Влияние ИИ и автоматизации на эффективность email-маркетинга: Исследование и статистика рынка 2023

Методология исследования

Мы опросили 1250 пользователей платформы автоматизации email-маркетинга Selzy с целью выяснить их отношение к искусственному интеллекту и понимание его роли в email-маркетинге.

Респонденты — активные платящие пользователи в США, Великобритании и Европе, в основном руководители компаний (основатели) и маркетологи.

Цель опроса — узнать мнение пользователей об эффективности использования ИИ, выяснить их отношение к применению нейросетей в email-маркетинге и к письмам, созданным с помощью ИИ.

Давайте перейдём к результатам опроса, чтобы узнать основные выводы и тенденции.

Ключевые показатели

Результаты исследования

Осведомлённость об использовании ИИ в email-маркетинге

33,7% пользователей не знакомы с применением ИИ в email-маркетинге, в то время как 28% хорошо осведомлены о возможностях ИИ.

Доверие к письмам, сгенерированным с помощью ИИ

63% пользователей доверяют инструментам для генерации писем на базе ИИ, но перепроверяют их работу. 24,7% полностью полагаются на письма, созданные с помощью ИИ, а 12,3% относятся к этой идее скептически.

Отношение к аналитике на базе ИИ

38,5% пользователей доверяют аналитике на основе ИИ и считают такие данные надежными для использования в работе, в то время как 14,1% выражают опасения по поводу надежности данных. Стоит отметить, что 42,3% пользователей вообще не знакомы с применением ИИ для анализа показателей рассылок.

Потребность в оптимизации процесса обновления контента писем

55,4% респондентов отметили, что вносят изменения в контент и дизайн писем несколько раз в месяц, 25,6% — ежедневно, а 19% — несколько раз в неделю.

Такие данные говорят о потребности в частом изменений контента и дизайна писем, при этом внесение изменений обычно занимает много времени у специалистов. Использование ИИ, особенно генеративного, может сэкономить время и предоставить маркетологам эффективные инструменты для создания и оптимизации контента для email-рассылок.

Уверенность в пользе ИИ для email-маркетинга

58,3% пользователей уверены в том, что ИИ может улучшить качество email-рассылок, 33,3% интересуются возможностями ИИ и его эффективностью, а 8,4% считают, что ИИ никак не повлияет на эффективность email-рассылок.

Преимущества ИИ

Большинство пользователей (50,7%) считают ИИ более эффективным, чем традиционные подходы в email-маркетинге.

Самые популярные функции ИИ

Генерация контента и изображений оказалась наиболее интересной функцией для 39,7% пользователей, а 33,9% выделили возможность персонализировать контент и рассылки в целом. 13,2% отметили, что для них одинаково важны: возможность определения оптимального времени для отправки писем и сортировка и сегментация контактов в базе.

Теперь, когда мы познакомились с основными результатами и цифрами исследования, перейдем к рассмотрению потенциала ИИ и автоматизации в email-маркетинге. Во второй части статьи коснемся результатов и статистических данных по персонализации, сегментации, оптимизации времени отправки, A/B-тестированию и работе со списками контактов с помощью ИИ.

ИИ и автоматизация в email-маркетинге для повышения качества контента и вовлеченности

Инструменты, работающие на основе ИИ, уже изменили рынок рекламы — ИИ научился генерировать оптимизированный контент на основе исторических данных и трендов рынка. Email-маркетинг — не исключение. ИИ применяют в этой сфере уже в течение нескольких лет, и его влияние продолжает усиливаться.

• Ожидается, что к концу 2023 года доход от email-маркетинга достигнет почти $11 млрд. (Statista)
• 37% компаний увеличили бюджет на email-маркетинг в 2022 году. (Litmus)
• 56% компаний планируют увеличить бюджет на email-маркетинг в 2023 году. (Neil Patel)
• 98% компаний планируют инвестировать в инструменты ИИ в 2023 году. (Neil Patel)
• По данным «Битрикс24», в 2022 году количество рассылок с использованием их CRM-системы увеличилось на 39%, что свидетельствует о потребности в автоматизации. (Bitrix24)
• Около 13,7% отправителей используют инструменты ИИ — это может свидетельствовать о том, что ИИ в email уже преодолел стадию экспериментального внедрения. (Mailjet)
• Кейс Hotel Chocolat: компания добилась отличных результатов благодаря оптимизации частоты рассылки с помощью ИИ. Уровень отписок снизился на 40%, а доход увеличился на 25%. Эти цифры говорят о возможностях повышения ROI за счет внедрения инструментов ИИ в email-маркетинге. (LinkedIn)
• Чаще всего ИИ используют для оптимизации сервисных операций (24%), создания новых продуктов на базе ИИ (20%), сегментации клиентов (19%), аналитики клиентского сервиса (19%), усовершенствования продуктов с помощью ИИ (19%), а также привлечения клиентов и генерации лидов (17%). (Stanford)
• В среднем 44% маркетологов создают 2-3 версии каждого письма, а 18% — 4-6 версий. (Litmus)

