Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
Выбор редакции:
258 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как AI трансформирует email-маркетинг?

88% маркетологов, по данным SurveyMonkey, уже используют нейросети в работе ежедневно, чтобы быстрее принимать решения и находить полезную информацию. Искусственный интеллект также применяется для анализа данных, автоматизации и брейншторминга. Главная роль, которую AI играет в email-маркетинге, — персонализация.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Чтобы подробнее разобраться в теме, мы изучили гайд, подготовленный Филом Айрлэндом при поддержке Everzocial и Euphemia Consultants. А Кристина Гордиенкова, арт-директор WIM.Agency, дополнила материал своими комментариями.


Персонализация

Обращение по имени, упоминание продукта, который смотрел юзер, и индивидуальные рекомендации рождают ощущение исключительности, формируют ценность и повышают лояльность. AI — невидимая рука, управляющая персонализацией.

Искусственный интеллект узнаёт потребителя через клики, историю покупок и посещений. Он трансформирует сырые данные в инсайты и автоматизирует процесс персонализации. Нейросети анализируют информацию и мгновенно выдают рекомендации. Они также могут динамически адаптировать контент в режиме реального времени.

«Недавно я как раз проводила серию экспериментов, связанных с персонализацией. Уже сейчас можно смело говорить о том, что в обозримом будущем любой контент, в том числе визуальный, может быть кастомизирован под конкретного юзера в зависимости от имеющихся данных, с глубокой адаптацией по определённым параметрам. Например, баннер триггера „Брошенная корзина“ для молодого человека из Москвы и для мамы средних лет из Воронежа может выглядеть совершенно по-разному и предоставлять уникальный иммерсивный опыт. Главное — не переходить пока ещё не осязаемую границу и не создавать ощущение сталкеринга».

Предиктивная аналитика

На основе истории покупок и запросов AI предсказывает поведение потребителя в будущем с невероятной точностью. Такая предиктивная аналитика особенно эффективна в оптимизации рекомендаций. Используя её, маркетологи могут значительно повысить конверсию. Если клиент получит письмо, отвечающее его интересам, он с большей вероятностью совершит целевое действие, чем в случае, если вы отправите ему однотипное сообщение.

«Искусственный интеллект действительно может высчитывать периодичность и тип коммуникаций на основе других метрик. Так, unsupervised learning помогает определить взаимосвязи и рассчитать динамику».

Нейросети будут и дальше трансформировать email-маркетинг. Знания предиктивной аналитики необходимы специалистам, которые хотят быть на один шаг впереди в постоянно меняющемся диджитал-мире.

Сегментация и таргетинг

Изначально маркетологам приходилось вручную анализировать данные, чтобы категоризировать клиентов. Но с появлением AI этот процесс удалось автоматизировать. Алгоритмы могут с лёгкостью провести сегментацию на основе таких факторов, как демография, история покупок, уровень вовлечённости.

Анализируя поведение каждой группы, искусственный интеллект способен постоянно улучшать и оптимизировать стратегии таргетинга. Например, если определённая группа показывает более высокий уровень вовлечённости в выходные, нейросеть запомнит этот паттерн и будет отправлять им письма в субботу и воскресенье.

AI также эффективен в A/B-тестировании различных элементов рассылки: от темы и CTA до ToV и дизайна. Он может анализировать реакции юзеров и предоставлять информацию о том, что лучше работает для конкретного сегмента.

Копирайтинг

AI-инструменты для написания текстов анализируют огромный массив данных, определяют языковые обороты, которые релевантны конкретным сегментам аудитории, помогая тем самым выбрать ToV. Алгоритмы отслеживают, какие темы чаще открывают, какие CTA увеличивают клики и какие сообщения приводят к конверсии.

Копирайтинг, оптимизированный посредством нейросетей, позволяет создать персонализированный опыт. Искусственный интеллект может автоматически генерировать множество вариантов тем письма и CTA, тестировать их среди разных сегментов и быстро предоставлять инсайты. Отслеживая публикации в соцсетях, новостные ресурсы и даже прогноз погоды, AI готовит тексты, отвечающие актуальным событиям и трендовым темам.

