Sie haben (noch) E-Mails erhalten: Warum künstliche Intelligenz eine starke Zukunft für Marketing-E-Mails bedeutet

Künstliche Intelligenz und E-Mail-Marketing

Es ist kaum zu glauben, dass es E-Mails seit 45 Jahren gibt. Die meisten Vermarkter haben heute noch nie in einer Welt ohne E-Mail gelebt.

Obwohl so viele von uns so lange in den Stoff des Alltags und des Geschäfts eingewoben waren, hat sich die E-Mail-Benutzererfahrung seit dem Absenden der ersten Nachricht kaum verändert 1971.

Sicher, wir können jetzt auf mehr Geräten auf E-Mails zugreifen, fast jederzeit und überall, aber der grundlegende Prozess hat sich nicht geändert. Der Absender trifft zu einem beliebigen Zeitpunkt auf Senden, die Nachricht geht in einen Posteingang und wartet darauf, dass der Empfänger sie öffnet, hoffentlich bevor er sie löscht.

Im Laufe der Jahre haben Experten regelmäßig das Verschwinden von E-Mails vorhergesagt und diese durch neuere und coolere Messaging-Apps ersetzt. Aber wie bei Mark Twain wurden die Berichte über den Tod von E-Mails stark übertrieben. Es bleibt eine wichtige und häufig genutzte Kommunikationslinie zwischen Unternehmen und Kunden - nicht mehr die einzige, aber ein kritischer Teil der Mischung.

Grob 100 Milliarden geschäftliche E-Mails werden täglich gesendet, und die Anzahl der geschäftlichen E-Mail-Konten wird voraussichtlich bis Ende dieses Jahres auf 4.9 Milliarden ansteigen. E-Mails sind im B2B-Bereich nach wie vor besonders beliebt, da sie im Vergleich zu sozialen Medien und anderen Formen der Nachrichtenübermittlung eine längere und tiefere Kommunikation ermöglichen. In der Tat sagen B2B-Vermarkter E-Mail-Marketing ist 40 mal effektiver als Social Media bei der Generierung von Leads

E-Mails werden nicht nur nicht so schnell verschwinden, sondern die Zukunft sieht dank der Technologie der künstlichen Intelligenz, die das E-Mail-Erlebnis wiederbeleben kann, vielversprechend aus. Durch die Analyse der Verhaltensmuster der Empfänger beim Öffnen, Löschen und Bearbeiten von E-Mails kann AI Marketingfachleuten dabei helfen, ihre E-Mail-Reichweite an die spezifischen Vorlieben von Kunden und potenziellen Kunden anzupassen.

Bisher konzentrierten sich viele Marketinginnovationen rund um E-Mails auf Inhalte. Es gibt eine ganze Branche, die sich der Erstellung der relevantesten E-Mail-Nachricht widmet, um eine Antwort und Aktion zu erhalten. Andere Innovationen haben sich auf Listen konzentriert. Beschaffungslisten. Wachsende Listen. Listen Sie die Hygiene auf.

All dies ist wichtig, aber zu verstehen, wann und warum Empfänger E-Mails öffnen, ist größtenteils ein Rätsel geblieben - und es ist wichtig, es zu lösen. Senden Sie zu viel, und Sie riskieren nervige Kunden. Senden Sie nicht genug von der richtigen Art von E-Mail - zur richtigen Zeit - und Sie riskieren, sich in einem zunehmend überfüllten Kampf um Posteingangsimmobilien zu verlieren.

Während Vermarkter mühsame Anstrengungen unternommen haben, um Inhalte zu personalisieren, war die Anpassung des Lieferprozesses spärlich. Bisher haben Vermarkter die Massenverteilung von E-Mails durch Intuition oder vage Beweise, die von großen Gruppen gesammelt und manuell analysiert wurden, zeitlich festgelegt. Diese Back-of-the-Servietten-Analyse zeigt nicht nur an, wann E-Mails wahrscheinlich gelesen werden, sondern auch, wenn Menschen eher dazu neigen, zu antworten und Maßnahmen zu ergreifen.

Um zu gewinnen, müssen Vermarkter die Zustellung von E-Mail-basierten Marketingnachrichten zunehmend so personalisieren, wie sie den Inhalt dieser Nachrichten personalisiert haben. Dank der Fortschritte in der KI und beim maschinellen Lernen wird diese Art der Personalisierung der Bereitstellung Realität.

Die Technologie entwickelt sich, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, den besten Zeitpunkt für das Senden einer Nachricht vorherzusagen. Beispielsweise können Systeme feststellen, dass Sean anfälliger dafür ist, neue E-Mails um 5:45 Uhr zu lesen und Maßnahmen zu ergreifen, während er im Nahverkehrszug nach Hause fährt. Trey hingegen liest seine E-Mails oft vor dem Schlafengehen um 11 Uhr, ergreift jedoch erst dann Maßnahmen, wenn er am nächsten Morgen an seinem Schreibtisch sitzt.

Maschinelle Lernsysteme können E-Mail-Optimierungsmuster erkennen, sich daran erinnern und Zeitpläne optimieren, um während des optimalen Eingriffsfensters Nachrichten an den oberen Rand des Posteingangs zu senden.

Als Vermarkter wissen wir auch zu schätzen, dass potenzielle Kunden eine wachsende Liste bevorzugter Kommunikationskanäle haben. Textnachricht. Social Media Messaging-Plattformen. Push-Benachrichtigungen an eine mobile App.

Bald können die für E-Mail-Zustellungspräferenzen optimierten maschinellen Lernsysteme die bevorzugten Kanäle für die Zustellung von Nachrichten lernen. Der richtige Inhalt, zur richtigen Zeit über einen zeitspezifischen bevorzugten Kanal bereitgestellt.

Jede Interaktion mit Kunden ist wichtig. Jede Interaktion, die Sie mit Kunden haben, ist eine Gelegenheit, Feedback einzubeziehen, das ihre Kaufreise auf neue und unterschiedliche Weise verbessert. Jeder hat unterschiedliche Kaufmuster.

Traditionell haben Vermarkter endlose Stunden damit verbracht, lineare Kaufwege für große Kundengruppen zu ermitteln und dann Zement über den Prozess zu gießen. Systeme haben keine Möglichkeit, sich an unvermeidliche Änderungen der einzelnen Kaufmuster anzupassen, und können nicht auf Umweltveränderungen reagieren.

Da E-Mails voraussichtlich eine wichtige Verbindung zwischen Unternehmen und Kunden bleiben, ist die Rolle von AI bei der Vermittlung neuer Tricks für einen 45-jährigen Hund eine willkommene Entwicklung. Marketing-Automatisierungssysteme müssen jetzt think über jeden Kunden, jeden Inhalt und passen sie in Echtzeit an, um die Geschäftsziele zu erreichen. Eine intelligentere E-Mail-Zustellung muss dabei eine entscheidende Rolle spielen.

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