• 83% компаний, использующих ИИ в продажах и маркетинге, отметили снижение затрат, причем 27% из них — более чем на 20%. (McKinsey)
• 74% компаний сообщили об увеличении выручки в результате внедрения ИИ в маркетинг и продажи, причем 11% из них отметили рост выручки более чем на 10%. (McKinsey)

Оптимизация email-маркетинга с помощью ИИ и автоматизации

Одна из главных задач email-маркетологов — это эффективное использование большого количества данных о подписчиках. Понимание предпочтений, пользовательского поведения и связанных с этим закономерностей имеет большое значение для создания персонального подхода к пользователям.

Ручная сегментация, анализ и другие похожие задачи отнимают много времени и чреваты ошибками. Именно поэтому сейчас растет спрос на решения в области ИИ и автоматизации, которые позволяют анализировать данные о подписчиках, автоматизировать процессы сегментации и создавать персонализированный контент в требуемых масштабах.

1. Аналитика на основе ИИ. ИИ способен анализировать огромные объемы данных о подписчиках, выявлять их предпочтения и интересы, поведение, скрытые закономерности в поведении. Такое глубокое понимание потребностей позволяет маркетологам адаптировать контент для каждого пользователя, что повышает вероятность вовлеченности. Данные исследований показали, что почти половина компаний (46%) не имеет доступа к важным данным в режиме реального времени. Внедрение маркетингового ПО и инструментов ИИ поможет компаниям собирать и обрабатывать эти данные. (Adobe)
2. Сегментированный контент. Сегментация подписчиков — один из наиболее эффективных инструментов в email-маркетинге. ИИ помогает сегментировать подписчиков на основе демографических данных, предпочтений или прошлых взаимодействий с компанией. Создавая контент на основе информации о каждом сегменте, маркетологи могут создавать более релевантные сообщения и повышать вовлеченность.
3. Персонализация. Персонализация уже давно вышла за рамки использования только имени подписчика в письмах. ИИ позволяет маркетологам добавлять в письма персонализированные рекомендации продуктов, релевантный контент и эксклюзивные предложения. Такой уровень персонализации создает ощущение индивидуального подхода к каждому из подписчиков, повышает доверие и лояльность к бренду, что, в свою очередь, приводит к увеличению открываемости, количества кликов и общей вовлеченности аудитории. Email-маркетологам стоит сфокусироваться на сегментации подписчиков, формированию подходящих офферов, персональных скидках, купонах и бонусах ко дню рождения. В 2023 году большинство маркетологов (88,52%) предпочитают не использовать персонализацию в теме письма, т.к. показатель CTR в письмах с неперсонализированной темой почти в 2 раза выше (2,49% против 1,29%). (GetResponse)
4. Автоматизация процессов. ИИ автоматизирует процесс формирования отчетов и предоставляет показатели по ключевым метрикам, визуализации и практические рекомендации. Инструменты ИИ также могут помочь оптимизировать весь email-маркетинг, включая время отправки и общий рабочий процесс.
   Проблемы в рабочих процессах влияют на возможность компаний соответствовать потребностям клиентов. При этом почти половина специалистов (43%) отмечают проблемы в рабочих процессах как одно из серьёзных внутренних препятствий, влияющих на работу их организации. (Adobe)

Так, с помощью аналитики на основе ИИ и автоматизации маркетологи могут раскрыть весь потенциал email-маркетинга и создавать релевантный и персонализированный контент.

Сегментация и таргетинг на основе ИИ

Чтобы соответствовать ожиданиям технологически подкованных потребителей, учитывать их меняющиеся предпочтения и реагировать на влияние пандемии COVID-19, компании должны научиться лучше и качественнее сегментировать данные. Для этих целей ИИ позволяет использовать поведенческую сегментацию, основанную на данных.

