이메일 마케팅에서 인공 지능을 사용하는 5가지 이점

매트릭스 나 터미네이터 같은 영화를 보고 자랐다면 인공 지능(AI)이 무섭게 보일 수 있습니다. 그러나 이메일 마케팅에 인공 지능을 사용하는 것은 로봇이 당신의 직업을 훔치는 것보다 도움의 손길을 추가하는 것과 더 비슷합니다.

사실, 온라인 쇼핑에 대한 더 나은 제안을 선택하거나 받은 편지함에 대상 이메일을 받는 것과 같이 자신도 모르는 사이에 이미 인공 지능을 사용하고 있을 수 있습니다.

AI가 이메일 마케팅을 위해 무엇을 할 수 있는지, 그리고 게임이 어떻게 변화하고 있는지 알아보겠습니다.

이메일 마케팅의 인공 지능은 어떻게 작동합니까?

이메일 마케팅에서 AI는 데이터와 고객 행동을 사용하여 캠페인을 형성하고, 제목과 카피 품질을 지원하고, 특정 독자를 위한 메시지를 맞춤화합니다.

이메일 마케팅 캠페인을 구축할 때 AI를 실제로 유용한 경우를 제외하고는 Microsoft Word의 말하는 종이 클립으로 생각하십시오.

AI는 구독자 기록을 추적하고 구매 및 행동 패턴을 살펴보고 해당 데이터를 사용하여 이메일을 보내야 하는 시기와 청중을 설득할 언어 유형을 결정할 수 있습니다.

이것이 AI를 매우 유용하게 만드는 이유입니다. 당신이 보내는 모든 이메일이 해당 이메일의 가능한 최상의 버전인지 확인합니다.

더 많은 클릭을 위해 제목 줄을 최적화하는 것 외에도 이메일 마케팅의 AI는 다음 기능도 제공합니다.

• 현재 및 미래 캠페인을 최적화하기 위해 참여 및 행동을 추적하는 예측 분석
• A/B 테스트 및 다변수 테스트를 통해 폭발 및 캠페인에 가장 적합한 이메일 조합을 결정합니다.
• 전송 시간 최적화 및 개방률 개선을 위한 데이터

AI는 이 모든 작업을 어떻게 수행합니까?

인공 지능이 이메일 마케팅 게임을 변화시키는 5가지 방법(그리고 그것이 당신을 도울 수 있는 방법)

1. 자동화된 다변수 테스트를 실행하여 이메일 목록을 움직이는 요소를 찾으십시오.

청중이 무엇을 원하는지 파악하는 것은 이메일 마케팅에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다.

다변수 테스트를 사용하면 한 번에 많은 요소를 테스트하여 기본 A/B 테스트를 넘어설 수 있습니다.

새로운 제품 기능을 출시할 준비가 되었고 커뮤니티에 흥미를 불러일으키고 싶다고 가정해 보겠습니다.

단일 제목 줄이나 제안으로 실험 할 수 있지만 다변수 테스트를 통해 여러 조합을 한 번에 분석할 수 있습니다. 다음은 두 개의 제목과 두 개의 기능 제안이 있는 다변수 테스트의 예입니다.

• 이메일 1(제목 1) + (제안 1)
• 이메일 2(제목 2) + (제안 1)
• 이메일 3(제목 1) + (제안 2)
• 이메일 4(제목 2) + (제안 2)​​

그러나 다변수 테스트는 제목과 기능 제안으로 끝나지 않습니다. Sendlane과 같은 AI 지원 이메일 마케팅 도구는 다변수 테스트 캠페인을 만든 다음 자동 조종 장치에 넣을 수 있는 기능을 제공합니다.

다음 세 가지 간단한 단계를 따르십시오.

