редакции
ИИ в email-маркетинге: топ-6 сценариев для работы с клиентами
Генерация тем электронных писем
Если база клиентов состоит из нескольких аудиторных групп, подобрать вовлекающую тему для каждого пользователя сложно. В этом случае на помощь приходит искусственный интеллект, который предлагает темы писем. Например, в сервисе DashaMail ChatGPT генерирует сразу пять вариантов заголовков. При этом умный помощник объясняет, в чем цель каждого заголовка: привлечь внимание, побудить к действиям, подчеркнуть ценность информации.
Gestalt-тестирование рассылок
Любая маркетинговая активность, в том числе и email-рассылки — это тестирование гипотез. Часто в качестве метода проверки наиболее эффективных вариантов используется A/B/N-тестирование, которое помогает определить наиболее привлекательную тему, стиль и контент письма, самое удобное время отправки писем. Однако проверять все это вручную долго, дорого и сложно.
ИИ предлагает удобную альтернативу ручной проверке гипотез — Gestalt-тестирование, когда в течение заданного времени отправляется несколько групп писем с разной эмоциональной окраской. При этом система определит, какой вариант показал лучшую открываемость и в какое время. Более того, ИИ запоминает предпочтения пользователя и в дальнейшем будет подстраивать под них рассылку.
Как это работает:
- На основе больших данных ИИ анализирует интересы, поведение, активность и прошлые взаимодействия подписчиков с рассылкой.
- ИИ учитывает историю взаимодействия подписчика с рассылкой и подбирает тему письма и время отправки, которые с большей вероятностью приведут к открытию.
Таким образом, Gestalt-тестирование не только помогает повысить персонализацию рассылки, но и адаптирует ее под меняющиеся паттерны поведения подписчиков.
Сгенерированный контент для рассылки
ИИ способен
генерировать уникальный контент в огромных количествах. Сегодня этой
возможностью активно пользуются в сфере email-рассылок. Встроенный в редактор
рассылки искусственный интеллект создает привлекательный визуал для писем, что
позволяет экономить на работе дизайнера. Администратору
достаточно набрать запрос, выбрать стиль — от фотореализма до классической
живописи, — и получить уникальную иллюстрацию. ИИ помогает
повысить продажи с помощью рассылок на основе потребительских данных. Например,
сгенерировав подборку товаров, которые были интересны пользователю или куплены
им. При этом
умные алгоритмы могут взять на себя сразу несколько этапов пользовательского
пути. Сначала подписчик получает приветственное письмо для прогрева, затем ИИ
создает персонализированную подборку с товарами. Если получатель собрал
корзину, но по какой-то причине не сделал заказ, умный помощник отправит
сообщение с напоминанием, а после покупки соберет обратную связь и предложит
постпродажное обслуживание. Еще один
важный фактор, который следует тестировать для эффективной рассылки — время
отправки. Но как определить оптимальные часы, если одной группе пользователей
удобно получать почту в 8 утра по будням, а другим, например, вечером и по
выходным? На помощь вновь приходит ИИ. Алгоритмы
подбирают наиболее удачное время отправки с помощью технологии machine
learning. После обработки данных массовая рассылка уходит не скопом в заданное
время, а для каждого получателя в определенные часы. С помощью
прогнозного моделирования на основе показателей вовлеченности искусственный
интеллект идентифицирует пользователей, которые могут отказаться от подписки.
Эта функция позволяет маркетологам удерживать подписчиков и снижать отток
клиентов. Также ИИ
через обработку естественного языка анализирует содержимое письма и оставляет
рекомендации, как сообщение сможет успешно пройти спам-фильтр. Таким образом
растет доставляемость и видимость рассылок по электронной почте. Огромное
преимущество всех этих шесть сценариев в том, что их можно использовать в
комплексе, чтобы постепенно адаптировать стратегии рассылок и повышать их
эффективность.
Продающие письма
Подбор времени
Прогноз оттока и прохождение спам-фильтров