E-mailový marketing je stále klíčovým nástrojem pro mnoho podniků. Zůstává jedním z nejúčinnějších způsobů, jak navázat a udržovat vztahy se zákazníky. Málokteré společnosti si mohou dovolit vlastní mobilní aplikaci, takže pro většinu je e-mailový kontakt často jediným řešením.
Je e-mailový marketing stále efektivní v éře AI?
Analýza statistik o studených e-mailech (prodejní e-maily zasílané náhodným společnostem) ukazuje, že míra otevření e-mailů za posledních 6 měsíců (10’25-03’26) klesla až o 40 %! Schránky přetékají nechtěnými zprávami, které nejsou přizpůsobeny příjemci. Obsah generovaný AI nevytváří žádnou angažovanost.
Můžete říci, že se mě to netýká, protože nezasílám nechtěné zprávy. Moje databáze se skládá z odběratelů, kteří se sami přihlásili k odběru newsletteru, protože jsme nabídli 5% slevu na první nákup. No, ne tak docela.
Za prvé, schránka plná e-mailů generovaných GPT pro vašeho odběratele znamená méně pozornosti pro ostatní e-maily. Ztrácejí se v hromadě pošty a jsou téměř automaticky smazány spolu s ostatními zprávami.
Za druhé, slabý e-mail od společnosti, na kterou jsem se přihlásil, končí ve stejné skupině jako velmi slabý e-mail generovaný AI. Slabý znamená nereagující na potřeby, nereagující na zájmy. Jinými slovy – nepersonalizovaný.
Jak vyniknout v moři slabých e-mailů generovaných AI?
Personalizace a přizpůsobený obsah jsou nyní nejdůležitějšími metodami, jak vyniknout v přeplněné schránce. Personalizace by však měla být odlišena od personalizace. Personalizace není pozdrav uživatele jeho jménem ve vokativu. Tuto část lze v podstatě přeskočit. Personalizace v téměř třetí dekádě 21. století je individuální přizpůsobení nabídky pro každého příjemce, automaticky. Tradiční segmentace (demografie, historie nákupů, RFM) stále více nedokáže držet krok s rychle se měnícími preferencemi zákazníků.
Jak tedy personalizovat? Klíčem je segmentace publika. Bohužel špatnou zprávou je, že segmentace, kterou známe z marketingových automatizačních systémů, je již nedostatečná. Preference zákazníků v e-commerce se mění rychleji než možnosti segmentace v samotném nástroji, a rozhodně rychleji než schopnost přizpůsobit obsah těmto segmentům.
Marketingová oddělení vybavená nástroji pro marketingovou automatizaci nemohou držet krok se strategií „dosáhnout rychleji s individuálně přizpůsobeným obsahem“. Budování a správa několika segmentů plus udržování komunikace je již velkou výzvou. Rozdělení seznamu příjemců na nano-segmenty je obrovský úkol, vyžadující obrovský tým a obrovský rozpočet. A tak se nástroje pro marketingovou automatizaci stávají nástroji pro zasílání e-mailů s několika triky, které nikdo nepoužívá.
Pro úspěch v e-mailovém marketingu je prioritizace personalizace (a skutečně nano-personalizace) nezbytná pro to, aby e-mailové kampaně rezonovaly se zákazníky a přinášely výsledky.
Externí vrstva personalizace v e-mailech? Co to je?
Na první pohled se to může zdát obtížné implementovat. Teoreticky byste museli nastavit webové háčky/streamingové události, nastavit API pro doporučení, implementovat nějaké řešení pro zpracování dynamických bloků a funkčních vlajek. Jednodušším řešením je nastavit externí vrstvu personalizace (mikroslužbu), která přijímá signály a rozhoduje, které moduly vložit — usnadňující iterace nezávisle na uživatelském rozhraní MA nástroje.
Externí vrstva personalizace je nezávislá služba mimo marketingový automatizační (MA) nástroj, která:
- sbírá uživatelské signály v reálném čase,
- počítá atributy a rozhodnutí o personalizaci (pravděpodobnost, doporučení, výběr modulů),
- vrací výsledek ve formě instrukcí (např. které obsahové bloky vložit) pro systém odesílání nebo API šablony e-mailu.
Výhodou tohoto řešení je oddělení logiky personalizace od rozhraní MA, což umožňuje rychlejší iterace a implementace. Takový nástroj je také centrálním místem pro prediktivní modely, pravidla a záložní řešení. Umožňuje verzování pravidel (a nejen pravidel) a A/B testy nezávisle na MA.
Jak implementovat nano-segmentaci v e-mailovém marketingu?
Taková mikroslužba, i když mnohem jednodušší pro uživatele, je poskytována společností Quarticon – AI-mails. AI-mails jsou přesně externí vrstva personalizace v e-mailovém marketingu.
V našem řešení jsme šli ještě dál – systém vrací výsledky nikoli ve formě instrukcí, které je třeba integrovat s marketingovým automatizačním systémem, ale ve formě hotových produktových bloků (obrázků), které je velmi snadné vložit do obsahu e-mailu. Tímto způsobem je dosaženo maximální jednoduchosti implementace.
Jak obecně funguje mikroslužba Quarticon pro nano-personalizaci e-mailů? Chcete mít produktový blok se 6 produkty přizpůsobenými pro každého uživatele – přidáte kód 6 obrázků (a odkazů) do svého e-mailu a odešlete ho. Neprovádíte žádnou segmentaci, žádný výběr produktů. Chcete odeslat jarní nabídku za měsíc – změníte „Zimní nabídka“ na „Jarní nabídka“ v e-mailu a odešlete ho. Obrázkovou část vůbec neměníte, produkty nedefinujete.
Za tímto řešením stojí celá rozhodovací vrstva – modely ML, úložiště událostí, výpočet funkcí, mapování obsahu (nejen produktů) nebo správa experimentů. To vše je poskytováno „v balíčku“. Bez složité infrastruktury můžete dosáhnout úrovně personalizace nabídky v e-mailech, kterou největší hráči se svými systémy nedosáhli.
Budoucnost e-mailového marketingu
Budoucnost e-mailového marketingu v silně konkurenčním prostředí závisí na personalizovaném obsahu (a dokonce nano-personalizovaném), aby vynikl v přeplněných schránkách. V e-commerce je to klíčové a snadno měřitelné – zvyšuje míru otevření, míru prokliku, konverze.
Platí to i pro další odvětví – vydavatelství (placený obsah), média, inzertní služby, VOD služby. Data a analýza jsou klíčové pro optimalizaci strategií e-mailového marketingu, ale nejsou tam, aby se nad nimi přemýšlelo. Data z předchozího měsíce v e-commerce jsou již historií. Vše se děje tady a teď, v reálném čase.
Generují AI-mails obsah e-mailů?
Ne, Quarticon AI-mails negenerují obsah a vůbec nepoužívají Generative Pre-trained Transformers (GPT). Používají AI k analýze chování uživatelů a doporučují správné produkty nebo obsah, který již máte (např. produkty v e-commerce, filmy ve VOD službách nebo blogové příspěvky/články) správnému publiku ve správný čas. Je to další oblast AI, nazývaná prediktivní AI.