1. 구성 요소: 테스트할 요소를 선택합니다. 여기에는 제목, 제안, 머리글 및 이메일 콘텐츠가 포함될 수 있습니다.
2. 청중: 테스트 규모는 얼마나 됩니까? 테스트 이메일을 보낼 연락처의 비율과 실험을 실행할 기간을 설정합니다.
3. 승자: 어떤 구성 요소가 가장 잘 작동했습니까? Sendlane의 기능은 선택한 나머지 청중에게 최고 실적의 이메일을 자동으로 보냅니다.

마지막으로, 다변수 테스트 도구의 가장 좋은 점은 이 모든 것이 자동으로 발생한다는 것입니다. 이 도구는 작업을 수행하고 더 높은 공개율, 더 많은 클릭, 참여하는 청중으로 보상을 받습니다.

2. 청중을 사로잡는 제목 작성

이메일이 받은 편지함에 도달한 적이 있습니까?

고객과 동일한 언어로 말하는 것이 중요합니다. 그리고 제목 줄이 가장 먼저 눈에 띄기 때문에 제목을 완벽하게 하는 것은 성공적인 캠페인과 휴지통으로 가는 이메일의 차이를 의미할 수 있습니다.

AI는 NLP(자연어 처리) 도구를 사용하여 고객이 실제로 이해하고 있다고 느끼게 하는 제목을 돕습니다. NLP는 고객의 언어를 분석하여 자신의 제목에 추가할 수 있도록 도와줍니다.

이것이 실제로 어떻게 작동합니까? 여기 예가 있습니다.

온라인 소매업체인 Dixons Carphone은 이메일 마케팅 캠페인에서 더 많은 것을 얻고자 AI 기반 도구인 Phrasee를 사용해 보았습니다. Phrasee는 NLP를 다른 알고리즘과 혼합하여 고객 언어를 연구하고 제목을 제안합니다.

Currys PC World는 바로 그 차이를 알아차렸습니다. Phrasee의 권장 사항을 구현한 후 오픈율이 10%, 클릭률이 25% 증가했습니다.

그리고 이러한 노력은 올해 가장 큰 이벤트인 '블랙 태그 이벤트' 캠페인을 시작하고 AI가 매출을 최고로 끌어올리면서 더욱 빛을 발했습니다.

새롭게 개선된 제목으로 오픈율이 42% 증가하고 캠페인 수익이 100% 이상 증가했습니다!

3. 고객이 읽고 구매하기를 원하는 내용을 예측하는 타겟 캠페인 구축

폭발적인 이메일을 기억하십니까? 그렇지 않아도 괜찮습니다. 오래 전에 유행에 뒤쳐졌습니다.

오늘날 우리는 표준화가 아닌 브랜드 이메일의 개인화를 기대합니다.

AI는 사람들이 좋아할 만한 제품에 따라 사람들을 타겟팅함으로써 개인화를 도울 수 있습니다.

자신의 Amazon 권장 사항에 대해 생각해 보십시오. 그들은 당신이 무엇을 사고 싶어하는지 추측할 때 너무 정확합니다.

그것이 바로 AI가 일하는 것입니다. 예측 분석과 같은 도구를 사용하여 Amazon과 같은 브랜드는 판매로 이어질 가능성이 있는 제품으로 고객을 대상으로 합니다.

오늘날 이메일 마케팅의 인공 지능은 도구 상자에 동일한 도구를 많이 넣습니다. 예를 들어 Sendlane에는 행동을 기반으로 이메일 구독자를 분류하는 데 사용할 수 있는 추적 픽셀이 있습니다.

고객이 사이트를 탐색하고 인기 있는 후드티 중 하나를 보고 아무것도 구매하지 않고 떠난다고 가정해 보겠습니다.

추적 픽셀은 고객이 본 제품을 알고 있으며 브라우저 이탈 유입경로의 특정 권장 사항을 사용하여 제품을 재타겟팅하여 재구매를 유도할 수 있습니다.

이것은 많은 작업처럼 들립니까? 그렇지 않다. AI가 있으면 이러한 모든 프로세스가 자동으로 발생합니다.

다음은 다음과 같습니다.

