第七感使用人工智能優化電子郵件發送時間

每個營銷人員和銷售人員都有一個共同的問題:你如何確保你的營銷或銷售電子郵件在每天湧入某人收件箱的通信洪流中脫穎而出?

第七感我他來幫忙。

該公司的解決方案使用人工智能來確定潛在客戶最有可能與你的電子郵件聯係的時間。該工具與HubSpot門戶網站、Marketo賬戶或公司電子郵件係統集成，以建立您的聯係人的獨特配置文件，並了解他們的習慣。

結果呢?人們真正參與的電子郵件。我們和第七感首席收入官談過了伊凡LaBianca了解更多。

用一句話或陳述描述你的公司。

第七感是一家人工智能公司，通過確保營銷人員的電子郵件有最大的機會被看到、閱讀和參與，幫助營銷人員提高電子郵件渠道的投資回報率。

貴公司如何在產品中使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?

第七感在兩個方麵應用機器學習:

首先，我們使用統計建模來查看您的營銷自動化係統中的打開和點擊數據，以確定每個人的電子郵件參與的獨特模式。基於這些數據，我們賦予營銷人員大規模個性化電子郵件發送時間的能力。給我們一個時間窗口，你名單上的每個人都將在他們最有可能在給定的窗口內打開電子郵件的時間收到他們的電子郵件。

其次，我們通過根據機器學習模型預測誰更有可能或更不可能與你的下一封郵件互動來創建動態細分市場，幫助營銷人員。這對於最小化電子郵件疲勞，最大限度地擴大覆蓋麵，交付性/收件箱，並最終從電子郵件中獲得更多的投資回報率是極其重要的。

營銷人員投入了大量的時間和資源來增加他們的電子郵件列表，消息和創造性的電子郵件內容。伟德bv885但如果你的郵件沒有進入收件箱，所有這些都可能會浪費。如果這些消息被發送給垃圾郵件，那麼“99%已交付”消息就毫無意義。

如果你看一下你的垃圾郵件文件夾，你可能會看到許多來自合法品牌的郵件，你以前在收件箱裏看到過。它們怎麼會出現在你的垃圾郵件文件夾裏?為什麼它們不再出現在你的收件箱裏?

電子郵件服務提供商使用許多因素以及人工智能來確定應該進入你的收件箱的內容。但簡而言之:這些品牌的電子郵件現在很可能被認為是垃圾郵件，因為要麼你從來沒有關注過他們的信息，要麼他們的大部分受眾都沒有關注過。

如果你無法接觸到你的客戶，那就是一個大問題。你的“有效列表大小”可能比頂部的數字小得多。最快的解決方法是確定最具參與度的客戶，並將更多精力集中在他們身上，減少對參與度最低的客戶的郵件發送。

郵寄少於完整列表的郵件通常很難說服上層管理人員，而且是有正當理由的。如果我們從來不給這些聯係人發郵件，我們怎麼知道他們不會回複呢?

這就是人工智能非常有用的地方。通過使用機器學習過程，第七感能夠非常準確地識別哪些聯係人最有可能打開你的下一封電子郵件。在某些情況下，我們發現90%的用戶粘性來自於30%的用戶。

通過策略和長遠的策略，你最終會從電子郵件中看到更好的結果。我們曾見過這樣的案例:公司發送的電子郵件數量是之前的一半，總打開量和點擊量增加了一倍。你會給那些真正想要它的人發更多的郵件，而不是給那些不想或甚至不會看到它的人發更少的郵件。

你的人工智能解決方案的主要營銷用例是什麼?

公司使用第七感來解決許多問題，但最常見的是提高電子郵件的發送能力/收件箱和提高參與度。公司通常分為兩類:

1.他們有一個成熟的電子郵件營銷計劃，並看到了行業平均打開率，但他們正在尋找人工智能來進一步優化他們的交付能力和參與度。對於這些公司來說，這種方法非常簡單且易於實現。我們讓第七感分析他們的受眾，並將發送時間和頻率優化到位，以幫助他們升級他們的電子郵件程序。

2.他們的敬業度低於平均水平，正在尋找提高敬業度的方法。對於這些公司來說，勝利可能是巨大的，因為通常存在嚴重的交付能力/內盒問題。關鍵是，有時候他們意識不到自己有問題。為了幫助解決這個問題，我們建立了一個非常有用的免費分析和報告儀表板，可以清楚地顯示大量聯係人是否處於非活動狀態。一旦我們解決了交付能力問題，就好像他們的名單增加了我們可以重新激活的聯係人數量。

是什麼讓你的人工智能解決方案比傳統方法和產品更智能?(例如，它如何節省營銷人員的時間和金錢，以及它如何幫助他們增加實現目標的概率?)

