이메일 배달 가능성이란 무엇이며 AI의 영향은 무엇입니까?

AI와 머신 러닝은 적어도 지난 10년 동안 모든 기술 기반 산업에서 유행어였습니다.

이 시점에서 인공 지능과 머신 러닝은 혁신과 참신한 아이디어가 많이 부족했던 이메일 마케팅 산업에도 진입했습니다. AI를 효과적으로 사용하면 메일링 도메인의 이메일 전달 가능성을 높일 수 있습니다.

이메일 전달 가능성이란 무엇입니까?

이메일 전달 가능성은 스팸과 비교하여 사용자의 받은 편지함 폴더에 도착한 이메일의 비율입니다. 따라서 전달 가능성이 95%이면 사용자의 95%가 받은 편지함에서 이메일을 수신하고 나머지 5%는 스팸으로 수신했음을 의미합니다. 이 때문에 이메일 전달 가능성은 마케터에게 끊임없는 도전 과제입니다.

최근까지 이메일 전달 가능성은 대부분 수동이었습니다. 도메인 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 생성된 세그먼트와 PMTA 서버에서 전달되는 방법을 제어하는 ​​데 사용되었습니다. 그러나 이제는 인공 지능 덕분에 모든 것이 바뀌고 있습니다. 전략적으로 사용하면 AI를 사용하여 보다 설득력 있는 방식으로 고객에게 다가갈 수 있으므로 AI 기술에 대한 투자에 대해 풍부한 배당금을 얻을 수 있습니다.

또한 좋은 이메일 캠페인을 관리하는 프로세스는 HTML 템플릿 코딩에서 타겟팅할 대상 선택, 캠페인 빈도 및 이메일 전송 시간에 이르기까지 항상 수동이었습니다. 이 모든 작업은 수동으로 수행되었습니다. 이메일 마케팅 전문가. 이제 마케팅 자동화 붐이 시작되었고 알고리즘이 트리거되어 고객에게 보다 효율적이고 공격적으로 다가갑니다. 그럼에도 불구하고 마케터가 수동으로 설정합니다.

따라서 AI가 이메일 마케팅에 긍정적인 영향을 미치려면 위에 나열된 주요 매개변수 측면에서 인간에 가까운 개입을 가져와야 합니다. 이를 더 설명하기 위해 Forbes 설문 조사에 따르면 마케팅 부서의 거의 40%가 기업의 다른 어떤 부서보다 ​​AI와 머신 러닝을 우선시합니다.

이메일 캠페인에 AI 및 ML을 채택하여 ROI와 전반적인 참여도를 높일 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

AI 기반 이메일 캠페인으로 이메일 전달 가능성 향상

우수한 이메일 전달 가능성은 이메일 캠페인에 대해 우수한 ROI와 성과를 얻을 수 있는 수단입니다. 귀하의 이메일 캠페인이 독자를 고객으로 전환하기에 충분히 설득력 있는 개인화된 콘텐츠를 가진 특정 대상 고객에 초점을 맞추는 경우 이메일 전달 가능성에도 도미노 효과가 있습니다.

MSP(사서함 서비스 공급자)는 사용자가 받은 편지함 폴더에서 사용하는 전자 메일을 항상 허용합니다. 귀하의 고객이나 구독자가 아닌 많은 사람들에게 전송되는 일반 이메일은 MSP에 의해 스팸 폴더로 필터링될 가능성이 더 높습니다. 이것이 AI 기반 개인화가 필요한 이유이며 스팸 폴더로 분류되지 않고 이메일에 대해 더 높은 "받은 편지함" 비율을 보장할 수 있습니다.

또한 MSP에 대한 발신자 도메인 상태의 긍정적인 지표로 반영됩니다. 사용자가 귀하의 이메일에 참여하면 MSP에 긍정적인 참여 표시를 보내 향후 이메일이 독자의 받은 편지함 폴더에도 들어갈 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 사서함 공급자에 대한 도메인 및 IP 평판이 향상되고 캠페인에 대한 높은 열기 및 클릭률로 수익을 얻을 수 있습니다.

참여도가 높을수록 브랜드 친화도가 높아집니다. 이렇게 하면 이메일 캠페인의 ROI가 증가합니다. 현재 이메일 채널은 투자한 단위당 42배의 대가를 제공합니다.