쇼핑하지만 구매하지 않는 모든 고객은 일반적으로 며칠 동안 이 개인화된 이메일 시퀀스를 받아 구매를 다시 유도합니다. 희소성 카피("재고가 5개 남았습니다!") 또는 할인을 추가 인센티브로 통합할 수도 있습니다.

4. 이메일 마케팅에 인공 지능을 사용하여 완벽한 시간에 이메일 보내기

모닝 커피를 마시며 앉아 있을 때 흥미로운 이메일을 받은 적이 있습니까? 아니면 사무실에서 집으로 통근할 때?

이것은 사고가 아닙니다.

이러한 브랜드는 AI를 사용하여 이메일 구독자가 가장 활발한 시기를 파악하고 있습니다.

또한 캠페인에서 머신 러닝 공개 ​​예측 가능성을 사용하면 완벽한 시간에 사람들의 받은 편지함에 메시지를 넣을 수 있습니다.

어쨌든 다른 시간에 이메일을 확인하는 구독자가 목록에 있을 가능성이 큽니다.

한 고객은 뉴욕에서 오전 7시에 아침 식사를 하면서 이메일을 읽고 싶어하고 다른 고객은 로스앤젤레스에서 오후 2시에 점심 시간에 메시지를 확인하는 것을 선호할 수 있습니다. 10시간의 시차입니다!

다시 말하지만, 머신 러닝의 개방형 예측 가능성을 통해 보내는 이메일은 각 사용자가 활동할 가능성이 가장 높을 때 해당 받은 편지함에 도달합니다. 따라서 블랙 프라이데이 세일이 있고 목록에 미리 알림을 보내려는 경우 고객 1은 아침 식사 직전에 수신해야 하고 고객 2는 점심 시간에 수신해야 합니다.

참고: 최근 iOS 15 업데이트로 인해 기계 학습 개방형 예측 가능성이 작동하는 방식이 변경되었습니다. 여기에서 더 읽어보세요.

5. 행동을 기반으로 고객에 대해 알아보기

이메일 마케팅 담당자에게 AI의 가장 유용한 기능 중 하나는 고객에 대해 얼마나 많은 정보를 제공할 수 있는지입니다.

AI는 무엇을 하는지 추적하는 것 외에도 잠재 고객이 가장 많은 시간을 보내는 곳, 실제로 관심이 있는 제품, 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 파악합니다.

이러한 종류의 정보를 보유한 마케터는 이를 활용하여 보다 효과적인 고객 여정과 더 나은 판매 경로를 개발할 수 있습니다.

Sendlane의 AI 추적 도구인 Beacon은 세 가지 유형의 추적을 통해 이 정보를 수집합니다.

1. 일반: 방문자 웹사이트 행동
2. 이벤트: 특정 URL 또는 웹페이지 조회수
3. 전환 규칙: 특정 URL에 연결된 구매 또는 지출 금액

이 모든 데이터는 각각의 개별 이메일에 정보를 제공하여 고객의 관심사에 맞게 고도로 개인화되도록 합니다.

충성도가 높은 고객 중 한 명이 eComm 매장을 방문한다고 가정해 보겠습니다. 그들이 정기적으로 구입하는 제품은 품절이어서 아무것도 사지 않고 떠납니다.

AI가 없다면 이야기의 끝입니다. 그러나 AI를 사용하면 전체 이벤트를 추적할 수 있습니다. 또한 쇼핑객이 제품 재고가 다시 들어올 때 알림을 받을 수 있는 옵트인 양식을 설정했기 때문에 AI가 개인화된 이메일을 보내 쇼핑객이 원하는 상품을 구매할 수 있음을 알릴 수 있습니다.

Athletic Brewing Co.에서 보낸 이 이메일이 어떻게 했는지 확인하세요.

또한 이 데이터를 사용하여 맞춤형 잠재고객을 설정하고 소셜 미디어에서 쇼핑객을 재타겟팅할 수 있습니다!

클릭 몇 번이면 가방에서 판매가 이루어졌습니다.

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