Ons kan byvoorbeeld skakels na

[sumaiyaafrin]

Herken die gebruiker: Die A.I is in staat om ons gebruikers te onderskei, die segmente waaraan hulle behoort, ken hul smaak en verstaan ​​of hulle byvoorbeeld nuwe gebruikers of herhalende gebruikers is. Hierdie inligting is noodsaaklik om ons e-pos outomaties effektief te verpersoonlik.
Voeg produk- of inhoudaanbevelings in die e-pos in. Gevorderde bemarkingsoutomatiseringstelsels laat toe dat elemente van aanbevelings, produkte of bemarkingsinhoud in hierdie e-posse ingevoeg word, wat outomaties deur die A.I. die doeltreffendste algoritmes vir elke individuele gebruiker te gebruik. Enkele voorbeelde van algoritmes wat gebruik kan word, is:
Gewilde aanbeveling: Gewildste bygewerkte telefoonnommerlys van wêreldwyd inhoud of produkte volgens aantal kyke en klikke
Persoonlike aanbeveling: Inhoud of produkte gebaseer op die gebruiker se onlangse geskiedenis
Aanbeveling vir persoonlike neigings: 'n mengsel van die vorige twee, maar gee groter prominensie aan die gewildste
Nie net produkte nie, maar ook inhoud: om hierdie e-posse die beste te verpersoonlik, is dit belangrik om nie net produkaanbevelings te gebruik nie, maar ook om die meeste van die inhoud wat jy beskikbaar het, te maak. video's of blogartikels in 'n e-pos nasporing van versendings insluit wat die kliënt help om die beste uit die produk wat gekoop is en waarvoor hy of sy aflewering wag, te benut. 'n Soortgelyke verpersoonlikingstrategie kan ook gebruik word vir 'n e-pos wat die stuur van 'n hersieningsversoek voorafgaan.
Gepersonaliseerde transaksionele e-posse: gevolgtrekkings
Om dit alles te bereik is vandag uiters eenvoudig, solank jy die regte gereedskap beskikbaar het. In Blendee, danksy 'n uiters intuïtiewe redigeerder, is dit moontlik om hierdie elemente in te voeg in enige e-pos wat aan jou gebruikers gestuur word