menu

Заменят ли нейронные сети email-маркетинг?

Рубрика «Спроси UniSender»

Немного перефразирую вопрос, чтобы проще было ответить:

Андрей Калашник
CMO UniSender

«Будет ли робот заниматься email-маркетингом вместо человека?»

А конкретно:

  • Сможет ли робот определять сегменты и время отправки?
  • Сможет ли робот писать письма?

Если кратко: 1 — да, 2 — не совсем. А теперь по порядку.

Нейронные сети уже используют для анализа сегментов, интересов и времени отправки. Это не будущее, а настоящее.

При этом нейронная сеть не заменяет email-маркетинг, а выступает как «второй мозг для маркетолога». Один забугорный сервис даже строил рекламные кампании на этом слогане. Email-маркетинг давно уже ждал этот второй мозг. Мы знаем, как построить 1000 сегментов. Но нам не хватало инструмента, который бы всё это посчитал и запустил. Теперь хватает.

C письмом всё сложнее.

Скорее всего, нейронные сети смогут собрать из разных слов отличный текст. И даже скажут, что и кому предложить. И отправить в нужное время. Это будущее.

Ужасно скучное будущее.

Ведь эволюция — это успехи и провалы. В эпоху бумажных писем кто-то пробовал досылать письма тем, кто не открыл? Как изобрели брошенную корзину? Кто придумал писать письма с извинением после ошибки и продавать в них?

В общем, смогут ли нейронные сети изобретать что-то новое? Или будут вырабатывать лучшие практики, которые будут мгновенно распространяться, терять актуальность и становиться общепринятыми практиками?

В любом случае, email-маркетолог идёт в сторону технаря, который настраивает и запускает «второй мозг» и следит, чтобы письма не превратились в скайнет 😉

Остались вопросы про email-маркетинг?

  • Disqus_Svetlana

    нейронные сети, какие инструменты вы понимаете под ними (если более конкретно)?

    • В моём понимании нейронные сети — это математическая модель, которая построена по принципу нашего мозга. Когда много искусственных нейронов взаимодействуют между собой.

      Думаю, сейчас они популярны, потому что они не программируются, а обучаются.

      Попробую простую метафору. Нейронной сети не нужно объяснять, что такое умножение. Она видит, что входит 2 и 5, а в результате получается 10. Потом видит, что входит 5 и 3, а в результате получается 15. Пару миллионов таких наблюдений — и вуаля, сеть умеет множить.

      Поэтому любые инструменты можно улучшить с помощью самообучающихся сетей.

      Например:
      — НС подсказывает заголовок письма.
      — НС подсказывает время отправки.
      — НС отправляет на нужный сегмент.
      — НС может определить тип контента.

      И так как всё это автоматически, то с их помощью мы можем отправить действительно персональное письмо.