那到底是什么阻礙了其他95％的營(yíng)銷(xiāo)人員取得同樣的成果呢？我們仍處在A(yíng)I與電子郵件營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域相互整合的初期階段。因此，許多營(yíng)銷(xiāo)人員可能仍在試圖找出AI要如何應用在他們習慣的模式里，有些人甚至會(huì )懷疑AI是否真的可以改善他們發(fā)送電子郵件的成效。
很明顯，電子郵件營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域中AI的最佳用途，是利用其數據分析功能發(fā)現個(gè)人訂戶(hù)的洞察力，然后可用于優(yōu)化品牌的電子郵件程式。這項工作不用再使用傳統方法花費無(wú)數人工時(shí)數，但AI的分析可使營(yíng)銷(xiāo)人員能夠在更短的時(shí)間內，精準獲得以大數據為基礎的洞察力。
以下是AI會(huì )被定位為改變電子郵件營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的四大方向：
一、參與監測
今日實(shí)況：大多數營(yíng)銷(xiāo)人員使用讀取率和投訴率等傳統指標來(lái)監測用戶(hù)參與度。雖然這些數字提供了對整體受眾參與的高層次洞察力，但他們無(wú)法解釋原因。傳統的測量方式并未提供訂閱者的參與活動(dòng)機會(huì )和活動(dòng)線(xiàn)索-這意味著(zhù)營(yíng)銷(xiāo)人員可能會(huì )錯過(guò)訂閱者對電子郵件感到疲勞、不感興趣和困惑等重要訊息，從而使他們處在失去訂閱者的危機，然后將電子郵件轉為垃圾郵件和取消訂閱的風(fēng)險。
結合AI的未來(lái)：使用AI，營(yíng)銷(xiāo)人員可以密切監測個(gè)人層面的用戶(hù)互動(dòng)，以更方便了解訂閱者生命周期不同層面的點(diǎn)。AI還可以提供對每個(gè)訂閱者能產(chǎn)生共鳴的活動(dòng)及內容，并識別品牌電子郵件列表中最忠誠和最有價(jià)值的聯(lián)系人資料。通過(guò)這些用戶(hù)層級的觀(guān)察，營(yíng)銷(xiāo)人員還可以預測用戶(hù)何時(shí)開(kāi)始對品牌的電子郵件失去興趣，從而使他們能夠以非常精確的方式讓用戶(hù)重新參與互動(dòng)。
二、發(fā)送時(shí)間/發(fā)送頻率
今日實(shí)況：電子郵件營(yíng)銷(xiāo)人員幾乎普遍提出兩個(gè)問(wèn)題：（1）我們什么時(shí)候該發(fā)送這封電子郵件？（2）我們應該多久向訂閱者發(fā)送電子郵件？傳統智慧和最好的實(shí)務(wù)經(jīng)驗都提供了一些引導，但幾乎不可能在個(gè)人單一層面上找到正確的答案。但這些卻都是關(guān)鍵問(wèn)題！發(fā)送太多電子郵件是惹惱訂閱者的好方式。發(fā)送的電子郵件太少意味著(zhù)錯失了寶貴的轉換機會(huì )。如果您在錯誤的時(shí)間發(fā)送，您的訊息可能會(huì )被淹沒(méi)在其他大量電子郵件中。
結合AI的未來(lái)：借助AI的力量，營(yíng)銷(xiāo)人員終于可以解決發(fā)送時(shí)間和發(fā)送頻率之謎。通過(guò)歷史紀錄的分析數據以確定每個(gè)訂戶(hù)何時(shí)最有可能在其收件箱中活動(dòng)，也可確定每個(gè)人接收電子郵件的最佳時(shí)間。可以將相同類(lèi)型的歷史紀錄分析應用于發(fā)送頻率，以便確定個(gè)人層面上的最佳時(shí)機。
三、電子郵件客制化
今日實(shí)況：大多數電子郵件營(yíng)銷(xiāo)人員都會(huì )維護一個(gè)包含數千（甚至數百萬(wàn)）訂閱者的電子郵件列表。雖然目標是為每個(gè)訂閱者帶來(lái)個(gè)人經(jīng)驗，但根本無(wú)法使用傳統方法為每個(gè)人構建自定義廣告系列。相反，營(yíng)銷(xiāo)人員依靠細分來(lái)創(chuàng )建具有相似行為和偏好的訂閱者群體，并構建針對這些群體的活動(dòng)，希望內容能夠與大多數訂閱者產(chǎn)生共鳴。
結合AI的未來(lái)：使用基于A(yíng)I的洞察力，營(yíng)銷(xiāo)人員可以根據每個(gè)訂閱者的獨特行為和偏好，在個(gè)人層面客制化廣告系列。AI可以幫助營(yíng)銷(xiāo)人員將每封電子郵件的內容和優(yōu)惠對應到個(gè)人訂閱者，最終實(shí)現更強的關(guān)系并提高投資報酬率。
四、送達率
今日實(shí)況：全球的營(yíng)銷(xiāo)人員都在努力的寄發(fā)郵件。良好的送達率需要細心的平衡，包含寄件者的名聲、簡(jiǎn)潔的列表、訂閱者的參與性、電子郵件內容編排等等。當送達率發(fā)生了問(wèn)題（這可能不會(huì )很明顯發(fā)現到）營(yíng)銷(xiāo)人員需要有適當的工具來(lái)識別問(wèn)題。當然，需要花費大量的時(shí)間和精力來(lái)確定成效問(wèn)題的根本原因，找到正確的解決方案，并執行解決問(wèn)題的步驟。
結合AI的未來(lái)：使用預測性的分析和機器學(xué)習，基于A(yíng)I的解決方案可以識別送達率問(wèn)題，建議合適的解決方案，并采取措施來(lái)執行解決方案。所有這些都可能在送達率問(wèn)題傷害您的電子郵件程式之前發(fā)生。AI有可能將減少營(yíng)銷(xiāo)人員耗在解決問(wèn)題上的時(shí)間，因此他們可以更專(zhuān)注致力于其他業(yè)務(wù)發(fā)展，并在電子郵件渠道中獲得較佳的投資報酬率。
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