電子メールマーケティングでAIを使用する方法は？利点、戦略、ユースケース

公開: 2025-02-04

AIは、パーソナライズ、自動化、データ駆動型の洞察を備えたメールマーケティングを強化します。このガイドは、エンゲージメントを改善し、コンバージョンを向上させるための利点、重要な戦略、およびユースケースをカバーしています。

電子メールマーケティングは、関係を構築し、リードの育成、および促進収益のための最も効果的なデジタルチャネルの1つにランクされています。しかし、受信トレイがより混雑し、顧客の期待が高まるにつれて、従来の電子メールマーケティング方法は、現代の視聴者が要求するパーソナライズと適時性のレベルを提供するのに苦労することがあります。

これが、人工知能（AI）が業界に根本的な変化をもたらすように設定されている理由です。複雑なプロセスを自動化し、視聴者のターゲティングを改善し、パーソナライズ戦略を強化する機能があります。

世界中の多くの企業は、AI主導の電子メールマーケティングを活用して収益を上げています。予備調査によると、マーケティング担当者の約57％がAIを使用して、電子メールキャンペーンでセグメンテーションとパーソナライズを自動化し始めています。 *たとえば、eコマースの巨人Amazonは、電子メールのクリックスルーレートとコンバージョンを上げるパーソナライズされた製品の推奨事項を特徴とするAI駆動型のプロモーションメールを送信します。 *

電子メールマーケティングと効果的な戦略にAIを使用することで利益を得る方法の詳細をご覧ください。電子メールキャンペーンに統合してください。

AIメールマーケティングとは何ですか？

AI電子メールマーケティングとは、電子メールキャンペーンを計画、作成、管理するための、機械学習、自然言語処理（NLP）、予測分析など、AIテクノロジーのアプリケーションを指します。 AIは、当て推量や一般的なコンテンツに依存するのではなく、マーケティング担当者に、一意のサブスクライバーごとにメッセージ、タイミング、および頻度を調整するためのデータ駆動型の洞察を提供します。

多くの業界は、すでにAIを活用して電子メールマーケティングの取り組みに大きな影響を与えます。これらには以下が含まれます。

小売およびeコマース：パーソナライズされた製品の推奨事項と引き起こされた放棄された電子メールについて
財務：トランザクションアラート、詐欺通知、および調整された投資の提案について
ヘルスケア：任命のリマインダーとターゲットを絞ったウェルネスガイダンス
ホスピタリティ：キュレーションされた旅行の推奨事項、ロイヤルティプログラムの更新、および予約の確認
ゲーム：パーソナライズされた再エンゲージメントキャンペーン、ゲーム内のイベントの発表、およびターゲットを絞った新しいコンテンツプロモーション
ストリーミングとメディア：調整されたオンボーディングメール、キュレーションされたコンテンツの更新、ユーザー固有の推奨事項

電子メールの自動化と人工知能の使用の利点

AI搭載のソリューションをメールキャンペーンに実装すると、マーケティング担当者と受信者の両方に大きな利点があります。 AIをメールマーケティング戦略に統合する際に予想できるいくつかの重要な利点を次に示します。

大規模なパーソナライズ

高度なアルゴリズムが大量の顧客データをふるいにかけて、高度にカスタマイズされたコンテンツを提供します。一般化されたニュースレターではなく、各サブスクライバーは、ニーズや関心に直接話すメッセージを受け取ります。このアプローチは、電子メールをユーザーの動作または閲覧パターンに合わせて、より深い顧客エンゲージメントを促進します。

効率

AI駆動の電子メール自動化により、セグメンテーション、スケジューリング、パフォーマンス分析などの繰り返しタスクを処理することにより、時間を節約できます。これにより、マーケティング担当者は戦略に集中できます。時間が経つにつれて、これはキャンペーンのターンアラウンドを加速し、より一貫したメッセージングを確保するのに役立ちます。

強化されたターゲティング

AIは、過去の行動、購入履歴、人口統計、リアルタイムのやり取りに基づいて、正確なオーディエンスセグメンテーションを可能にします。これは、より関連性の高い電子メールキャンペーンにつながり、無関係なメッセージングを回避するのに役立ち、その結果、サブスクライバーの信頼と満足度が向上します。

エンゲージメントの改善

電子メールマーケティングでAIを使用すると、メールを送信して件名をパーソナライズする最適な時間を決定できるため、顧客エンゲージメントの可能性が高まります。さまざまなタイムゾーンとユーザー習慣で送信時間を調整して、視聴者の応答をさらに高めます。

コスト削減

繰り返しタスクを自動化することで、手動プロセスの努力とリソースを削減し、予算と人材を他の重要な領域に向けます。これにより、マーケティング担当者は戦略と創造性に集中できます。 AIは、オーバーヘッドコストを削減し、より少ないリソースでより多くのチームを達成できるようにすることができます。

