Email marketing je jo\u0161 uvijek klju\u010dni alat za mnoge tvrtke. Ostaje jedan od naju\u010dinkovitijih na\u010dina za uspostavljanje i odr\u017eavanje odnosa s kupcima. Malo koja tvrtka si mo\u017ee priu\u0161titi vlastitu mobilnu aplikaciju, pa je za ve\u0107inu email kontakt \u010desto jedino rje\u0161enje.<\/p>\n
Analiziraju\u0107i statistike o hladnim emailovima (prodajni emailovi poslani nasumi\u010dnim tvrtkama), stope otvaranja emailova u posljednjih 6 mjeseci (10’25-03’26) pale su za \u010dak 40%! Pretinci su preplavljeni ne\u017eeljenim porukama koje nisu prilago\u0111ene primatelju. Sadr\u017eaj generiran AI-om ne stvara anga\u017eman.<\/p>\n
Mo\u017eda \u0107ete re\u0107i da me to ne zanima jer ne \u0161aljem ne\u017eeljene poruke. Moja baza podataka sastoji se od pretplatnika koji su se sami prijavili na newsletter jer smo ponudili 5% popusta na prvu kupnju. Pa, ne ba\u0161.<\/p>\n
Prvo, pretinac ispunjen emailovima generiranim od strane GPT-a za va\u0161eg pretplatnika zna\u010di manje pa\u017enje prema drugim emailovima. Oni se gube u masi po\u0161te i gotovo automatski bri\u0161u zajedno s drugim porukama.<\/p>\n
Drugo, slab email od tvrtke na koju sam se pretplatio zavr\u0161ava u istoj skupini kao i vrlo slab AI-generirani email. Slab zna\u010di neodgovaranje na potrebe, neodgovaranje na interese. Drugim rije\u010dima – nepersonaliziran.<\/p>\n
Personalizacija i prilago\u0111eni sadr\u017eaj sada su najva\u017enije metode za isticanje u pretrpanom pretincu. Me\u0111utim, personalizaciju treba razlikovati od personalizacije. Personalizacija nije pozdravljanje korisnika s njihovim imenom u vokativu. Ovaj dio se u osnovi mo\u017ee presko\u010diti. Personalizacija u gotovo tre\u0107em desetlje\u0107u 21. stolje\u0107a je individualno prilago\u0111avanje ponude za svakog primatelja, automatski. Tradicionalna segmentacija (demografija, povijest kupnje, RFM) sve vi\u0161e ne mo\u017ee pratiti brzo mijenjaju\u0107e preferencije kupaca.<\/p>\n
Pa kako personalizirati? Klju\u010d je segmentacija publike. Na\u017ealost, lo\u0161a vijest je da segmentacija koju poznajemo iz sustava za automatizaciju marketinga ve\u0107 nije dovoljna. Preferencije kupaca u e-commerce trgovini mijenjaju se br\u017ee nego mogu\u0107nosti segmentacije u samom alatu, a svakako br\u017ee nego sposobnost prilagodbe sadr\u017eaja tim segmentima.<\/p>\n
Marketing odjeli opremljeni alatima za automatizaciju marketinga ne mogu pratiti strategiju “br\u017ee dosegnuti s individualno prilago\u0111enim sadr\u017eajem.” Izgradnja i upravljanje nekoliko segmenata plus odr\u017eavanje komunikacije ve\u0107 je veliki izazov. Dijeljenje popisa primatelja u nano-segmente je gigantski zadatak, zahtijeva ogroman tim i ogroman prora\u010dun. I tako, alati za automatizaciju marketinga zavr\u0161avaju kao alati za slanje emailova s nekoliko trikova koje nitko ne koristi.<\/p>\n
Da biste uspjeli u email marketingu, potrebno je dati prioritet personalizaciji (i zapravo nano-personalizaciji) kako bi email kampanje odjeknule kod kupaca i donijele rezultate.<\/p>\n
Na prvi pogled, ovo se mo\u017ee \u010diniti te\u0161ko za implementaciju. Teoretski, trebali biste postaviti webhooks\/streaming doga\u0111aje, postaviti preporu\u010dni API, implementirati neko rje\u0161enje za rukovanje dinami\u010dkim blokovima i zna\u010dajkama. Jednostavnije rje\u0161enje je postaviti vanjski sloj personalizacije (mikroservis) koji prima signale i odlu\u010duje koje module umetnuti — olak\u0161avaju\u0107i iteracije neovisno o korisni\u010dkom su\u010delju MA alata.<\/p>\n
Vanjski sloj personalizacije je neovisna usluga izvan alata za automatizaciju marketinga (MA) koja:<\/p>\n
Prednost ovog rje\u0161enja je odvajanje logike personalizacije od MA su\u010delja, omogu\u0107uju\u0107i br\u017ee iteracije i implementacije. Takav alat je tako\u0111er sredi\u0161nje mjesto za prediktivne modele, pravila i rezervne opcije. Omogu\u0107uje verzioniranje pravila (i ne samo pravila) i A\/B testove neovisno o MA.<\/p>\n
Takav mikroservis, iako mnogo jednostavniji za korisnika, pru\u017ea Quarticon – AI-mails<\/strong>. AI-mails su upravo vanjski sloj personalizacije u email marketingu<\/a>.<\/p>\n U na\u0161em rje\u0161enju oti\u0161li smo jo\u0161 dalje – sustav vra\u0107a rezultate ne u obliku uputa koje treba integrirati s sustavom za automatizaciju marketinga, ve\u0107 u obliku gotovih blokova proizvoda (slike)<\/strong>, koje je vrlo lako ugraditi u sadr\u017eaj emaila. Na taj na\u010din posti\u017ee se maksimalna jednostavnost implementacije.<\/p>\n Kako op\u0107enito funkcionira Quarticon mikroservis za nano-personalizaciju emailova? \u017delite imati blok proizvoda s 6 proizvoda prilago\u0111enih za svakog korisnika – dodajete kod 6 slika (i poveznica) u svoj email i \u0161aljete ga. Ne radite nikakvu segmentaciju, niti odabir proizvoda. \u017delite poslati proljetnu ponudu za mjesec dana – mijenjate “Zimska ponuda” u “Proljetna ponuda” u emailu i \u0161aljete ga. Uop\u0107e ne dirate dio sa slikama, ne definirate proizvode.<\/p>\n Iza ovog rje\u0161enja stoji cijeli sloj dono\u0161enja odluka – ML modeli, pohrana doga\u0111aja, izra\u010dun zna\u010dajki, mapiranje sadr\u017eaja (ne samo proizvoda) ili upravljanje eksperimentima. Sve to je osigurano “u paketu.” Bez slo\u017eene infrastrukture, mo\u017eete posti\u0107i razinu personalizacije ponude u emailovima koju najve\u0107i igra\u010di nisu postigli sa svojim sustavima.<\/p>\n