지능형 이메일 프로그램을 재설계하는 4가지 방법

다음 방법은 AI를 사용하여 이메일 프로그램에 Midas 터치를 제공하여 UX를 풍부하게 하고 전환을 계속 높일 수 있는 방법입니다. 미리 보기로 이러한 전략에는 데이터 분석 공유, 사내 크리에이티브 디자이너, 데이터와 통찰력을 제공하기 위한 최적화된 CRM 시스템이 필요합니다.

1. 데이터 세분화 및 활성 잠재고객 타겟팅

청중에게 다가가기 위한 디지털 채널의 기하급수적인 성장과 함께 마케터가 처리해야 할 데이터의 홍수가 있습니다. 이 양의 데이터를 분석하고 사용자를 대상으로 하는 올바른 채널과 전략을 예측하는 것은 평범한 사람에게는 실현 가능하지 않습니다. 대신 AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 짧은 시간에 이에 대한 통찰력을 제공하는 것이 가장 이상적입니다.

대부분의 마케팅 플랫폼은 마케팅 자동화 도구를 사용하여 사용자 속성을 분석하고 개별 사용자에 맞게 콘텐츠를 맞춤화합니다. AI가 탑재된 이메일 마케팅 플랫폼을 사용하면 고객의 과거 행동이나 유사 제품 구매 참여를 기반으로 이메일 ID를 분류할 수 있습니다. 사용자에게 교묘하게 맞춤화된 콘텐츠는 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객에게 다가가는 데 도움이 됩니다.

처음에 가입 환경설정은 사용자의 인구통계학적 속성(성별, 연령, 위치, 과거 거래 등)을 가져와야 합니다. 이 데이터를 기반으로 CRM은 AI가 현명한 결정을 내리는 데 필요한 모든 가능한 세부 정보에 대한 마케팅 플랫폼을 제공할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터 세분화는 이메일 시장을 주도하는 강력한 도구입니다.

활동 기반 잠재고객 타겟팅

마케팅 플랫폼의 AI 구성 요소는 데이터를 분석하고 이전 참여 또는 거래 내역을 기반으로 활성 ID를 우선적으로 전달할 수 있습니다. 일단 전달되면 나머지 ID(중간 정도만 참여)는 AI의 도움으로 다음 대상이 될 수 있습니다.

이 전략의 이점은 전달의 첫 번째 세그먼트에서 가능한 한 최고의 참여를 얻을 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 MSP가 중간 수준으로 참여하거나 비활성 상태일 수 있는 다음 이메일 ID를 수락하여 해당 받은 편지함에 넣을 수 있습니다.

2. 보낼 제안을 결정하기 위한 프로모션

과거 이메일 상호 작용을 기반으로 AI는 데이터를 처리하고 어떤 캠페인과 콘텐츠가 최고의 참여와 성과를 제공하는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 여기에는 AI가 CRM 데이터에서 수백만 개를 검색할 수 있는 키워드가 포함될 수 있으므로 응답성이 높은 키워드가 나올 수 있습니다. 이러한 키워드는 콘텐츠 또는 제목 줄에 포함되어 잠재고객을 대상으로 하는 향후 캠페인 아이디어를 제공할 수 있습니다.

타겟 오디언스를 기반으로 한 맞춤형 콘텐츠

개인화는 이메일 프로그램에서 큰 역할을 해야 합니다. 메시지가 잠재고객 선택 또는 과거 상호작용 및 거래 행동에 맞게 조정되면 캠페인에 대한 높은 참여율로 이어질 것입니다.

개인화된 메시지로 인해 더 많은 사용자가 이메일을 열고 참여하면 자연스럽게 받은 편지함 배치 비율이 높아집니다. 앞서 언급했듯이 MSP는 사용자에게 관련 콘텐츠를 제공하는 발신자를 선호합니다. 참여를 기대하며 어둠 속에서 촬영한 무작위 이메일이 아닙니다.

3. 전송 시간 최적화 및 빈도

사용자는 무작위로 캠페인을 보내는 것보다 받은 편지함을 확인할 가능성이 가장 높을 때 이메일을 받는 것을 선호합니다. 그들은 오전 10시에 보낸 이메일과 오전 2시에 보낸 이메일을 여는 것을 선호합니다. 다른 도시나 국가에 있더라도 사용자 기반이 광범위하게 분산되어 있음을 알아야 합니다.

