到2021年，80％Gartner预测，新兴技术将具有AI基金会。这将意味着技术平台的色调适用于数字营销 - 特别是电子邮件营销平台。
电子邮件是数字营销中更好的媒介之一，以及社交媒体和有针对性的展示广告。营销人员考虑通过电子邮件发送公司和观众之间的个性化渠道，具有定制，直接沟通和易于跟踪的空间。
但是电子邮件营销对所有品牌都没有统一。一些共同的挑战是......
- 反弹率蒸发大部分营销花费
- 缺乏观众的参与
- 订婚不会转化为转换
这些问题表示策略问题。您的每种阶段都可以通过AI的全面添加优化电子邮件营销策略。
1.使用预测分析增强观众研究
了解您的受众已成为拥有和处理数据的问题。电子表格和数据可视化工具很有用，但有更有效的工具可用，尤其是由于基于云和预测分析的广泛可用性。
预测消费者行为的统计建模不是一种新技术。它已被用于电视节目和媒体购买数十年。然而，最近可能在电子邮件营销中使用经济和精确，但最近也是可能的。
war运行创新实验：根据公开的数据和用户购买历史，它开始创建虚拟用户PersonAs。然后在该数据上测试了活动，以便在甚至发起之前他们会有更强大的置信度分数。
同样的策略可以与AI更好的处理能力一起使用。它的用途仅对竞争的竞选人员进行了竞争，具有很高的转换成功。
此外，使用买方行为信息，通过第三方可用Google Analytics数据和可用的结构数据，现在可以预测行为。每次迭代都可以获得更准确的预测，因此您可以使用诸如的工具启动您的广告系列以匹配每个阶段的用户意图Quantcast.。
2.用于更有效的电子邮件副本的自然语言生成
在编写电子邮件中经验丰富的撰写者并不困难。但是，找到可以执行此操作的撰写者系统地在比例下是不可能的。有机写作具有其优点和缺点，但大多数专业人员的分析文案流程限于他们自己的经历：他们无法以AI驱动引擎的规模运行场景分析。
自然语言生成位于自然语言处理谱的另一端。您可以使用它来生成内容而不是使用该技术来处理信息。新闻机构如相关的新闻机构已经开始这样做，以及这样的公司短语已校准其AI引擎以满足电子邮件副本需求。
自然语言一代使您可以创建电子邮件主题行和正文副本，而无需通过COODWWRITER的交录。由于它在AI引擎上运行，因此您不会具有可伸缩性或一致性的问题。
3.以更大的比例测试电子邮件内容
电子邮件营销中最耗时的任务之一是根据您的理解做出缩放决策，了解内容表格的工作。您只有这么多的营销美元，您可以在自动竞争中花费;因此，您在大规模的情况下发出的是您的最佳性能。
旧学校技术是进行A / B测试。您跟踪两份电子邮件的副本，并将其获得更好牵引的副本作为决定性副本。虽然A / B技术已经服务于营销人员和广告机构多年来，但对于大型电子邮件活动并不高效。电子邮件越长，您的测试必须越广泛。
要按比例执行准确的电子邮件测试，您可以使用BANTIT测试。它的名称是赌场中的“匪徒”，他们在赌场中使用了几台老虎机来最大化他们获胜的概率。通过一次测试电子邮件的多个副本，强盗测试是多于A / B的。
现成的分析工具可以通过从电子邮件分析帐户中拉动数据来帮助您了解哪个副本最佳。使用AI引擎分析历史数据并在每封电子邮件上执行预测分析时，基于AI的缩放。
4.用户分割和行为预测驱动retargeting广告系列
Retargeting是电子邮件营销活动中最具未充分利用的工具之一。许多营销人员在MailChimp中使用重定向设置，例如，为废弃的购物车发送自动提醒，虽然由若干机构发布的研究表明，这种策略为某些品牌工作，但它们也会撤消了很多工作。
再营销原则取决于重新售出客户的最佳时间。电子邮件分发平台可以帮助您在特定时间提供电子邮件，但它仍然可以弄清楚。
这就是AI可能是巨大的帮助。一个深学习的系统，如Appier.将所有用户数据汇总到浏览到购买格式。然后它可以根据行为倾向分段数据，并建议发送电子邮件的正确时间。
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虽然电子邮件个性化和创造性的活动是建立品牌的有效方法，但需要系统的步骤，以确保您充分利用营销花费。
插入右侧AI工具，用于观众研究，文案，竞选分析和重定向，将自动化可能是手动劳动的大量工作。这不仅允许您专注于产生更多价值的策略和想法，而且还为您提供了一个新镜头，通过该镜头来查看您已经拥有的数据。
因此，AI部署远不仅仅是自动化：它将人眼自然失去的颗粒状洞察力和模式。
