Mittwoch , Oktober 28 2020

Maschinelles Lernen maximiert den ROI des E-Mail-Marketings durch Listensegmentierung

E-Mail hat sich als bemerkenswert belastbares Marketingmedium erwiesen. Der ROI des E-Mail-Marketings kann bis zu 4.400% betragen. E-Mail-Marketing ist jedoch auch ziemlich kompliziert. Unternehmen, die vom E-Mail-Marketing abhängig sind, müssen verschiedene Arten von Technologien nutzen, um diese effektiv zu nutzen.

Wir haben bereits über die Vorteile des datengesteuerten Marketings geschrieben, wollten uns aber auch stärker auf die Vorteile des maschinellen Lernens konzentrieren. Maschinelles Lernen ist einer der technologischen Fortschritte, die bei der Entwicklung des E-Mail-Marketings eine wichtige Rolle gespielt haben. Versierte E-Mail-Vermarkter nutzen maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Zwecken. Einer der größten Vorteile ist die Listensegmentierung.

Strategien zur Segmentierung von E-Mail-Listen haben ihre Grenzen ohne maschinelles Lernen.

Verschiedene Experten haben über die Vorteile des maschinellen Lernens im Marketing gesprochen. Neil Patel ging in einem seiner letzten Beiträge auf Ideen für E-Commerce-Vermarkter ein, um maschinelles Lernen zu nutzen. Die Vorteile des maschinellen Lernens im E-Mail-Marketing sind jedoch noch überzeugender.

Neben geschäftlichen E-Mail-Vorlagen war die Listensegmentierung immer eines der wichtigsten Elemente jeder E-Mail-Marketingkampagne. Die Listensegmentierung kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Einige Beispiele für Segmentierungsstrategien werden unten diskutiert.

Die primäre Segmentierungsstrategie umfasst das Erstellen separater Mailinglisten für Personen, die nach bestimmten Produkten suchen. Beispielsweise kann ein Bekleidungsunternehmen separate Zielseiten für verschiedene Produktkategorien wie Schuhe und Hemden haben. Diese Kategorieseiten enthalten möglicherweise Links zu spezifischeren Produktseiten. Die Seite für Schuhe enthält möglicherweise Links zu Seiten über Sportschuhe oder High Heels.

Seiten zu bestimmten Produkten können E-Mail-Anmeldeformulare enthalten. Dies würde es der Marke ermöglichen, gezielte E-Mails über die spezifischen Produkte zu senden, nach denen der Kunde gesucht hat.

Die demografische Segmentierung ist ein weiterer Ansatz. Werbeplattformen wie Facebook ermöglichen es Marken, sehr komplexe Zielgruppen zu erreichen. Sie können ihre Anzeigen beispielsweise auf städtische Frauen mit Hochschulabschlüssen zwischen 18 und 35 Jahren zuschneiden. Sie können Kampagnen erstellen, die bestimmte demografische Merkmale der Benutzer zu speziell für sie entwickelten Zielseiten führen.

Beide Segmentierungsstrategien haben im Laufe der Jahre ein starkes Potenzial für Marken gezeigt, die sich mit E-Mail-Marketing beschäftigen. Sie haben jedoch auch ihre eigenen Einschränkungen.

Maschinelles Lernen hat Unternehmen neue Türen geöffnet, um ihre Listensegmentierungsstrategien zu verbessern. Dies könnte ihnen einen größeren Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Wie verbessert maschinelles Lernen die Effektivität der Segmentierung von E-Mail-Listen?

Die beiden im obigen Abschnitt aufgeführten Segmentierungsstrategien sind die beiden am häufigsten verwendeten. Es gibt jedoch auch andere Möglichkeiten, E-Mail-Listen zu segmentieren. Eine andere Möglichkeit besteht darin, Listen nach Benutzerverhalten zu segmentieren. Hier werden die Vorteile des maschinellen Lernens weitaus deutlicher.

MarketingSherpa führte eine Studie zur Segmentierung von Verhaltenslisten durch. Sie fanden heraus, dass Marken viel höhere E-Mail-Marketing-Conversion-Raten hatten, wenn sie Listen basierend auf einer Reihe von Aktionen segmentierten, die Benutzer über die gesamte Lebensdauer des Trichters durchgeführt hatten.

Der offensichtliche Nachteil der Segmentierung von Verhaltenslisten besteht darin, dass es schwieriger ist, relevante Verhaltensweisen zu identifizieren und korrelieren sie mit Conversion-Raten. Glücklicherweise verfügen die Automatisierungstools für E-Mail-Marketing über äußerst komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen. Sie können diese Verhaltensweisen leichter identifizieren, was die Listensegmentierung sehr einfach macht. Algorithmen für maschinelles Lernen können auch den Segmentierungsprozess automatisieren, wodurch das Risiko und die Arbeitsbelastung für Marketingfachleute verringert werden.

Hier sind einige der Auslöser, nach denen Segmentierungsalgorithmen für Verhaltenslisten suchen könnten:

  • Kundenbindung mit personalisierten Inhalten. Die Personalisierung von Inhalten ist ein sehr wichtiger Bestandteil des modernen Marketings. Allerdings schätzen nicht alle Kunden personalisierte Inhalte. Algorithmen für maschinelles Lernen können die Engagement-Raten beim Personalisieren von Inhalten bestimmen. Dies kann eine wichtige Variable sein, die bei der Segmentierung von E-Mail-Listen berücksichtigt werden muss. Der Algorithmus für maschinelles Lernen kann Benutzer in E-Mail-Listen einfügen, die keinen personalisierten Inhalt enthalten, was ihre Benutzererfahrung verbessern könnte.
  • Der Algorithmus für maschinelles Lernen kann verschiedene Angebote identifizieren, auf die der Benutzer geklickt oder mit der Maus darüber gefahren hat. Wenn keine eindeutigen Signale für die gesuchten Produkte vorliegen, können diese Daten auch bei der Listensegmentierung hilfreich sein. Benutzer können E-Mail-Benachrichtigungen über von ihnen besuchte Webseiten oder Angebote erhalten, auf die sie geklickt haben.
  • Benutzer können basierend auf der Interaktion mit dem E-Mail-Trichter segmentiert werden. Dies ist einer der Vorteile der Verwendung von Analysen im E-Mail-Marketing. Einige Benutzer könnten in neue Listen aufgenommen werden, wenn sie seit einiger Zeit keine E-Mails mehr geöffnet haben. Diese Option ist seit langem verfügbar. Maschinelles Lernen bietet jedoch die Möglichkeit einer differenzierteren Verhaltenssegmentierung. Benutzer können auch basierend auf der Tageszeit, zu der sie E-Mails öffnen, segmentiert werden. Auf diese Weise können Sie E-Mails basierend darauf festlegen, wann sie am wahrscheinlichsten gelesen werden. Dies ist eine Option, die vor der Verbreitung des maschinellen Lernens nicht möglich war.

Maschinelles Lernen wird für die Zukunft des E-Mail-Marketings immer wichtiger. Marketer müssen ausgefeilte Tools für maschinelles Lernen verwenden, um Benutzer anhand ihres Verhaltens zu segmentieren. Dies könnte ihre Conversion-Raten erheblich erhöhen.

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