• Сегментированные, целевые и триггерные кампании обеспечивают показатель ROMI в 77%. (DMA)
• По показателю кликабельности (CTR) cегментированные кампании превосходят нецелевые на 50%. (Higher Logic)
• Одна только поведенческая сегментация в email-рассылках может обеспечить значительную долю в 58% от общего дохода. (DMA)
• Для 18% организаций персонализированный таргетинг опирается на исторические данные о клиентах, а 24% ограничивают использование персонализации и используют более широкие подходы к сегментации. (Adobe)

ИИ позволяет маркетологам выйти за рамки базовой сегментации по демографическим признакам и перейти к более глубокому таргетированию аудитории.

• Поведенческая сегментация. ИИ может анализировать поведение пользователей, например, прошлые покупки, историю просмотров в браузере и модели вовлечения, чтобы выявить сегменты аудитории с определенными интересами. Такая сегментация позволяет маркетологам создавать релевантный контент, который отвечает индивидуальным предпочтениям пользователей.
• Предиктивная аналитика. Алгоритмы ИИ могут предсказывать будущее поведение клиентов на основе исторических данных. Такие данные позволяют маркетологам предугадывать потребности подписчиков и, в соответствии с ними, адаптировать контент. Такой проактивный подход помогает выстраивать долгосрочные отношения с аудиторией и повышает её вовлеченность.
• Автоматизированные триггеры. Инструменты автоматизации на базе ИИ позволяют выявлять конкретные триггеры, например, брошенные корзины или посещения сайта и своевременно отправлять персонализированные письма для повторного привлечения подписчиков. У таких триггерных писем более высокие показатели открываемости и кликабельности, что повышает общую вовлеченность аудитории.

Потенциальные сложности и ограничения использования ИИ и автоматизации в email-маркетинге

В эпоху ИИ и автоматизации более оптимальное использование данных стало первостепенной задачей для организаций, которые стремятся к максимальной эффективности. Тем не менее есть ряд сложностей, которые могут препятствовать внедрению алгоритмов ИИ.

• Качество и количество данных. Для эффективной работы алгоритмов ИИ необходимы качественные данные. Если данные низкого качества или их недостаточно, это может привести к неточностям в работе ИИ.
• Человеческий контроль и интерпретация. По мере развития и совершенствования алгоритмов ИИ, все большее значение приобретает человеческий контроль для обеспечения прозрачности и корректности работы ИИ.
• Интеграция с существующими системами. Внедрение ИИ и автоматизации в рабочие процессы связано с техническими трудностями и требует интеграции с существующими системами. Этот процесс может быть достаточно сложным и трудоемким.

Чтобы справиться с вызовами и сложностями, внедряйте правильные методы управления данными, используйте гибридные подходы (тандем ИИ и человека) и сотрудничайте с проверенными поставщиками услуг.

Персонализация контента и email-кампаний с помощью ИИ

Увеличение дохода за счет персонализации

Успешная персонализация зависит от понимания сегментов аудитории и поведенческих моделей — с этой задачей ИИ умеет отлично справляться. Персонализация в значительной мере повышает эффективность email-маркетинга.

• Примечательно, что почти 80% руководителей компаний признают, что персонализация увеличивает расходы потребителей — в среднем на 34%. (Twilio)
• Небольшой процент организаций (9%) в настоящее время персонализирует контент на основе прогнозов и намерений пользователя, что указывает на возможный рост использования инструментов персонализации компаниями. (Adobe)
• 14,8% маркетологов не персонализируют письма. (Mailjet)
• 71% потребителей ожидают от компаний персонализированных коммуникаций и предложений. (McKinsey)
• 76% потребителей разочарованы, когда предложения и коммуникации не отвечают их интересам. (McKinsey)
• Компании, которые успешно применяют инструменты персонализации, получают на 40% больше доходов по сравнению со среднестатистическими компаниями на рынке. (McKinsey)

• Внедрение эффективной персонализации на уровне высшего квартиля в различных отраслях экономики США может принести более 1 трлн долларов. (McKinsey)
• 40% компаний считают, что получать точные данные о клиентах для персонализации достаточно сложно. (Twilio)
• 78% пользователей отписываются от писем, потому что получают слишком много сообщений на почту. (Hubspot)
• 59% высококлассных маркетологов считают, что персонализация — лучшая стратегия для повышения вовлеченности. (Mailjet)

