一個創作者如何使用人工智能獲得50%以上的電子郵件打開率

馬特·莫斯卡納(Matt Moscana)是ESPN電台和電視節目《進一步回顧》(After Further Review)的主持人，他是了解路易斯安那州橄欖球的主要人物。他的節目在當地電台和ESPN電視台播出。

直到最近，馬特一直依賴ESPN的營銷和他的推特賬號與聽眾建立更真實的聯係，為他的廣播節目帶來興趣。

他說:“我非常相信與用戶的連接。但僅靠社交並不能解決問題。馬特想探索其他建立關係的渠道——包括電子郵件。

隻有一個問題。

在馬特看來，電子郵件營銷總是顯得過於飽和和過時。如果你設法防止你的電子郵件直接變成垃圾郵件，你仍然有任務讓它們從其他公司的日常郵件中脫穎而出。

當他開始吸毒時，情況就變了AI在電子郵件營銷中的應用，通過人工智能電子郵件工具rasa.io。

自定義郵件

拉莎。io是一個人工智能工具，可以從你的聯係人列表中學習每個人的行為。當馬特深入研究電子郵件營銷策略時，他發現定製電子郵件是更有效而不是一般的文字發給大眾。

例如，他的一些觀眾隻點擊指向路易斯安那州立大學(LSU)域名的鏈接，而另一些人則對不同的選項反應良好。拉莎。IO分析他的電子郵件收件人的點擊數據，以確定哪些鏈接應該發送給哪些人。經常點擊LSU鏈接的人將主要收到LSU鏈接。

喜歡閱讀《體育畫報》等大型出版物文章的人，主要會收到《體育畫報》的鏈接。拉莎。IO算法根據每個收件人的需求定製郵件內容。

自定義也可以應用於電子郵件頻率和文本長度。

馬特的一些聽眾可能每周隻打開一封電子郵件——在這種情況下，是rasa。IO軟件會向這些人發送更少的電子郵件，以避免惱人的混亂。

其他人可能是新奧爾良鵜鶘隊的球迷，他們隻查看與他們最喜歡的球隊有關的電子郵件，算法就會對這些行為起作用。

這種級別的定製，馬特一個人要花好幾個小時才能完成，但是。IO通過分析營銷數據自動完成。

有機成分分析與利用

拉莎。io還提取Matt在社交媒體上發布的內容，以創建與受眾興趣一致的電子郵件營銷數據。

人工智能算法會注意到Facebook和Twitter等其他營銷渠道上的每日轟炸。在此基礎上，它整合了有趣的每日/每周/每月電子郵件，並利用定製因素從收件人獲得更高的打開率。馬特花了很多時間來培養他的社交媒體品牌，所以他喜歡在他的電子郵件活動中放大這種努力。

rasa的這一方麵。io的人工智能算法意味著馬特有更多的時間專注於他的節目和社交媒體上的品牌。與此同時，他的打開率超過50%，因此他能夠實施有效的多渠道營銷策略。

為了馬特，拉莎。IO已經從電子郵件營銷中剔除了很多猜測。他不再需要擔心他的電子郵件方式是否有效，或者收件人是否對他的內容不感興趣。拉莎。IO回答了所有這些問題，以確保與聽眾的互動總是在他們想聽到的內容上。

這隻是一個很好的案例研究，說明當你使用人工智能更聰明地進行營銷時會發生什麼。

如果你想了解更多關於rasa。IO可以改善電子郵件營銷，點擊下麵。