mais de 600 empresas nesse espaço, e mais virão.
Em outras palavras, eventualmente haverá um complemento de IA para cada aspecto do seu programa de e-mail. Enquanto isso? Colocar as ferramentas de IA existentes hoje para trabalhar já oferece muitas oportunidades para descobrir como o NLP e o aprendizado de máquina podem melhorar a maneira como você está usando um canal de marketing veterano que é tão inovador quanto sempre.
A chegada da IA de email? Isso é tão 2018.
No final de 2018, PwC disse que havia entrevistado executivos dos EUA e descobriu que 27% deles afirmaram já estar implementando IA em várias áreas.
No cenário global, 30% das empresas em todo o mundo estarão utilizando IA em pelo menos um de seus processos de vendas até 2020. Mas apenas 17% dos profissionais de marketing por e-mail que consideram ferramentas de automação pensaram em incorporar IA.
Os retardatários podem não perceber o impacto que a IA já teve no ecossistema de e-mails. Um exemplo muito visível foi como o Gmail lida com a classificação de e-mails usando Processamento de Linguagem Natural (NLP) para filtrar e-mails recebidos como mensagens Primárias, Sociais ou Promoções.
Aqui está uma explicação bem legal de como o NLP faz seu trabalho, apresentada como um guia para programadores que desejam criar um filtro de spam. Mas se você não estiver interessado em toda a parte técnica, tudo bem. Uma coisa que vale a pena lembrar, no entanto? NLP e aprendizado de máquina são apenas ramificações da categoria maior e mais ampla “IA” e têm objetivos específicos.
NLP tem a intenção de ler, decifrar, entender e fazer sentido da linguagem humana de uma maneira que seja útil na interação máquina-humano.
O aprendizado de máquina envolve a aplicação de algoritmos e modelos estatísticos para que os computadores possam tomar decisões e realizar tarefas sem instruções explícitas, reconhecendo padrões nos dados e tirando inferências.
Neste momento, existem várias ferramentas e táticas onde o NLP e o aprendizado de máquina estão sendo utilizados para aprimorar programas de e-mail. Vamos olhar alguns dos lugares onde você poderia integrá-los em suas campanhas, certo..?
No final de 2018, PwC disse que havia entrevistado executivos dos EUA e descobriu que 27% deles afirmaram já estar implementando IA em várias áreas.
No cenário global, 30% das empresas em todo o mundo estarão utilizando IA em pelo menos um de seus processos de vendas até 2020. Mas apenas 17% dos profissionais de marketing por e-mail que consideram ferramentas de automação pensaram em incorporar IA.
Os retardatários podem não perceber o impacto que a IA já teve no ecossistema de e-mails. Um exemplo muito visível foi como o Gmail lida com a classificação de e-mails usando Processamento de Linguagem Natural (NLP) para filtrar e-mails recebidos como mensagens Primárias, Sociais ou Promoções.
Aqui está uma explicação bem legal de como o NLP faz seu trabalho, apresentada como um guia para programadores que desejam criar um filtro de spam. Mas se você não estiver interessado em toda a parte técnica, tudo bem. Uma coisa que vale a pena lembrar, no entanto? NLP e aprendizado de máquina são apenas ramificações da categoria maior e mais ampla “IA” e têm objetivos específicos.
NLP tem a intenção de ler, decifrar, entender e fazer sentido da linguagem humana de uma maneira que seja útil na interação máquina-humano.
O aprendizado de máquina envolve a aplicação de algoritmos e modelos estatísticos para que os computadores possam tomar decisões e realizar tarefas sem instruções explícitas, reconhecendo padrões nos dados e tirando inferências.
Neste momento, existem várias ferramentas e táticas onde o NLP e o aprendizado de máquina estão sendo utilizados para aprimorar programas de e-mail. Vamos olhar alguns dos lugares onde você poderia integrá-los em suas campanhas, certo..?
No final de 2018, PwC disse que havia entrevistado executivos dos EUA e descobriu que 27% deles afirmaram já estar implementando IA em várias áreas.
No cenário global, 30% das empresas em todo o mundo estarão utilizando IA em pelo menos um de seus processos de vendas até 2020. Mas apenas 17% dos profissionais de marketing por e-mail que consideram ferramentas de automação pensaram em incorporar IA.
