Jo hawwe (noch) e-post: wêrom keunstmjittige yntelliginsje in sterke takomst betsjuttet foar marketing-e-post

Keunstmjittige yntelliginsje en e-postmarketing

It is min te leauwen dat e-post 45 jier bestiet. De measte marketeers hawwe hjoed noch noait yn in wrâld libbe sûnder e-post.

Dochs, nettsjinsteande dat se sa lang yn 'e stof fan it deistich libben en it bedriuwslibben binne weven, hat de brûkersûnderfining fan e-post net folle evoluearre sûnt it earste berjocht waard ferstjoerd 1971.

Wis, wy kinne no tagong krije ta e-post op mear apparaten, sawat altyd en oeral, mar it basisproses is net feroare. De stjoerder hits op ferstjoeren op in willekeurige tiid, it berjocht giet nei in postfak en wachtet op de ûntfanger om it te iepenjen, hooplik foardat it wurdt wiske.

Periodyk troch de jierren hawwe pundits de ferdwining fan e-post foarsein, ferfongen troch nijere en koeler berjochten-apps. Mar lykas Mark Twain binne rapporten oer de dea fan e-post sterk oerdreaun. It bliuwt in wichtige en faak brûkte line fan kommunikaasje tusken bedriuwen en klanten - net langer de iennichste, wis, mar in kritysk diel fan 'e miks.

Rûchwei 100 miljard saaklike e-post wurde alle dagen stjoerd, en it oantal saaklike e-postakkounts wurdt ferwachte dat se oan 'e ein fan dit jier groeie nei 4.9 miljard. E-post bliuwt foaral populêr yn B2B, om't it langere en djippere kommunikaasje mooglik makket yn ferliking mei sosjale media en oare foarmen fan berjochten. Eins sizze B2B-marketeers e-postmarketing is 40 kear effektiver dan sosjale media by it generearjen fan leads

Net allinich giet e-post al gau fuort, mar de takomst sjocht der helder út, troch technology fan keunstmjittige yntelliginsje dy't klear is om de e-postûnderfining opnij te vitalisearjen. Troch it gedrachspatroan fan ûntfangers te analysearjen by it iepenjen, wiskjen en hanneljen fan e-post, kin AI marketeers helpe by it oanpassen fan har e-postberik nei de spesifike foarkar fan klanten en prospects.

Oant no ta hat in protte marketingynovaasje rûn e-post rjochte op ynhâld. D'r is in heule sektor wijd oan it meitsjen fan it meast relevante e-postberjocht om in antwurd en aksje oan te freegjen. Oare ynnovaasjes hawwe rjochte op listen. Boargerlisten. Groeiende listen. List hygiëne.

Dat alles is wichtich, mar begripe wannear en wêrom ûntfanger e-postberjochten iepenje is foar in grut part in mystearje bleaun - en it is in wichtich om op te lossen. Stjoer tefolle, en jo weagje klanten te ferfelend. Stjoer net genôch fan it juste type e-post - op 'e krekte tiid - en jo riskearje ferlern te gean yn in hieltyd faker striid foar unreplik guod foar ynbox.

Wylst marketeers muoite hawwe nommen om ynhâld te personalisearjen, is oandacht by it oanpassen fan it leveringsproses seldsum. Oant no ta hawwe marketeers massale e-postdistribúsje op 'e tiid troch yntuysje of ûndúdlik bewiis sammele út grutte groepen en mei de hân analysearre. Neist it gastimearjen as e-mails wierskynlik wurde lêzen, behannelet dizze back-of-the-servetanalyse net wier as minsken faker binne om te reagearjen en aksje te nimmen.

Om te winnen sille markanten hieltyd faker ferplicht wurde de levering fan e-postbasearre marketingberjochten te personalisearjen krekt sa't se de ynhâld fan dy berjochten personalisearje. Mei tank oan foarútgong yn AI- en masine-learen wurdt dizze soarte personalisaasje fan levering in realiteit.

De technology ûntstiet om marketeers te helpen de bêste tiid foar it ferstjoeren fan in berjocht te foarsizzen. Bygelyks, systemen kinne leare dat Sean faker foarkomt om nije e-mails te lêzen en aksje te nimmen om 5 oere, wylst se yn 'e forinttrein nei hûs binne. Trey oan 'e oare kant lêst faaks syn e-post foar 45 oere foar bed, mar nimt noait aksje oant hy de oare moarns by syn buro sit.

Masinelearingssystemen kinne patroanen foar e-postoptimalisaasjes ûntdekke, ûnthâlde en skema's optimalisearje om berjochten oan 'e boppekant fan it postfak te leverjen tidens it optimale belutsen finster.

As marketeers wurdearje wy ek dat prospects in groeiende list hawwe fan foarkommende kommunikaasjekanalen. Tekst berjocht. Berjochtenplatfoarms foar sosjale media. Push notifikaasjes nei in mobile app.

Meikoarten kinne de masjine-learsystemen optimalisearre foar foarkar foar e-postferliening de foarkommende kanalen leare om berjochten te leverjen. De juste ynhâld, levere op 'e juste tiid, fia in tiidspesifyk foarkar kanaal.

Elke ynteraksje dy't jo hawwe mei klanten is wichtich. Elke ynteraksje dy't jo hawwe mei klanten is in kâns om feedback op te nimmen dy't har keapreis ferbetteret op nije en oare manieren. Elkenien hat ferskillende keappatroanen.

Tradysjoneel hawwe marketeers einleaze oeren trochbrocht om te besykjen lineêre keapreizen foar grutte groepen klanten yn kaart te bringen en doe sement oer it proses te jitten. Systemen hawwe gjin manier om har oan te passen oan unûntkombere feroarings yn yndividuele keappatroanen en kinne net reagearje op miljeuferoarings.

Mei ferwachting dat e-post in fitale skeakel bliuwt tusken bedriuwen en klanten, is de rol fan AI by it learen fan in 45-jier-âlde hûn nije trúkjes in wolkom ûntjouwing. Automatisearringssystemen foar marketing moatte no tinke oer elke klant, elk stikje ynhâld, en passe se yn echt tiid om saaklike doelen te berikken. Tûker e-postferliening moat dêr in krusiaal diel fan wêze.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.