データ駆動型の決定

AI電子メールオートメーションは、分析を通じて実用的な洞察を提供し、よりスマートなマーケティングの決定を可能にします。生のパフォーマンスデータを実用的なメトリックに変換できます。これは、組織が持続的な成長のための電子メール戦略を継続的に改良するために使用できることです。

電子メールマーケティングでAIを使用する方法

以下は、AIを電子メールマーケティングプログラムにシームレスに統合するための実用的で詳細な戦略です。

1。AI電子メールセグメンテーションのためのAI

電子メールのセグメンテーションは、関連するメッセージングで適切なオーディエンスをターゲットにするために重要です。従来の顧客セグメンテーションは、多くの場合、初歩的なデータ（場所、年齢など）に基づいて加入者をグループ化しますが、AIは多数のデータポイントを分析することでこのアプローチを改善します。

行動セグメンテーション：AIは、オンサイトの行動、電子メールのエンゲージメント、購入頻度、および平均注文値を追跡することにより、行動セグメンテーションに役立ちます。次に、同様の特性を共有する顧客をクラスターします。
Remency、頻度、金銭的分析（RFM）：AIは、顧客がどの程度最近、頻繁に対話または購入したか、および平均支出を評価することにより、 Remency、頻度、および金銭（RFM）分析を実施します。このセグメンテーションにより、顧客の全体的な価値と活動に基づいて、高度にターゲットを絞ったキャンペーンが可能になります。
価値ベースのセグメンテーション： AIは、どの顧客が最高の生涯価値をもたらすかを決定し、マーケティング担当者がさまざまなレベルの支出と忠誠心を反映する階層型の電子メール戦略を作成できるようにします。
動的更新： AIアルゴリズムはリアルタイムでセグメントを更新します。サブスクライバーが新しいアクションを実行するとすぐに（特定のリンクをクリックしたり、ガイドをダウンロードしたりする）、より適切なセグメントに移動できます。
位置ベースのセグメンテーション：地域データのAI要因は、地元のイベント、季節の変化、または地域固有の取引に関するキャンペーンを作成します。

2。パーソナライズされたコンテンツと推奨事項

AIは、超個人化された製品の推奨事項とコンテンツの提案を提供することに優れています。

スマート製品フィード：eコマースでは、AIは個人の閲覧と購入履歴を反映する電子メール内で製品フィードを生成できます。このアプローチは、コンバージョンとクリックスルーレートを大幅に高めることができます。
カスタマイズされたメッセージング：同じコピーを使用して全員に対処する代わりに、AIは製品の提供だけでなく、各受信者へのトーン、画像、製品の説明も調整します。
感情分析：一部のAIシステムは、NLPを感情分析のために統合し、メッセージの感情的なトーンを微調整して、異なる視聴者セグメントでよりよく共鳴することができます。
自動化された製品バンドル：AIは、購入パターンを分析して、補完的なアイテムをグループ化したり、頻繁に購入した製品をバンドルにしたりできます。これらのバンドルを電子メールで提示すると、高次の値とクロスセルの機会が促進されます。

3.タイミングと頻度の予測分析

電子メールマーケティングで最も一般的な課題の1つは、電子メールをいつ、どのくらいの頻度で送信するかを決定することです。 AIはこれに対処します：

最適な送信時間：過去のエンゲージメントパターンを分析して、サブスクライバーが最もアクティブな時間を識別し、電子メールがチェック時にトップインボックスになるようにします。
周波数調整：AIは、サブスクライバー疲労の初期兆候を検出し、送信周波数を自動的に調整して、登録解除を減らすことができます。
季節性の洞察：AIは季節的または循環的な行動を取り上げ、時間のプロモーションキャンペーンと発表をより効果的に支援します。

4。自動キャンペーン管理

AI電子メール自動化は、単純なドリップキャンペーンを超えています。

トリガーベースのワークフロー：サブスクライバーがメーリングリストに参加したり、価格設定ページにアクセスしたり、カートを放棄したりすると、AIは適切な瞬間に関連するメールをトリガーします。
ライフサイクルの育成：AI-Drive Emailキャンペーンは、サブスクライバーが旅の場所に適応し、前進するために必要なコンテンツを提供します（例えば、認識から購入への検討まで）。
コンテンツの作成支援：一部のAIメールマーケティングプラットフォームは、成功したパターンに基づいて自動化された件名またはボディコピーの提案を提供し、コンテンツ作成サイクルを高速化します。

