机器学习和电子邮件营销

人工智能技术的进步正在对营销和广告产生重大影响。例如, 机器学习开发了可以学习和进步的复杂算法,因此他们可以在设计最佳营销策略时改进预测并改进决策。

机器学习 和电子邮件营销结合使用,可以向真正感兴趣的人传递高价值的信息,大大增加他们购买、雇用或转化的可能性。

通过机器学习推动电子邮件营销活动, 公司可以增加销售额、吸引新客户、强化品牌形象并提高客户忠诚度。

主题

什么是机器学习?

自动学习或机器学习是 人工智能的一个分支,专注于开发算法,无需为每个任务进行显式编程即可进行学习 。这些模型不是严格遵循先前建立的指令,而是在接收更多数据时使用模式和先前的经验来提高给定任务的性能。

尽管机器学习应用程序在许多领域和领域都非常有趣,但 在数字营销中它尤其有效 ,特别是在优化电子邮件营销策略、社交网络、品牌或销售活动时。

机器学习和电子邮件营销有哪些好处?

电子邮件营销 对公司来说有很多好处,但通过应用机器学习,您可以实现有趣的目标和好处,例如:

创建个性化消息

任何良好的电子邮件营销策略的秘诀之一是 电子邮件营销,从而确保发送的电子邮件不会直接进入已删除的文件夹。

通过基于机器学习的人工智能算法,可以针对特定受众构建个性化消息,即 可以发送真正适合目标受众需求和兴趣的更加人性化的消息或广告 。

改善市场细分

细分受众是任何想要 电子邮件营销 的公司的主要任务之一,而机器学习是实现这一目标的理想技术。

通过机器学习,可以进行 纽埃企业电子邮件列表 更精确的受众细分, 创建具有相似爱好、兴趣、品味和行为的群体 ,从而向这些群体发送更有可能成功的电子邮件。

改善与客户和潜在客户关系的最佳 CRM 计划使用机器学习进行动态细分,提供对目标更深入、更真实的了解。

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恢复销售

在许多情况下,用户会访问广告、将产品添加到购物车或对商品或服务进行查询,但最终不会做出购买决定。

机器学习是一种理想的技术, 可以通过 这些例子说明了多屏显示如何 自动化整个流程并提供有助于吸引新客户和增加销售额的系统来恢复这些销售损失 。

一个很好的例子是在线商店和市场为购物车中有待处理产品的用户使用的自动提醒电子邮件(机器学习有助于优化此消息以鼓励他们完成该过程)。

创建更引人注目且相关的文本

应用人工智能根据电子邮件营销活动或行动的目标受众生成文本,可以吸引更多对消息感兴趣的用户。

例如,机器学习使我们 能 aero线索 够创建更具吸引力和有趣的主题行 ,以吸引用户阅读提供给他们的电子邮件和内容。

这些人工智能模型也非常适合改进和优化消息内容中提供的内容,使其显得更自然、语气更好、更符合品牌理念。

选择最佳运送时间

电子邮件营销活动要获得最佳效果,优化发送时间至关重要,即 在适合每个订阅者或用户的时间发送大量电子邮件 。

手动或传统方式执行整个过程需要付出巨大的努力、成本和时间,这就是为什么机器学习成为 自动化该过程并精确高效地执行的理想技术 。

通过更有效的测试改善活动结果

在启动电子邮件营销策略之前进行测试是优化策略、调整参数、消除效率不高的元素并根据目标受众调整所有元素的最佳方法。

机器学习平台提供了 执行此类测试 (A/B、多变量或类似)的理想环境,因为它们使您能够快速获得和电子邮件营销结果以做出最佳决策,从而使您能够在执行电子邮件营销活动之前对其进行优化。 。

避免垃圾邮件

这些批量发送电子邮件的策略的一大风险是服务提供商和平台将它们标记为垃圾邮件,导致邮件最终无法达到其目标,或者直接进入您的已删除或垃圾邮件文件夹。

通过机器学习,可以分析电子邮件的内容, 以识别可能与侵入性消息或垃圾邮件相关的可能模式,以便采取适当的措施来纠正它们。

数据库过滤

通过应用复杂的人工智能算法,可以对数据库进行分析和过滤, 仅向真正符合 策略目标的用户发送消息。它还非常适合过滤和 消除不再使用、包含错误或过时的电子邮件地址 (有助于优化资源)。

 

如何通过机器学习改进电子邮件营销策略?

了解 如何 有效地进行电子邮件营销对于最大限度地发挥此类营销和广告策略提供的所有优势至关重要。押注于复杂的机器学习算法是确保此类策略产生最佳结果的最佳选择。

让我们看看机器学习如何改进电子邮件营销活动和行动:

  • 优化发送时间并为每个用户选择接收消息的最佳时间。
  • 个性化内容以最大限度地提高转化机会。
  • 进行良好的 受众细分,向目标发送个性和电子邮件营销化且真正有价值的信息。
  • 使用最好的人工智能电子邮件营销工具实现流程自动化,从而节省时间和资源。
  • 预测 客户和潜在客户的行为和未来需求,以改进电子邮件营销活动的设计。

Adsalsa是一家专门从事潜在客户开发的机构,通过应用最佳营销技术帮助和建议公司最大限度地提高业绩。他们是在电子邮件营销和社交媒体、品牌推广等其他策略中充分利用机器学习的理想合作伙伴。

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