MACHINE LEARNING: Entenda o que é e como funciona!
Machine learning é a ciência que cria programas de computador para analisar informações e tomar decisões inteligentes, como se fossem cérebros humanos.
Machine learning jutamente com a inteligência artificial estão sendo utilizadas para muitos fins ao redor do mundo, incluindo marketing e CRM.
Segundo Gartner, os seres humanos não estarão gerenciando cerca 85% das interações com clientes até 2020.
Na SendPulse, já usamos Machine learning e I.A para dirigir nosso sucesso e maximizar as taxas de abertura dos nossos clientes.
Nossa intenção é que os e-mails de nossos clientes estejam sempre no topo da caixa de entrada dos seus inscritos.
Nós usamos AI e Machine learning para conduzir esta ferramenta. Clique aqui e saiba mais sobre isso.
Machine learning e análises preditivas podem dar uma cara nova para o e-mail marketing. Em uma pesquisa realizada pela YouAppi, 37% do CMOs disseram estar planejando investir em Machine learning em 2017, sendo este o item mais votado na pesquisa.
Fonte: Youappi.com
Machine learning pode usar os pontos de dados e identificar padrões no comportamento do cliente. As empresas podem usar o Machine learning e inteligência artificial para automatizar o e-mail marketing.
Note que não estamos falando dos email de resposta automáticos comuns. Estes são altamente relevantes e personalizadas.
Machine learning é um processo contínuo e a melhor parte é: computadores podem aprender e usar novos dados para melhorar os resultados continuamente.
Veja como Machine learning pode desenvolver seu e-mail marketing.
ENVIE E-MAILS ALTAMENTE RELEVANTES:
Em um estudo com 235 marqueteiros feito pela Adobe, 77% disse que a personalização em tempo real é muito importante para as empresas. No entanto, 60% eram de opinião que não é fácil personalizar o conteúdo.
É realmente impossível fazer vários pontos de dados nas contas de centenas de usuários e incluir conteúdo personalizado nos e-mails. É aí que o Machine learning pode ajudar.
Podendo gerar e-mails personalizados com conteúdo relevante ou ofertas customizadas. Melhor ainda, você pode ensiná-lo sobre objetivos de conversão diferentes e o Machine Learning irá modificar o conteúdo de acordo com este objetivo.
Isso é mais poderoso do que a segmentação porque segmentação permite que você envie e-mail personalizado apenas para grupos específicos.
Enquanto que o Machine learning permite que você envie e-mails personalizado para cada indivíduo indivíduos.
A Amazon é um bom exemplo. Eles enviam e-mails personalizados com produtos e ofertas relacionadas às categorias que os clientes pesquisaram antes.
ENVIE E-MAILS TRANSACIONAIS PERSUASIVOS:
E-mails transacionais traz retorno muito melhor do que qualquer outro tipo de e-mail. De acordo com a Experian, eles podem gerar 6 vezes mais receitas e resultado e taxas de abertura 8 vezes maiores, ao serem comparados com outras newsletters.
Lembrar do carrinho de compras abandonado é um ótimo exemplo. Um estudo da eMarketer sugere que a taxa de conversão é maior quando o e-mail de carrinho de compras abandonado é enviado dentro de uma hora.
Machine learning não faz apenas o envio deste tipo de e-mail instantaneamente, além disso, ele ainda personaliza o conteúdo com produtos recentemente pesquisados pelo cliente.
A tecnologia funciona como um vendedor experiente que sabe como lidar com um cliente que acabou de chegar da loja. Uma vez ele tem a experiência ao lidar com clientes parecidos anteriormente.
A automação já tem mostrado bons resultados mesmo sem o poder do Machine learning. De acordo com a DMA, mais de 75% das receitas vem de e-mails disparados.
Imagine quão poderosa a automação pode ser se acoplada ao Machine learning?
Segundo a eMarketer, 81% de clientes on-line estão propensos a fazer uma compra quando recebem um e-mail baseado nas compras anteriores ou no comportamento de navegação.
OBTENHA RESULTADOS REAIS:
Muitas vezes, marqueteiros se prendem às taxas de abertura. Porém, a simples abertura de e-mail não garante um bom retorno.
Machine learning pode ajudá-lo a concentrar-se em resultados reais como taxa de engajamento e conversões.
Um estudo de e-mail marketing feito pela Experian sugere que a personalização pode aumentar a taxa de abertura de 29% e cliques em 41%.
Como dito anteriormente, a análise preditiva pode te ajudar a criar e-mails personalizados, que levam a uma alta taxa de engajamento.
O tempo de entrega é outro fator que afeta a taxa de engajamento para campanhas de e-mail. Um estudo feito pela Adobe descobriu que muitos usuários verificam seus e-mails enquanto na cama (70%), quando eles estão assistindo TV e até mesmo quando estão no banheiro (57%).
As empresas geralmente tentam otimizar o tempo de entrega para todo um segmento ou grupo de assinantes. No entanto, duas pessoas do mesmo segmento e demografia idênticas podem ter hábitos totalmente diferentes ou preferências distintas quando se trata de verificar e-mails.
Machine learning pode cuidar disso. Pode analisar o comportamento no passado e encontrar o tempo ideal para enviar e-mail para um indivíduo específico.
APRIMORAMENTO CONSTANTE:
A tecnologia de Machine learning é muito bem sucedida em prever quando e por que um cliente específico irá entrar em contato.
Fazendo uso de mais de 7000 fatores e dados de comportamento do cliente para chegar a 88% de previsões precisas sobre os produtos que os clientes estarão procurando em um próximo contato.
As empresas podem usar uma tecnologia similar para prever qual produto ou oferta vai funcionar bem com um cliente específico no próximo e-mail.
Isso mostra quão poderoso o Machine learning ou inteligência artificial podem ser para o e-mail marketing.
A melhor coisa é… pode melhorar de forma constante.
Tome isso como um exemplo: Um relatório da EveryAction diz que organizações sem fins lucrativos perdem cerca 15.000 dólares em um ano porque 1 de 8 e-mails termina na pasta de spam.
Machine learning pode, além de apenas prever quão provável é de seu e-mail virar spam, criar mensagens que são menos propensos de irem pro lixo.
Como você pode ver, a automação com Machine learning não começa e para na criação e envio de e-mails. Continua a testando, aprendendo e melhorando o envio de e-mails para melhores resultados.
Isto é algo que no passado só poderia ser feito por seres humanos. E é por isso que a Inteligência Artificial irá substituir em 16% os postos de trabalho até o final desta década, de acordo com a Forrester.
SendPulse é uma das únicas plataformas que permitem que você use Machine learning e análise preditiva em suas campanhas de marketing.
Detre as características principais estão a personalização automática e específica, segmentação e análise preditiva. Você também pode aproveitar estes recursos para Web Push e SMS.
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