Os retardatários podem não perceber o impacto que a IA já teve no ecossistema de e-mails. Um exemplo muito visível foi como o Gmail lida com a classificação de e-mails usando Processamento de Linguagem Natural (NLP) para filtrar e-mails recebidos como mensagens Primárias, Sociais ou Promoções.
Aqui está uma explicação bem legal de como o NLP faz seu trabalho, apresentada como um guia para programadores que desejam criar um filtro de spam. Mas se você não estiver interessado em toda a parte técnica, tudo bem. Uma coisa que vale a pena lembrar, no entanto? NLP e aprendizado de máquina são apenas ramificações da categoria maior e mais ampla “IA” e têm objetivos específicos.
NLP tem a intenção de ler, decifrar, entender e fazer sentido da linguagem humana de uma maneira que seja útil na interação máquina-humano.
O aprendizado de máquina envolve a aplicação de algoritmos e modelos estatísticos para que os computadores possam tomar decisões e realizar tarefas sem instruções explícitas, reconhecendo padrões nos dados e tirando inferências.
Neste momento, existem várias ferramentas e táticas onde o NLP e o aprendizado de máquina estão sendo utilizados para aprimorar programas de e-mail. Vamos olhar alguns dos lugares onde você poderia integrá-los em suas campanhas, certo..?
Testando
Com aprendizado de máquina, você pode agora executar testes de bandido múltiplo. Se você está acostumado a testes divididos, prepare-se: Agora você poderá executar testes continuamente e colocar suas descobertas em prática imediatamente. Com o tempo, você irá otimizar gradualmente seus resultados e, simultaneamente, testar conteúdo e mensagens enquanto também envia sua variante com melhor desempenho para potenciais clientes ou clientes.
Como isso é feito? Você configura uma campanha e algumas variações de e-mail, e o aprendizado de máquina faz o resto, executando testes ao longo de sua campanha e ajustando-a com base nos dados de teste. O que você pode testar? Praticamente qualquer coisa que você já está testando, desde texto a design, imagens e tempo.
Método de Teste | Como Funciona | Por Que É Importante para E-mail |
|---|---|---|
Teste A/B | Divide a audiência em grupos fixos para comparar duas variantes | Insights apenas no final do teste, lento para reagir |
Bandido Múltiplo | Realoca continuamente o tráfego para variantes vencedoras em tempo real | Maior engajamento durante o teste e otimização contínua |
Monitoramento Manual | Avaliação humana de relatórios e decisões | Ciclo de feedback lento e escalabilidade limitada |
Otimização com Aprendizado de Máquina | Adapta-se automaticamente com base em dados de desempenho contínuos | Entrega a melhor mensagem para a maioria dos assinantes sem esforço manual nenhum |
Com aprendizado de máquina, você pode agora executar testes de bandido múltiplo. Se você está acostumado a testes divididos, prepare-se: Agora você poderá executar testes continuamente e colocar suas descobertas em prática imediatamente. Com o tempo, você irá otimizar gradualmente seus resultados e, simultaneamente, testar conteúdo e mensagens enquanto também envia sua variante com melhor desempenho para potenciais clientes ou clientes.
Como isso é feito? Você configura uma campanha e algumas variações de e-mail, e o aprendizado de máquina faz o resto, executando testes ao longo de sua campanha e ajustando-a com base nos dados de teste. O que você pode testar? Praticamente qualquer coisa que você já está testando, desde texto a design, imagens e tempo.
Método de Teste | Como Funciona | Por Que É Importante para E-mail |
|---|---|---|
Teste A/B | Divide a audiência em grupos fixos para comparar duas variantes | Insights apenas no final do teste, lento para reagir |
Bandido Múltiplo | Realoca continuamente o tráfego para variantes vencedoras em tempo real | Maior engajamento durante o teste e otimização contínua |
Monitoramento Manual | Avaliação humana de relatórios e decisões | Ciclo de feedback lento e escalabilidade limitada |
Otimização com Aprendizado de Máquina | Adapta-se automaticamente com base em dados de desempenho contínuos | Entrega a melhor mensagem para a maioria dos assinantes sem esforço manual nenhum |
Com aprendizado de máquina, você pode agora executar testes de bandido múltiplo. Se você está acostumado a testes divididos, prepare-se: Agora você poderá executar testes continuamente e colocar suas descobertas em prática imediatamente. Com o tempo, você irá otimizar gradualmente seus resultados e, simultaneamente, testar conteúdo e mensagens enquanto também envia sua variante com melhor desempenho para potenciais clientes ou clientes.
