Mofrad
هوش مصنوعی کجای کمپین کمک می‌کند؟
مدل می‌تواند هدف کمپین را به چند پیام، عنوان، پیش‌نمایش و دعوت به اقدام تبدیل کند. همچنین روی داده تجمیعی، بخش‌های مخاطب و فرضیه‌های A/B پیشنهاد می‌دهد. این کار سرعت فکرکردن و نسخه‌سازی را بالا می‌برد، اما مجوز تماس و داده مشتری باید در سامانه بازاریابی بماند.
فهرست کامل ایمیل، نام، شماره سفارش یا سابقه خرید را در چت عمومی کپی نکنید. برای نوشتن محتوا معمولاً توصیف گروه کافی است؛ مثلاً «مشتریان فعال سرویس طراحی که تا ۳۰ روز آینده تمدید دارند».
هدف و بخش مخاطب را مشخص کنید
هر ایمیل یک هدف اصلی دارد: معرفی، تمدید، بازگشت یا آموزش. معیار موفقیت و اقدام مطلوب را بنویسید. سپس بخش را براساس داده‌ای که اجازه استفاده از آن را دارید تعریف کنید. ترکیب چند هدف، پیام را مبهم و اندازه‌گیری را دشوار می‌کند.
برای مشتری نزدیک تمدید، ایمیل باید یادآوری، ارزش استفاده، مسیر بکاپ و لینک تمدید داشته باشد. برای کاربر غیرفعال، آموزش یا دلیل بازگشت مناسب‌تر است. یک متن را برای همه ارسال نکنید و آن را شخصیسازی ننامید.
داده حداقلی و ناشناس
مدل برای ساخت متن به هویت فرد نیاز ندارد. شناسه‌ها را حذف و از آمار گروهی استفاده کنید. اگر تحلیل نیازمند رفتار است، داده را در محیط مجاز پردازش و فقط الگوها را به مدل بدهید. اطلاعات پرداخت، رمز و محتوای خصوصی هرگز ورودی بازاریابی نیستند.
جدول نمونه می‌تواند شامل گروه، محصول، زمان تا تمدید و اقدام هدف باشد، بدون ایمیل و نام. خروجی مدل یک الگوست که سامانه ایمیل متغیرهای مجاز را هنگام ارسال جایگزین می‌کند. این جداسازی خطر افشا را کم می‌کند.
نوشتن عنوان و متن متقاعدکننده
از مدل بخواهید چند عنوان با زاویه‌های متفاوت بسازد: منفعت، یادآوری و آموزش. عنوان نباید فوریت یا تخفیف ساختگی ایجاد کند. متن اصلی مسئله را کوتاه توضیح دهد، فایده را به کاربرد وصل کند و یک دعوت به اقدام روشن داشته باشد.
برای نمونه تمدید بنویسید چه داده یا دسترسی‌ای ممکن است مهم باشد و کاربر قبل از پایان چه کند. شرایط قیمت و ضمانت را از صفحه محصول وارد کنید. هوش مصنوعی نباید عدد یا وعده را از روی متن قدیمی حدس بزند.
A/B تست درست
در هر آزمون یک متغیر را تغییر دهید: عنوان، دعوت یا زمان ارسال. تقسیم گروه باید تصادفی و اندازه کافی داشته باشد. برنده را فقط با نرخ بازشدن انتخاب نکنید؛ کلیک، اقدام نهایی، لغو عضویت و شکایت نیز مهم‌اند.
اگر دو نسخه هم‌زمان لحن، پیشنهاد و طراحی متفاوت دارند، علت نتیجه معلوم نیست. فرضیه را پیش از ارسال بنویسید و مدت آزمون را وسط کار تغییر ندهید. هوش مصنوعی می‌تواند نسخه بسازد، اما روش آزمایش باید علمی بماند.
بازبینی و ارسال
لینک، متغیر، قیمت، تاریخ و نمایش موبایل را در ایمیل آزمایشی بررسی کنید. نام خالی یا متغیر شکسته اعتماد را کم می‌کند. آدرس فرستنده، مسیر لغو عضویت و ترجیح ارتباط باید واضح باشند. ارسال نهایی از سامانه مجاز انجام شود.
یک نفر غیر از نویسنده ایمیل را بخواند و بررسی کند آیا پیام گمراه‌کننده، بیش‌ازحد شخصی یا نامرتبط است. پس از ارسال، داده نتیجه را تجمیعی تحلیل و نسخه بعدی را اصلاح کنید. فهرست گیرندگان را دوباره به مدل برنگردانید.
