人工智能可以将您的电子邮件提升到新水平的 5 种方式

现在人工智能 (AI) 和机器学习正在成为主流，发件人有越来越多的机会来改进他们的电子邮件程序并更好地与客户互动。

然而，很少有电子邮件营销人员完全了解人工智能的工作原理或该技术如何改进他们的营销活动。

作为营销人员，您的目标是找到接触受众的最佳方式。 但随着如此多的新营销技术进入市场，你如何确定人工智能工具是否真的值得投资？

为了提供帮助，我们在这里解释电子邮件中 ​​AI 的五个主要优势和局限性，以及为什么发件人现在可能想要利用它。

1.个性化

人工智能还不知道一切。

但它确实知道如何让您的客户感觉他们喜欢的品牌关注他们并考虑他们的偏好。

电子邮件个性化不再是营销活动的必备品——它是必须的。 72% 的消费者现在表示他们只会与提供个性化信息的品牌互动。

使用 AI 技术个性化活动有助于品牌确保其信息对目标客户具有相关性、吸引力和有效性。

想想 Netflix 如何使用帐户活动来个性化电子邮件活动。 该公司利用人工智能分析行为模式（例如，观看历史），为下一步观看内容提供个性化建议。

对于营销团队，人工智能可以分析内容下载、客户服务票证和浏览模式，以密切关注您的客户做了什么、他们说他们喜欢（和不喜欢）什么，甚至是他们喜欢的时间接收电子邮件或查看促销信息。

有了这些信息，在正确的时间向正确的人发送正确的信息比以往任何时候都容易。

2.列表分割

营销人员长期以来一直使用列表细分来与客户互动。

原因很容易理解：研究表明，与非细分营销活动相比，细分营销活动产生的打开次数和点击次数增加了 14.64% 和近 60%。

但是分割过程通常很耗时并且容易出现人为错误。

借助人工智能，营销人员可以超越按地点或年龄进行的简单细分，并使用更具体的属性（例如客户的购买历史和兴趣）来细分列表。

这使营销人员能够发送更有针对性的电子邮件，并提高那些最重要的打开率和转化率。

3. 创建主题行

过去，营销人员发送带有通用主题的电子邮件，并盲目地希望他们会在订阅者的收件箱中引起注意。

在 2022 年，这不会飞。 尤其是现在收件箱比以往任何时候都更加拥挤。

现在人工智能被用于分析大量客户数据，营销人员可以个性化他们的电子邮件活动并提高他们的电子邮件被打开的机会。

这首先要编写一个可点击的主题行。

编写好的电子邮件主题行很困难。 幸运的是，我们的机器人朋友让我们更轻松地完成了这个过程。

Cloud Natural Language和Tone Analyzer等工具可让发件人深入了解主题行的语气、结构和情绪，并提供改进建议。 您可能会惊讶地发现您的文字给人的印象是消极的或过于正式的。

StoryLab.ai等其他工具会为您生成内容创意。 所有发件人需要做的就是输入他们的公司名称，描述他们的电子邮件内容，然后点击“启发我”按钮以获取主题行创意列表。

