在今日電子郵件營銷領(lǐng)域，很少熱門關(guān)鍵字像「人工智慧」有這么高人氣。你在任何地方能看到的，幾乎都是人們在討論關(guān)于AI，同時AI對于營銷人來說是有潛能改變游戲者，也許就長遠來看可能是真的，就現(xiàn)實來看卻只有5%的電子郵件營銷人員正使用AI，而那些較早就已經(jīng)開始使用的人，已經(jīng)看見了卓越的成功，根據(jù)TRG和ReturnPath最近的研究發(fā)現(xiàn)，使用AI寄發(fā)電子郵件寄件人的收益比非用戶多41％。
那到底是什么阻礙了其他95％的營銷人員取得同樣的成果呢？我們?nèi)蕴幵贏I與電子郵件營銷領(lǐng)域相互整合的初期階段。因此，許多營銷人員可能仍在試圖找出AI要如何應(yīng)用在他們習(xí)慣的模式里，有些人甚至?xí)岩葾I是否真的可以改善他們發(fā)送電子郵件的成效。
很明顯，電子郵件營銷領(lǐng)域中AI的最佳用途，是利用其數(shù)據(jù)分析功能發(fā)現(xiàn)個人訂戶的洞察力，然后可用于優(yōu)化品牌的電子郵件程式。這項工作不用再使用傳統(tǒng)方法花費無數(shù)人工時數(shù)，但AI的分析可使?fàn)I銷人員能夠在更短的時間內(nèi)，精準(zhǔn)獲得以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的洞察力。
以下是AI會被定位為改變電子郵件營銷領(lǐng)域的四大方向：
一、參與監(jiān)測
今日實況：大多數(shù)營銷人員使用讀取率和投訴率等傳統(tǒng)指標(biāo)來監(jiān)測用戶參與度。雖然這些數(shù)字提供了對整體受眾參與的高層次洞察力，但他們無法解釋原因。傳統(tǒng)的測量方式并未提供訂閱者的參與活動機會和活動線索-這意味著營銷人員可能會錯過訂閱者對電子郵件感到疲勞、不感興趣和困惑等重要訊息，從而使他們處在失去訂閱者的危機，然后將電子郵件轉(zhuǎn)為垃圾郵件和取消訂閱的風(fēng)險。
結(jié)合AI的未來：使用AI，營銷人員可以密切監(jiān)測個人層面的用戶互動，以更方便了解訂閱者生命周期不同層面的點。AI還可以提供對每個訂閱者能產(chǎn)生共鳴的活動及內(nèi)容，并識別品牌電子郵件列表中最忠誠和最有價值的聯(lián)系人資料。通過這些用戶層級的觀察，營銷人員還可以預(yù)測用戶何時開始對品牌的電子郵件失去興趣，從而使他們能夠以非常精確的方式讓用戶重新參與互動。
二、發(fā)送時間/發(fā)送頻率
今日實況：電子郵件營銷人員幾乎普遍提出兩個問題：（1）我們什么時候該發(fā)送這封電子郵件？（2）我們應(yīng)該多久向訂閱者發(fā)送電子郵件？傳統(tǒng)智慧和最好的實務(wù)經(jīng)驗都提供了一些引導(dǎo)，但幾乎不可能在個人單一層面上找到正確的答案。但這些卻都是關(guān)鍵問題！發(fā)送太多電子郵件是惹惱訂閱者的好方式。發(fā)送的電子郵件太少意味著錯失了寶貴的轉(zhuǎn)換機會。如果您在錯誤的時間發(fā)送，您的訊息可能會被淹沒在其他大量電子郵件中。
結(jié)合AI的未來：借助AI的力量，營銷人員終于可以解決發(fā)送時間和發(fā)送頻率之謎。通過歷史紀(jì)錄的分析數(shù)據(jù)以確定每個訂戶何時最有可能在其收件箱中活動，也可確定每個人接收電子郵件的最佳時間?？梢詫⑾嗤愋偷臍v史紀(jì)錄分析應(yīng)用于發(fā)送頻率，以便確定個人層面上的最佳時機。
三、電子郵件客制化
今日實況：大多數(shù)電子郵件營銷人員都會維護一個包含數(shù)千（甚至數(shù)百萬）訂閱者的電子郵件列表。雖然目標(biāo)是為每個訂閱者帶來個人經(jīng)驗，但根本無法使用傳統(tǒng)方法為每個人構(gòu)建自定義廣告系列。相反，營銷人員依靠細(xì)分來創(chuàng)建具有相似行為和偏好的訂閱者群體，并構(gòu)建針對這些群體的活動，希望內(nèi)容能夠與大多數(shù)訂閱者產(chǎn)生共鳴。
結(jié)合AI的未來：使用基于AI的洞察力，營銷人員可以根據(jù)每個訂閱者的獨特行為和偏好，在個人層面客制化廣告系列。AI可以幫助營銷人員將每封電子郵件的內(nèi)容和優(yōu)惠對應(yīng)到個人訂閱者，最終實現(xiàn)更強的關(guān)系并提高投資報酬率。
四、送達率
今日實況：全球的營銷人員都在努力的寄發(fā)郵件。良好的送達率需要細(xì)心的平衡，包含寄件者的名聲、簡潔的列表、訂閱者的參與性、電子郵件內(nèi)容編排等等。當(dāng)送達率發(fā)生了問題（這可能不會很明顯發(fā)現(xiàn)到）營銷人員需要有適當(dāng)?shù)墓ぞ邅碜R別問題。當(dāng)然，需要花費大量的時間和精力來確定成效問題的根本原因，找到正確的解決方案，并執(zhí)行解決問題的步驟。
結(jié)合AI的未來：使用預(yù)測性的分析和機器學(xué)習(xí)，基于AI的解決方案可以識別送達率問題，建議合適的解決方案，并采取措施來執(zhí)行解決方案。所有這些都可能在送達率問題傷害您的電子郵件程式之前發(fā)生。AI有可能將減少營銷人員耗在解決問題上的時間，因此他們可以更專注致力于其他業(yè)務(wù)發(fā)展，并在電子郵件渠道中獲得較佳的投資報酬率。
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