5。A/Bテスト

AIは、従来のA/Bテストをより高いレベルの洗練に昇格させます。

迅速な反復：AIは、件名の複数のバリエーション、電子メールのコピー、またはデザインの複数のバリエーションを迅速に評価し、勝利要素をリアルタイムで識別できます。
データ駆動型の洞察：アルゴリズムは、視聴者セグメント全体で電子メールのパフォーマンスメトリックを比較検討し、特定のバリエーションが機能する理由についてのより深い洞察を明らかにします。
継続的な最適化：AIを搭載した電子メールマーケティングツールは、テストが終了すると停止しません。キャンペーンが公開された後でも、電子メール要素を継続的に改良します。

6。その他のアプリケーション

電子メールのリターゲティング：特定の製品を調査したが変換しなかったユーザーの場合、AIはそれらを関連するインセンティブを備えたリターゲティングシーケンスにセグメント化できます。
言語とトーン分析：AIは、キャンペーン全体でブランドのトーンが一貫していることを保証し、さまざまな人口統計にアピールするために言語を適応させます。
カスタマージャーニーマッピング：AI電子メール自動化ツールは、顧客とブランドとの相互作用の各フェーズをマッピングできます。彼らは、認識から保持に至るまで、それらを導く正確にタイミングのある電子メールを提案できます。

AIメールマーケティングコンパニオンになることができる方法

Clever.aiは、ClevertapのAI駆動型プラットフォームであり、電子メールマーケティングのワークフローを効果的に簡素化および強化できます。リアルタイムのデータ分析、インテリジェントセグメンテーション、自動化されたコンテンツの最適化を組み合わせることにより、あらゆる規模の企業が深くパーソナライズされた高衝撃キャンペーンを作成するのに役立ちます。プラットフォームの機能は、以下を含む、電子メールマーケティングライフサイクルのさまざまな段階に対応しています。

スマートセグメンテーション：過去の行動、好み、またはエンゲージメントレベルに基づいて、AIアルゴリズムをグループサブスクライバーに活用します。
予測タイミング：履歴データとコンテキストデータを使用して、最適なモーメントを決定して、最大のオープンレートとクリックスルーレートの電子メールを送信します。
自動パーソナライズ：製品の推奨事項とテーラードコンテンツを各電子メールに動的に挿入し、すべてのサブスクライバーにカスタマイズされたエクスペリエンスを作成します。
パフォーマンスの洞察：キャンペーンの有効性を測定するリアルタイム分析を提供し、改善のためのデータ駆動型の提案を提供します。

clever.aiを使用すると、電子メールマーケティング担当者は、マシン主導の効率と本物のブランドストーリーテリングのバランスを維持できます。これにより、測定可能なROIと成長を達成しながら、購読者と共鳴するキャンペーンが保証されます。

AIメールマーケティングでパフォーマンスを向上させる方法に関するヒント

明確な目的から始めます

それが電子メールのクリックスルーレートの増加、コンバージョンの改善、または長期的な顧客ロイヤルティの構築を意味するかどうかにかかわらず、特定の目標を定義します。明確に確立された目的を持つことは、焦点を当てる適切なAIツールとメトリックを選択するのに役立ちます。

例：目標がカートの放棄を減らすことである場合は、AIトリガーを使用して、カートの放棄から1時間以内にパーソナライズされたフォローアップメールを送信します。
ベストプラクティス：目標を測定可能にしてください。オープンレート、クリックスルーレート、コンバージョンなどのインジケーターを使用して、成功を測定します。

質の高いデータに投資します

AIは、それが処理するデータと同じくらい強いだけです。データソースが正確で、徹底的で、よく組織化されていることを確認してください。これには、無効なアドレスと複製を削除するために、メーリングリストを定期的にクリーンアップすることが含まれます。

例：セグメントまたはフラグの休止状態のサブスクライバーは、この更新された情報をAIモデルに戻し、ターゲティングを改良します。
ベストプラクティス：データ管理プラットフォームを使用して、サブスクライバーデータを集中させ、行動分析を統合します。

定期的にテストしてください

1つのAI駆動型機能を一度に実装し、主要なパフォーマンスメトリックに直接影響を測定します。このアプローチは、各機能の効果を分離し、AIの強化が最も有益であるハイライトを強調します。

例：AI駆動型の件名最適化を最初に起動し、オープンレートの改善を追跡し、次にAI駆動型の送信時間最適化を導入します。
ベストプラクティス： AIの機能強化を受け取らないコントロールグループを使用して、パフォーマンスを効果的に比較します。

人間のタッチを維持します

AIは自動化、パーソナライズ、最適化を行うことができますが、サブスクライバーとの本物のつながりを維持することは依然として重要です。 AIの効率のバランスと、本物のブランドの声と共感を紹介するメッセージをバランスさせます。

