Fournir des e-mails contextuellement humanisés avec l’IA et le ML

La personnalisation n’est pas un terme nouveau dans le marketing par e-mail : nous en entendons beaucoup parler de temps en temps.

Dans le monde du marketing d’aujourd’hui, la personnalisation s’est transformée en ce qu’on appelle humanisation – quelque chose qui va au-delà de la simple adaptation des e-mails avec le nom d’une personne.

Les acheteurs d’aujourd’hui veulent plus de pertinence, d’expérience et d’action avec les e-mails de chaque marque qu’ils reçoivent. Ainsi, les e-mails humanisés ne s’adressent pas seulement au lecteur avec des détails superficiels comme son nom ou son sexe : ils prennent également en compte ses informations spécifiques telles que ses intérêts et ses opinions, les décisions d’achat, la probabilité d’ouvrir un e-mail, sa capacité de lecture, etc.

L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) ont montré leur pouvoir en marketing depuis quelques années et influencent désormais également fortement le marketing par courrier électronique. Bien que la technologie derrière ceux-ci soit avancée, elles rassurent néanmoins les spécialistes du marketing sur les bases : quand pour envoyer des emails, quoi à joindre aux e-mails, et qui à qui envoyer les e-mails. Si la boucle quand-quoi-qui est résolu, la plupart des défis du marketing par e-mail seront résolus.

La bonne nouvelle est que le ML et l’IA permettent aux spécialistes du marketing par courrier électronique de surmonter ces défis et de diffuser les e-mails les plus sophistiqués de cette ère numérique : les e-mails contextuels humainement mécanisés.

Voici un aperçu de ce que les spécialistes du marketing par courrier électronique peuvent attendre de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, aujourd’hui et dans un avenir proche.

Conception et optimisation des emails

Concevoir des campagnes emailing personnalisées, surtout lorsque vous devez les envoyer en masse, demande beaucoup d’efforts et de réflexion. De la création de lignes d’objet exploitables à l’optimisation des performances des e-mails, la technologie ne nous laisse aucune pénurie de possibilités.

1. Lignes d’objet très performantes

Les temps ont changé. Le débat sur la capacité de l’IA à traiter aussi bien que les humains a été mis de côté. Les gens ont enfin commencé à comprendre le besoin humain indispensable au bon fonctionnement des outils d’IA. La fonctionnalité la plus récente qui fait des vagues concerne les lignes d’objet basées sur l’IA pour les campagnes par e-mail.

Le traitement du langage naturel (NLP) a permis aux systèmes de comprendre, de traiter et d’analyser de grandes quantités de données non structurées générées par l’homme, et de les convertir dans un format structuré. Génération de langage naturel (NLG) d’autre part, interprète les données structurées de la PNL pour générer ses propres données.

Étant donné que le mécanisme NLP capture le ton, le sentiment et le sujet du contenu des e-mails de votre marque, les lignes d’objet générées automatiquement seront alignées sur l’identité et la voix de la marque. En outre, ML permet également d’optimiser les lignes d’objet grâce à des mesures de prédiction des performances, vous permettant de créer des lignes d’objet avec le bon nombre de mots pour les affichages de la boîte de réception et d’augmenter les taux d’ouverture.

2. Contenu dynamique des e-mails

L’un des principaux objectifs des spécialistes du marketing par e-mail est d’augmenter les taux d’ouverture tout en envoyant des e-mails qui trouvent un meilleur écho auprès des lecteurs. E-mails contextuels trouvez un équilibre entre ce que votre marque a à dire et ce que vos abonnés souhaitent entendre.

Les techniques de contenu dynamique vous aideront à cibler les abonnés à un niveau qui leur est pertinent en fonction de leurs données démographiques et psychographiques, ainsi que des données comportementales telles que les intérêts, les actions, les préférences passées, la géolocalisation, les temps d’activité, etc.

Fondamentalement, c’est le même code HTML qui est affiché dans la boîte de réception de chaque destinataire, mais d’une certaine manière, ils veulent le voir. ML aide facilement les spécialistes du marketing à sélectionner les sections pertinentes qui conviennent à des publics spécifiques afin qu’une seule campagne par e-mail puisse être optimisée pour des performances efficaces et une importance humanisée.

3. Analyse des sentiments des réponses aux e-mails

Semblable à la génération de la ligne d’objet, le même mécanisme NLP peut vous aider à décoder et à surveiller les sentiments de vos destinataires d’e-mails. La gestion des réponses des destinataires a été rendue entièrement automatique avec ML. Chaque élément, qu’il s’agisse de la polarité, du sujet ou des informations du porteur d’opinion, est pris en considération.

Les réponses des destinataires peuvent également être un mélange de subjectivité et d’objectivité. Alors que les mots subjectifs décrivent les émotions et les sentiments des destinataires, les mots objectifs décrivent généralement quelque chose de factuel.

Par exemple, si un destinataire répond à l’e-mail d’une marque en déclarant : « Je suis désolé, la démo du produit A était mauvaise ! », la réponse comporte un classification de subjectivité avec polarité négative car il décrit une mauvaise expérience vécue par la personne en assistant à une démonstration de produit. De même, une réponse indiquant : « Ce logiciel a de bonnes fonctionnalités. Merci ! » a un classification d’objectivité avec polarité positive parce que la personne a déclaré que le logiciel avait de bonnes fonctionnalités.

Le ML, avec l’aide de ses grands ensembles de données et de ses algorithmes spécifiques, peut aider les spécialistes du marketing à classer facilement les sentiments des réponses aux e-mails en quelques minutes afin qu’ils puissent mieux comprendre les opinions des destinataires finaux des e-mails. Humanisé, n’est-ce pas ?

