Di era informasi digital dan kemajuan teknologi ini, lanskap pemasaran telah diubah secara dramatis dan dibawa ke tingkat berikutnya. Salah satu perkembangan terpenting dalam domain pemasaran adalah penggunaan kecerdasan buatan (AI) untuk mengoptimalkan dan menyempurnakan strategi pemasaran. Salah satu area utama di mana AI memberikan dampak penting adalah penargetan ulang email – di mana sistem ini mengandalkan algoritme otomatis untuk membuat profil dan menargetkan pelanggan yang sebelumnya menunjukkan minat pada produk atau layanan yang ditawarkan. Artikel ini menggali konsep penargetan ulang email yang didukung AI dan implikasinya yang besar terhadap aspek terobosan digital ini. pemasaran.
Memperkenalkan penargetan ulang email
Penargetan ulang email adalah teknik pemasaran yang bertujuan untuk menyampaikan pesan Anda kembali kepada pelanggan yang telah menunjukkan minat pada produk atau layanan Anda. Kemajuan teknologi telah membawa penargetan ulang email ke tingkat berikutnya dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) ke dalamnya. Konvergensi AI dan pemasaran email menawarkan peluang untuk menggali lebih dalam perilaku pelanggan dan pola interaksi mereka untuk memberikan mereka pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi. Ini membantu menjembatani kesenjangan antara kampanye pemasaran email sederhana dan pendekatan tingkat lanjut yang berpusat pada pelanggan. AI memiliki kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara real-time, menjadikannya aset yang mumpuni dalam penargetan ulang email.
Memahami konsep penargetan ulang email yang disempurnakan dengan AI
Penargetan ulang email yang disempurnakan dengan AI menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menafsirkan perilaku pengguna dan mengotomatiskan pengiriman email yang dipersonalisasi berdasarkan pemicu dan tindakan pelanggan tertentu. AI dapat melacak dan menganalisis perilaku online pelanggan, mulai dari produk apa yang mereka lihat, berapa banyak waktu yang mereka habiskan di halaman tertentu, pembelian sebelumnya, dan apakah mereka meninggalkan keranjang di tengah jalan. Ketika wawasan ini dikemas dalam email yang kuat dan relevan, wawasan ini dapat mendorong pelanggan untuk kembali ke situs Anda dan menyelesaikan pembelian mereka.
Saat pelanggan meninggalkan keranjangnya atau menyatakan minatnya tanpa menyelesaikan pembelian, AI mulai bekerja. Ini menganalisis perilaku ini, bersama dengan kebiasaan browsing dan belanja pelanggan sebelumnya, untuk menentukan jenis email apa yang dapat meyakinkan mereka untuk menyelesaikan pembelian. Hal ini tidak hanya sebatas mengingat hal-hal yang mereka tinggalkan; AI dapat menggunakan perilaku pelanggan untuk merekomendasikan produk serupa atau menawarkan diskon yang disesuaikan dengan minat mereka.
Bagaimana sebuah organisasi menggunakan strategi penargetan ulang email yang didukung AI? Ada empat strategi utama yang digunakan saat ini: email pengabaian keranjang, email rekomendasi produk, email pengabaian keranjang, dan email keterlibatan kembali.
Strategi penargetan ulang email yang disempurnakan dengan AI
Strategi 1: Email pengabaian keranjang belanja
Ketika pelanggan menambahkan item ke keranjang belanja online mereka tetapi meninggalkan situs web sebelum menyelesaikan pembelian, ini disebut pengabaian keranjang belanja. Penargetan ulang email yang disempurnakan dengan AI dapat memicu urutan email yang dipersonalisasi untuk mengingatkan pelanggan tentang item yang masih ada di keranjang belanja mereka. Dari sebuah penelitian oleh Barilensi menemukan bahwa mengirim email dalam waktu satu jam setelah keranjang ditinggalkan dapat menghasilkan tingkat konversi 20,3%. Selain itu, AI tingkat lanjut dapat memprediksi perilaku pembeli dan menawarkan insentif seperti diskon, pengiriman gratis, atau penawaran berbatas waktu untuk mendorong pelanggan menyelesaikan pembelian mereka.
