我们真的需要提醒任何人，电子邮件（以及电子邮件营销）在短期内不会消失吗？如果需要，我们只需给他们展示这项来自 Radicati集团 的研究，其中包含这样的精彩数据……

到2019年底，全球电子邮件用户的数量将增加到超过29亿。到2019年底，全球人口的三分之一以上将使用电子邮件。

对于我们这些在电子邮件领域工作的人来说？这样的统计数据让年轻人感到相当吸引。但 今天的 电子邮件可不是您父母的电子邮件。电子邮件的持续成功在很大程度上归功于其演变的能力。例如，移动互联网将电子邮件放入了更多口袋中。

现在，随着AI相关技术的到来，您的电子邮件营销活动可以变得比以往任何时候都更加精准、吸引人和有效。

电子邮件AI的到来？那是 如此 2018年 

到2018年底， 普华永道表示他们对美国高管进行了调查，发现其中27%的人声称已经在多个领域实现了AI的应用。

在全球范围内， 30%的全球公司 到2020年将在至少一个销售流程中使用AI。但只有17%的电子邮件营销人员考虑使用自动化工具，对集成AI有所思考。

落后者可能不会意识到AI在电子邮件生态系统中 已 产生的影响。一个非常明显的例子是Gmail如何使用自然语言处理（NLP）对电子邮件进行分类，以过滤传入邮件，分为主要邮件、社交邮件或促销邮件。

这里有一个相当好的解释，说明NLP如何完成它的工作，作为希望开发垃圾邮件过滤器的编码人员的入门指南。但如果您对所有技术细节不感兴趣，那也没关系。不过，有一点值得记住的是？NLP和机器学习只是更广泛的“AI”类别的几个分支，并且有特定的目标。

• NLP旨在以对机器与人类互动有用的方式阅读、解读、理解和分析人类语言。

• 机器学习涉及算法和统计模型的应用，以便计算机能够自己做出决策和执行任务，通过识别数据中的模式并进行推断。

现在，有多种工具和策略正在利用NLP和机器学习来强化电子邮件项目。我们来看看您可以将它们整合到营销活动中的一些地方，好吗..?

测试

借助机器学习，您现在可以执行多臂土匪测试。如果您习惯于分割测试，要做好准备：现在您可以持续运行测试，并立即应用您的发现。随着时间的推移，您将逐渐优化结果，同时能够测试内容和消息，同时将表现最佳的变体发送给潜在客户或客户。

这是如何完成的？您设置一个活动和几个电子邮件变体，然后机器学习会处理剩下的，在您的活动中运行测试并根据测试数据进行调整。您可以测试什么？几乎任何您已经在测试的内容，从文案到设计再到图像和时间。

文案撰写

机器学习和NLP——及其相关的自然语言生成（NLG）——被多个提供商利用，以提供能够实际生成主题行和其他文案的解决方案。

以Persado为例：它的“消息机器”应用它对自然语言的理解来创建与营销者的“品牌声音”一致的文案，利用一个包含25种语言的标记和评分数据库，该数据库会随着机器学习提供洞见（并做出判断）而不断演变，以了解哪些消息对目标受众最具吸引力。

Touchstone作为另一个例子，将您的主题行与210亿封电子邮件的数据库以及行业趋势进行比较，以预测其可能的印象、点击率和转化率。

Rasa.io 自动化了通讯创作过程，并使用机器学习根据每个收件人的行为优化内容，以提供1:1个性化，是“量身定制的，符合您的订阅者独特兴趣和个性，而不需要手动策划电子邮件的时间。”

参与度

想要进行一些实时内容优化以促使参与？Cordial表示它可以“从几乎任何来源获取和处理客户事件、行为和购买数据”，因此消息可以基于实时行为数据通过多个渠道发送。因此，新用户引导、重新参与活动和其他触发的电子邮件可以与他们此刻感兴趣的内容保持一致。

另一种吸引参与的方法？增加个人触感。而且是一种虚拟个人触感：Conversica自豪地声称通过AI销售助手提供“规模化的个性化人类触感”，在用户在电子邮件或短信中对您的品牌或库存表示兴趣的几分钟内进行联系。

如果您担心这“对话”听起来像机器人文案，他们声称AI通过分析回复进行有效的“共鸣”，以量身定制适当的回应。此外，该平台不仅仅用于初次参与或引导，而是可以在整个客户旅程中处理常规对话。

分段

对于投资于客户数据管理平台的公司来说，能够从大数据中获得尽可能多的洞见和好处，以提供高度个性化的用户体验，特别是在电子邮件方面，是显而易见的关切。

能够连接到这些潜在庞大数据池的机器学习解决方案可以以人类无法匹敌的方式进行深刻的分段，持续调整并发现新的关联，甚至在以前无法看到的地方生成新的产品细分。SimMachines就是这样的提供商之一，他们将自己的特定版本称为“动态预测分段”。 

预测投递

如果您之前没有听过，这是因为这是一种新趋势，将机器学习应用于电子邮件。通过分析数万亿封电子邮件的行为，预测分析和机器学习能够优化交付和电子邮件程序的整体健康。

这意味着实时洞察关于可投递性和性能问题是可用的，能够在问题发生之前识别问题，并能够提供基于数据的建议，关于如何优化参与和性能。可以避免停机——同时最大化ROI。

如果您允许我进行一次自我推销？这是一个新的领域，因为这个平台，SparkPost Signals，是该行业首个也是唯一的电子邮件智能平台，我们为能够提供它而感到自豪。

这是一次电子邮件的AI爆炸

这些只是AI、NLP和机器学习对电子邮件营销产生现实影响的一些领域。如果您认为这只是冰山一角——或者是洪流开启后的第一次涓涓细流——您是对的。

看一项新技术领域有多热情的一个方法是看看有多少公司和初创企业已经展示自己，使用投资者或求职网站如AngelList。目前，在那里搜索“电子邮件AI”显示超过600家公司在该领域，未来还会有更多。

换句话说，最终每个电子邮件程序的每个方面都会有一个AI附加组件。在此期间？今天现有的AI工具已经提供了丰富的潜力，以发现NLP和机器学习如何改善您使用这一领域领先的营销渠道的方式，该渠道依然前卫。