如何在電子郵件中使用人工智能

在做決定時，你有多少次會聽從自己的直覺?

“直覺”是人類的基本功能。這是蜥蜴大腦深處的一種感覺，它告訴我們有什麼不對勁，我們可能處於危險之中。往壞裏說是有幫助的，往好裏說是救命的。

但當涉及到市場營銷時?

你的直覺可能是錯的。

可悲的事實是，太多的營銷人員仍然依靠直覺來選擇最能吸引收件人的電子郵件主題。選擇保證打開的發送時間。為最佳的CTA點擊構建通訊。

這可能是因為，盡管有數據可以指導我們對電子郵件做出最佳決策，但許多營銷人員不願意評估這些數據。但更有可能的是太多了不可能全部都看一遍．

你必須對10個不同的主題行進行A/B測試。評估數據，並將其與大量其他因素進行比較。最後，選擇最好的一個。然後在你接下來發送的一百萬封電子郵件中複製它，直到永遠——而且都是用你的品牌的聲音——這對一個人來說是很難準確和大規模複製的。

這就是AI在電子郵件營銷中的應用能幫上忙。

人工智能是電子郵件營銷人員的直覺，如果這種直覺可以在幾秒鍾內讀取數百萬個數據點，並每次都做出正確的決定。

這項技術對於普通的電子郵件營銷人員來說並不是遙不可及的。

事實上，人工智能驅動的工具是不可思議的可實現的，可能是完善電子郵件營銷的關鍵。

在我們討論電子郵件中AI的無數用例之前，讓我們先定義它。

電子郵件中的人工智能是什麼?

人工智能聽起來充滿未來感，勢不可擋，但事實並非如此。下麵是我們最喜歡的定義:

人工智能是“讓機器變得智能的科學”。

DeepMind的首席執行官德米斯·哈薩比斯就是這麼說的。

機器已經很聰明,你可能會這樣想。你是對的。

我們有包含電子郵件工作流的程序，根據複雜的分支邏輯向特定的人發送電子郵件。我們有安排社交媒體分享的軟件。

但在這些例子中，是人類為機器製定規則。在電子郵件工作流程中，我們告訴機器考慮哪個if/then邏輯，當一個因素滿足條件時該做什麼，以及何時發送消息。

當機器使用人工智能時，它會自己變得更聰明。(這種特殊的人工智能被稱為“機器學習”)它使用大量的數據來提出建議和決策，並在學習過程中改進。

一旦人類開始訓練機器，它就可以利用這種訓練來發現自己的解決方案和路徑。

相反，普通機器需要人工幹預來修複錯誤，並確保機器不再犯錯誤。

例如，如果Facebook的照片標簽推薦工具錯誤地在一張照片中識別出了你的臉，它會立即(在你的幹擾下)知道這張臉不是真的你在照片裏。

不管是什麼原因導致它識別你，都不會再讓機器出錯了。如果它沒有使用人工智能，它就會一直在照片中錯誤地識別你，直到Facebook的某個可憐的程序員手動修改程序，告訴它不要再犯同樣的錯誤。

有超過15億活躍用戶在Facebook和數以億計的照片上傳每天，一個標準的機器或人類根本無法跟上。

但是機器學習算法可以。當它們被訓練完成狹窄的任務時，它們以驚人的速度和準確性完成任務。

這就是為什麼人工智能能夠賦予營銷人員超能力——尤其是在電子郵件方麵。

關於電子郵件營銷，憑直覺做出決定的日子已經一去不複返了。

人工智能可以超越人類，做出準確的預測，並給出一流的建議。

這是如何。

在Gmail中使用AI。

AI在穀歌中被大量使用Gmail，是最受歡迎的電子郵件客戶端之一。

如今，Gmail的許多核心功能都依賴於人工智能。

首先，它使用人工智能過濾掉你收到的垃圾郵件哪些不是。鑒於垃圾郵件的數量，穀歌使用人工智能實時過濾電子郵件是至關重要的。對於人類或傳統軟件來說，這是不可能完成的任務。

