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octobre 15, 2018

Comment rendre les e-mails basés sur l'IA convaincants sans être effrayant7 minutes de lecture



La plupart des clients se méfient de l'intelligence artificielle. Ne le prenez donc pas pour étrange en utilisant incorrectement vos données.


6 min de lecture

Les opinions exprimées par les contributeurs de l'Entrepreneur sont les leurs.


L'intelligence artificielle est de plus en plus répandue dans tous les aspects numériques de l'entreprise, mais tous les clients ne sont pas ravis de la nouvelle technologie. Dans son quatrième sondage annuel «Creepy or Cool», RichRelevance a révélé que seulement 32% des répondants se sentaient bien à propos de l'IA. La grande majorité (81%) des entreprises croient que les entreprises ont l'obligation d'indiquer à leurs clients quand et comment utiliser l'IA.

Cela signifie que toute entreprise souhaitant bénéficier des capacités d'AI et fidéliser ses clients doit faire preuve de transparence quant à la technologie qui alimente ses plates-formes. Mais les entreprises ne doivent pas craindre l'IA. La plus grande opportunité pour la plupart des entreprises est de hiérarchiser leurs données pour trouver le juste équilibre entre personnalisation.

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Il y a un bon compromis entre sur-généralisation et surpersonnalisation: c'est quelque part entre envoyer 10 000 copies du même courrier électronique à 100 cibles différentes et attacher une photo de la maison du prospect dans un courrier électronique. Les entreprises ont des tonnes de données sur leurs clients et cela ne fera qu'augmenter. Cependant, lorsque les informations sur le client sont utilisées de manière incorrecte, elles peuvent être déroutantes ou tout simplement énervantes.

Atteindre le bon équilibre

Les perspectives et les clients sont plus que des points de données sur un tableur. C’est excitant d’avoir des rangées d’informations utiles qui peuvent aider à engager les gens, mais comme pour une première rencontre quand une personne a clairement trop traqué sur Facebook, cela peut être écrasant. Examinez l’audience de manière critique pour vous assurer de ne pas modifier une stratégie d’intelligence artificielle susceptible de heurter certains lecteurs.

L’ensemble de l’équipe doit déterminer quel niveau de détail sera confortable pour les lecteurs. Comment les employés préféreraient-ils que leurs informations soient utilisées? Qu'est-ce qui est impressionnant à voir dans un email ciblé? Et quels points de données, lorsqu'ils sont utilisés, donnent l'impression de dépasser la limite?

Comme avec tout autre processus, formez une hypothèse et testez-la; isoler les variables et qualifier les réponses reçues. Quels membres du public ont répondu favorablement? À quel personnage de l'acheteur ressemblent-ils le plus? Y at-il des modèles dans ces personas acheteur? Ces idées construisent et commencent à éclairer les expériences futures, menant à des stratégies mieux informées concernant les données à utiliser, ainsi que le moment et le moment de leur utilisation.

Cela peut sembler compliqué, mais il y a plusieurs façons de s'assurer que le processus réalise le bon équilibre. Voici trois étapes à suivre pour utiliser l’intelligence artificielle dans vos courriers électroniques d’une manière qui profite à la fois à votre entreprise et à vos clients.

1. Organisez et connectez vos données.

Les silos de données peuvent tuer une stratégie d'intelligence artificielle avant qu'elle ne soit lancée. L’apprentissage automatique a pour objectif principal de mettre au jour des liens entre des points apparemment disparates. Si vous isolez ces points les uns des autres, votre IA ne peut pas les utiliser pour créer des liens. Et sans eux, la possibilité de recueillir de véritables idées diminue.

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Selon une étude Evergage, ] 98% des spécialistes du marketing s'accordent pour dire que, lorsqu'elle est correctement implémentée, la personnalisation contribue à renforcer les relations clients et près de 88% affirment que leurs clients attendent ce type d'expérience sur mesure. Mais près de la moitié des spécialistes du marketing ont au moins quatre systèmes qui stockent les informations sur leurs clients. Ces sociétés limitent les connaissances qu’elles peuvent tirer pour répondre aux attentes des consommateurs.