例： AI主導のキャンペーン内で、顧客の成功マネージャーまたはブランドアンバサダーから個人的なメモを追加します。
ベストプラクティス：トーンと明確さについてAIに生成されたコンテンツを定期的に評価し、ブランドアイデンティティと価値と一致するようにします。

コンプライアンスを維持します

GDPRや缶スパムなどの規制には、厳格なデータ処理とオプトイン管理が必要です。法的枠組みと業界のガイドラインを最新の状態に保ちます。

例： AI主導のパーソナライズの個人データを収集する場合、それがどのように使用されるかを明確に開示し、明示的な同意を得ます。
ベストプラクティス：簡単にアクセスできる登録解除リンクを維持し、サブスクライバートラストを維持するためのオプトアウトリクエストを迅速に尊重します。

電子メールマーケティングにAIを使用することの課題と制限

AIは多くの利点を提供しますが、マーケティング担当者は重要な課題と潜在的な落とし穴を認識する必要があります。これらの問題に積極的に対処することは、効率的で、準拠、顧客中心の電子メール戦略を維持するのに役立ちます。

データプライバシーの懸念：規制の遵守（GDPR、CCPAなど）には、透明なデータ収集と使用が必要です。パーソナライズとプライバシーのバランスをとるのは複雑です。
初期投資：質の高いAIツールと熟練した人員は高価になる可能性があります。小規模な企業は、これらのコストをどれだけ迅速に回収できるかを評価する必要があります。
技術的な複雑さ：AIソフトウェアの学習曲線は、トレーニングまたは専門的な人材を雇用する必要がある場合があります。
過剰自動のリスク：自動化が多すぎると、ロボットの感触が生じ、加入者との人間のつながりが侵食されます。
データの依存関係：AIの結果は、データの量と精度に大きく依存しています。データのギャップや不正確さは、結果を歪める可能性があります。

メトリックとパフォーマンス追跡

AI主導の電子メールマーケティング戦略を改良するには、成功を測定することが不可欠です。いくつかの重要な電子メールマーケティングメトリックは次のとおりです。

電子メールオープンレート：これらは、件名の有効性とブランドの信頼性を測定します。
クリックスルーレート（CTR） ：メールコンテンツがどれほど魅力的で関連性があるかを明らかにします。
コンバージョン率：電子メール変換率は、サブスクライバーが希望するアクション（たとえば、購入、サインアップ）に従う程度を示しています。
直感率：これらは、データ品質の問題または無効な電子メールアドレスを識別します。
登録解除料金：サブスクライバーの満足度に関する洞察を提供し、過剰または無関係なメッセージを検出するのに役立ちます。

AI電子メール自動化のユースケースと現実世界の例

以下は、さまざまな業界がAIを使用してよりパーソナライズされたタイムリーな電子メールキャンペーンを提供する方法の実際の例です。

小売業界

ターゲットを絞ったアップセルキャンペーンは、顧客が関連製品またはアクセサリーを購入するときにトリガーされます。たとえば、Walmart Harness AIなどの大規模な小売業者は、フォローアップメールを介して補完的な製品を提案し、クロスセルの機会を高めます。 *

eコマースビジネス

自動化された放棄されたカートシーケンスは、動的割引、製品の推奨事項、および緊急性を組み合わせています。たとえば、Amazonは、AIを搭載したリマインダーをパーソナライズされた取引や関連するアイテムで活用し、買い物客に購入を完了するように誘惑します。 *

健康管理

予約リマインダー、ウェルネスのヒント、および投薬アドヒアランスプロンプトは、個々の患者プロファイルに合わせて調整されます。 Teladocのような遠隔医療プラットフォームは、AI駆動型の電子メールメッセージングを採用して、一貫した健康チェックインとスケジュール上の予約を促進します。 *

ホスピタリティ業界

季節の旅行プロモーション、顧客ロイヤルティプログラムの更新、キュレーションされた旅程の提案は、以前の予約に基づいて提供されます。たとえば、マリオットはAIを使用してメンバーの好みを分析し、将来の旅行に排他的なオファーと関連する推奨事項を送信します。 *

電子メールマーケティングにおけるAIの将来

電子メールマーケティングにおけるAIの役割は、増加を続け、超個人化、高度なNLP、自動テンプレート設計、リアルタイムの適応を推進します。これらのイノベーションが成熟するにつれて、企業は電子メールの旅全体を作成しながら、サブスクライバーのコンテキストに即座に対応できます。この進化により、エンゲージメントが高まり、コンバージョンが向上し、より意味のある顧客接続が得られます。

AIを電子メールマーケティングに効果的に統合することにより、ブランドは一般的な爆発から、加入者と共鳴する思慮深く、深く関連する電子メールに移行できます。

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