第二，Gmail使用人工智能按類別過濾合法郵件．人工智能決定了電子郵件是被分類到你的主要收件箱還是社交郵件或促銷郵件等次要收件箱。

最後，Gmail使用人工智能使用智能撰寫功能預測你接下來想寫什麼．這個功能可以在你打字時自動補全單詞，實時預測你想說的內容，而且準確率很高。

當Gmail自動填充收件人和主題行時，您還可以看到此功能的變體。

人工智能被用來幫助管理電子郵件。

人工智能還可以用來管理你的電子郵件。

我們提到過，像Gmail這樣的工具實際上可以幫助你使用人工智能將電子郵件分類。也可以標記需要回複的郵件或危險的郵件那可能是網絡釣魚。

此外，新的電子郵件工具，如超人的使用人工智能進行“人工智能分類”功能。這個功能實際上可以標記你最重要的郵件使用“與尖端垃圾郵件過濾器使用的技術相同，但應用方向相反。”

人工智能被用來寫更好的主題行。

人工智能的一個子集，自然語言生成(NLG)，實際上可以編寫語言。

它必須在一個極其龐大的結構化數據集上進行訓練，然後它就能夠為多種目的生成敘述——新聞稿、社交分享，甚至電子郵件主題行。

你看，人工智能可以評估基本數據創建一個最佳的主題行．這包括用詞、情緒、表情符號的使用等等。而且它是規模化的，所以準確而快速。

Phrasee它的人工智能技術可以很好地書寫主題行，在98%的麵對麵測試中擊敗人類。

這是因為它通過評估現有的副本來了解公司的品牌聲音，然後使用NLG生成大量保證表現良好的電子郵件主題行。

它使用自然語言處理(“NLP”，人工智能的另一個子集)進行複雜的情感分析，然後以驚人的準確性預測主題行在實踐中的表現。

有了人工智能，營銷人員可以寫出更好的主題行，產生比人類更多的打開量。

最終，更多的開放意味著更高的收入。

人工智能用於優化電子郵件發送時間。

人工智能對營銷人員來說非常寶貴的一個方麵是它的個性化能力在規模．

今天的消費者期待高度個性化的推薦和體驗，但營銷人員幾乎不可能將這些傳遞給每一位消費者。隨著觀眾的增長，它變得更加勢不可擋。

這就是電子郵件發送時間的問題。我們營銷人員可以整天爭論我們的受眾更有可能在上午10點還是下午3點打開電子郵件。可悲的是，無論如何，我們可能都錯了——因為為了獲得最佳的電子郵件打開率，我們需要根據每個觀眾的喜好發送電子郵件。

這對人類來說是不可能大規模做到的，這就是人工智能的用得上的地方。

這樣的工具第七感使用人工智能來評估來自HubSpot門戶網站、Marketo實例和/或公司電子郵件係統的海量數據。然後，它使用這些數據來建立一個預測模型每個聯係人。

也就是說你名單上的每一個人在他們最有可能打開郵件的時間收到郵件，基於數據。

人工智能用於分割電子郵件列表。

聰明的電子郵件營銷人員知道可靠列表的價值。

他們在發送定製電子郵件之前對受眾進行細分——細分電子郵件活動已經證明了這一點增加760%的收入．

但這種分割可以基於無限的標準。你怎麼知道你把寶貴的時間花在了最有影響力的細分上?

AI智能細分是一個很好的開始，因為它將幫助您開發增加打開和點擊的列表。

例如，根據Salesforce人工智能可以分析你當前訂閱者的行為——從購買模式到網站表單的一切——並識別出幫助你以新方式細分受眾的模式。它的速度比任何人類都快。

就像我們之前提到的，定製化是獲取當今用戶的關鍵。通過更智能的細分，你會得到優化的電子郵件列表，幫助你的電子郵件表現得更好。

人工智能被用來創建電子郵件簡報。

人工智能甚至可以為你創建電子郵件簡報。

通過通訊，我們指的是任何包含有用的第三方內容的電子郵件。

如果你每天、每周、每月或每季度都發送文章，人工智能可以幫你完成。像這樣的工具rasa.io使用人工智能自動從第三方來源提取有趣的內容。

然後，它會評估每個電子郵件收件人點擊的內容，並對下一封電子郵件進行個性化設置，隻為讓他們看到他們感興趣的內容。這樣你就可以向列表上的每個人發送一對一的個性化電子郵件。

結果呢?

更多的開放，更多的參與，更多的銷售。

如何開始使用人工智能處理電子郵件?

容易……

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• 如何將人工智能應用在營銷人員到機器規模的五個級別中進行分類^TM．
• 人工智能可以幫助你實現哪些商業成果。
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