این روزها هوش مصنوعی (AI) تمامی ابعاد زندگی ما را در بر گرفته و ایمیل مارکتینگ نیز از این قاعده مستثنی نیست.

علیرغم این واقعیت که ایمیل جدیدترین و مهیج ترین کانال بازاریابی دیجیتال به شمار نمی رود، اما هنوز هم برای بسیاری از کسب و کارها یکی از مثمر ثمرترین روشهای بازاریابی به حساب می آید. در واقع، بنابر نتایج یک تحقیق، هر یک دلاری که برای ایمیل مارکتینگ هزینه می شود، ۳۸ دلار سود خالص را برای صاحبان کسب و کار به ارمغان می آورد.

با توجه به اهمیتی که ایمیل مارکتینگ برای بسیاری از کسب و کارها دارد، رشد قابل توجه استفاده از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) و یادگیری ماشینی (Machine Learning یا ML) در این زمینه جای هیچ تعجبی ندارد.

ما در این مطلب از مجموعه مطالب آموزش ایمیل مارکتینگ به ابعاد تاثیرگذار هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بر ایمیل مارکتینگ اشاره می کنیم.

 

تست های چند متغیره و دوبخشی (A/B)

سالهاست که بازاریاب های فعال در زمینه ایمیل مارکتینگ از تست های دوبخشی و چندمتغیره استفاده می کنند، اما هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی امکان پیاده سازی این تست ها را به روشهایی مهیا کرده اند که پیش از این امکانپذیر نبود.

امروزه سرویس دهنده های متعددی بسترهای تستینگ مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مختلفی را ارائه می دهند که بازاریاب را قادر می سازند تا تست های متقن تری را اجرا کند، رویه های معمول را با سرعت بیشتری پیدا کرده و پیش بینی های دقیق تری انجام بدهد و تفاوت های ظریفی را در نتایج تست های خود تشخیص بدهد که تشخیص آنها بدون استفاده از هوش مصنوعی عملاً غیرممکن است.

 

بهینه سازی عناوین و متن ایمیل

استفاده از کدام عناوین و متن برای ایمیل ها بهترین تنایج را به همراه خواهد داشت؟ سالهاست که بازاریاب ها تلاش کرده اند تا حدسیات را از فرآیند ایجاد یک ایمیل بی نقص و تمام عیار حذف کنند، ولی آنقدرها موفق نبوده اند.

امروزه به لطف امکاناتی که هوش مصنوعی در اختیار ما قرار می دهد می توانیم با یک قطعیت مثال زدنی مشخص کنیم که کدام عنوان، متن و فراخوان به عمل عکس العمل های بهتر و بیشتری را از جانب دریافت کنندگان ایمیل دریافت خواهد کرد.

یادگیری ماشینی به پلتفرم های ایمیل مارکتینگ این امکان را می دهد تا در عمل «یاد بگیرند» که چه چیزهایی بیشتر به مذاق مخاطبان یک بازاریاب خوش می آید. پس از آن، این پلتفرم ها از تکنولوژی «زبان طبیعی» برای ایجاد عنوان، متن و فراخوان به عمل هایی استفاده می کنند که نه تنها کاملاً به نظر می رسد که توسط یک انسان نوشته شده اند، بلکه با زبان و لحنی که معمولاً توسط برند به کار می رود نیز هماهنگ بوده و یک فضای منسجم را ایجاد می کنند.

اما در عمل چه نتایجی به بار آمده است؟ بر طبق گزارش یکی از سرویس دهندگان ایمیل مارکتینگ مبتنی بر هوش مصنوعی، عناوین تولیدشده توسط این تکنولوژی در ۹۵ درصد موارد از عناوین نوشته شده توسط انسان عملکرد بهتری را از خود نشان می دهند. یکی دیگر از این دسته از ارائه دهندگان خدمات بازاریابی ایمیلی نیز تا آنجا پیش می رود که ادعا می کند که محتوای به اصطلاح «شناختی» (Cognitive Content) تولیدشده توسط هوش مصنوعی آن در ۱۰۰ درصد موارد از متن های نوشته شده توسط انسان بهتر عمل می کند.

با وجود اینکه مقاومت در برابر پذیرفتن چنین ادعاهایی دشوار است، حتی بازاریاب هایی که هنوز هم آنقدر با هوش مصنوعی راحت نیستند که ریش و قیچی را به دست آن بسپارند می توانند از این فناوری بهره برداری کنند. به عنوان مثال برخی از سرویس دهندگان خارجی به بازاریاب ها این امکان را می دهند تا یک محیط شبیه سازی شده از مشترکان ایمیل مارکتینگ خود بسازند و میزان بازدیدها، نرخ کلیک و نرخ تبدیل عنوان های مختلف را پیش بینی کنند.

