Машинное обучение располагает готовыми алгоритмами, направленными на улучшение показателей email-маркетинга. Итак, чем email-маркетологу поможет «бог из машины»?
1. Выбирать идеальную тему письма
Алгоритмы обработки естественного языка позволяют выявить закономерности: что работает в темах писем, а что нет. И даже сгенерировать эффективные темы писем.
2. Генерировать динамический контент
Продвинутая персонализация — это подобрать товары и блоки из базы блоков, которые будут работать конкретно для этого пользователя. Это позволяет персонализировать каждое письмо в рамках одной кампании.
3. Анализировать тональность ответов
Те же алгоритмы обработки естественного языка позволяют выявить прилагательные и наречия в тексте и определить их настроение: позитивное или негативное. На основе этого определяется тональность ответов, и маркетологи получают информацию о том, какие эмоции могли вызвать такой ответ пользователя.
4. Тестировать разные варианты рассылок и элементы письма
Мультивариантное тестирование — это отправка разных сообщений пользователям в рамках одного сегмента, чтобы понять какое письмо лучше работает.
Мультиатриббутивное — возможность отправлять в рамках одной кампании письма с разными темами, или претемами, или призывами к действию. На больших данных это позволяет значительно оптимизировать письма.
5. Сегментировать аудиторию в разы качественнее, чем вручную
ML позволяет создавать «умные» сегменты. Автоматизировать построение сегментов по критериям, формировать группы пользователей по интересам или потребностям и даже предсказывать, как себя поведет сегмент в будущем на основе исторических данных.
6. Подбирать идеальное время отправки
Большинство email-маркетологов подбирают время отправки так, чтобы email бренда был первым у пользователя во входящих. А у ML уже существует более надежный способ сделать так, чтобы письмо точно было прочитано. Это готовые математические модели, предсказывающие лучшее время отправки письма.
7. Определять частоту email-сообщений
Во-первых, ML позволяет выявить ритм email-коммуникаций компании и дает пищу для размышлений, насколько она соответствует бренду компании. Если бренд позиционирует себя как «всегда доступные и актуальные цены» — это предполагает частые и короткие письма с обновлениями цен и актуальности склада. Если «вечные ценности» — то письма редко и по делу.
Во-вторых, ML позволяет определить тонкую грань: сколько писем подписчик готов получить, воспринять и обработать без раздражения, чтобы не расценивать их как «ненужный спам».
8. Анализировать, как фильтруется папка «Входящие» у пользователя
Алгоритмы сортировки почты у известных email-провайдеров работают не проще, чем алгоритмы поисковой оптимизации. ML позволяет на основе контента письма и других факторов определить, в какую папку в почте пользователя попадет письмо, и какой контент в нём почтовики могут посчитать спамом.
Комментарии