Strategi 2: Email dengan rekomendasi produk
Sistem AI dapat menganalisis sejumlah besar data, termasuk pembelian sebelumnya, item yang dilihat, dan bahkan item yang telah difavoritkan atau ditandai. Dengan menggunakan data ini, AI dapat membuat rekomendasi produk yang sangat dipersonalisasi dan kemungkinan besar akan menarik minat pelanggan. Email dengan rekomendasi yang dipersonalisasi ini dapat meningkatkan rasio klik-tayang dan konversi keseluruhan secara signifikan. Amazon adalah contoh bagus perusahaan yang menggunakan strategi ini, dengan mengalokasikan sebagian besar pendapatannya ke sistem rekomendasi yang sangat dipersonalisasi.
Strategi 3: Telusuri email pengabaian
Saat pengunjung menjelajahi berbagai produk di situs web Anda tetapi tidak menambahkan apa pun ke keranjang, itu bisa menjadi tanda ketertarikan namun ragu-ragu. AI dapat menganalisis perilaku pengunjung situs dan pola penjelajahan selanjutnya untuk menentukan produk atau halaman mana yang paling mereka minati. Kemudian dapat mengirim email yang menyoroti produk-produk tersebut untuk menarik pengunjung agar melakukan pembelian. Hal ini sangat berguna bagi perusahaan yang menjual produk kelas atas yang biasanya membutuhkan waktu lama bagi pelanggan untuk mengambil keputusan.
Strategi 4: Email keterlibatan kembali
Bukan hal yang aneh bagi pelanggan untuk secara bertahap memutuskan hubungan dari suatu merek setelah periode awal ketertarikannya. AI dapat mengidentifikasi pola keterlibatan yang menurun dan mengirimkan email yang dipersonalisasi untuk menghidupkan kembali minat pelanggan. Email ini dapat menyoroti produk baru, menawarkan promosi khusus, atau sekadar mengingatkan pelanggan tentang nilai yang ditawarkan merek. Dengan pengaturan waktu dan personalisasi yang efektif, email re-engagement dapat menjadi cara yang ampuh untuk membangun loyalitas pelanggan dan menjaga merek Anda tetap diingat.
Mengukur dampak strategi penargetan ulang email yang disempurnakan dengan AI
Dengan penerapan strategi yang didukung AI ini, pengukuran dampak dan keberhasilan menjadi penting untuk menyesuaikan dan mengoptimalkan kampanye di masa depan. Kecerdasan buatan tidak hanya membantu menerapkan strategi ini tetapi juga menyediakan analisis dan data terperinci mengenai efisiensi kampanye. Indikator kinerja utama (KPI) seperti Rasio Klik-Tayang (RKT), rasio konversi, rasio pentalan, dan ROI harus dilacak dan dianalisis.
Kemampuan AI untuk menggabungkan data dari berbagai sumber memungkinkan model atribusi yang komprehensif, membantu pemasar mengidentifikasi strategi mana yang paling berhasil. Ketika AI terus belajar dari setiap interaksi dan kampanye, wawasan ini akan menjadi semakin akurat dan dapat ditindaklanjuti seiring berjalannya waktu. Proses pembelajaran dan pengoptimalan yang berkelanjutan ini menjelaskan keunggulan signifikan penargetan ulang email yang dibantu AI dibandingkan metode tradisional.
Kesimpulan
Penargetan ulang yang didukung AI untuk pemasaran email adalah alat yang sangat ampuh untuk menyampaikan konten yang dipersonalisasi dan tetap relevan dalam perjalanan pelanggan. Strategi ini memungkinkan merek menjangkau pelanggan mereka dengan pesan yang tepat pada waktu yang tepat. Dengan memanfaatkan kekuatan AI, merek dapat meningkatkan efektivitas upaya penargetan ulang mereka secara signifikan dan pada akhirnya mendorong konversi yang lebih tinggi. Seiring dengan terus berkembang dan membaiknya teknologi AI, tidak ada keraguan bahwa perannya dalam penargetan ulang email akan semakin besar dan berpengaruh.