Персонализация и локализация на основе ИИ

• 35% компаний, внедряющих ИИ, используют его для создания более персонализированного пользовательского опыта. (IBM)
• Персонализированные письма в 2,5 раза увеличивают количество кликов (CTR) и в 6 раз повышают продажи. (Experian & VentureBeat)
• С помощью инструмента для создания контента Phrasee (на базе ИИ) компания JOANN увеличила показатель открываемости на 10% и количество кликов на 57% в email-кампаниях для Domino's. (Phrasee)
• 13,7% email-маркетологов планируют использовать в своей работе ИИ в качестве вспомогательного инструмента, например, ChatGPT. (Mailjet)
• Использование персонализации на основе ИИ может увеличить ROI на 70%. (Litmus)
• 70% компаний, внедривших продвинутые инструменты персонализации на основе ИИ, сообщили о том, что показатель ROI составил 200% или выше. (Kibo)
• 65% потребителей предпочитают контент на родном для них языке, а 40% не будут совершать покупки на сайтах с контентом на других языках. (CSA Research)
• У компаний, которые переводили свой контент для сохранения позиций на рынке или опережения конкурентов, в 2,04 раза выше вероятность увеличения прибыли и в 1,27 раза выше вероятность роста прибыли за акцию (EPS). (CSA Research)
• По данным компании Sport Nutrition, при проведении email-кампаний на английском языке по всей базе данных показатель открываемости (OR) составляет 3-4%. При проведении email-кампаний на нескольких языках, показатель открываемости достигает 40%. (Stripo)
• 39% маркетологов используют машинный перевод в рамках стратегии локализации. (Unbabel)
• Кампании с оптимизацией времени отправки увеличивают показатели открытий и кликов на 5%-10%. (Mailgun)

Повышение уровня персонализации с помощью сгенерированного ИИ контента

Использование генеративного ИИ в email-маркетинге стало обычной практикой, поскольку компаниям приходится работать с огромными объемами контента для создания персонализированных кампаний. Создание такого объема контента — трудоемкий процесс, поэтому компании решают эту проблему с помощью генеративного ИИ. Наше исследование показало, что 25,6% отправителей ежедневно вносят изменения в дизайн и контент писем.

Генеративный ИИ может помочь маркетологам с двумя основными задачами:

1. Генерация контента. С помощью генеративного ИИ email-маркетологи могут генерировать релевантный контент более эффективно и в гораздо больших объемах. ИИ анализируют модели и тенденции успешных кампаний, а также поведение клиентов, что позволяет им генерировать темы, текст письма и призывы к действию (CTA).
2. Создание креативных идей. Генеративный ИИ может выступать в роли творческого партнера и предлагать нестандартные идеи. Такой процесс помогает email-маркетологам выходить за рамки стандартных подходов и создавать запоминающийся контент на основе реальных данных.

Инструменты для email-маркетолога

Генеративный ИИ для создания текстов и генерации идей

• ChatGPT: самый популярный генеративный ИИ, который помогает с написанием текстов и генерацией креативных идей.
• Jasper AI: инструмент для контент-маркетинга, который умеет писать оригинальные и вовлекающие тексты, переводить их, а также помогать с SEO-оптимизацией.
• Copy.ai: поможет создать интересную тему, убедительный текст письма и призыв к действию — всё это позволит оптимизировать ваши email-кампании.
• Phrasee: оптимизирует тему и контент писем, что позволяет повысить вовлеченность и количество кликов в ваших кампаниях.
• Persado: умеет создавать вовлекающий, интересный и убедительный контент для писем.

Инструменты для персонализации, сегментации и автоматизации

• Emarsys. Инструмент предиктивной аналитики на основе ИИ, который поможет с сегментацией, подбором контента, каналов и оптимального времени коммуникации.
• IBM Watson Marketing. Набор инструментов ИИ для повышения эффективности маркетинга — анализ настроений, предиктивная аналитика и сегментация аудитории.
• Brevo. Сервис на основе ИИ с функцией персонализации и автоматизации для повышения эффективности email-кампаний.
• Crystal. Инструмент ИИ, который анализирует личностные характеристики и стили общения для более эффективного взаимодействия с клиентами и повышения продаж.
• Campaign Monitor. Использует ИИ для получения информации на основе данных и оптимизации элементов писем.
• Selzy. Инструмент автоматизации маркетинга, который помогает оптимизировать email-кампании, а также помогает создавать и оптимизировать рассылки с помощью ИИ.

Лидеры рынка, которые используют персонализацию и создают индивидуальные предложения для каждого клиента, добиваются значительных результатов и повышают показатели. В последнее время рынок и множество отраслей претерпели значительные изменения, в том числе изменения в поведении клиентов. Сейчас клиентам важны ценные для них предложения, поэтому они ожидают, что контент будет соответствовать их потребностям. Используя персонализацию в email-маркетинге, компании могут не только повысить вовлеченность, но и укрепить лояльность клиентов.

