Email marketinga marketing digitalaren ROI handieneko kanala da, baina baita saturatuen dagoena ere. Profesional baten batez besteko sarrera-ontziak egunean 100eta 150email artean jasotzen ditu. Testuinguru horretan nabarmentzea ez dago gehiago bidaltzean: hobeto bidaltzean baizik, hartzaile bakoitzarentzat garrantzi handiagoa izanik eta haientzat egokiena den momentuan.
IAk email marketinga hiru dimentsiotan eraldatzen du: edukiaren pertsonalizazioa, bidalketarako une optimoaren iragarpena eta fluxuen automatizazio adimenduna.
Pertsonalizazioa 1:1 IA generatiboarekin
Oinarrizko pertsonalizazioak (kontaktuaren izena txertatzea) irekiera-tasa 5% eta 10% artean hobetzen du. Benetako pertsonalizazioak — edukia, iradokitako produktuak, erabilitako adibideak eta ekintza-deia hartzailearen profil espezifikoari egokitzea — 40-100% hobetu dezake.
Email-fluxuan IA sortzailea erabilita, prozesua hau da: sistemak kontaktuaren datuak jasotzen ditu (sektorea, elkarrekintzen historia, funnel-ean duen posizioa, azken web-portaera), hizkuntza-modelora bidaltzen ditu pertsonalizazio-argibideekin batera, eta email-aren gorputza denbora errealean sortzen du kontaktu zehatz horrentzat. Ez da aldagaiak dituen txantiloi bat: pertsona horrentzat berariaz idatzitako testua da.
Emaitzak ez du IAren kutsua, sistema markaren voice guide-arekin ondo konfiguratuta dagoenean. Badirudi norbaitek hartzaile zehatz horri begira idazteko denbora hartu balu bezala. Teknikoki, hala egin du.
Bidaltzeko une optimoaren eredu prediktiboa
Email-irekitzeko portaera-datuek eredu argiak erakusten dituzte: batzuek mugikorrean emailak irekitzen dituzte 7:30ean ohetik jaiki aurretik, beste batzuek denak 11:00etan begiratzen dituzte lehen bileraren ondoren, eta beste batzuek profesionalak soilik irekitzen dituzte asteartean eta ostegunean arratsaldez.
Kontaktu bakoitzaren irekieren historialaren gainean entrenatutako eredu bayesiar batek zehaztasun onarekin aurreikus dezake noiz duen kontaktu horrek hurrengo emaila irekitzeko probabilitate handiena. Zerrenda osoari asteartean 10:00etan bidaltzean ordez (norbaitek behin erabaki zuelako une hura zela onena), kontaktu bakoitzak bere emaila bere banakako leiho optimoan jasotzen du.
Open rate-aren gaineko eragina koherentea da: 15% eta 30% arteko hobekuntza, ordu finkoan egindako bidalketekiko, B2B zerrenda gehienentzat.
Subject lines IA-rekin: "Probatu hau vs hori" baino haratago
Hizkuntza-modeloak bereziki trebeak dira subject lines-en aldaerak sortzen, entrenamenduan zehar marketin-testuen kopuru izugarriari aurre egin diotelako —irekiera-tasak dituzten subject lines barne—. Modeloak ezagutza inplizitua du zein ereduk funtzionatzen duten.
Metodologia zuzena: IA erabiliz hamar eta hogei arteko subject line aldaera sortzea email bakoitzerako, ikuspegi motaren arabera kategoriatuak (urgentzia, jakin-mina, zuzeneko onura, pertsonalizazioa, zenbakia, galdera). Hiru hautagai sendo aukeratzea ikuspegi ezberdinetatik probারako. Hiru aldaerarekin egindako A/B testak zerrendaren 30% gainean zehazten du irabazlea, eta hori bidaltzen zaio gainerako 70%ari.
Prozesu honek open rate-a 20% eta 40% artean handitu dezake, taldeari bururatzen zaion lehen subject line-a erabiltzearekin alderatuta.
Fluxu konplexuen automatizazioa erabaki-IArekin
Posta elektronikoaren automatizazio-fluxu tradizionalak estatikoak dira: X egiten badu, A bidera doa; X egiten ez badu, B bidera. Erabaki-IA duten fluxuak dinamikoak dira: sistemak seinale ugari ebaluatzen ditu aldi berean eta erabakitzen du zein den kontaktu horrentzat une horretan egokiena den hurrengo komunikazioa.
Adibidez: jarraian hiru mezu ireki dituen, prezio-orria bi aldiz bisitatu duen eta sektore bereko arrakasta-kasu bat deskargatu duen kontaktu batek ez luke hurrengo nurturing mezu generikoa jaso behar. Sistemak seinale horiek detektatzen ditu, automatikoki aktibatzen du bihurketa azeleratuko sekuentzia eta komertzialari jakinarazten dio.
BAIn email prediktiboa nola ezartzen dugun ikusteko, kontsultatu gure Email Prediktiboa produktua.