Kompletny przewodnik po e-mail marketingu AI: narzędzia, przykłady i przydatne wskazówki

Wysyłanie uniwersalnych biuletynów i ogólnych wiadomości należy już do przeszłości. W dzisiejszych czasach personalizacja to podstawa, a strategie marketingu e-mailowego opartego na sztucznej inteligencji już to umożliwiają.

Marketing e-mailowy AI to wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i usprawniania kampanii e-mail marketingowych. Wykorzystuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i analizę danych, aby zwiększyć współczynnik otwarć i zaangażowanie.

W tym kompleksowym przewodniku odkryjesz, w jaki sposób narzędzia e-mail marketingu oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc Ci w rozwoju Twojej firmy, korzystając z rzeczywistych przykładów i praktycznych wskazówek, które możesz zastosować w przypadku swojej marki. Zajmiemy się także kilkoma często zadawanymi pytaniami dotyczącymi strategii marketingu e-mailowego opartego na sztucznej inteligencji.

Spis treści

• Spersonalizowane rekomendacje treści
• Analityka predykcyjna w segmentacji klientów
• Zoptymalizowane czasy wysyłania
• Automatyczne testy A/B
• Copywriting e-maili oparty na sztucznej inteligencji
• Często zadawane pytania (FAQ)

1. Spersonalizowane rekomendacje treści

Oferowanie spersonalizowanych rekomendacji treści swoim odbiorcom to jedna z najskuteczniejszych strategii zwiększania zaangażowania poprzez sztuczną inteligencję w marketingu e-mailowym.

Dane Think With Google pokazują, że 90% marketerów uważa, że ​​personalizacja odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu rentowności firmy.

Narzędzia AI umożliwiają analizę danych użytkowników, w tym informacji pochodzących z:

• Wcześniejsze zakupy
• Historia przeglądania
• Wzory zaangażowania

Możesz następnie wykorzystać te dane do stworzenia dynamicznej treści wiadomości e-mail, która będzie dostosowana do potrzeb każdego odbiorcy.

Przykład z życia wzięty: rekomendacje produktów na Booking.com

Przykładem spersonalizowanego marketingu treści e-mailowych są rekomendacje obiektów na Booking.com.

Niedawno zarezerwowałem pobyt w hotelu za pośrednictwem platformy i przesłali mi rekomendacje obiektów znajdujących się w pobliżu obiektu, który wcześniej zarezerwowałem.

Te rekomendacje są dla mnie istotne, ponieważ znajdują się w lokalizacji, którą prawdopodobnie odwiedzę ponownie, a także mieszczą się w idealnym przedziale cenowym.

Nie trzeba dodawać, że taki poziom personalizacji sprawia, że ​​treść jest dla mnie angażująca i znacząco zwiększa szansę na konwersję.

Zastosowanie go w Twojej marce

Jeśli istnieje możliwość personalizacji treści wiadomości e-mail za pomocą sztucznej inteligencji (lub innej technologii), korzystaj z niej.

Dla właścicieli firm e-commerce jednym z takich narzędzi jest Amazon Personalize – usługa uczenia maszynowego, która pozwala właścicielom firm ulepszyć strategie marketingu e-mailowego poprzez głęboką personalizację.

To narzędzie wykorzystuje dane do generowania dostosowanych rekomendacji produktów i segmentów użytkowników na podstawie interakcji użytkowników z produktami lub metadanych produktów.

2. Analityka predykcyjna w segmentacji klientów

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne, algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego w celu określenia prawdopodobieństwa przyszłych wyników na podstawie danych z przeszłości. Mówiąc najprościej, przewiduje, jak Twój klient będzie się zachowywał na podstawie jego działań w przeszłości.

Wykorzystanie analityki predykcyjnej AI do segmentacji klientów w marketingu e-mailowym AI oznacza przewidywanie zachowań klientów i tworzenie treści e-maili dostosowanych do ich potrzeb.

Takie podejście gwarantuje, że klienci otrzymają treści zgodne z ich preferencjami i zachowaniami, znacząco zwiększając zaangażowanie i lojalność.

