Email-маркетинг — эффективный маркетинговый канал. Ежегодно на рынке появляются новые решения и стратегии, но электронная почта остается важнейшим инструментом для бизнеса. По сравнению с другими каналами email обеспечивает высокий охват аудитории и окупаемость инвестиций, позволяет качественно персонализировать коммуникацию с пользователями. Искусственный интеллект (ИИ) и автоматизация, в свою очередь, делают email-маркетинг ещё более эффективным. Цель нашего исследования — выяснить, насколько ИИ и автоматизация повышают эффективность email.
Мы проанализировали рынок и провели своё исследование, чтобы понять, как ИИ и автоматизация влияют на эффективность email-маркетинга. В статье поделимся результатами и другими любопытными подробностями.
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
- 87,7% пользователей Selzy полностью или в основном доверяют письмам, сгенерированным с помощью ИИ.
- 58,3% пользователей уверены, что ИИ может улучшить email-рассылки.
- 39,7% пользователей считают, что наиболее интересная возможность ИИ — это автоматическая генерация контента и изображений. В то время, как 33,9% считают наиболее интересной функцией возможность персонализировать контент писем и рассылки в целом.
- 38,5% пользователей доверяют аналитике на основе ИИ и считают такие данные надежными для использования в работе.
- 50,7% пользователей считают, что ИИ более эффективен, чем традиционные подходы в email-маркетинге.
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.
Несмотря на то, что многие пользователи знают о преимуществах ИИ, значительная часть респондентов до сих пор не знакома с возможностями ИИ в аналитике рассылок.
Среди специалистов растет интерес к генерации контента, особенно персонализированного.
Несмотря на то, что пользователи в целом доверяют инструментам ИИ, вопрос конфиденциальности и безопасности данных по-прежнему вызывает серьезные опасения.
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.
- 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)
- 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.
- 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)
- 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:
- 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).
- 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
- Динамическое распределение трафика Алгоритмы распределяют трафик в режиме реального времени между вариациями, максимизируя отдачу от успешных вариаций и минимизируя воздействие на малоэффективные.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- Сегментация ИИ анализирует данные о подписчиках для сегментации на основе демографических признаков, поведения и предпочтений и предоставляет целевой контент для повышения вовлеченности и конверсий.
- Очистка базы ИИ выявляет и удаляет недействительные адреса в базе, дубликаты контактов и неактивных подписчиков, что повышает доставляемость и помогает избежать спам-ловушек.
- Предиктивная аналитика ИИ анализирует поведение подписчиков, чтобы предсказать их отток. Это позволяет применять стратегии удержания для формирования вовлеченной и актуальной базы.
- 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.