Spread the love


يرسل الأشخاص والشركات 281 مليار بريد إلكتروني يوميًا في 2018 ، ومن المتوقع أن يمتد الرقم إلى 333 مليار بحلول عام 2022. اليوم ،

أصبح التسويق عبر البريد الإلكتروني يحصل على تحول معاصر. يستخدم عدد متزايد من المسوقين التعلم الآلي لتحسين استراتيجيات البريد الإلكتروني الخاصة بهم.

التحسين المستمر

كثيرا ما يختبر المسوقون إصدارات مختلفة من رسائل البريد الإلكتروني للتأكد من أي منها يعمل بشكل أفضل مع جمهورهم. إحدى الطرق الرائدة لمحاولة ذلك هي في الغالب من خلال اختبار أ / ب.

غالبًا ما يكون التفسير البسيط لهذا هو إرسال نسختين مختلفتين من بريد إلكتروني مكافئ إلى مجموعتين من الأفراد. ثم تقوم بعد ذلك بقياس الشكل الأفضل أداءً. أثناء مرحلة الاستكشاف ، تختبر الاختلافين.

تريد إجراء الاختبار لفترة كافية للتأكد من أن النتائج ليست مصادفة فقط.

بعد إكمال الاختبار ، ستقوم بتحليله لتحديد الشكل الأفضل أداءً. خلال مرحلة الاستغلال ، يمكنك تعيين النتائج الخاصة بك إلى العمل عن طريق إرسال الاختلاف الذي كان أبسط أداء لبقية عملائك.

يعمل اختبار A / B بشكل جيد ، ولكن له حدوده. هناك تأخير كبير بين بدء الاختبار وبمجرد تنفيذ نتائجك. هذا سيعني الفرص الضائعة. يمكن أن تتغير الظروف بمرور الوقت ، مما يعني أن النتائج التي توصلت إليها قد تنحسر ذات الصلة ، وتستغرق وقتًا أطول لتنفيذها. تعني فترة الاختبار الطويلة أنك علاوة على ذلك قد تنفق موارد كبيرة باستخدام تكتيك غير مثالي.


كيف يتفوق ML على A / B

يمكن أن يساعدك التعلم الآلي في التغلب على عدد من هذه القيود – أو على الأقل الحد من آثارها.

بمساعدة AI ، ستقوم بإجراء اختبار ماكينات الألعاب المتعددة. هذه الاستراتيجية مشابهة لاختبار A / B ، ولكنها تتيح لك تشغيل الاختبارات بشكل مستمر ، وتنفيذ النتائج على الفور وتحسين النتائج تدريجيًا. بشكل أساسي ، فإنه يمكن أن تحدث مراحل الاستكشاف والاستغلال في وقت معادل.

لاستخدام أداة تستخدم تعلُم الآلة لإجراء اختبار ماكينات الألعاب المتعددة ، اكتشفت حملة ، وحدّدت أهدافك وأجريت العديد من أشكال البريد الإلكتروني. ستقوم بتعديل استراتيجيتك لأنها ستتماشى مع نتائج الاختبارات. هذا يسمح بتحسين فوري وواسع. يمكنك استخدام هذه الطريقة للتحقق تقريبًا من أي جانب من جوانب الحملة من النسخة ، إلى الصور المضمنة ، إلى وقت إرسال رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك.

هناك العديد من أنواع البرامج المختلفة التي تؤدي هذا النوع من الاختبارات ، بما في ذلك Optimail و Automizy.

كلما زاد عدد الحملات التي تشغلها باستخدام Persado ، زاد معرفة البرنامج بكيفية إجابة الجماهير المختلفة للغة. هذا يشير إلى أن النظام سيصبح أكثر دقة مع مرور الوقت.

بالإضافة إلى رسائل البريد الإلكتروني ، ستستخدم أيضًا Persado لإعلانات الوسائط الاجتماعية ومحتوى موقع الويب والمزيد. تعمل العبارة بطريقة مشابهة. يحلل كل نسخة التسويق الخاصة بك من الاثني عشر شهرًا الماضية ويحللها لتحديد الاستراتيجيات التي تعمل.


التخصيص المحسن

تزداد أهمية التخصيص عبر جميع أنواع البيع ، بما في ذلك البريد الإلكتروني. في استطلاع حديث أجراه معهد التسويق المباشر والرقمي (IDM) و Adestra ، قال 82 بالمائة إن التخصيص ساعد على توسيع معدلات فتح البريد الإلكتروني.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المسوقين على دمج المزيد من التخصيص في استراتيجيات البريد الإلكتروني الخاصة بهم.

باستخدام طرق الاختبار المفصلة أعلاه ، يمكن للمسوقين إجراء اختبارات على جوانب مختلفة من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بهم لمعرفة ما هو الأفضل للعملاء المختلفين. سيقومون بتقسيم العملاء إلى شرائح متشابهة في الخصائص أو الموقع.

حتى أنهم سيخصصون رسائل البريد الإلكتروني للعملاء الأفراد ، ثم يرسلون رسائل البريد الإلكتروني لهؤلاء العملاء مع خطوط الموضوع والصور والموضوعات المصممة لتفضيلاتهم. وأنه يمكنهم تخصيص جوانب مثل توقيت وتكرار رسائل البريد الإلكتروني.

Moosend

يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في الحصول على رسائل البريد الإلكتروني لتوصيات المنتج التي تدعم سجل التسوق عبر الإنترنت للعميل.

يمكن لـ Moosend إرسال رسائل بريد إلكتروني للترويج للمنتجات الأكثر سخونة على موقع الويب الخاص بك أو الأكثر ربحية. ميزة أخرى مفيدة هي أن القدرة على تشغيل رسائل البريد الإلكتروني تلقائيًا إذا ترك شخص ما عنصرًا في عربة يده عبر الإنترنت.

في الختام تستخدم الأعداد المتزايدة من المسوقين التعلم الآلي وأنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي لتعزيز التسويق عبر البريد الإلكتروني. وقد ثبتت قيمته أيضًا في العديد من مجالات البيع الأخرى المترابطة مع التسويق عبر البريد الإلكتروني

إذا لم تكن قد بدأت في استكشاف كيف يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جاهزًا للمساعدة في تحسين التسويق الخاص بك ، فليس هناك وقت أفضل للبدء من الآن