老生常谈returnpath也在谈，做到这5点，可以大大提高邮件交付率!

自从20世纪80年代后期以来，我一直在参与所谓的机器学习。与现在的技术相比，今天的机器学习平台和技术的能力是惊人的。新方法和更便宜的计算能力的组合使得曾经被认为是科幻的事情变成现实。

电子邮件营销中的人工智能（AI）和机器学习的承诺令人兴奋。不幸的是，关于AI的使用的很多讨论都是抽象的，或是专注于很少的用例。我想打开孔径一点，看看一些更具体的方法和AI可以用来提高电子邮件营销的功效。

内容：  消息的内容（包括主题，提供的产品，呼吁行动，提供的折扣以及其他功能）是新机器学习和AI技术正在进入的一个领域。例如，对于在线零售商，通常最常见的应用是根据网站行为提供产品建议。许多零售商对AI的当前应用感兴趣，以优化主题线。

我们如何超越产品建议和主题行？电子邮件消息的许多其他功能可以根据每个用户的过去行为以及自动化实验技术（如强化学习模型）进行优化。什么样的折扣或其他优惠为每个用户带来更高的终身价值？什么号召性用语可能会带来更多点击和转化？通过机器学习技术可以发现这些问题。

发送时间：  这是电子邮件营销厂商投入大量的另一个领域。使用历史数据，估计40％-60％的用户（最活跃的用户）的最佳时间比较容易。在最佳时间发送已显示可以带动更多的打开和点击。

不幸的是，由于电子邮件营销列表的大部分是休眠的，所以很难确定每个用户的最佳时间。一些供应商正在使用其他 营销人员的经验建立合作数据库，以便更轻松地为列表中的更多订阅者找到最佳时机。也可以从其他渠道（例如应用程序使用和网站访问）捕获数据，以便更好地估计发送电子邮件的最佳时间。

Cadence：每个用户发送的最佳频率 - 特别是基于广告系列的邮件。由于大多数营销人员向每个订阅者发送大致相同数量的基于广告系列的邮件，这样非常不友好。

许多营销人员发现通过传统的营销分析技术难以找到最佳节奏。一项调查显示，超过三分之二的营销人员认为可以提高频率并尝试开发解决方案。大多数受访者放弃了频率优化的尝试。

这是AI可以解决的问题。使用复杂的AI方法来实现个性化频率的实验显示，收入和点击量大幅增加（大多数邮寄不足的营销人员的点击增加高达40％），而不会导致更高的投诉率或取消订阅。

触发消息的结构：  每封邮件中的正确内容有哪些可以提高转化率和收入？今天，这些问题可以通过艰苦的测试来回答，这可能需要很多次迭代。这是使用机器学习技术来解决问题的另一个问题。

电子邮件地址捕获：什么内容和号召性用来优化捕获优质电子邮件地址？与上述“内容”部分一样，可以使用许多杠杆来优化电子邮件地址捕获。已经显示电子邮件捕获中使用的优惠类型会影响地址的质量（例如，这些在电子邮件中活动的地址）。AI驱动的工具可以优化地址的数量和质量。

这些并不是创意分析和产品团队在未来几年内能够提供的唯一应用。

你呢？你有什么想法来使用这种令人兴奋的新技术？

来源:https://blog.returnpath.com/5-killer-apps-ai-email-marketing/
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