Przykład z życia wziętego: analiza predykcyjna Spotify

Spotify to jedna z firm, która skutecznie wykorzystuje analitykę predykcyjną do zwiększania zaangażowania.

Zwykle słucham muzyki podczas głębokiej pracy i poszukuję utworów z sygnałami dźwiękowymi, które mogą pomóc mi poprawić koncentrację i zamaskować niechciane dźwięki.

Po wyszukaniu takiej muzyki na platformie oto jeden z najnowszych maili jakie otrzymałem od Spotify:

Platforma przeanalizowała moje nawyki i gatunki słuchania muzyki oraz zaoferowała spersonalizowane rekomendacje playlist, które najprawdopodobniej będą do mnie przemawiać, biorąc pod uwagę moją historię słuchania.

Zastosowanie go w Twojej marce

Aby włączyć analitykę predykcyjną do strategii marketingu e-mailowego swojej marki, zacznij od analizy danych o interakcjach z klientami na swoich platformach.

Na przykład narzędzia takie jak Braze umożliwiają użytkownikom posiadanie aktualnych profili klientów i danych o interakcjach z kampanią w celu wzbogacenia komunikatów.

Platforma oferuje również, jak to określa, „gotowe” filtry umożliwiające dotarcie do właściwych subskrybentów.

3. Zoptymalizowane czasy wysyłania

O której porze dnia zazwyczaj otwierasz e-maile?

Badanie przeprowadzone przez Hubspot pokazuje, że około jedna trzecia marketerów B2C twierdzi, że najwyższy poziom zaangażowania występuje w godzinach od 9:00 do 12:00.

Jednak pomimo tych liczb należy pamiętać, że wyniki badań mogą się różnić, a nawyki konsumentów stale się zmieniają. To powiedziawszy, opłaca się stosować narzędzia do marketingu e-mailowego oparte na sztucznej inteligencji, które określają optymalny czas wysyłki dla każdego odbiorcy.

Jak to działa? Sztuczna inteligencja analizuje zachowanie poszczególnych odbiorców, aby przewidzieć, kiedy najprawdopodobniej otworzą oni swoje e-maile. Następnie system wysyła wiadomość e-mail w najbardziej prawdopodobnym momencie, w którym ją zobaczą, co pozwala mieć pewność, że wiadomość zostanie wykorzystana i nie zagubi się w zatłoczonych skrzynkach odbiorczych.

Przykład ze świata rzeczywistego: optymalizacja czasu wysyłania przez Mailchimp

Funkcja optymalizacji czasu wysyłania Mailchimp wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby mieć pewność, że e-maile trafią do skrzynek odbiorczych w najbardziej dogodnym momencie.

Algorytmy sztucznej inteligencji platformy przeglądają dane dotyczące przeszłych interakcji użytkownika, które obejmują współczynniki otwarć i klikalności. Korzystając z tych danych, ocenia najlepszy czas na wysyłanie wiadomości e-mail i tworzy model predykcyjny, aby prognozować, kiedy odbiorca najprawdopodobniej wejdzie w interakcję z wiadomością e-mail.

Dzięki Mailchimpowi, który planuje wysyłanie e-maili w momencie, w którym każdy odbiorca najprawdopodobniej je otworzy, platforma zwiększa szanse na zaangażowanie.

Zastosowanie go w Twojej marce

Jeśli to możliwe, staraj się inwestować w narzędzia oferujące optymalizację czasu wysyłania i integrować je ze swoim stosem technologicznym. Może również pomóc w posegmentowaniu odbiorców na podstawie danych demograficznych, zachowań i historii zakupów, aby udoskonalić prognozy czasu wysyłki.

Należy pamiętać, że zachowania konsumentów zmieniają się, dlatego ważne jest regularne sprawdzanie i dostosowywanie czasu wysyłki w oparciu o bieżące analizy i spostrzeżenia AI.

5. Automatyczne testy A/B

Testy A/B polegają na przeprowadzaniu eksperymentów mających na celu identyfikację najskuteczniejszych elementów kampanii e-mailowej. Jak sama nazwa wskazuje, proces ten polega na utworzeniu dwóch lub więcej odmian wiadomości e-mail (A, B itp.), gdzie każda wersja zawiera zmianę w jednej zmiennej.