Проведение эффективных A/B-тестов с помощью ИИ

Роль A/B-тестирования в маркетинге

• Ожидается, что к 2028 году мировой рынок ПО для A/B-тестирования достигнет 1249,57 млн долларов, учитывая темп роста в 11,62% в период с 2021 по 2028. (Verified Market Research)
• По информации брендов, которые проводят обширное тестирование, показатель ROI составляет 40:1. (Hubspot)
• A/B-тестирование широко используется для оптимизации конверсии и является вторым по популярности методом после аналитики. (CXL)
• 73% специалистов прекращают эксперимент, когда уровень статистической значимости достигает 90%. (SSRN)
• Около 20% контролируемых экспериментов, проводимых Google и Bing, дают положительные результаты и подтверждают новые тестируемые гипотезы. (Harvard Business Review)
• Исследования компаний VWO и Convert.com показали, что результаты только 1 из 7 A/B-тестов являются исчерпывающими — остальные тесты не позволяют сделать однозначный вывод. (VWO И CXL)
• Внедрение системы контроля качества рассылок (QA), A/B-тестирования и тестирования на спам позволяет увеличить ROI email-маркетинга до 28%. (Litmus)

Эти данные говорят о том, что A/B-тестирование является важнейшим методом для оптимизации показателей, но этот процесс может быть сложным в реализации и требует определенных материальных ресурсов. Тем не менее проведение A/B-тестирования важно для бизнеса, а использование ИИ может существенно улучшить процесс.

Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и генерировать ценные идеи для оптимизации вариаций. Результаты тестирования в реальном времени позволяют быстрее принимать решения и проводить итеративные улучшения. ИИ способен выявлять скрытые закономерности и взаимодействия, которые может не заметить человек. ИИ может обрабатывать сложные сценарии мультивариантного тестирования, учитывать одновременно несколько вариаций и находить оптимальные комбинации для достижения лучших результатов.

Алгоритмы ИИ постоянно адаптируются и обучаются, что помогает совершенствовать процесс тестирования.

Влияние ИИ на эффективность A/B-тестов

1. Динамическое распределение трафика. Алгоритмы распределяют трафик в режиме реального времени между вариациями, максимизируя отдачу от успешных вариаций и минимизируя воздействие на малоэффективные.
2. Автоматизированный анализ для более быстрых результатов. ИИ автоматизирует анализ результатов A/B-тестирования — быстро определяет статистическую значимость, рассчитывает доверительные интервалы и выявляет выигрышные вариации более точно, чем при ручном анализе.
3. Оптимизация в реальном времени. ИИ постоянно оптимизирует инструменты A/B-тестирования — использует данные в режиме реального времени, адаптирует параметры тестов для достижения статистически достоверных результатов, при этом делает это быстрее и задействует меньше ресурсов.
4. Целевое тестирование. ИИ позволяет проводить персонализированные A/B-тесты — для этого он подбирает вариации для сегментов пользователей на основе их поведения, предпочтений или демографических данных. Это позволяет проводить более релевантные тесты и приводит к повышению вовлеченности и конверсий.
5. Практические выводы и рекомендации. Аналитические инструменты на базе ИИ позволяют получить практические рекомендации на основе данных A/B-тестирования. Они выявляют закономерности, взаимосвязи и сегменты пользователей, которые лучше работают с определенными вариациями и определяют дальнейшие стратегии оптимизации.
6. Эффективное мультивариантное тестирование. ИИ обрабатывает сложные сценарии мультивариантного тестирования, анализирует взаимодействие между несколькими вариациями и выявляет оптимальную комбинацию для лучшего результата.

Инструменты на базе ИИ для проведения A/B-тестов и других экспериментов

• ABtesting.ai — оптимизирует процессы A/B-тестирования и другие экспериментальные процессы.
• Evolv.ai — оптимизирует и автоматизирует эксперименты.
• Tricentis — позволяет проводить комплексные эксперименты и тестирования.

Ошибки, которых следует избегать при проведении A/B-тестов с использованием ИИ

«ИИ сегодня невероятно умён и при этом поразительно глуп» — считает Еджин Чой, специалист в области компьютерных наук Вашингтонского университета.

ИИ — это отличное решение, но он не идеален. Это всего лишь еще один инструмент, который помогает упростить процессы, сделать их эффективнее, а также снизить вероятность человеческой ошибки. При этом ИИ никогда не заменит человеческий опыт, а профессионалы должны следить за работой ИИ и направлять его в нужное русло.