4. Tests multivariés et multi-attributs pour l’optimisation

Tester les performances des e-mails est une pratique courante dans le marketing par e-mail. Avec les progrès technologiques, les méthodes de test deviennent de plus en plus modernisées, précises et intelligentes. Alors que les tests A/B sont l’outil le plus courant – celui qui divise un e-mail en deux versions, exécute une expérience pour déterminer laquelle des deux fonctionne le mieux et envoie la version gagnante au public majoritairement non expérimental – d’autres formes évoluent maintenant. .

Tests multivariés crée plusieurs versions d’un e-mail pour optimiser les performances de l’e-mail, tout en tests multi-attributs exécute simultanément le test de divers attributs d’e-mail tels que les lignes d’objet, le contenu, la conception, l’adresse de l’expéditeur, etc., pour voir lequel a un impact en apportant plus d’ouvertures, de clics ou les deux.

Une autre forme très populaire est la test de bandit multi-bras, une version complexe des tests A/B qui utilise le ML pour attribuer automatiquement plus de destinataires de liste de diffusion à la version qui fonctionne bien en termes de métriques telles que le taux d’ouverture ou le taux de clics et moins de destinataires à la version qui sous-performe. Chacune de ces méthodes de test montre les différentes approches qu’un spécialiste du marketing par courrier électronique peut adopter pour simplifier les résultats en matière de performances d’une campagne.

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Audience et livraison des e-mails

Si la conception de campagnes par e-mail est une intrigue principale, amener les gens à ouvrir et à lire les e-mails arrivant dans leur boîte de réception est une tout autre histoire.

5. Segmentation intelligente

Les spécialistes du marketing qui envoient périodiquement des e-mails sont tout à fait d’accord sur les avantages de la segmentation, une méthode courante de regroupement des audiences en différentes sections en fonction de certaines conditions ou critères. Cette méthode était assez simple lorsque les informations étaient statiques et structurées, mais avec les récentes augmentations de données, les marques et les spécialistes du marketing par courrier électronique qui les représentent sont confrontés à la nécessité d’être performants. segmentation automatique d’audiences en fonction d’un large éventail de critères prédéfinis : réponse, engagement, comportement, dépenses, achats, etc.

ML utilise le potentiel de modélisation de cluster, l’algorithme d’apprentissage non supervisé qui permet de segmenter automatiquement l’audience en tirant des conclusions ou des caractéristiques à partir d’ensembles de données existants. Choisissez simplement un critère et regardez plusieurs segments se former habilement dans vos listes de diffusion.

Un autre domaine qui intéresse les spécialistes du marketing est modélisation de la propensionun algorithme prédictif qui analyse les données d’audience existantes pour prédire le comportement futur – par exemple, la probabilité que vos abonnés ouvrent vos e-mails, achètent vos produits/services ou quel type d’e-mails ils ont tendance à ouvrir ou à cliquer.

6. Optimisation du temps d’envoi

L’envoi d’e-mails humanisés n’est pas seulement lié à la conservation d’un contenu hyper-personnalisé pour votre public cible : cela dépend également de la manière de lui faire lire ce que vous avez envoyé. La meilleure solution fournie par ML est un algorithme de prévision du temps qui détermine le temps ouvert optimal pour chaque destinataire.

L’idée derrière cela est simple : il n’y a pas d’approche unique, donc ML vous permet de déclencher des e-mails au moment exact où un lecteur voudrait le voir. Cela prend définitivement en compte le temps d’activité ou d’engagement passé d’un destinataire en ce qui concerne les ouvertures et les clics d’e-mails, ainsi que sa probabilité de s’engager davantage.

Certains spécialistes du marketing pensent que leurs e-mails doivent apparaître en haut de la boîte de réception des destinataires pour attirer rapidement l’attention du lecteur – ce qui est typique. Mécanisme LIFO par lequel fonctionne une file d’attente ou une comptabilité d’inventaire. L’optimisation du temps d’envoi est utile ici en envoyant de manière algorithmique vos e-mails aux heures de grande écoute où un destinataire voit sa boîte de réception.

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7. Modèle d’envoi d’e-mails

Les spécialistes du marketing d’aujourd’hui ne se concentrent pas seulement sur quoi et quand envoyer, mais aussi sur comment envoyer. Cela dépend de la fréquence d’envoi des e-mails et de la capacité d’atteindre le bon équilibre entre engagement sans surcharger ni sous-performance. Cadence des e-mails aide à déterminer cela en définissant le modèle d’envoi d’e-mails pour votre marque.

La limitation du nombre d’e-mails envoyés par une marque joue un rôle majeur dans le renforcement de l’intérêt et de la confiance du public. Alors qu’un abonné peut avoir envie d’ouvrir chaque e-mail que vous envoyez, un autre souhaite se désinscrire parce qu’il a l’impression que vous lui envoyez du spam. Tout comme pour trouver le moment optimal, ML vous aide à déterminer le fréquence d’envoi des emails pour chaque destinataire afin qu’il reçoive une expérience de courrier électronique aussi humanisée et sans spam que possible.

8. Filtrage de la boîte de réception des destinataires

Le ML n’aide pas seulement le parcours d’un spécialiste du marketing par courrier électronique, il aide également le public. Dans la boîte de réception de chacun de vos destinataires, des algorithmes spéciaux permettent de marquer les e-mails comme spam. Ainsi, en plus de détecter le contenu spammé, ces Filtres basés sur le ML séparez également les courriers indésirables dans un dossier.

Points à retenir

Le ML et l’IA contribuent beaucoup à l’envoi d’e-mails humanisés et contextuels qui génèrent de meilleures ventes. En plus de simplifier le processus de marketing par e-mail, ces technologies peuvent également vous aider à réaliser un marketing intelligent et intelligent qui reste au courant des temps en constante évolution.

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