Como isso é feito? Você configura uma campanha e algumas variações de e-mail, e o aprendizado de máquina faz o resto, executando testes ao longo de sua campanha e ajustando-a com base nos dados de teste. O que você pode testar? Praticamente qualquer coisa que você já está testando, desde texto a design, imagens e tempo.
Método de Teste | Como Funciona | Por Que É Importante para E-mail |
|---|---|---|
Teste A/B | Divide a audiência em grupos fixos para comparar duas variantes | Insights apenas no final do teste, lento para reagir |
Bandido Múltiplo | Realoca continuamente o tráfego para variantes vencedoras em tempo real | Maior engajamento durante o teste e otimização contínua |
Monitoramento Manual | Avaliação humana de relatórios e decisões | Ciclo de feedback lento e escalabilidade limitada |
Otimização com Aprendizado de Máquina | Adapta-se automaticamente com base em dados de desempenho contínuos | Entrega a melhor mensagem para a maioria dos assinantes sem esforço manual nenhum |
Redação publicitária
A aprendizagem de máquina e NLP – e seu primo, Geração de Linguagem Natural (NLG) – estão sendo aproveitados por múltiplos provedores para entregar soluções que podem realmente gerar linhas de assunto e outras cópias.
Pegue uma empresa como Persado, por exemplo: Sua “máquina de mensagens” aplica seu entendimento de linguagem natural para criar cópias que falam na “voz da marca” do vendedor, aproveitando um enorme banco de dados de obras categorizadas e pontuadas em 25 idiomas, um banco de dados que evolui ao longo do tempo à medida que a aprendizagem de máquina oferece insights (e faz julgamentos) sobre quais mensagens têm mais apelo para seu público-alvo.
Touchstone, como outro exemplo, compara sua linha de assunto com um banco de dados de 21 bilhões de e-mails, bem como com as tendências do setor, para prever sua provável impressão, taxa de cliques e taxas de conversão.
Rasa.io automatizou o processo de criação de newsletters e usa aprendizagem de máquina para otimizar o conteúdo com base no comportamento de cada destinatário, proporcionando personalização 1:1 que é “adaptada aos interesses e personalidades únicos de seus assinantes, sem o tempo que leva para selecionar manualmente seus e-mails.”
A aprendizagem de máquina e NLP – e seu primo, Geração de Linguagem Natural (NLG) – estão sendo aproveitados por múltiplos provedores para entregar soluções que podem realmente gerar linhas de assunto e outras cópias.
Pegue uma empresa como Persado, por exemplo: Sua “máquina de mensagens” aplica seu entendimento de linguagem natural para criar cópias que falam na “voz da marca” do vendedor, aproveitando um enorme banco de dados de obras categorizadas e pontuadas em 25 idiomas, um banco de dados que evolui ao longo do tempo à medida que a aprendizagem de máquina oferece insights (e faz julgamentos) sobre quais mensagens têm mais apelo para seu público-alvo.
Touchstone, como outro exemplo, compara sua linha de assunto com um banco de dados de 21 bilhões de e-mails, bem como com as tendências do setor, para prever sua provável impressão, taxa de cliques e taxas de conversão.
Rasa.io automatizou o processo de criação de newsletters e usa aprendizagem de máquina para otimizar o conteúdo com base no comportamento de cada destinatário, proporcionando personalização 1:1 que é “adaptada aos interesses e personalidades únicos de seus assinantes, sem o tempo que leva para selecionar manualmente seus e-mails.”
A aprendizagem de máquina e NLP – e seu primo, Geração de Linguagem Natural (NLG) – estão sendo aproveitados por múltiplos provedores para entregar soluções que podem realmente gerar linhas de assunto e outras cópias.
Pegue uma empresa como Persado, por exemplo: Sua “máquina de mensagens” aplica seu entendimento de linguagem natural para criar cópias que falam na “voz da marca” do vendedor, aproveitando um enorme banco de dados de obras categorizadas e pontuadas em 25 idiomas, um banco de dados que evolui ao longo do tempo à medida que a aprendizagem de máquina oferece insights (e faz julgamentos) sobre quais mensagens têm mais apelo para seu público-alvo.