Niektóre ze zmiennych, które możesz chcieć zmienić w zależności od wersji, obejmują:

• Imię nadawcy
• Wiersz tematu
• Podgląd wiadomości
• Personalizacja powitania
• Obrazy
• Ciało
• Układ
• Wezwanie do działania
• Wyślij czas

Oto przykład testów A/B marketingu e-mailowego z platformy automatyzacji marketingu Omnisend:

Korzystając z technologii AI, możesz wysyłać różne wersje do segmentów swojej listy e-mailowej, aby sprawdzić, która z nich działa najlepiej w zależności od wybranych wskaźników.

Przykład ze świata rzeczywistego: testy A/B marketingu e-mailowego HubSpot

Narzędzie HubSpot do testowania A/B e-mail marketingu opartego na sztucznej inteligencji pozwala użytkownikom eksperymentować z sekwencją e-maili, aby sprawdzić, która wersja zapewnia najlepsze zaangażowanie i współczynniki konwersji.

Narzędzie automatycznie rozprowadza wersje e-maili równomiernie wśród odbiorców. Dla każdej wersji może śledzić metryki, takie jak:

• Wysyła
• Otwarte ocenianie
• Kliknięcia
• Odpowiedzi
• Spotkania zarezerwowane

Platforma zachęca użytkowników do przeprowadzania testów do momentu otrzymania każdej wersji przez co najmniej 100 kontaktów, aby zapewnić istotność statystyczną. Najlepiej jest także testować jedną zmienną na raz, aby uzyskać jasny wgląd w czynniki wpływające na wydajność sztucznej inteligencji.

Zastosowanie go w Twojej marce

Wykorzystaj platformy e-mail marketingu oparte na sztucznej inteligencji, które oferują możliwości automatycznych testów A/B, ponieważ narzędzia te mogą wykonać zadania potrzebne do optymalizacji kampanii, w tym:

• Dystrybucja odmian e-maili
• Zbieranie danych dotyczących wydajności
• Zastosowanie uczenia maszynowego do przewidywania wyników na podstawie danych historycznych

Możesz także użyć narzędzi AI do segmentowania odbiorców na podstawie czynników takich jak dane demograficzne, zachowania zakupowe i preferencje. Dzięki skutecznej segmentacji możesz testować zmienne na grupach, które z największym prawdopodobieństwem zareagują pozytywnie.

6. Copywriting e-maili oparty na sztucznej inteligencji

Możesz także użyć technologii AI do tworzenia kopii e-mailowych dla swojej kampanii.

Analizując dane o zachowaniach konsumentów, algorytmy AI mogą tworzyć spersonalizowane i bardzo angażujące treści e-maili, które rezonują z odbiorcami. Wiele narzędzi oferuje również warianty tonów, dzięki czemu użytkownicy mogą dostosować wiadomość e-mail do tożsamości swojej marki.

Jednak należy zachować ostrożność – podobnie jak w przypadku projektów graficznych AI, kopie AI opierają się na algorytmach i czasami mogą chybić celu.

Przykład ze świata rzeczywistego: generowanie wiadomości e-mail AI przez Hoppy Copy

Hoppy Copy to przykład generatora wiadomości e-mail AI, który może tworzyć kopie na podstawie podpowiedzi. Próbowałem tworzyć biuletyny e-mailowe, korzystając z tego monitu:

Zdecydowałem się na przyjazny ton, ale platforma oferuje również inne opcje, takie jak profesjonalna, swobodna, luksusowa, odważna, dowcipna i nie tylko.

Platforma wygenerowała kilka konspektów i kliknąłem Zapisz wszystko. Wygenerował wszystkie kopie wraz z obrazami.

Biorąc pod uwagę, że musiałem jedynie wypełnić puste pola w monicie, zdolność platformy do generowania użytecznej kopii wiadomości e-mail i obrazu nie jest zła. Należy jednak pamiętać, że kopia i obraz mają charakter ogólny i z pewnością można je ulepszyć ludzkim dotykiem.

