个性化在电子邮件营销中并不是一个新术语——我们已经不时听到很多关于它的说法。
在当今的营销世界中，个性化已经转变为所谓的人性化——这不仅仅是用一个人的名字定制电子邮件。
今天的买家希望从他们收到的每封品牌电子邮件中获得更多的相关性、体验和行动。因此，人性化的电子邮件不只是向读者提供姓名或性别等粗略的细节，它们还考虑到读者的具体信息，如兴趣和意见、购买决定、打开电子邮件的可能性、阅读能力等等。
机器学习(毫升)和人工智能(人工智能)已经在营销领域展示了几年的力量，现在它们具有强大的影响力电子邮件营销也虽然它们背后的技术很先进，但它们仍然让营销人员在基本方面放心:当要发送电子邮件，什么在邮件中附上谁发送邮件给。如果when-what-whom循环是固定的，电子邮件营销中的大部分挑战将得到解决。
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好消息是，机器学习和人工智能使电子邮件营销人员能够打破这些挑战，并提供这个数字时代最复杂的电子邮件——人工机械化的上下文电子邮件。
以下是电子邮件营销人员可以期待的内容机器学习和人工智能现在和不久的将来。
设计一对一的电子邮件活动，特别是当你必须大量发送它们时，需要大量的努力和思考。从制作可操作的主题到优化电子邮件性能，技术让我们不缺乏可能性。
时代变了。关于人工智能是否能像人类一样处理信息的争论已经平息。人们终于开始理解人类对人工智能工具正常运行的不可或缺的需求。最近引起轰动的功能是电子邮件活动的人工智能主题行。
自然语言处理(NLP)使系统能够理解、处理和分析大量人工生成的非结构化数据，并将其转换为结构化格式。自然语言生成另一方面解释NLP结构化数据生成自己的数据。
由于NLP机制捕捉了品牌电子邮件内容的语气、情绪和主题，自动生成的主题行将与品牌标识和声音保持一致。此外，ML还通过性能预测指标帮助优化主题行，允许您创建具有正确字数的主题行用于收件箱显示并提高打开率。
电子邮件营销人员的主要目标之一是提高打开率，同时发送更能引起读者共鸣的电子邮件。相关的邮件在你的品牌必须表达的内容和你的订阅者感兴趣的内容之间取得平衡。
动态内容技术将帮助您根据用户的人口统计和心理特征，以及兴趣、行为、过去的偏好、地理位置、活跃时间等行为数据，在与用户相关的水平上定位用户。
基本上是一样的超文本标记语言这是呈现在每个收件人的收件箱，但在某种程度上，他们想看到它。ML可以方便地帮助营销人员选择适合特定受众的相关部分，因此单个电子邮件活动可以优化为有效的性能和人性化的重要性。
类似于主题行生成，相同的NLP机制可以帮助您解码和监控电子邮件收件人的情绪。使用ML完全自动地管理收件人的回复。每一个元素，无论是极性、主题，还是意见持有者的信息，都被考虑在内。
接收者的反应也可以是主观性和客观性的混合。主观词汇描述接受者的情绪和情绪，客观词汇通常描述事实。
例如，如果一个收件人回复一个品牌的电子邮件说，“对不起，产品a的演示很糟糕!”，回复有一个具有负极性的主体性分类因为它描述了一个人在参加产品演示时的糟糕经历。类似地，一个回复说，“这个软件有很好的特性。谢谢!具有正极性的客观性分类因为这个人陈述了一个事实，即这个软件有很好的特性。
ML借助其庞大的数据集和特定的算法，可以帮助营销人员在几分钟内方便地对电子邮件回复的情绪进行分类，从而更好地了解最终电子邮件接收者的意见。人性化，不是吗?
