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Post by account_disabled on Apr 16, 2024 23:27:36 GMT -7
機器學習是一門設定電腦程式來分析資訊並像人類一樣做出智慧決策的科學。 世界各地的企業正在以多種形式實際使用機器學習和人工智慧,其中包括行銷和 CRM。據Gartner稱,到 2020 年,大約 85% 的客戶互動將不再由人類管理。 在 SendPulse,機器學習和人工智慧正在推動我們成功地最大限度地提高客戶的開啟率。我們希望所有客戶的電子郵件每次都位於收件者電子郵件箱的頂部。我們使用人工智慧和機器學習來驅動此功能。您可以在SendPulse 的個人化發送中了解更多相關資訊。 機器學習和預測分析可以改變電子郵件行銷的遊戲規則。在YouAppi的一項調查中,37% 的 CMO 表示他們計劃在 2017 年投資機器學習,這比調查中給出的任何其他選項都要多。 機器學習1 來源:Youappi.com 機器學習可以使用數據點並識別客戶行為中的有用模式。企業可以使用機器 荷蘭 電話號碼 學習和人工智慧來自動化電子郵件行銷。 請注意,我們不是在談論典型的自動回覆器。這些是高度相關且個人化的電子郵件。機器學習是一個持續的過程,最好的部分是,電腦可以不斷學習和使用新數據來改善結果。 讓我們向您展示機器學習如何將您的電子郵件行銷提升到一個新的水平。 內容: 發送高度相關的電子郵件 Adobe對 235 名行銷人員進行的一項研究顯示,77% 的人表示即時個人化對企業非常重要。然而,60% 的人認為個人化內容並不容易。 實際上不可能考慮數百個用戶的各種數據點並在電子郵件中包含個人化內容。這就是機器學習可以提供幫助的地方。 它可以自行產生包含相關內容或優惠的個人化電子郵件。更好的是,您可以教它不同的轉換目標,它會修改內容以適應轉換目標。 這比細分更強大,因為細分使您能夠向目標群體發送個人化電子郵件,而機器學習使您能夠向個人發送個人化電子郵件。 亞馬遜就是一個很好的例子。他們發送客製化電子郵件,其中包含與他們過去瀏覽過的類別相關的產品和優惠。 發送可轉換的交易電子郵件 交易電子郵件的效能比任何其他類型的電子郵件都要好得多。據Experian稱,與時事通訊相比,它們可以產生 6 倍以上的收入,開啟率提高 8 倍。 以廢棄購物車電子郵件為例。eMarketer的一項研究表明,在一小時內發送廢棄購物車電子郵件時,轉換率最高。機器學習不僅可以幾乎立即發送廢棄的購物車電子郵件,還可以個人化內容,同時保留收件人的瀏覽歷史記錄。 它的工作方式就像一個經驗豐富的銷售人員知道如何與剛走進商店的顧客打交道,因為他有過去與類似顧客打交道的經驗。
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