メール到達率とは何ですか? AI によってどのように影響を受けますか?

公開: 2020-04-14

AI と機械学習は、少なくとも過去 10 年間、すべてのテクノロジーベースの業界でバズワードでした。

この時点で、人工知能と機械学習はメールマーケティング業界にも参入しました。この業界にはイノベーションと斬新なアイデアがまったく欠けていました。 AI を効果的に使用すると、メーリングドメインのメール配信率を高めることができます。

メール到達率とは何ですか?

電子メール配信率は、スパムと比較して、ユーザーの受信トレイフォルダに到達する電子メールの比率です。したがって、到達率が 95% の場合、ユーザーの 95% がメールを受信トレイで受信し、残りの 5% がスパムで受信したことを意味します。このため、メールの到達率はマーケターにとって常に課題となっています。

最近まで、電子メールの配信はほとんど手動で行われ、ドメインの専門知識を持つエンジニアが、作成されたセグメントと PMTA サーバーからの配信方法を制御していました。しかし今では、人工知能のおかげですべてが変わりつつあります。 AI を戦略的に使用すると、より説得力のある方法で顧客にアプローチできるため、AI テクノロジーへの投資に十分な利益がもたらされます。

さらに、優れた電子メールキャンペーンを管理するプロセスは、HTML テンプレートのコーディングからターゲットとするオーディエンスの選択、さらにはキャンペーンの頻度や電子メールの送信時間まで、常に手動で行われてきました。メールマーケティングスペシャリスト. 現在、マーケティングオートメーションブームが到来し、より効率的かつ積極的に顧客にアプローチするためにアルゴリズムがトリガーされています。それでも、これらもマーケティング担当者によって手動で設定されます。

したがって、AI がメールマーケティングにプラスの影響を与えるには、上記の主なパラメーターに関して、人間に近い介入をもたらす必要があります。これをさらに説明すると、Forbes の調査によると、マーケティング部門のほぼ 40% が、企業の他のどの部門よりも AI と機械学習を優先していることがわかりました。

メールキャンペーンに AI と ML を採用することで、ROI と全体的なエンゲージメントがどのように向上するかを詳しく見ていきましょう。

AI を活用したメールキャンペーンにより、メールの到達率を向上させることができます

優れたメール配信率は、メールキャンペーンで優れた ROI とパフォーマンスを得る手段です。メールキャンペーンが、読者を顧客に変えるのに十分な説得力のあるパーソナライズされたコンテンツを使用して、特定のターゲットオーディエンスに焦点を当てている場合、メールの到達率にもドミノ効果があります。

メールボックスサービスプロバイダー (MSP) は、ユーザーが受信トレイフォルダーで使用する電子メールを常に許可します。必ずしも顧客やサブスクライバーではない多数の人々に送信される一般的な電子メールは、MSP によってスパムフォルダーにフィルター処理される可能性が高くなります。これが、AI を利用したパーソナライゼーションが必要な理由であり、スパムフォルダーに追いやられるのではなく、メールの「受信」率を高めることができます。

また、MSP での送信者ドメインの健全性の肯定的な指標としても反映されます。ユーザーがメールに関与すると、肯定的なエンゲージメントインジケーターが MSP に送信され、今後のメールが読者の受信トレイフォルダーにも届くようになります。これにより、メールボックスプロバイダーのドメインと IP の評判が向上し、キャンペーンの開封率とクリック率が高くなります。

エンゲージメントが高いほど、ブランドへの親和性が高くなります。これにより、メールキャンペーンの ROI が向上します。現在、電子メールチャネルは、投資単位あたり 42 回の見返りを提供しています。

インテリジェントなメールプログラムを再設計する 4 つの方法

以下の方法は、AI を使用して電子メールプログラムに Midas タッチを与え、UX を充実させ、コンバージョンを促進する方法です。プレビューとして、これらの戦略には、データと洞察を提供するために、データ分析、社内クリエイティブデザイナー、および最適化された CRM システムの共有が必要です。

1. データのセグメンテーションとアクティブなオーディエンスのターゲティング

視聴者にリーチするためのデジタルチャネルが指数関数的に増加するにつれて、マーケターが処理しなければならないデータの雪崩が発生しています。この量のデータを分析し、ユーザーをターゲットにするための適切なチャネルと戦略を予測することは、平均的な人には現実的ではありません. 代わりに、AI を使用して膨大な量のデータを分析し、短期間で洞察を得ることが最も理想的です。

これらのほとんどのマーケティングプラットフォームは、マーケティングオートメーションツールを使用して、ユーザー属性を分析し、個々のユーザーに合わせてコンテンツを調整します。 AI を搭載したメールマーケティングプラットフォームを使用すると、顧客の過去の行動や類似製品の購入への関与に基づいて、メール ID をセグメント化できます。ユーザー向けに巧妙に調整されたコンテンツは、製品を購入する可能性が最も高い顧客に手を差し伸べるのに役立ちます。

最初に、サインアップ設定でユーザーの人口統計属性 (性別、年齢、場所、過去の取引など) を取得する必要があります。このデータに基づいて、CRM は、AI がインテリジェントな意思決定を行うために必要となる可能性のあるすべての詳細について、マーケティングプラットフォームを提供できるはずです。このように、データセグメンテーションは、電子メール市場に対抗するための強力なツールです。

アクティビティベースのオーディエンスターゲティング

マーケティングプラットフォームの AI コンポーネントはデータを分析でき、以前のエンゲージメントや取引履歴に基づいて、アクティブな ID を優先的に提供できます。これらが配信されると、AI の助けを借りて、残りの ID (あまり関与していない ID) を次にターゲットにすることができます。