許多營銷人員都在爭論什麼時候發送電子郵件，或者發送時間是否重要。我們已經看了數據，答案很明確。發送時間很重要，特別是涉及到轉換時。

想想你自己的電子郵件使用模式。我住在西海岸，當我早上開始處理我的收件箱時，我通常會收到30多封來自營銷人員的電子郵件，他們計劃在美國東部時間上午9點(也就是我的時間早上6點)發布他們的活動。是的，我仍然會看到他們的電子郵件，但早上的第一件事，我的首要任務是掃描發件人的姓名，了解重要的電子郵件，最後，刪除其餘的。

為什麼頂部的穀歌廣告比底部的廣告貴這麼多?因為第1個位置的點擊率幾乎是第5個位置的5倍，盡管我們通常都會在瀏覽有機結果的過程中瀏覽所有廣告。如果他們注意到我的開放模式，他們會發現我通常會在他們發送郵件幾小時後打開他們的郵件。如果他們把時間調整到我過去打開郵件的時間，那還是不太理想，但至少現在他們的郵件在我的收件箱裏。

現在讓我們更進一步，假設我確實覺得內容很吸引人，但我沒有時間在早上第一件事就是閱讀它。相反，我會在下午4點的時候回頭再點一下郵件，那時事情會慢下來一點，我分心的事情也會少一些。看看用戶是如何與你的內容互動的，你會發現這種類型的延遲點擊和打開非常普遍。

我們現在隻有3個數據點，上午9點開放，下午4點開放/點擊，但如果我們將這些數據投入工作，它將變得非常強大。如果你在使用第七感，你給我的下一封郵件就會在我最有可能處理優先級較低但有趣的營銷郵件的時候發出。你不僅會在下午4點出現在我的收件箱頂部，而且很有可能在我想找點與工作相關的消遣時，你在我的桌麵上推送了一條通知。

對於營銷人員來說，從你的人工智能技術中獲得價值有什麼最低要求嗎?(例如數據、列表大小等)

我們的定價是可伸縮的，我們有客戶向數百萬訂閱者發送，也有客戶向幾千訂閱者發送。如果電子郵件對你的業務來說是一個有價值的溝通渠道，你可能會發現使用第七感的價值。

要想取得成功，你還需要做好郵件漏鬥的其餘部分。第七感可以提高你的曝光度，所以你需要發送高質量的內容。如果你還沒有到那裏，我們不能直接提供幫助，但我們有一個龐大的代理合作夥伴網絡，可以在內容和戰略方麵提供幫助。

就公司規模和行業而言，你的理想客戶是誰?

許多公司都看到了使用第七感的價值，包括B2B、高等教育、B2C和非營利組織。列表大小從幾千到幾百萬不等。

你認為目前人工智能的局限性是什麼?

目前存在的人工智能是有限的，因為它需要在數據收集、專業知識和強大的計算能力方麵進行大量投資，以提供高度針對性的點解決方案。

大多數用例都是一般化的，比如“如果你喜歡蘋果，也許你也會喜歡梨”或者“這裏有一個人可能會說‘蘋果’的方法。”’”隨著最近在計算能力方麵的突破，深度學習已經可以為係統提供所有可能的輸入，並建立一個非常有效的模型。然而，即使在像這樣的“最佳情況”係統中，仔細的問題製定是關鍵，仍然需要大量的資源來部署。伟德bv885

如果問題本身不能泛化，沒有一套明確的“已知好的標準”來提供訓練輸入，或者僅僅是足夠複雜，那麼要從中得到好的結果仍然是非常昂貴和困難的，如果不是不可能的話。

你認為人工智能在營銷領域的未來潛力是什麼?

從目前的情況來看，銷售人員和營銷人員經常因為沒有遵循他們的流程或沒有充分了解他們的客戶而失去交易和客戶。人工智能非常適合解決這兩個問題，通過跟蹤買家的旅程並提供銷售和營銷支持，通過將行為數據應用於細分和定位，而不是粗略的猜測。

例如，人工智能不再依賴可能不存在或被忽略的清單，而是可以為每個潛在客戶填充一個簡介，並選擇適當的電話或電子郵件腳本，以確保入站銷售代表能夠以客戶認可的方式表達價值。

或者，人工智能可以向作者提供實時反饋，建議針對特定興趣群體進行可能的修改，或者提供誰最有可能欣賞這篇文章的觀點，而不是猜測一篇給定的內容會在多大程度上引起目標群體的共鳴。

關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對剛剛開始使用人工智能的營銷人員有什麼建議嗎?

幾乎每個營銷領域都受到人工智能在一定程度上的顛覆，現在采用人工智能的營銷人員將比同行獲得顯著優勢。如果你專注於你已經取得巨大成功的領域，那就加倍努力，看看是否有方法可以利用人工智能來優化它。另一方麵，如果你在某些領域遇到了困難，那就在人工智能中尋找解決方案，看看它們是否能幫助你克服它們。