Однако нейросети не всегда справляются с задачей на 100%. По крайней мере, ChatGPT пока не научился генерировать качественные тексты на русском языке. Необходим опытный редактор, который сможет исправить неточности и странные речевые обороты.

Алгоритмы также умеют считывать эмоции. На основе анализа миллионов писем и их показателей открываемости AI может определить, какие триггеры лучше срабатывают для разных сегментов аудитории.

Время отправки

Оптимизируя время отправки с помощью AI, вы можете быть уверены в том, что клиент получит сообщение в нужный момент. Искусственный интеллект анализирует предыдущие показатели открываемости, паттерны кликов, различия в часовых поясах, типы девайсов, индивидуальные модели поведения. Правильный тайминг улучшает ROI, повышает вовлечённость и снижает количество отписок. Нейросети работают не только на уровне сегментов, но и могут персонализировать время отправки для каждого конкретного пользователя.

Что дальше?

  1. Эра гиперперсонализации. Вы должны не просто обращаться к пользователю по имени, но и кастомизировать контент, изображения и тон, исходя из паттернов поведения юзера, его текущей локации и данных в режиме реального времени.
  2. Создание контента с помощью AI. Нейросети уже могут генерировать полноценные персонализированные email-кампании. Хотя инструменты становятся всё более сложными, бояться потерять работу не стоит. Воспринимайте искусственный интеллект как помощника, который выполняет рутинные задачи, пока вы занимаетесь креативом.
  3. Интерактивные и иммерсивные письма с встроенными играми, квизами, AR-элементами. Потребитель может примерить одежду, взять машину на тест-драйв или совершить прогулку по городу, в который собирается поехать, — всё это, не покидая почтовый ящик. Каждое письмо становится мини-приложением, предоставляя и ценность, и развлечение.
  4. Улучшенная оптимизация времени отправки. Нейросети могут предсказывать не только время, когда эффективнее отправлять коммуникации определённому пользователю, но и канал отправки. К примеру, конкретному клиенту email-рассылку лучше выслать в понедельник утром, а SMS — в среду вечером.
  5. Этические вопросы. В какой момент персонализация перестаёт быть полезной и становится пугающей? Маркетологам нужно найти баланс между использованием возможностей искусственного интеллекта и уважением к конфиденциальности клиентов. По данным Salesforce, 37% потребителей обеспокоены неэтичным применением AI.
  6. Роль человека в мире нейросетей. Успех в email-маркетинге ждёт тех, кто сможет гармонично сочетать AI-оптимизацию с уникальным контентом, созданным людьми. Искусственный интеллект должен усиливать креативность, а не заменять её.

"Говоря об этической стороне персонализации, приведу в пример кейс Target. Компания разработала статистическую модель, которая могла предсказывать вероятность беременности клиенток. За основу брали информацию о приобретении таких товаров, как лосьоны без запаха, витамины и минералы. Сеть супермаркетов направляла целевые офферы беременным женщинам, иногда даже до того, как они сообщали о своём положении близким.

В одном случае отец подростка пожаловался в Target на получение его дочерью подобной рекламы, не зная, что она действительно ждала ребёнка. Такая практика вызвала обеспокоенность в обществе по поводу конфиденциальности данных и этичности использования подобных аналитических методов.

В ответ на критику, Target изменила свою маркетинговую стратегию, начав смешивать рекламу товаров для беременных с общими предложениями, чтобы снизить фактор тревожности и не создавать впечатление чрезмерного вмешательства в личную жизнь клиентов. Этот случай подчёркивает важность баланса между эффективным использованием аналитики данных для маркетинга и уважением к конфиденциальности и этическим нормам".

Вывод

Времена массового мейлинга прошли — настала эра глубокой персонализации. Людям важен индивидуальный подход: количество клиентов, которые чувствуют, что к ним относятся как к уникальным личностям, резко выросло: с 39% в 2023 году до 73% в 2024 году. Поэтому, если вы хотите выделиться на фоне конкурентов, кастомизируйте рассылки. Достичь максимальной персонализации поможет именно AI: он позволит наиболее эффективно сегментировать и таргетировать аудиторию, прогнозировать поведение пользователей и готовить для них релевантный контент.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.