この戦略の利点は、配信の最初のセグメントで可能な限り高いエンゲージメントを得られることです。これにより、MSP は次の波の電子メール ID を受け入れることができます。これらの電子メール ID は、適度に使用されているか、非アクティブである可能性があり、それぞれの受信トレイに配置されます。

2. 送信するオファーを決定するためのプロモーション

過去の電子メールインタラクションに基づいて、AI はデータを処理し、どのキャンペーンとコンテンツが最高のエンゲージメントとパフォーマンスを提供するかについての洞察を提供できます。これには、AI が CRM のデータから何百万ものキーワードを検索できるため、応答性の高いキーワードを思いつくことができます。これらのキーワードをコンテンツまたは件名に含めて、今後のキャンペーンのアイデアを提供し、オーディエンスをターゲットにすることができます。

ターゲットオーディエンスに基づいたカスタマイズされたコンテンツ

パーソナライゼーションは、メールプログラムで大きな役割を果たす必要があります。メッセージがオーディエンスの選択や過去のやり取りや取引行動に合わせて調整されている場合、キャンペーンのエンゲージメント率が高くなります。

パーソナライズされたメッセージにより、より多くのユーザーがメールを開いてエンゲージすれば、必然的に受信トレイの配置率が高くなります。前述のように、MSP は、エンゲージメントを期待して無作為に撮影されたメールではなく、関連するコンテンツをユーザーに提供する送信者を好みます。

3.送信時間の最適化と頻度

ユーザーは、ランダムにキャンペーンを送信するよりも、受信トレイをチェックする可能性が最も高いときにメールを受信することを好みます。彼らは、午前 2 時ではなく、午前 10 時に送信された電子メールを開きたいと考えています。別の都市または国にいる場合でも、ユーザーベースが広く分散していることに注意する必要があります。

このトリックは、ユーザーが特定の時間にブランドのプロモーションを見る習慣を身につけるという心理的なレベルで機能します。これにより、毎週ほぼ同じ時間にメールを送信すると予想される場合、メールを開いてやり取りする習慣が付く可能性があります.

ユーザーの好みを尊重する

サインアッププロセス中に、購読者のメール頻度の設定を収集する必要があります。送信頻度が週に 3 ～ 4 回の場合、プッシュするコンテンツの量にユーザーが圧倒される可能性があります。これは、AI の助けを借りて自動化できるもう 1 つのプロセスです。

AI プラットフォームが最適化された送信時間と頻度の配信を提供できる場合、エンゲージメントはおそらく 2 倍になります。これには、ユーザーの好みに合わせて電子メールプログラムを再設計することが含まれます。それはメッセージの頻度を減らすことを意味するかもしれませんが、それは読者の信頼を得ることを意味するかもしれません.

4. テストの件名

件名は、ユーザーがメールを開くか、ゴミ箱に移動するかを決定する主な要因の 1 つです。件名がより創造的で関連性があり、短いほど、反応は良くなります。 AI は、過去に好成績を収めたキーワードに基づいて、件名のテストに貢献できます。

キーワード検索を手動で行うと時間がかかる場合がありますが、AI は以前のコンテンツを精査し、A/B テスト手段を使用してどの見出しが最も効果的かを確認できるキーワードを開発するのに役立ちます。次に、どの見出しをどのユーザーに送信すればよいかがわかります。うまくいけば、さまざまな見出しを使用して人々の関心を引くことができます。

メールマーケターは AI を使用することでどのようなメリットを得られますか?

メールマーケターは、AI と ML を活用したメール配信ソリューションの利点を知っているはずであり、流行語のように扱うべきではありません。代わりに、ROI とブランドアフィニティの点でメールマーケティング活動を成功させるためには、これらのソリューションを使用することが必須であることを人々は知る必要があります。

急速に進化する電子メール業界では、AI を活用した統合が必要ですが、電子メールマーケターは、電子メールプログラムに対する AI の影響を監視する必要があります。たとえば、メールキャンペーンに AI を利用したプラットフォームを使用していて、高い ROI やエンゲージメントが期待どおりに得られない場合は、キャンペーンをさらに深く掘り下げ、パーソナライズするための努力をさらに行う必要があります。

AI はコンピューターサイエンスに基づいていますが、現代のメールマーケティングは科学と芸術の組み合わせであると考えるのは当然です。電子メールキャンペーンのコンテンツをより個人的でオーディエンスに合わせたものにするためには人間の手を必要とし、ユーザーフレンドリーな電子メールのコピーを設計するには多くの人的介入が必要になります。

さらに、データのセグメンテーションは AI で行うことができますが、メールマーケティング担当者には、顧客の行動属性に基づいて独自のセグメントを作成する代替オプションが必要です。メールマーケティングは一般的に顧客の行動に大きく依存するため、ある程度の手動介入が常に必要になります.

本質的に、メールの到達率に対する AI のメリットを実現するには、データとエンゲージメントの側面を監視して成功させる必要もあります。

結論

AI と ML は、現代のメールマーケターのニーズにとって不可欠なものになっています。これらのテクノロジーは、ユーザーのパーソナライズされたビューを提供し、ユーザーとのつながりをより適切かつ簡単にするのに役立ちます。 AI は、購入者のペルソナに従ってパーソナライズされたジャーニーを作成するのに役立ちます。これにより、メールのエンゲージメント、開封率、ROI が向上し、これらすべてが優れた到達率につながります。

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