 

تعیین بهترین زمان برای ارسال ایمیل

هنگامی که پای بهینه سازی کمپین های ایمیل مارکتینگ به میان می آید، نادیده گرفتن کوچکترین جزئیات نیز می تواند سد راه موفقیت شما شود. یکی از این جزئیات مهم، زمان ارسال ایمیل است. سالهاست که بازاریاب ها به این نکته پی برده اند که زمان ارسال ایمیل می تواند تاثیر معناداری روی میزان بازشدن و کلیک ایمیل داشته باشد.

به عنوان مثال، احتمال اینکه فردی که ساکن لندن است ایمیلی را باز کند که برای مشترکان ساکن در یک منطقه زمانی دیگر بهینه سازی شده و در نتیجه، در نیمه های شب به دست وی می رسد کمتر است. به همین دلیل، برخی از بازاریاب ها در تلاش برای کسب اطمینان از ارسال ایمیل در زمان ایده آل به بخش بندی فهرست های خود روی می آورند.

در عین حال، یادگیری ماشینی یک روش بهتر را در دسترس ما قرار می دهد: به جای آنکه پیش فرض های کلی و عامی را در نظر بگیرید و در نتیجه گروه های گسترده ای را ایجاد کنید، تکنولوژی یادگیری ماشینی می تواند زمانی که احتمال بازکردن ایمیل در مورد هر مشترک بیشتر است را تشخیص دهد و به اصطلاح «یاد بگیرد» و بر همین اساس، هوش مصنوعی زمان ارسال را برای تک تک مشترکان شما بهینه سازی می کند.

انجام این کار به صورت دستی کاملاً غیرممکن است، اما برای هوش مصنوعی چیزی به جز آب خوردن نیست.

 

شخصی سازی

شخصی سازی یکی از مولفه های مهم و در عین حال دشوار ایمیل مارکتینگ است. اما هوش مصنوعی می تواند آن را تسهیل کند.

به عنوان مثال، کمپانی معروف ادوبی (Adobe) از فناوری هوش مصنوعی Sensei استفاده می کند. این تکنولوژی به ادوبی این امکان را می دهد که علاوه بر شخصی سازی عنوان ایمیل، حتی تصاویری که در آن به نمایش در می آیند را نیز برای هر کاربر شخصی سازی کند:

هنگامی که تصاویری برای یک ایمیل در نظر گرفته می شوند، بر اساس اطلاعاتی که از عکس العمل یک جامعه آماری سه میلیون نفره از مشتریان نسبت به تصاویر مشابه در دسترس است یک امتیاز برای آن تصاویر محاسبه می شود. الگوریتم هوش مصنوعی به طور خودکار تصویر مناسبی که نرخ تعامل بیشتری را سبب خواهد شد پیشنهاد می دهد. به عنوان مثال، این سیستم می تواند پیش بینی کند که یک ایمیل ترویجی برای فروش بهاره تجهیزات سفر با نمایش یک چادر شش نفره نارنجی به جای یک چادر دو نفره آبی عملکرد بهتری خواهد داشت.

این سطح از شخصی سازی بدون استفاده از هوش مصنوعی امکانپذیر نخواهد بود.

 

تحلیل و آمارگیری

علاوه بر استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه سازی کمپین های ایمیل مارکتینگ، از قدرت هوش مصنوعی برای تحلیل اطلاعات این کمپین ها نیز می توان بهره برد. به کمک هوش مصنوعی، تحلیل اطلاعاتی که کمپین های ایمیل مارکتینگ در اختیار بازاریاب قرار می دهند دقیق تر، گسترده تر و سریع تر انجام می گیرد.

 

اتوماسیون بازاریابی

ایمیل مارکتینگ از دیرباز یک فعالیت عمدتاً دستی و کمپین محور بوده است. اما در سالهای اخیر کسب و کارهای مختلف به نحو فزاینده ای به سمت و سوی استفاده از استراتژی های خودکارسازی یا اتوماسیون ایمیل مارکتینگ تمایل پیدا کرده اند.

از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند به پلتفرم های اتوماسیون ایمیل مارکتینگ کمک کنند تا رفتارها و رویدادهایی که عامل ایجاد تعاملات بازاریابی ایمیل محور به شمار می روند را شناسایی کرده و و نحوه تنظیم و ارسال پیام برای کسب نتایج مطلوب را مشخص کنند، در نتیجه به بخش های مهمی از این پلتفرم ها تبدیل شده اند.