Yapay zeka (AI), müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek ve deneyimlerini geliştirmek için müşteri verilerini ve makine öğrenimini kullanarak elde ettiği sonuçlarla son birkaç yılda pazarlama sahnesine girdi.
Peki ne işe yarıyor bu yapay zeka?
E-posta pazarlamada yapay zeka, birçok varsayımı ortadan kaldırarak müşterilere hitap eden içerik ve varlıklar oluşturmaya, daha yüksek dönüşümler sağlamaya ve yatırım getirinizi artırmaya yardımcı olur.
E-posta Pazarlamada Yapay Zekayı Neden Kullanmalısınız?
Yapay zeka dokunduğu diğer tüm alanlar gibi, e-posta pazarlama için de harikalar yarattı.
Nasıl diye soruyorsanız, aşağıda sizin için yanıtladık:
1. Maliyetleri Azaltmanıza Yardımcı Olur
E-posta pazarlama kampanyaları için harcanan sayısız çalışma saatinden tasarruf etmenize olanak tanıya yapay zeka, dolayısıyla maliyetlerinizi de azaltmanıza olanak tanıdı.
2. Gelirinizi Artırmanızı Sağlar
AI, e-posta pazarlamanızın yatırım getirisini önemli ölçüde artırabilir. Yapay zeka destekli kampanyalar, açılma ve tıklanma oranlarının yüzdesinde bir artış gösterdiği için mevcut kampanyanızdan her zamankinden daha fazla gelir getirmesine olanak sağlar.
AI, veri noktalarını dahil ederek hepsini mümkün kılar. Kampanyanızın her yönünü dönüşüm için optimize etmek için mevcut bilgileri kullanır. E-posta kampanyalarınızın küçük ama kritik parametreleriyle ilgili tahminleri etkili bir şekilde azaltır.
Yapay Zekanın E-Posta Yönetimine 8 Katkısı
Yapay zekayı e-posta pazarlaması için bir araç olarak kullanan işletmelerin elde edebileceği avantajlar aşağıdaki şekilde özetlenebilir:
1. Otomasyon
E-posta gönderme kısmı sıradan bir iştir, fakat kişiler, e-posta’ları farklı kişilere teslim etmek için saatler harcamak yerine kaynakları daha iyi kullanabilir. Otomasyonla sistemin belirtilen tarih ve saatte göndermesini sağlamak için e-posta’lar planlayabilir ve buna göre otomatik kampanyalar da oluşturulabilirsiniz.
2. Kişiselleştirme
E-posta’ların, büyük bir insan grubuna gönderilen toplu mesajlar gibi olması gerekmez. Her e-posta’nın anlamlı olması ve çabasının karşılığını alabilmesi için alıcıya uygun şekilde hitap etmesi gerekir. Daha önce de belirttiğimiz gibi, sınıflandırma zorlu bir iştir, ancak AI bunu kolaylaştırır.
Tüketici davranışını anlamak için çeşitli kanallardan büyük miktarda veri toplar ve sistemin e-posta’ları kişiselleştirmesine yardımcı olur.
3. Keşif
AI ayrıca pazarlamacının gözünden kaçmış olabilecek yeni yolları belirlemeye de yardımcı olur. Bunlar; demografik bilgileri, ekonomik yapıları, yaşı ve cinsiyeti içerebilir. Coğrafi konumlar ve harcama oranları gibi çeşitli faktörlere dayanabilir. Bu geniş veri seti, AI aracılığıyla toplanır, analiz edilir ve kullanıcıya yapılandırılmış bir biçimde sunulur.
4. Trend Sıralaması
Trend sıralama, keşif veya segmentasyonun bir parçasıdır ve gruplar oluşturmak için gereklidir. AI ile eğilimleri tespit etmek daha kolay bir iş olacaktır.
5. A/B Testleri
Bir konu satırını, teklifi veya reklam öğesini test etmek, e-posta pazarlama için her zaman kritik olmuştur. Ancak testler hazırlamak, sonuçları yorumlamak ve uygun eylemi gerçekleştirmek saatler sürebilir.
Yardımcı olmak için birçok e-posta sağlayıcısı, A/B test sonuçlarını otomatik olarak uygulayan araçlar sunar. Örneğin, hangi konu satırının en iyi açılma oranını ürettiğini görmek için basit bir A/B testi kurduğunuzu varsayalım. Her sürüm için yüzde 10 – yüzde 5’lik bir test grubu oluşturursunuz. Ardından, abonelerin kalan yüzde 90’ına uygulanacak kazanan konu satırını (belki altı saat sonra) belirlersiniz.
Çoğu e-posta platformu, gönderenlerin süre ve test edilecek yüzde gibi test kurallarını belirlemesine izin verir. Platform daha sonra genel dağıtımı bu kurallara göre yürütür. İşlem, her dağıtımı otomatik olarak optimize eder.
6. Ürün Önerileri
E-ticarette yapay zekanın en eski örneklerinden biri, kişiselleştirilmiş ürün önerileri (örneğin, satın alma geçmişine veya yakın zamanda görüntülenen ürünlere dayalı) oluşturma yeteneğidir. E-posta sağlayıcıları da bu teknolojiyi benimsemiştir. Sonuç, daha iyi açılma ve tıklama oranlarına dönüşen her alıcı için alakalı önerilerdir.
Örneğin, Instagram’da ilginizi çeken bir ürün reklamına tıkladığınızda, ertesi gün gelen kutunuzda, o ürüne atıfta bulunan birkaç e-posta görebilirsiniz.
7. Gelişmiş Frekans
E-posta göndermek için doğru sıklığı belirlemek zor olabilir. Abonelerin belirli bir dönemdeki e-posta sayısı için farklı toleransları vardır. İdeal olarak, sıklık her bireyin davranışına bağlıdır. Pazarlamacıların amacı, abonelikten çıkmadan e-posta yoluyla maksimum gelir elde etmektir.
Bazı sağlayıcılar, satın alma geçmişi ve genel abonelik iptalleriyle eşleştirildiğinde, o abone için doğru e-posta sıklığını tahmin edebilen bir bireyin açma ve tıklama davranışını analiz edebilir. Bunu manuel olarak yapmak, saatlerce veri toplama ve analiz gerektirir. AI bunu otomatik olarak yapar.
8. Teklifler ve Reklam Öğeleri
AI araçları, e-posta pazarlamacılarının iletişimi her aboneye göre uyarlamasına yardımcı olabilir. Bununla birlikte, birincil gelir faktörü, teklif ve nasıl tanımlandığıdır.
Teklifleri benzer düşünen abonelere göre özelleştirmek, dönüşümleri artırabilir. Ancak, teklifin ve kreatifin birden çok versiyonuyla bu segmentleri manuel olarak oluşturmak göz korkutucu olabilir. AI araçları, geçmiş e-posta davranışına göre her aboneye hangi teklifin ve reklam öğesinin gönderileceğini belirlemeye yardımcı olabilir.
AI araçları bu çabaları artırabilir ve daha kısa sürede daha fazla dönüşüm sağlayabilir.
Özetle, AI, günlük görevleri otomatikleştirerek pazarlamacıların zamanlarını ve kaynaklarını daha iyi kullanmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, AI analizleriyle pazarlamacılar kampanyalarını daha iyi optimize edebilir ve yatırım getirilerini bu şekilde artırabilir.
AI günden güne gelişmeye devam ederken, her işletmenin e-posta pazarlamada AI stratejilerinin olması gerekir.