Touchstone, como outro exemplo, compara sua linha de assunto com um banco de dados de 21 bilhões de e-mails, bem como com as tendências do setor, para prever sua provável impressão, taxa de cliques e taxas de conversão.
Rasa.io automatizou o processo de criação de newsletters e usa aprendizagem de máquina para otimizar o conteúdo com base no comportamento de cada destinatário, proporcionando personalização 1:1 que é “adaptada aos interesses e personalidades únicos de seus assinantes, sem o tempo que leva para selecionar manualmente seus e-mails.”
Engajamento
Quer fazer uma pequena otimização de conteúdo em tempo real para aumentar o engajamento? Cordial diz que pode “ingerir e processar dados de eventos, comportamento e compras de praticamente qualquer fonte,” para que as mensagens possam ser enviadas através de múltiplos canais, com base em dados comportamentais até este exato instante. Assim, campanhas de integração, re-engajamento e outros e-mails acionados podem ser alinhados com o que eles estão interessados neste exato momento.
Outra maneira de engajar? Adicione um toque pessoal. Bem, um toque virtual: Conversica orgulhosamente afirma entregar “toque humano personalizado em grande escala” através de assistentes de vendas de IA que entram em contato com um usuário em minutos após ele ou ela mostrar interesse na sua marca ou estoque via e-mail ou SMS.
Se você está preocupado que a “conversa” soe como um texto robótico, eles afirmam que a IA “empathiza” efetivamente ao analisar respostas para ajustar as respostas certas. Além disso, a plataforma não é destinada simplesmente para o engajamento inicial ou integração, mas pode lidar com diálogos rotineiros ao longo de toda a jornada do cliente.
Quer fazer uma pequena otimização de conteúdo em tempo real para aumentar o engajamento? Cordial diz que pode “ingerir e processar dados de eventos, comportamento e compras de praticamente qualquer fonte,” para que as mensagens possam ser enviadas através de múltiplos canais, com base em dados comportamentais até este exato instante. Assim, campanhas de integração, re-engajamento e outros e-mails acionados podem ser alinhados com o que eles estão interessados neste exato momento.
Outra maneira de engajar? Adicione um toque pessoal. Bem, um toque virtual: Conversica orgulhosamente afirma entregar “toque humano personalizado em grande escala” através de assistentes de vendas de IA que entram em contato com um usuário em minutos após ele ou ela mostrar interesse na sua marca ou estoque via e-mail ou SMS.
Se você está preocupado que a “conversa” soe como um texto robótico, eles afirmam que a IA “empathiza” efetivamente ao analisar respostas para ajustar as respostas certas. Além disso, a plataforma não é destinada simplesmente para o engajamento inicial ou integração, mas pode lidar com diálogos rotineiros ao longo de toda a jornada do cliente.
Quer fazer uma pequena otimização de conteúdo em tempo real para aumentar o engajamento? Cordial diz que pode “ingerir e processar dados de eventos, comportamento e compras de praticamente qualquer fonte,” para que as mensagens possam ser enviadas através de múltiplos canais, com base em dados comportamentais até este exato instante. Assim, campanhas de integração, re-engajamento e outros e-mails acionados podem ser alinhados com o que eles estão interessados neste exato momento.
Outra maneira de engajar? Adicione um toque pessoal. Bem, um toque virtual: Conversica orgulhosamente afirma entregar “toque humano personalizado em grande escala” através de assistentes de vendas de IA que entram em contato com um usuário em minutos após ele ou ela mostrar interesse na sua marca ou estoque via e-mail ou SMS.
Se você está preocupado que a “conversa” soe como um texto robótico, eles afirmam que a IA “empathiza” efetivamente ao analisar respostas para ajustar as respostas certas. Além disso, a plataforma não é destinada simplesmente para o engajamento inicial ou integração, mas pode lidar com diálogos rotineiros ao longo de toda a jornada do cliente.
Segmentação
Para empresas que investem em plataformas de gerenciamento de dados de clientes, a capacidade de extrair o máximo possível de insights e benefícios dos grandes dados para oferecer experiências de usuário altamente personalizadas, especialmente por e-mail, é uma preocupação óbvia.