Le regroupement de ces sources de données cloisonnées sera une tâche qui incombera à un rôle technique au sein d’une entreprise ou peut-être à une sous-traitance. Lorsque mon entreprise, Sapper Consulting, était plus jeune, nous n’avions pas compris la nécessité de jouer un rôle technique à plein temps. Nous avons tiré parti de notre réseau et de nos ressources en talents, telles que Upwork, pour nous attaquer aux projets dès leur apparition.

2. Testez et mesurez tout.

Chaque aspect d'un bon message électronique doit être testé et suivi. Cela comprend les lignes d'objet, les textes de prévisualisation, les crochets, les appels à l'action, les paragraphes de corps, les titres, les industries, le contenu régional, les habitudes d'achat, les téléchargements de contenu, les visites de webinaires – vous l'obtenez. Plus vous pourrez tester de points de données, plus les résultats de ces conclusions seront importants pour les décisions futures. Si tout se passe bien, des modèles de contenu efficaces apparaîtront. Mais n'arrêtez pas les tests même lorsque certains tests donnent des résultats positifs.

La ligne d'objet «Silver bullet» qui a obtenu un taux d'ouverture de 80% finira par perdre de son éclat, il est donc important de disposer d'autres stratégies efficaces sur le pont . Allouez le budget et les ressources nécessaires pour atteindre les KPI, mais n'abandonnez jamais la R & D. Ces tests peuvent être effectués dans l’ensemble de l’entreprise, depuis les développeurs et les équipes de produits jusqu’aux équipes de support client de première ligne. La mesure dépend en partie du bon logiciel, mais ce sont les esprits analytiques qui transforment les feuilles de calcul en action – pensent les spécialistes des données.

Spotify excelle dans ce type de test itératif de nouveaux types de contenu. Ses listes de lecture Discover Weekly sont gérées en grande partie par un algorithme créé par Echo Nest, société de renseignements sur la musique acquise par Spotify en 2014. Bien que Discover Weekly puisse ne pas être parfait, il en apprend plus sur les préférences des clients grâce à des chansons qui sont ignorées et des chansons qui sont «aimées» et ajoutées à la bibliothèque personnelle de l'utilisateur. Il s’agit de l’un des exemples les plus clairs de test en temps réel de petits lots utilisant les commentaires des consommateurs.

3. Écoutez vos clients.

Si les clients n'aiment pas quelque chose, ils vous le diront. Il n’est pas difficile d’imaginer qu’on se retrouvera sur une liste d’e-mails de marketing effrayants de Buzzfeed si vous exploitez les mauvais points de données. Si l’on refuse clairement d’utiliser une adresse personnelle dans les courriels de sollicitation, n’utilisez pas d’adresses personnelles.

«Personnel» signifie différentes choses pour différentes personnes; Une vraie personnalisation signifie être au courant des préférences des destinataires individuels et s’y adapter. Une fois que la personnalisation commence à aller à l’encontre des meilleurs intérêts de vos clients, cela nuit à votre stratégie marketing.

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Selon une étude de Periscope de McKinsey réalisée en Europe et aux États-Unis, environ 40% des consommateurs ont indiqué que les messages que les marques leur envoient ne sont que parfois personnalisés. Parmi les Américains interrogés, 31% ont déclaré que les courriers électroniques qu'ils reçoivent sont généralement pertinents pour eux, tandis que 23% ont déclaré ne jamais ou rarement recevoir de messages pertinents. Il est clair que les marques ont du travail à faire, alors écoutez les consommateurs lorsqu'ils donnent des commentaires positifs et négatifs.

L'utilisation de l'IA devient rapidement la norme dans tous les secteurs, mais les consommateurs attendent des marques qu'elles indiquent de manière transparente comment, quand et pourquoi cette technologie est intégrée. . Les trois étapes ci-dessus sont la clé pour épater la clientèle avec une personnalisation basée sur l'IA au lieu de la faire fuir.




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