人工智慧電子郵件行銷終極指南：工具、範例和可行的技巧

發送一刀切的時事通訊和通用爆炸新聞已經成為過去。 如今，個人化已成為遊戲的主題，而人工智慧電子郵件行銷策略正在使其成為現實。

人工智慧電子郵件行銷是利用人工智慧來自動化和促進電子郵件行銷活動。 它使用機器學習、自然語言處理和數據分析來提高開啟率和參與度。

本終極指南將探討人工智慧電子郵件行銷工具如何幫助您發展業務，並提供現實世界的範例和可應用於您的品牌的可行技巧。 我們還將解決一些有關人工智慧電子郵件行銷策略的常見問題。

目錄

• 個性化內容推薦
• 客戶細分的預測分析
• 優化發送時間
• 自動化 A/B 測試
• 人工智慧驅動的電子郵件文案寫作
• 常見問題 (FAQ)

1.個人化內容推薦

向受眾提供個人化內容推薦是透過人工智慧在電子郵件行銷中提高參與度的最有效策略之一。

事實上，Think With Google 的數據顯示，90% 的行銷人員認為個人化在提高業務獲利能力方面發揮著至關重要的作用。

人工智慧工具可以讓您分析用戶數據，包括以下方面的資訊：

• 過去的購買記錄
• 瀏覽紀錄
• 參與模式

然後，您可以使用這些資料來創建動態電子郵件內容，讓每個收件者都感覺量身定制。

現實範例：Booking.com 的產品推薦

Booking.com 的飯店推薦就是個人化電子郵件內容行銷的一個例子。

我最近透過該平台預訂了酒店住宿，他們向我發送了與我之前預訂的房產相近的房產推薦。

這些建議與我相關，因為它們位於我可能會再次訪問的位置，而且它們也屬於理想的價格點。

不言而喻，這種程度的個人化確保了內容對我有吸引力，並顯著增加了轉換的機會。

將其應用到您的品牌中

每當有機會透過人工智慧（或任何其他技術）來個性化您的電子郵件內容時，就去爭取吧。

對於電子商務企業主來說，這樣的工具之一就是 Amazon Personalize，這是一種機器學習服務，允許企業主透過深度個​​人化來提升他們的電子郵件行銷策略。

該工具使用資料根據使用者與專案或專案元資料的互動來產生客製化的專案推薦和使用者細分。

2. 客戶細分的預測分析

預測分析使用歷史資料、統計演算法和機器學習技術，根據過去的資料來識別未來結果的可能性。 簡而言之，它根據客戶過去的行為來預測他們的行為。

在人工智慧電子郵件行銷中使用人工智慧預測分析進行客戶細分意味著預測客戶行為並根據他們的需求自訂電子郵件內容。

這種方法可確保客戶收到符合其偏好和行為的內容，從而顯著提高參與度和忠誠度。

現實世界範例：Spotify 的預測分析

Spotify 是有效利用預測分析來提高參與度的公司之一。

我通常在進行深度工作時聽音樂，並且我一直在尋找帶有聲音信號的曲目，這些信號可以幫助我提高注意力並掩蓋不需要的聲音。

在平台上搜尋此類音樂後，這是我從 Spotify 收到的最新電子郵件之一：

該平台分析了我的收聽習慣和流派，並根據我的收聽歷史提供了最有可能引起我共鳴的個人化播放清單推薦。

將其應用到您的品牌中

若要將預測分析納入您品牌的電子郵件行銷策略，請先分析跨平台的客戶互動數據。

例如，Braze 等工具允許用戶獲得即時客戶資料和活動互動數據，以豐富訊息。

該平台還具有所謂的「開箱即用」過濾器，可以吸引合適的訂閱者。

3. 優化發送時間

您通常在一天中的什麼時間打開電子郵件？

Hubspot 的一項研究顯示，大約三分之一的 B2C 行銷人員表示，參與度最高的時段是上午 9 點到下午 12 點。

然而，儘管有這些數字，但值得注意的是，研究結果可能會有所不同，而且消費者習慣也在不斷變化。 也就是說，使用人工智慧電子郵件行銷工具來確定每個收件者的最佳發送時間是值得的。

它是如何運作的？ 人工智慧分析單一收件者的行為，以預測他們最有可能打開電子郵件的時間。 然後，系統會在他們最有可能看到電子郵件的時間發送電子郵件，幫助確保他們的訊息得到執行，而不是迷失在擁擠的收件匣中。

真實範例：Mailchimp 的傳送時間優化

Mailchimp 的發送時間優化功能使用人工智慧來確保電子郵件在最合適的時間到達收件匣。

該平台的人工智慧演算法會篩選用戶過去的互動數據，其中包括開啟率和點擊率。 使用這些數據，它可以衡量發送電子郵件的最佳時間，並創建一個預測模型來預測收件者何時最有可能處理電子郵件。