Uma solução de aprendizado de máquina que esteja conectada a esses potenciais enormes volumes de dados pode realizar segmentações perspicazes de maneiras que nenhum ser humano – ou uma sala cheia de seres humanos – jamais poderia, fazendo ajustes contínuos e descobrindo novas associações, até gerando novos segmentos de produtos onde nenhum era visível antes. SimMachines é um desses provedores, chamando sua particularidade de “segmentação preditiva dinâmica.”
Para empresas que investem em plataformas de gerenciamento de dados de clientes, a capacidade de extrair o máximo possível de insights e benefícios dos grandes dados para oferecer experiências de usuário altamente personalizadas, especialmente por e-mail, é uma preocupação óbvia.
Uma solução de aprendizado de máquina que esteja conectada a esses potenciais enormes volumes de dados pode realizar segmentações perspicazes de maneiras que nenhum ser humano – ou uma sala cheia de seres humanos – jamais poderia, fazendo ajustes contínuos e descobrindo novas associações, até gerando novos segmentos de produtos onde nenhum era visível antes. SimMachines é um desses provedores, chamando sua particularidade de “segmentação preditiva dinâmica.”
Para empresas que investem em plataformas de gerenciamento de dados de clientes, a capacidade de extrair o máximo possível de insights e benefícios dos grandes dados para oferecer experiências de usuário altamente personalizadas, especialmente por e-mail, é uma preocupação óbvia.
Uma solução de aprendizado de máquina que esteja conectada a esses potenciais enormes volumes de dados pode realizar segmentações perspicazes de maneiras que nenhum ser humano – ou uma sala cheia de seres humanos – jamais poderia, fazendo ajustes contínuos e descobrindo novas associações, até gerando novos segmentos de produtos onde nenhum era visível antes. SimMachines é um desses provedores, chamando sua particularidade de “segmentação preditiva dinâmica.”
Entrega preditiva
Se você nunca ouviu falar disso antes, é porque é uma nova abordagem na aplicação de aprendizado de máquina em email. Ao analisar o comportamento de trilhões de emails, análises preditivas e aprendizado de máquina são capazes de otimizar a entrega e a saúde geral de um programa de email.
Isso significa que insights em tempo real estão disponíveis sobre questões de entregabilidade e desempenho, problemas podem ser identificados antes que aconteçam, e recomendações baseadas em dados podem ser feitas sobre como otimizar o engajamento e o desempenho. Interrupções podem ser evitadas - enquanto o ROI é maximizado.
E se você me permitir apenas uma pequena promoção? É nova no jogo porque esta plataforma, SparkPost Signals, é a primeira e única plataforma de inteligência de email de seu tipo na indústria, e temos orgulho de oferecê-la.
Se você nunca ouviu falar disso antes, é porque é uma nova abordagem na aplicação de aprendizado de máquina em email. Ao analisar o comportamento de trilhões de emails, análises preditivas e aprendizado de máquina são capazes de otimizar a entrega e a saúde geral de um programa de email.
Isso significa que insights em tempo real estão disponíveis sobre questões de entregabilidade e desempenho, problemas podem ser identificados antes que aconteçam, e recomendações baseadas em dados podem ser feitas sobre como otimizar o engajamento e o desempenho. Interrupções podem ser evitadas - enquanto o ROI é maximizado.
E se você me permitir apenas uma pequena promoção? É nova no jogo porque esta plataforma, SparkPost Signals, é a primeira e única plataforma de inteligência de email de seu tipo na indústria, e temos orgulho de oferecê-la.
Se você nunca ouviu falar disso antes, é porque é uma nova abordagem na aplicação de aprendizado de máquina em email. Ao analisar o comportamento de trilhões de emails, análises preditivas e aprendizado de máquina são capazes de otimizar a entrega e a saúde geral de um programa de email.
Isso significa que insights em tempo real estão disponíveis sobre questões de entregabilidade e desempenho, problemas podem ser identificados antes que aconteçam, e recomendações baseadas em dados podem ser feitas sobre como otimizar o engajamento e o desempenho. Interrupções podem ser evitadas - enquanto o ROI é maximizado.
E se você me permitir apenas uma pequena promoção? É nova no jogo porque esta plataforma, SparkPost Signals, é a primeira e única plataforma de inteligência de email de seu tipo na indústria, e temos orgulho de oferecê-la.
