De huidige crisis leidt onder marketeers tot nogal wat discussie over zaken als de content, presentatie en frequentie van hun berichten. Volgens Litmus is slechts een kwart van alle e-mailmarketingexperts ervan overtuigd dat hun communicatiestrategie momenteel voldoet. 

Als je met klanten communiceert, zijn dit de drie belangrijkste vragen die je jezelf moet stellen: 

  1. Wat proberen we over te brengen?

  2. Hoe kunnen we begrip tonen en ondersteuning bieden?

  3. Hoe reageren we op telefoontjes van bezorgde klanten?

Wat de juiste toon vinden zo lastig maakt, is dat klanten allemaal hun eigen wensen en behoeften hebben, en ook allemaal anders in elkaar zitten. Onder de huidige omstandigheden moet je je zesde zintuig inzetten: empathie. Marketeers moeten zich inleven in de stressvolle situatie waarin hun klanten zich nu bevinden – en zijzelf misschien ook.

Gelukkig is er technologie waarmee marketeers grootschalig en toch voldoende persoonlijk kunnen communiceren: kunstmatige intelligentie (AI). Hiermee kun je de content, timing en frequentie van e-mails perfect afstemmen op de situatie. AI genereert inzichten waarmee marketeers proactief de customer experience naar een hoger plan kunnen tillen.   

AI kan onder andere worden ingezet om:

  • Voor elke e-mail de timing en frequentie te optimaliseren;

  • Voor elke klant de juiste toon en bewoordingen te achterhalen;

  • Gepersonaliseerde tekst en afbeeldingen te automatiseren.

Hieronder gaan we dieper in op deze drie toepassingen.

 

1. Vergroot de kans dat je e-mails worden gelezen

Orvis is een retailketen in sportartikelen die met behulp van Einstein Send Time Optimization (STO) e-mails verstuurt op momenten dat de kans het grootst is dat klanten ze ook echt lezen. De meeste mensen krijgen enorm veel mail, maar met Einstein STO is de kans dat je bericht ondergesneeuwd raakt een stuk kleiner. Orvis heeft inmiddels voor elke klant het optimale verzendmoment gevonden. STO is voor dit bedrijf de eerste stap op weg naar een volledig gepersonaliseerde customer experience.

Wat je met STO zoal kunt doen:

  • Betere KPI's voor getoonde interesse en conversie behalen door e-mails te versturen op het moment dat de ontvanger daar waarschijnlijk ook iets mee doet.

  • De concurrentie achter je laten door bovenaan in de inbox te verschijnen op het moment dat klanten waarschijnlijk hun mail doornemen.

  • Tijd besparen door handmatige filter- en queryactiviteiten voor het vinden van het optimale verzendtijdstip te automatiseren.

Ook als je Send Time Optimization gebruikt, wil je voorkomen dat klanten afhaken omdat je ze te vaak mailt. Als je Einstein gebruikt, zie je op het Einstein Engagement Frequency-dashboard voor een zelfgekozen periode precies wat de verhouding was tussen het aantal verzonden mails en de getoonde interesse. Je krijgt daar ook suggesties voor het optimale aantal e-mails om maximale interesse te genereren.

  • Bepaal welke abonnees overactief zijn en welke juist niet of nauwelijks reageren.

  • Segmenteer klanten op basis van de informatie op het dashboard.

  • Ontwikkel twee aparte verzendstrategieën voor deze twee verschillende soorten abonnees (bijvoorbeeld om alleen die tweede groep een aanbieding te sturen).

 

2. Zet AI in om de juiste toon voor e-mails te vinden

Met de informatie die AI oplevert, kunnen marketeers de customer experience optimaliseren. Zo kan AI op basis van data aangeven op welke vlakken nog winst te behalen valt. Bij de analyse van het sentiment wordt niet alleen gekeken naar het onderwerp, maar ook naar de inhoud van de reactie: of die positief, negatief of neutraal is. Data over taalgebruik geven inzicht in de emotionele toon. Dit gaat een stap verder dan het sentiment en brengt emoties als blijheid, boosheid, walging en verrassing aan het licht. Je kunt zelf bepalen welke toon je via machine learning wilt opsporen. 

Als je weet welke toon en welk taalgebruik je het beste kunt kiezen, bereik je mogelijk ook dat meer klanten je e-mails openen. AI kan op grote schaal detecteren welke toon, woorden en zinsneden aanslaan bij klanten. Als je als marketeer al die informatie meeneemt bij het opstellen van je e-mails en andere communicatie, ontwikkel je een stijl die precies het gewenste resultaat oplevert. Bovendien kun je met AI klanten groeperen op basis van hun reactie op bepaalde sentimenten en bepaald taalgebruik. Einstein Sentiment Insights en Einstein Copy Insights begrijpen welk effect sentiment, toon en taalgebruik hebben op je klanten.

Als je zelf een sentimentanalyse wilt configureren, is dit een handige tip: voor de onderliggende machine learning heb je een verzameling tekstbestanden (met zinnen en losse woorden) nodig waarvan je zelf het sentiment hebt bepaald en die je als zodanig hebt gelabeld.

Voor je eigen sentiment- en taalanalyse zijn goede trainingsdata onmisbaar. Als merk moet je dan ook aan de slag met data die specifiek zijn voor je eigen branche en type klanten.

Je klanten zijn je meest waardevolle data, dus zorg dat je je machinelearning-systeem traint met wat je al van ze weet.

 

3. Gebruik AI om content en beeldmateriaal op grote schaal af te stemmen op klanten

AI is een uitstekend hulpmiddel om de juiste content te kiezen die de customer experience precies het juiste persoonlijke tintje geeft. Het is een goed idee om een verzameling beeldbestanden aan te leggen en daaruit met behulp van machine learning een afbeelding te kiezen die precies aansluit bij de beoogde doelgroep. Zo herkent de ene groep klanten zich bijvoorbeeld in heel ander beeldmateriaal dan andere klanten. 

"E-mail speelt een belangrijke rol bij de customer experience. Eerst moet je weten wie je klanten zijn en daarna moet je bedenken wat je ze wilt vertellen", aldus Tim Delles, Senior Manager for Email Strategy and Innovation bij Orvis. "In deze tijden waarin contact een nog veel grotere rol speelt dan anders, kunnen we dankzij de op AI gebaseerde contentselectieoplossing van Salesforce zeer persoonlijke e-mails sturen die perfect aansluiten bij de situatie van onze klanten."

Content Selection van Einstein maakt e-mailmarketing een stuk efficiënter:

  • Het is niet meer nodig om verschillende versies van een e-mail op te stellen.

  • Beeldmateriaal kan eenvoudig uit een bepaalde verzameling worden opgehaald, zodat elk type klant een passende afbeelding te zien krijgt.

  • De verstuurde e-mails zijn persoonlijker van aard.

Het team van Orvis combineert Send Time Optimization en Einstein Content Selection om de interesse van klanten te wekken, maar er blijkt nog een bijkomend voordeel te zijn: ook de onderlinge samenwerking is verbeterd. Dankzij AI kan het Orvis-team nu een verzameling met strategische content aanleggen, in plaats van dat ze voor elke e-mail opnieuw het wiel moeten uitvinden. Dat maakt de samenwerking vanuit huis een stuk eenvoudiger. 

 

Meer weten of Artificial Intelligence en andere trends in marketing? Download ons meest recente State of Marketing-rapport en hoor van 7000 vooraanstaande marketing leiders wereldwijd.