Основные моменты, которые необходимо учитывать для получения качественных и ресурсосберегающих результатов:

1. Баланс между рекомендациями ИИ и человеческим опытом. Не полагайтесь исключительно на рекомендации ИИ при проведении A/B-тестирования — используйте опыт и знания человека для точной настройки и интерпретации тестов.
2. Обеспечение качества данных. Отдавайте приоритет качественным данным для предотвращения ошибок и погрешностей в данных, используемых для A/B-тестирования. Перед проведением тестов необходимо проверить точность и надежность данных.
3. Эффективное конструирование признаков. При использовании алгоритмов ИИ для A/B-тестирования особое внимание уделяйте правильному конструированию признаков. Выбирайте релевантные признаки и создавайте значимые вариации, чтобы оптимизировать показатели и получить корректные выводы.
4. Достаточные и репрезентативные данные. Обеспечьте разнообразные обучающие данные для моделей ИИ, используемых в A/B-тестировании. Недостаточное количество обучающих данных может привести к неточным прогнозам и поставит под угрозу достоверность результатов теста.

Здесь также важно добавить, что этические аспекты, регулярный мониторинг моделей ИИ и соблюдение этических норм должны быть неотъемлемой частью процесса A/B-тестирования.

Повышение качества базы с помощью проверки контактов на основе ИИ

Почему важно оптимизировать базу контактов

• 25% компаний, внедряющих ИИ, используют его для классификации писем или текстов. (IBM)
• У сегментированных email-кампаний показатель CTR на 101% выше, чем у несегментированных. (Mailchimp)
• Исследование «Битрикс24» показало, что 19,6% их пользователей используют инструменты управления контактами. (Bitrix24)

Влияние ИИ на качество базы контактов и сегментацию

1. Сегментация. ИИ анализирует данные о подписчиках для сегментации на основе демографических признаков, поведения и предпочтений и предоставляет целевой контент для повышения вовлеченности и конверсий.
2. Очистка базы. ИИ выявляет и удаляет недействительные адреса в базе, дубликаты контактов и неактивных подписчиков, что повышает доставляемость и помогает избежать спам-ловушек.
3. Предиктивная аналитика. ИИ анализирует поведение подписчиков, чтобы предсказать их отток. Это позволяет применять стратегии удержания для формирования вовлеченной и актуальной базы.
4. Соответствие требованиям. ИИ автоматизирует процесс подписки и согласия на рассылку, обеспечивает соблюдение требований законодательства о защите данных, поддерживает репутацию бренда и доверие подписчиков.

Соответствие требованиям GDPR: решения на базе ИИ для обеспечения конфиденциальности и качества данных

• ИИ может автоматизировать процессы, связанные с требованиями GDPR, например, классификацию данных, сопоставление данных, управление согласием на рассылку, а также может помочь выявить потенциальные нарушения GDPR.
• Система ИИ для обеспечения соответствия требованиям GDPR предполагает выявление ключевых требований, определение полей данных для мониторинга и выбор соответствующих технологий ИИ.
• Решения ИИ для обеспечения конфиденциальности и качества данных включают в себя инструменты для классификации данных, их сопоставления, управления согласием, обнаружения аномалий и контроля доступа.
• Лучшие практики внедрения ИИ для обеспечения соответствия GDPR включают определение ключевых требований, выбор инструментов ИИ, разработку стратегии обеспечения конфиденциальности данных и регулярный мониторинг соответствия требованиям.

Резюме

Исследование демонстрирует огромный потенциал использования ИИ в email-маркетинге. ИИ стал мощным инструментом благодаря спросу на персонализацию, увеличению конкуренции между компаниями и развитию возможностей анализа данных.

ИИ помогает совершенствовать email-кампании. Например, он позволяет проводить точную и расширенную сегментацию пользователей, эффективные A/B-тесты, предоставляет автоматизированные отчеты и аналитику.

ИИ также может помочь бизнесу создавать персонализированный клиентский опыт, например, адаптировать контент и предоставлять рекомендации на основе интересов пользователей, определять оптимальное время для отправки писем и многое другое.

Поскольку полностью автономных систем ИИ на сегодняшний день нет, то лучшим решением является гармоничное взаимодействие человека и искусственного интеллекта. Такой подход позволяет маркетологам делегировать ИИ рутинные задачи и освобождает время для творчества и решения более важных задач.