La IA puede hacerlo más preciso, seguro.
Consideremos las áreas de implementación de IA para la optimización del marketing por correo electrónico y el aumento de la eficiencia de su negocio.
1. Recomendación de reactivación
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- ¿Por qué preferirías la inteligencia artificial?
- ¿La IA es diferente de ML?
- Si la conciencia no puede explicarse mediante algoritmos, entonces, por defecto, ¿tendrías que confiar en una explicación sobrenatural?
- ¿Cuál crees que debería ser la prerrogativa de la misión de una IA fuerte?
A menudo escuchamos la pregunta: ¿Cuál es el momento adecuado para la reactivación de clientes o suscriptores? La respuesta siempre es bastante general sin tener en cuenta su segmento comercial y sus suscriptores.
Pero en la práctica para la campaña de reactivación inteligente, necesitamos señales claras que muestren que este o aquel cliente se está perdiendo, ya que cada cliente requiere un enfoque individual y un cliente debe reactivarse en una semana, otro, en un mes y el resto, en seis meses. . En este caso, la IA crea segmentos de clientes, determina el marco de tiempo de reactivación y crea el evento “es hora de reactivar”.
2. Motor de recomendación de frecuencia
Imaginemos que hay un filtro para pasar correos electrónicos sobre la base de algunos criterios. Estos criterios pueden ser absolutamente diferentes, por ejemplo, un cliente ya ha recibido este correo electrónico, dado de baja o marcado como correo no deseado. Se puede utilizar cualquier acción que pueda considerarse como un punto de entrada: actividad previa, fuente (el canal para obtener un suscriptor), asunto y categoría del correo electrónico, correos electrónicos planificados para este suscriptor. La tarea de AI es detectar estos criterios.
Beneficios?
Velocidad: no más descripción de la estrategia manual.
Eficiencia: no es necesario segmentar por la actividad del cliente, los suscriptores se mantienen involucrados en campañas y no se ven perturbados por disparadores irrelevantes.
3. Las recomendaciones del producto
Las recomendaciones personalizadas de productos son la esfera más popular de aplicación de IA para el aumento de ventas. AI hace recomendaciones de productos sobre la base del comportamiento del usuario en la tienda en línea y en Internet. Las recomendaciones se pueden agregar como un bloque adicional en cualquier tipo de correo electrónico: campaña promocional regular, cualquier mensaje activado (confirmación de pedido, correo electrónico de abandono del carrito, invitación para dar retroalimentación) o enviarse por correo electrónico por separado en cualquier momento o de acuerdo con el escenario.
4. El orden de los bloques de promoción Sugerencia
Hay un proceso más donde la IA es muy necesaria. Imagine que tiene una lista de productos para campañas promocionales y que todos deben utilizarse de cualquier manera. Todos los suscriptores tienen preferencias diferentes y pocas personas comprarán una cortadora de césped en lugar de una tableta. La IA es de gran utilidad aquí para monitorear las ideas de los suscriptores.
Junto con eso, hay una serie de otras preguntas: ¿qué escribir en la línea de asunto? Sería bueno enumerar las 3 mejores ofertas en la línea de asunto y poner las otras 2 mejores en el encabezado previo. ¿Qué es más eficiente: mencionar la marca o la categoría del producto en la línea de asunto?
No es un secreto que esta es una línea de asunto que define la tasa de apertura, sin embargo, las ofertas funcionan mejor cuando se colocan al principio de la lista.
5. Recomendación de calificación de marketing
La definición de los contactos más valiosos como clientes potenciales se puede hacer sobre la base de criterios y características recopiladas, organizadas y asignadas a cada contacto. No se trata solo de criterios tan simples como la apertura de correo electrónico. Hagamos un paralelismo con la empresa de TI, que requiere gerentes, que pueden hacer las mejores soluciones teniendo en cuenta las necesidades del cliente, cooperar con un gran equipo que tenga una alta rotación de personal, saber inglés, tener más de 3 años de experiencia gerencial y conocer uno o varios lenguajes de programación. La tarea de AI es encontrar a las personas adecuadas que coincidan con criterios específicos.
6. Recomendación de calificación de ventas
Esta función se utiliza de la misma manera que el componente de marketing con la única diferencia: el suscriptor está listo para convertirse en comprador. Hay muchos signos que muestran que un cliente está listo para hacer una compra: vista de productos similares, lectura de reseñas, preguntas en reseñas, reacciones a descuentos y descripciones generales del producto deseado. Todo esto es una señal para vender.
7. Recomendación de optimización del ciclo de vida del cliente
Para promocionar a un cliente en el proceso de ventas, se deben enviar series de mensajes a diferentes canales. Al mismo tiempo, existen numerosos problemas importantes que influyen en el logro del resultado deseado, tales como: ¿cuándo se debe enviar el primer correo electrónico? ¿Qué canal usar? ¿Cuál es el mejor “mensaje” en el correo electrónico? ¿Cuánto tiempo debemos esperar antes de enviar el último correo electrónico?
Esto realmente requiere mucho tiempo y trabajo para elaborar un plan con todas las variaciones posibles. En tales volúmenes no queda tiempo para el soporte al cliente. Sería mucho más conveniente hacer un patrón general (etapas, variantes de correo electrónico y sus parámetros, posibles canales de comunicación, etc.) y todo el proceso de cálculos y comparación lo realizará AI sin la participación de un especialista en marketing.
8. Crear segmento por personas
Para construir un segmento por personas, usamos una plantilla de un cliente ideal con un conjunto de características adecuadas. Además, creamos un segmento de clientes similar por comportamiento y características clave. Como resultado, obtenemos una matriz de datos sobre un cliente ideal, que se actualiza constantemente y aprende por sí mismo.
9. Encuentra un grupo único (clusterización)
Los segmentos que difieren de otros segmentos se distinguen algorítmicamente por un conjunto de características y características (con el uso de neuronet y por características indistintas). El examen de dichos segmentos permite hacer ofertas especiales y más efectivas a grupos de suscriptores previamente ignorados.
10. Puntuación Copia de correo electrónico y audiencia fina
Si ha preparado una oferta o un artículo, necesita un método que defina a los suscriptores potencialmente interesados en este tema, para quienes enviar esta información será el más eficiente. Puede indicar el tamaño del segmento con la cuenta de su presupuesto o la exclusividad de la oferta. Este método también ayuda a aumentar las posibilidades de reacción de la audiencia al cambiar algunas partes del mensaje sobre la base de los resultados recibidos anteriormente.
11. Generador de contenido personal
El método es similar al mencionado anteriormente: también tiene un correo electrónico y varios temas o formas diferentes de envío de ofertas por correo electrónico y debe centrarse en el descuento, la popularidad o las características del producto de manera personalizada. Y esta es la tarea de AI para definir qué debe enfocarse para cada cliente.
12. Optimización del tiempo de envío (día de la semana y hora)
Aquí todo es simple: AI se usa para definir cuándo, a quién y a través de qué canales se debe enviar un mensaje dentro del marco de tiempo especificado para maximizar el resultado deseado.
De todos modos, incluso la IA más inteligente aún requiere intervención humana. Es por eso que hemos creado un departamento completo de matemáticos, que construyen modelos matemáticos y estiman las posibilidades, implementan y prueban los resultados.