Zastosowanie go w Twojej marce

Przetestuj narzędzia do generowania wiadomości e-mail AI, które zostały zaprojektowane z myślą o tworzeniu wysokiej jakości treści e-mail. Aby mieć pewność, że oferujesz swoim odbiorcom wartościowe treści, poświęć trochę czasu na sprawdzenie swojej kopii (i, jeśli to konieczne, poprawienie jej), aby upewnić się, że brzmi ona po ludzku i odzwierciedla Twoją markę.

Istnieje wiele płatnych narzędzi oferujących kopie do marketingu e-mailowego AI. Jeśli jednak nie masz wolnego budżetu i wolisz bezpłatne narzędzia do marketingu e-mailowego opartego na sztucznej inteligencji, zawsze możesz skorzystać z bezpłatnych aplikacji, takich jak ChatGPT i Copy.AI, aby przygotować kopię wiadomości e-mail dostosowaną do swoich potrzeb.

Przetestowałem bezpłatne narzędzie do generowania e-maili marketingowych firmy Copy.AI, korzystając z tego monitu:

Oto wygenerowana przez niego kopia e-maila:

Jak widać na przykładzie, narzędzia AI są doskonałym narzędziem do wygenerowania wstępnej wersji roboczej wiadomości e-mail. Jednakże ważne jest, aby przejrzeć i udoskonalić treść, aby dokładnie odzwierciedlała wiadomość, którą chcesz przekazać.

Często zadawane pytania (FAQ)

Oto kilka często zadawanych pytań na temat marketingu e-mailowego AI:

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w e-mail marketingu?

Sztuczną inteligencję można wykorzystać do usprawnienia działań marketingu e-mailowego poprzez personalizację wiadomości, przewidywanie optymalnego czasu wysyłki i optymalizację treści w celu zwiększenia szans na przyciągnięcie uwagi odbiorców. Można go również wykorzystać do automatyzacji testów A/B i stosowania wniosków w czasie rzeczywistym.

Jaka jest najlepsza sztuczna inteligencja do marketingu e-mailowego?

Najlepsze narzędzie do e-mail marketingu AI zależy od Twoich konkretnych potrzeb. Należy jednak pamiętać, że wielu marketerów wybiera platformy oferujące zaawansowaną personalizację, analizy predykcyjne i automatyzację. Jest rzeczą oczywistą, że najlepsza sztuczna inteligencja do marketingu e-mailowego to taka, która jest zgodna z Twoimi celami marketingowymi, bezproblemowo integruje się z istniejącym stosem technologii i zapewnia przydatne spostrzeżenia, które pomogą w realizacji Twojej strategii.

Czy mogę używać sztucznej inteligencji do wysyłania e-maili?

Tak, możesz używać sztucznej inteligencji do wysyłania e-maili i staje się ona coraz bardziej popularna wśród firm, które chcą ulepszyć swoje strategie marketingu e-mailowego. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować proces wysyłania e-maili, personalizować treści dla poszczególnych odbiorców i określać optymalny czas wysyłania e-maili, aby zmaksymalizować współczynnik otwarć i zaangażowanie.

Czy sztuczna inteligencja może zastąpić marketerów e-mailowych?

Nie. Tak jak narzędzia do projektowania graficznego oparte na sztucznej inteligencji nie mogą w pełni zastąpić ludzkich projektantów graficznych, tak sztuczna inteligencja nie będzie w stanie zastąpić specjalistów zajmujących się marketingiem e-mailowym. Chociaż sztuczna inteligencja może znacząco usprawnić działania w zakresie marketingu e-mailowego, nie może w pełni zastąpić kreatywności, strategicznego wglądu i ludzkiego podejścia, jakie wnoszą marketerzy e-mailowi. Zamiast zastępować marketerów e-mailowych, sztuczna inteligencja może być potężnym narzędziem uzupełniającym ich umiejętności, pozwalającym im skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach marketingowych, pozostawiając funkcje oparte na danych automatyzacji.