이 트릭은 사용자가 특정 시간에 브랜드의 프로모션을 보는 습관이 생기는 심리적 수준에서 작동합니다. 매주 같은 시간에 이메일을 보낼 것으로 예상하는 경우 이메일을 열고 참여하는 습관이 생길 수 있습니다.

사용자 선호도 존중

가입 과정에서 메일링 빈도에 대한 구독자의 기본 설정을 수집해야 합니다. 전송 빈도가 주당 3~4회인 경우 사용자가 푸시하는 콘텐츠의 양에 압도될 수 있습니다. 이것은 AI의 도움으로 자동화할 수 있는 또 다른 프로세스입니다.

AI 플랫폼이 최적화된 전송 시간과 빈도 전달을 제공할 수 있다면 참여도가 두 배가 될 것입니다. 여기에는 사용자 기본 설정에 맞게 이메일 프로그램을 재설계하는 작업이 포함됩니다. 이는 메시지 빈도를 줄이는 것을 의미할 수도 있지만 독자의 신뢰를 얻는 것을 의미할 수도 있습니다.

4. 테스트 제목 라인

제목 줄은 사람이 이메일을 열거나 휴지통으로 보낼지 여부를 결정하는 주요 요소 중 하나입니다. 더 창의적이고 관련성이 있으며 제목이 짧을수록 더 좋은 반응을 얻을 수 있습니다. AI는 과거에 잘 수행된 키워드를 기반으로 제목줄 테스트에 기여할 수 있습니다.

수동으로 수행할 경우 키워드 검색에 많은 시간이 걸릴 수 있지만 AI는 이전 콘텐츠를 샅샅이 뒤지고 A/B 테스트 방법을 사용하여 어떤 헤드라인이 가장 실적이 좋은지 확인할 수 있는 키워드를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러면 어떤 헤드라인을 어떤 사용자에게 보낼지 알게 되며 다양한 헤드라인을 사용하여 사람들의 관심을 끌 수 있습니다.

이메일 마케팅 담당자는 AI를 사용하여 어떤 이점을 얻을 수 있습니까?

이메일 마케팅 담당자는 지금쯤이면 이메일 전달 가능성을 위한 AI 및 ML 기반 솔루션의 이점을 알아야 하며 더 이상 유행어처럼 취급해서는 안 됩니다. 대신 사람들은 ROI 및 브랜드 선호도 측면에서 성공적인 이메일 마케팅 활동을 위해 이러한 솔루션을 사용하는 것이 필수라는 것을 알아야 합니다.

빠르게 진화하는 이메일 산업에는 AI 기반 통합이 필요하지만 이메일 마케팅 담당자는 AI가 이메일 프로그램에 미치는 영향을 계속 주시해야 합니다. 예를 들어, 이메일 캠페인에 AI 기반 플랫폼을 사용하고 있지만 예상대로 높은 ROI나 참여를 얻지 못한다면 캠페인에 대해 더 깊이 파고들어 개인화하기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.

AI는 컴퓨터 과학에 기반을 두고 있지만 현대의 이메일 마케팅은 과학과 예술의 결합이라고 믿는 것이 논리적입니다. 이메일 캠페인 콘텐츠를 청중에게 보다 개인적이고 개별화하려면 사람의 손길이 필요하며 사용자 친화적인 이메일 사본을 디자인하려면 많은 사람의 개입이 필요합니다.

또한 AI로 데이터 세분화를 수행할 수 있지만 이메일 마케팅 담당자는 여전히 고객 행동 속성을 기반으로 자체 세그먼트를 생성할 수 있는 대체 옵션이 있어야 합니다. 이메일 마케팅은 일반적으로 고객 행동에 크게 좌우되기 때문에 어느 정도 수동 개입이 항상 필요합니다.

본질적으로 이메일 전달 가능성에 대한 AI의 이점을 실현하려면 성공을 위해 데이터 및 참여 측면도 모니터링해야 합니다.

결론

AI와 ML은 현대 이메일 마케터의 요구 사항에 필수적이 되었습니다. 이러한 기술은 사용자에 대한 개인화된 보기를 제공하고 사용자와 더 관련성 있고 쉽게 연결할 수 있도록 도와줍니다. AI는 구매자 페르소나에 따라 개인화된 여정을 생성하는 데 도움이 되므로 이메일 참여, 개방률 및 ROI를 향상시켜 우수한 전달 가능성으로 이어집니다.

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