测试电子邮件的性能是电子邮件营销中的一种常见做法。随着技术的进步，测试方法越来越现代化、精确和聪明。而A / B测试是最常见的工具——将一封电子邮件分成两个版本，运行一个实验，找出两个版本中哪个表现更好，然后将获胜的版本发送给大多数非实验用户——其他形式正在发展。
多变量测试创建多个版本的电子邮件，以优化电子邮件的性能，而多属性的测试同时对各种电子邮件属性(如主题行、内容、设计、发件人地址等)运行测试，以查看哪一个对带来更多的打开量、点击量或两者都有影响。
另一种很流行的形式是the多臂土匪测试，这是一个复杂的a /B测试版本，它使用ML自动将更多的邮件列表收件人分配给在打开率或点击率等指标方面表现良好的版本，并将较少的收件人分配给表现不佳的版本。每一种测试方法都显示了电子邮件营销人员可以采取的不同方法来简化活动的表现结果。
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如果说设计电子邮件活动是一个主要的故事情节，那么让人们真正打开并阅读收件箱里的电子邮件则是完全不同的故事。
定期发送电子邮件的营销人员肯定同意细分的优势，这是一种基于某些条件或标准将受众分组为不同部分的常见方法。当信息是静态和结构化的时候，这种方法相当容易，但随着最近数据的激增，品牌和代表他们的电子邮件营销人员面临着执行的需要自动分割基于广泛的预先定义的标准——反应、参与、行为、支出、购买等等。
ML利用的势能集群建模这是一种无监督学习算法，通过从现有数据集中推断或特征，自动帮助对受众进行细分。只需选择一个标准，并观看多个部分巧妙地形成在您的邮件列表。
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另一个让营销人员感兴趣的领域是倾向建模，这是一种通过分析现有受众数据来预测未来行为的预测算法，例如，你的订阅者打开你的电子邮件、购买你的产品/服务的可能性有多大，或者他们倾向于打开或点击哪种类型的电子邮件。
发送人性化的电子邮件不仅与为你的目标受众策划高度个性化的内容有关，还取决于如何让他们阅读你发送的内容。ML提供的最佳解决方案是预测时间算法这决定了最佳开放时间给每一位接受者。
这背后的想法很简单:没有一刀切的方法，所以ML允许您在读者想要看到它的确切时间触发电子邮件。这肯定会考虑到收件人过去的活跃或参与时间，关于电子邮件的打开和点击，以及他们进一步参与的可能性。
一些营销人员认为，他们的电子邮件必须在收件人收件箱的顶部突出，才能迅速吸引读者的注意力——这是典型的做法后进先出机制通过它，队列或库存会计工作。发送时间优化可以通过算法在收件人看到他们的收件箱的黄金时间发送邮件来帮助实现。
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如今的营销人员不仅关注发送什么内容和时间，还关注发送内容如何发送。这取决于发送电子邮件的频率，以及知道如何在不过度和表现不佳的情况下实现参与的正确平衡。电子邮件的节奏通过为您的品牌定义电子邮件发送模式来帮助确定这一点。
限制品牌发送的电子邮件数量在建立受众的兴趣和信任方面发挥着重要作用。当一个订阅者想要打开你发送的每一封电子邮件时，另一个人想要取消订阅，因为他们觉得你在向他们发送垃圾邮件。就像找到最佳时间一样，ML可以帮助您找出发送电子邮件的频率对于每个收件人，让他们收到尽可能多的人性化，无垃圾邮件的电子邮件体验。
ML不仅有助于电子邮件营销人员的旅程，也有助于受众。在每个收件人的收件箱中，特殊的算法可以帮助将电子邮件标记为垃圾邮件。除了检测垃圾内容，这些ML-driven过滤器还要将垃圾邮件分开到一个文件夹中。
ML和AI在发送人性化的、上下文相关的电子邮件方面做出了很大贡献，从而推动了更好的销售。除了简化电子邮件营销过程，这些技术还可以帮助您执行智能智能营销这与不断变化的时代保持同步。
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