如何让 AI 驱动的电子邮件引人入胜而不令人毛骨悚然

文章 (23) 2021-06-24 09:21:13

过度概括和过度个性化之间有一个甜蜜点:它介于向 100 个不同的目标发送 10,000 份相同的电子邮件副本和在电子邮件中附上潜在客户房屋的图片之间。公司拥有大量关于客户的数据,而且这种数据只会增加。但是,如果客户信息使用不当,可能会令人反感或完全令人不安。

达到正确的平衡
潜在客户和客户不仅仅是电子表格上的数据点。拥有一排排有助于吸引人们的有用信息是令人兴奋的,但就像第一次约会时一个人显然在 Facebook 上跟踪过多一样,这可能会让人不知所措。批判性地看待观众,以确保您不会灵活运用可能对某些读者而言越界的 AI 策略。

整个团队应该讨论什么样的细节水平会让读者感到舒服。员工希望如何使用他们的信息?在有针对性的电子邮件中看到什么令人印象深刻?哪些数据点在使用时感觉像是越界了?

就像任何其他过程一样,形成一个假设并进行测试;隔离变量并限定收到的响应。哪些观众反应良好?他们最像哪种买家角色?这些买家角色中是否有任何模式?这些见解建立并开始为未来的实验提供信息,从而围绕使用哪些数据以及如何以及何时使用数据制定更明智的策略。

这听起来可能很复杂,但有几种方法可以确保该过程达到正确的平衡。您可以通过以下三个步骤将 AI 用于电子邮件,从而使您的公司和客户都受益。

1. 组织和连接您的数据。
数据孤岛可能会在 AI 策略启动之前就将其扼杀。利用机器学习的全部意义在于揭示看似不同的点之间的联系。如果您将这些点彼此隔离开来,您的 AI 将无法使用它们来形成链接。没有它们,收集真正见解的机会就会减少。

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根据 Evergage 的一项研究, 98% 的营销人员同意,如果实施得当,个性化有助于加强客户关系,近 88 %的营销人员表示,他们的客户期望这种类型的定制体验。但是几乎一半的营销人员有四个或更多的系统来存储他们的客户信息。这些公司正在限制他们为满足消费者期望而获得的洞察力。

确保将这些孤立的数据源汇集在一起​​将是公司技术角色的任务,或者可能是外包员工的任务。当我的公司 Sapper Consulting 还很年轻时,我们认为不需要全职技术角色。我们利用我们的网络和像 Upwork 这样的人才资源来处理项目。

2. 测试和测量一切。
好的电子邮件的每个方面都应该进行测试和跟踪。这包括主题行、预览文本、挂钩、号召性用语、正文段落、标题、行业、区域内容、购买习惯、内容下载、网络研讨会访问——你懂的。您能够测试的数据点越多,这些发现对未来决策的影响就越大。如果一切顺利,就会出现有效的内容模式。但是,即使某些测试产生积极的结果,也不要停止测试。

获得 80% 打开率的银弹主题行最终将失去光彩,因此在甲板上拥有其他有效策略很重要 。分配达到 KPI 所需的预算和资源,但绝不放弃研发。这种测试可以在整个组织中进行,从开发人员和产品团队到一线客户支持团队。测量部分依赖于正确的软件,但分析思维将电子表格转化为行动——想想数据科学家。

Spotify 擅长这种对新内容类型的迭代测试。其策划的 Discover Weekly 播放列表 主要 由 Echo Nest 创建的算法驱动, Echo Nest 是 Spotify 于 2014 年收购的音乐情报公司。 虽然 Discover Weekly 可能并不完美,但它从被跳过的歌曲和被“喜欢的歌曲”并添加到用户的个人库中。这是使用消费者反馈进行实时小批量测试的最明显示例之一。

3. 倾听您的客户。
如果客户不喜欢某样东西,他们会告诉您。如果您利用错误的数据点,不难想象最终会出现在最令人毛骨悚然的营销电子邮件的 Buzzfeed 列表中。如果明显不喜欢在邀请电子邮件中使用家庭住址,请不要使用家庭住址。

“个人”对不同的人意味着不同的东西;真正的个性化意味着了解并迎合个别收件人的喜好。一旦个性化开始违背客户的最大利益,就会损害您的营销策略。

使用人工智能正迅速成为各行各业的常态,但消费者希望品牌能够透明地了解如何、何时以及为何采用这项技术。上述三个步骤是通过 AI 驱动的个性化让客户惊叹而不是让他们望而却步的关键。

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