You 've (Still) Got Mail : 인공 지능이 마케팅 이메일의 강력한 미래를 의미하는 이유

인공 지능 및 이메일 마케팅

이메일이 45 년 동안 존재했다고 믿기 어렵습니다. 오늘날 대부분의 마케팅 담당자는 이메일이없는 세상에서 살지 않았습니다.

그러나 오랫동안 우리 중 많은 사람들을 위해 일상 생활과 비즈니스의 구조에 얽혀 있음에도 불구하고 이메일 사용자 경험은 첫 번째 메시지가 전송 된 이후 거의 발전하지 않았습니다. 1971.

물론 이제 거의 언제 어디서나 더 많은 장치에서 이메일에 액세스 할 수 있지만 기본 프로세스는 변경되지 않았습니다. 보낸 사람은 임의의 시간에 보내기를 누르고 메시지는받은 편지함으로 이동하여 수신자가 열 때까지 기다렸다가 삭제하기를 바랍니다.

전문가들은 수년 동안 주기적으로 이메일이 사라지고 새롭고 멋진 메시징 앱으로 대체 될 것이라고 예측했습니다. 그러나 Mark Twain과 마찬가지로 이메일의 사망에 대한보고는 크게 과장되었습니다. 비즈니스와 고객 간의 중요하고 자주 사용되는 커뮤니케이션 라인으로 남아 있습니다. 더 이상 단 하나가 아니라 혼합의 중요한 부분입니다.

대충 100 억 개의 비즈니스 이메일 매일 발송되며 비즈니스 이메일 계정 수는 올해 말까지 4.9 억 개로 증가 할 것으로 예상됩니다. 이메일은 소셜 미디어 및 다른 형태의 메시징과 비교할 때 더 길고 깊은 커뮤니케이션을 허용하기 때문에 B2B에서 특히 인기가 있습니다. 사실, B2B 마케터들은 이메일 마케팅이 40 시간 리드 생성에 소셜 미디어보다 더 효과적

이메일이 곧 사라질뿐만 아니라 이메일 경험을 다시 활성화 할 인공 지능 기술 덕분에 미래가 밝아 보입니다. 이메일을 열고, 삭제하고, 조치를 취할 때 수신자의 행동 패턴을 분석함으로써 AI는 마케팅 담당자가 고객 및 잠재 고객의 특정 선호도에 맞게 이메일을 보낼 수 있도록 지원할 수 있습니다.

지금까지 이메일과 관련된 많은 마케팅 혁신은 콘텐츠를 중심으로 이루어졌습니다. 응답과 조치를 요청하기 위해 가장 관련성이 높은 이메일 메시지를 만드는 데 전념하는 업계 전체가 있습니다. 다른 혁신은 목록에 초점을 맞추 었습니다. 소싱 목록. 증가하는 목록. 위생 목록을 작성하십시오.

이 모든 것이 중요하지만 수신자가 이메일을 여는시기와 이유를 이해하는 것은 대체로 미스테리로 남아 있으며 해결해야 할 중요한 문제입니다. 너무 많이 보내면 고객을 귀찮게 할 위험이 있습니다. 적절한 유형의 이메일을 적시에 충분히 보내지 마십시오.받은 편지함 공간을 놓고 갈수록 복잡 해지는 싸움에서 길을 잃을 위험이 있습니다.

마케터는 콘텐츠를 개인화하기 위해 많은 노력을 기울 였지만 전달 프로세스를 사용자 지정하는 데 관심이 거의 없었습니다. 지금까지 마케터는 대규모 그룹에서 수집하고 수동으로 분석 한 직관이나 모호한 증거를 통해 대량 이메일 배포 시간을 정했습니다. 이메일을 읽을 가능성이있는시기를 게스트로 표시하는 것 외에도,이 냅킨 분석은 사람들이 응답하고 조치를 취하는 경향이 더 많은시기를 진정으로 다루지 않습니다.

성공하기 위해 마케터는 이메일 기반 마케팅 메시지의 전달을 개인화해야하는 메시지의 내용을 개인화해야합니다. AI 및 머신 러닝의 발전 덕분에 이러한 유형의 배달 개인화가 현실화되고 있습니다.

마케팅 담당자가 메시지를 보내기에 가장 좋은 시간을 예측하는 데 도움이되는 기술이 등장하고 있습니다. 예를 들어 시스템은 Sean이 집으로가는 통근 열차에서 오후 5시 45 분에 새 이메일을 읽고 조치를 취하는 경향이 더 많다는 것을 알 수 있습니다. 반면에 Trey는 종종 자기 전에 오후 11시에 자신의 이메일을 읽지 만 다음날 아침 책상에 앉아있을 때까지 조치를 취하지 않습니다.

머신 러닝 시스템은 이메일 최적화 패턴을 감지하고 기억하고 일정을 최적화하여 최적의 참여 기간 동안받은 편지함 상단에 메시지를 전달할 수 있습니다.

마케터로서 우리는 잠재 고객이 선호하는 커뮤니케이션 채널의 목록이 증가하고 있다는 점도 높이 평가합니다. 문자 메세지. 소셜 미디어 메시징 플랫폼. 모바일 앱에 알림을 푸시합니다.

머지 않아 이메일 전송 선호도에 최적화 된 기계 학습 시스템은 메시지를 전송하기 위해 선호하는 채널을 학습 할 수 있습니다. 시간별 선호 채널을 통해 적시에 제공되는 적절한 콘텐츠.

고객과의 모든 상호 작용이 중요합니다. 고객과의 모든 상호 작용은 새롭고 다양한 방식으로 구매 여정을 향상시키는 피드백을 통합 할 수있는 기회입니다. 사람마다 구매 패턴이 다릅니다.

전통적으로 마케터는 대규모 고객 그룹을위한 선형 구매 여정을 계획하는 데 끝없는 시간을 보냈고 그 과정에 시멘트를 쏟아 부었습니다. 시스템은 개별 구매 패턴의 불가피한 변화에 적응할 방법이 없으며 환경 변화에 반응 할 수 없습니다.

이메일이 기업과 고객 사이의 중요한 연결 고리로 남아있을 것으로 예상되는 45 세 개에게 새로운 트릭을 가르치는 AI의 역할은 환영 할만한 발전입니다. 마케팅 자동화 시스템은 이제 생각 모든 고객, 모든 콘텐츠에 대해 실시간으로 일치시켜 비즈니스 목표를 달성합니다. 더 스마트 한 이메일 전달은 그 중요한 부분이되어야합니다.

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