Mailchimp 將電子郵件安排在每位收件者最有可能開啟電子郵件的時間，因此該平台增加了參與的機會。

將其應用到您的品牌中

只要有可能，請嘗試投資提供發送時間優化的工具並將其整合到您的技術堆疊中。 它還可以幫助根據人口統計、行為和購買歷史記錄來細分受眾，以完善發送時間預測。

值得注意的是，消費者行為發生了變化，因此根據持續分析和人工智慧見解定期檢查和調整發送時間至關重要。

5. 自動化 A/B 測試

A/B 測試是指進行實驗來確定電子郵件活動中最有效的元素。 顧名思義，該過程涉及創建電子郵件的兩個或多個變體（A、B 等），其中每個版本都有一個變數的變更。

每個版本您可能想要更改的一些變數包括：

• 寄件者名稱
• 主題行
• 訊息預覽
• 稱呼個人化
• 圖片
• 身體
• 佈局
• 呼籲採取行動
• 發送時間

以下是行銷自動化平台 Omnisend 的電子郵件行銷 A/B 測試範例：

使用人工智慧技術，您可以將不同版本傳送到電子郵件清單的各個部分，以根據您選擇的指標查看哪一個版本效果最好。

真實範例：HubSpot 的電子郵件行銷 A/B 測試

HubSpot 的 A/B 測試人工智慧電子郵件行銷工具可讓使用者試驗他們的序列電子郵件，看看哪個版本獲得了最佳的參與度和轉換率。

該工具會自動將電子郵件版本均勻地分發給受眾。 對於每個版本，它可以追蹤指標，例如：

• 傳送
• 打開率
• 點擊次數
• 回覆
• 預訂的會議

該平台鼓勵用戶進行測試，直到每個版本至少有 100 個聯絡人收到為止，以確保統計顯著性。 每次測試一個變數也最好能清楚了解影響人工智慧效能的因素。

將其應用到您的品牌中

利用人工智慧驅動的電子郵件行銷平台提供自動化 A/B 測試功能，因為這些工具可以處理優化行銷活動所需的任務，包括：

• 電子郵件變體的分佈
• 性能數據收集
• 應用機器學習根據歷史資料預測結果

您還可以使用人工智慧工具根據人口統計、購買行為和偏好等因素來細分受眾。 透過有效的細分，您可以測試最有可能做出積極反應的群體的變數。

6.人工智慧驅動的電子郵件文案寫作

您也可以使用人工智慧技術為您的活動撰寫電子郵件副本。

透過分析消費者行為數據，人工智慧演算法可以創建個人化且高度吸引人的電子郵件內容，與受眾產生共鳴。 許多工具還提供語氣變體，允許用戶根據其品牌標誌自訂電子郵件。

不過要注意的是，就像人工智慧圖形設計一樣，人工智慧副本也是基於演算法的，有時可能會偏離目標。

真實範例：Hoppy Copy 的人工智慧電子郵件生成

Hoppy Copy 是人工智慧電子郵件產生器的一個範例，可根據提示建立副本。 我嘗試使用此提示建立電子郵件通訊：

我選擇了友善的語氣，但該平台還提供其他選擇，例如專業、休閒、奢華、大膽、詼諧等等。

該平台生成了幾個大綱，我單擊“全部寫入”。 它生成了所有副本，並附有圖像。

鑑於我只需填寫提示中的空白，該平台生成可用電子郵件副本和圖像的能力還不錯。 然而，重要的是要注意，副本和圖像是通用的，肯定可以透過人性化來改進。

將其應用到您的品牌中

測試旨在產生高品質電子郵件內容的 AI 電子郵件產生器工具。 為了確保您向受眾提供有價值的內容，請花時間檢查您的文案（如有必要，進行調整），以確保它聽起來人性化並反映您的品牌。

有許多付費工具可以提供人工智慧電子郵件行銷副本。 但是，如果您沒有多餘的預算並且更喜歡免費的 AI 電子郵件行銷工具，您可以隨時使用 ChatGPT 和 Copy.AI 等免費應用程式來根據您的需求製作電子郵件副本。

我使用以下提示測試了 Copy.AI 的免費行銷電子郵件產生器工具：

這是它產生的電子郵件副本：

從範例中可以看出，人工智慧工具是產生電子郵件副本初稿的絕佳工具。 然而，有必要審查和完善內容以準確反映您想要傳達的訊息。

常見問題 (FAQ)

以下是一些有關人工智慧電子郵件行銷的常見問題：

人工智慧如何應用於電子郵件行銷？

人工智慧可用於透過個人化訊息、預測最佳發送時間和優化內容來增強電子郵件行銷工作，以增加吸引受眾注意力的機會。 它還可用於自動化 A/B 測試並即時應用見解。

電子郵件行銷的最佳人工智慧是什麼？

最好的人工智慧電子郵件行銷工具取決於您的具體需求。 然而，值得注意的是，許多行銷人員都選擇提供高階個人化、預測分析和自動化的平台。 不用說，電子郵件行銷的最佳人工智慧是與您的行銷目標保持一致、與您現有的技術堆疊無縫整合並提供可操作的見解以推動您的策略向前發展的人工智慧。

我可以使用人工智慧發送電子郵件嗎？

是的，您可以使用人工智慧發送電子郵件，並且它在尋求增強電子郵件行銷策略的企業中越來越受歡迎。 人工智慧可以自動化發送電子郵件的過程，為各個收件者提供個人化內容，並確定發送電子郵件的最佳時機，以最大限度地提高開啟率和參與度。

人工智慧可以取代電子郵件行銷人員嗎？

不。正如人工智慧圖形設計工具無法完全取代人類圖形設計師一樣，人工智慧也無法取代電子郵件行銷人員。 儘管人工智慧可以顯著增強電子郵件行銷工作，但它無法完全取代電子郵件行銷人員帶來的創造力、策略洞察力和人性化。 人工智慧不是取代電子郵件行銷人員，而是可以成為補充他們技能的強大工具，使他們能夠專注於更具創意的行銷任務，同時將數據驅動的功能留給自動化。