4. 分析性能数据

在分析绩效数据时，营销行业面临着重大挑战。

近年来，活动和客户行为产生的数据量大幅增长。 根据目前的估计，人类每天产生超过 1.1 万亿兆字节的数据。

人类无法靠自己实际管理这些海量数据。 因此，可以从这些数据中得出的见解是有限的。

这就是人工智能可以发挥决定性作用的地方。

在分析活动时，人工智能工具遵循与人脑相同的认知过程。 系统独立学习如何识别模式、预测行为和生成结论。

为此，必须使用统计方法对系统进行训练。

但训练此类算法的先决条件是它们能够访问尽可能多的高质量数据。 这是他们能够区分有意义和不相关信息的唯一方法，从而对客户行为和活动响应做出准确的结论。

5.自动化文案

保持品牌语言的趣味性和吸引力可能是一项艰巨的任务。

为了克服讨厌的作家障碍，一些公司正在使用人工智能工具进行调查或测试，然后根据结果编写内容。

这使营销人员可以轻松地为不同的受众定制内容，而无需自己编写副本。

Copymatic 、 Copy.AI 、 Persado和Phrasee等工具专注于撰写营销电子邮件和社交媒体帖子。 他们特别擅长生成短句和标题。

这对于普通的电子邮件营销人员来说非常有价值。 毕竟，当你为这些媒体写作时，你的目标通常是写出简短、活泼的句子来吸引人们关注你的内容。

作为奖励，像这样的人工智能写作工具让传统的文案人员可以专注于更宏观的创造性思维、策略和活动。

电子邮件中人工智能的挑战和局限性

人工智能是改进电子邮件流程和提高效率的强大工具。 但它有其局限性。 在实施人工智能驱动的工具之前，组织应该意识到以下障碍。

数据质量

组织的数据可能不准确，这可能导致人工智能算法或应用程序存在缺陷或有偏见。 其他人则必须在他们公司的各种孤岛中搜索，以找到训练 AI 模型所需的数据，并得出不完整的数据集。 这是个问题。 毕竟，向人工智能系统提供低质量数据会产生低质量的输出。

营销人员在使用 CRM 数据来训练 AI 模型之前清理和整合他们的 CRM 数据是绝对必要的。

缺乏专业知识

由于人工智能仍然相对较新，因此熟悉人工智能的员工人才库是有限的。许多公司没有具备开发和部署人工智能系统所需技能的员工。 为了填补这一空白，有些人不得不聘请临时顾问或承包商，或将员工派往培训计划，在那里他们可以在工作中学习新技能。 随着用户熟悉该技术，这些知识差距可能会延迟营销计划。

隐私和法规

人工智能仍然是一个新兴的、不断发展的行业，因此对其使用的监管并不多。 然而，鉴于对消费者隐私的担忧日益增加，有迹象表明人工智能监管即将到来。 自 2017 年以来，已有 60 多个国家/地区采用了某种类型的人工智能政策。

在美国，食品和药物管理局和交通部等机构多年来一直致力于将人工智能考虑因素纳入其监管协议中。 在整个池塘中，预计欧盟将在不久的将来采用新的人工智能法规。

组织必须考虑未来监管转变可能对其电子邮件营销人工智能战略产生的影响。

可解释性

通常，组织不需要了解其软件系统如何工作的各个方面来有效地使用它们。 然而，在处理人工智能系统时，“可解释性”变得很重要。

为什么？ 因为这些工具有时会做出看起来不合逻辑甚至不合理的决定。

特别是因为这些工具容易产生偏差，如果组织根据在特定条件下收集的数据训练模型，就会出现偏差。 （例如，仅根据在 COVID-19 条件下收集的组织数据来训练工具。）

开发人员需要找到获得用户信任的方法，确保 AI 系统具有足够的可解释性，让用户能够了解决策的制定方式和原因。 否则，当用户对系统的决策缺乏信心时，就会出现严重的问题。

进入可解释人工智能(XAI)，这是一组旨在帮助用户理解和解释机器学习模型做出的预测的工具和框架。 XAI 的目标是确保人类能够充分理解 AI 驱动决策中“什么”背后的“为什么”。

人工智能之路

在过去几年中，电子邮件营销格局发生了巨大变化。

现在，高级软件机器人和算法会在您的电子邮件到达潜在客户的收件箱之前读取它们。

更不用说，全球发送量处于历史最高水平，收件箱中的竞争非常激烈，而Apple 的邮件隐私保护等新压力使首选性能指标变得不那么可靠。

在这种电子邮件环境下，没有人工智能的营销团队可能会落后于竞争对手。

人工智能只是电子邮件格局发生变化的一种方式。 有关 2022 年掌握电子邮件的更多技巧，请阅读 Validity 的新报告“ 2022 年电子邮件现状：掌握新的电子邮件格局”。