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當社群媒體等渠道成為現今品牌與消費者互動及推廣產品的主要戰場時，行銷人很容易一不小心就忽略傳統行銷渠道，如：電子郵件。然而，近年來透過人工智慧加持的電子郵件行銷 (email marketing) 正逐漸地被賦予新生，成為有效的行銷工具。
比起社群媒體的方便快速，電子郵件行銷相較之下顯得較沒效率，因為廣告信件的缺點在於：容易在信件海中被忽略、不容易維持訂閱人數以致低開信率與低點擊率。
一般電子郵件行銷的傳統作法為藉由提供折扣、撰寫更吸引人的標題或調整寄件頻率等方式進而增進成效。不過這樣的調整方式其實都只是基於假設自己是讀者的角度來猜想信件內容到底為什麼無法與讀者產生連結。縱使這樣的設想是正確的，這些假設都必須不斷地反覆試驗，才有可能讓推廣內容順利傳達到目標受眾的手裡。
現在有了人工智慧技術的幫助，企業得以找出各種層面中相似度高的目標客群、更深入了解並分類現有顧客、預測消費者有興趣的主題以及預測顧客行為模式等進階策略。這些策略可以幫助你解決電子郵件行銷當中最麻煩的挑戰。
利用AI客群分類演算法進而提升開信率
你所製作的內容無法與目標讀者產生連結的背後一定有其原因。透過人工智慧的協助，你可以看到高準確度的分析結果 – 也就是你的讀者的真正需求 – 你的行動將比單純猜測來得更加有效。
根據Econsultancy提出的研究報告顯示，在2017年，亞洲有76%的行銷人表示他們極度想於電子行銷領域達成更個人化的規劃，然而卻只有21%的行銷人提供除了收件人姓名以外的客製化信件內容。
這份研究報告同時也指出，除了於信中稱呼收信人名字，在信件中使用與讀者切身相關的數據，吸引收件人打開信件的機率將會提高一倍。既然人工智慧可以寫出差點得文學獎的短篇小說，要能成功分析跨螢消費者線上的購物歷史、透過關鍵字分析並辨識消費者最有興趣的主題、進而歸納分類並進行預測，也並非難事。
一旦你獲得這些洞察，便能設計個人化內容，針對各個消費者的偏好與需求提供獨特優惠。人工智慧能夠辨識並分析海量文章內包含之各式有意義的關鍵字，提供多個接觸點來強化你與消費者之間的連結。
你甚至可以根據過往的活動互動來預測哪些人會對你的新行銷活動產生共鳴，並且設計個人化的信件內容來吸引住他們的目光。
舉例來說，台灣某家主流出版商總是寄給所有讀者一樣的電子郵件，導致低開信率與低點閱率。主要的原因是那些主題與內容與讀者的興趣並不相符，沒有足夠誘因促使讀者進行更多互動。
透過運用人工智慧技術，該出版社可以快速應用深度學習分析線上行為，比對出自有讀者資料庫所對應的網路使用者，例如讀者的實際年紀與興趣，幫助出版社針對正確的讀者群投以合適的行銷內容。在實際跑過一波行銷活動後，開信率大大地提升了42%，點閱率也成長了107%。
透過找出行為輪廓相似的使用者以擴大你的顧客群
先進的人工智慧模型可以從巨量的消費者行為數據中找出高度相似於暨有顧客群（如高消費力），除了幫助你針對目標設計行銷內容外，還能藉此更加擴大行銷效益。整個過程始於運用你所擁有的不同格式資料來分析消費者的個人特徵，這些資料包含：網站上的資料、活動數據、應用程式、顧客關係管理軟體、整合應用程式等等各式各樣的數據。
一個具有人工智慧技術支援的平台可以整合現有資訊與外部情報，準確地配對出潛在客戶。善用這些珍貴的數據資料，電子郵件行銷將不再是猜測遊戲，而是精準的行銷利器。
運用人工智慧預測結果來維持訂閱人數
根據行為模式分析，人工智慧技術平台可以幫助你辨識出那些人是可能會退訂電子報的族群。透過分析訂閱者在退訂前的行為預測他們準備要退訂了，此時若加緊腳步調整互動策略，並給他們停留的誘因，即有機會阻止客群流失。當你找出這群高流失風險族群，你就能事先規劃好並實踐你的「喚醒」策略，例如：
- 針對這些「潛在的退訂戶」進行興趣分眾，並進一步設計專屬的電子郵件內容。
- 提供一些小驚喜、優惠、或者是專屬的獎勵回饋。
- 將信件的格式與連結重新設計調整，讓讀者更容易採取行動。
人工智慧是個人化電子郵件行銷前所未有的新利器，它幫助行銷人歸納出能引發顧客互動行為的興趣主題，並藉此判定該如何設計內容來達到預期的成果。以上所提到的種種，都是人工智慧幫助傳統行銷起死回生的契機。
