開信率人工智慧最佳化,是調整與取決於收信者每一次點擊行為

說到 EDM 開信率開始透過人工智慧最佳化..

看見數據從2019年開始重新介紹這個史詩 死屍 級的數位行銷工具至今已經將近一年半(*1),這段期間我們不只屢屢證明 EDM 從來都沒有死不死的問題,且若能正確運用、通常都還會有非常驚人的投資報酬。說到其關鍵,其實就是到底有沒有在進行 EDM 時 “在對的時間將對的內容發給對的人” 而已。

只是現在什麼才可以稱之為對的時間、對的內容以及對的人已經是一個非常複雜的綜合議題,且這一切的一切都還是發生在 EDM軟體行銷中最關鍵的一項指標、『開信率』之後。

↳開信率是 EDM 成效衡量的濫觴

基於以上,有關開信率的改善方針在今天的文章中,我們將會先從一些過去常見的傳統 EDM 成效統計相關數據、名詞解釋、策略規劃與做法進行回顧。

緊接著會再從 awoo 的 Tigerfly(*2) 2020年最新研發與封閉測試中的人工智慧解決方案,來看看有哪一些能夠更有效、全面改善 EDM 開信率的應用。

有關 EDM 中常聽到的開信率、退信率或開信點擊率

當我們開始決定開始用 EDM 做為我們的再行銷策略與工具時,理應上隨即就會面對幾個跟 EDM 最相關的指標如 “開信率” 、 “退信率” 或 “開信點擊率” (*3)。

↳但在 EDM 中還有還有各式各樣具有優化空間的指標(以上截圖於 Tigerfly 後台下載報表)

而上述指標其實也都非常好理解,首先開信率就是指總開信數、除以總發出信件數。

再者退信率就是無法成功發送到收件者信箱的機率。而通常會沒有辦法將信發至收件者信箱的常見原因包括名單品質、Email Address 錯誤或信件被歸類在垃圾郵件(若是有需要一一了解或改善,在 Tigerfly 後台可以下載這些退信資料相關數據)。

最後、開信點擊率就是指用戶打開信件後,緊接著會點擊信件內容連結的機率。

開信點擊率

而第三項指標會特別重要的原因是,每一封電子促銷信的最終目的都是導流、尤其是導至能夠快速結帳或完成目標的頁面。

所以從這項指標就可以觀察收件者都已經開信了是否會繼續點擊的機率,若偏低,就可以趕緊來檢視網頁內容是否出了什麼問題或有什麼改善方式。

↳Tigerfly 後台除了開信點擊率以外還能進一步分析信件點擊熱區

開信率等數據在過去可以如何試著提升/改善

過去曾有在探討 “提升開信率” 的言論多半會從 “信件主旨” 以及 “發送時間” 兩變數來探討其優化空間。

像是在 “信件主旨” 命名上我們就常聽到以下建議做法:

  • 信件名稱上出現人名
  • 主旨口氣人性化
  • 搭配時事或明確呼籲/促發點擊
  • 發問式主旨
  • 主旨內容中加入數據
  • 善加利用預覽文字
↳只要上網搜尋開信、主旨就有非常多的參考資料

只是有關上述其實還是有點見仁見智,且就算真的所言甚是,這些三、五年的言論到了今天也不定一樣有效了。

畢竟現在很多廣告信件、內容農場也都會用上述標題命名方式來發送、可以想見一般收信者包括你我都會越來越敏感且睿智。

↳殺人標題現在已經越來越殺不了人

至於 “開信時間” 的優化就會比較無力些。像是在過去頂多就只能預測以及想像我們目標族群都是在什麼開信,或是土法煉鋼從每次發送時間的開信率來比較與制定最佳發送時間。

↳以上是每週某日或每天某時的開信率變化記錄與觀察

又或者是還有一個可以優化的空間以及與關鍵指標是發生在開信率之前的環節,也就是信件是否成功發到收信者的主要收件匣、而不是垃圾郵件匣的 “退信率”。

↳若是被歸類在垃圾信件匣中就要先設法重新取得信任再說

只是因為有關這點已經不單單是行銷、溝通上的層面,而是牽扯到名單有效性、網址信用權重 IP & Domain Reputation、發信設備環境、ISP業者規範、減少垃圾信特徵等技術環節(*4),故以上若真要做到面面俱到相信還是會需要不少時間成本與知識/經驗的累積才比較有辦法持續改善。

EDM 改善空間
↳發送環境硬體設備也十分重要

當開信率最佳化工程加入了人工智慧

上述所提開信率最佳化辦法雖說都不是真的很困難但卻也十分麻煩,尤其當我們受眾名單數大到一定規模時,更是難以一一測試、紀錄與比對。

但就在2020年5月,awoo 的 AI EDM軟體、Tigerfly 目前正在封閉測試一項嶄新且全國首創的 EDM 人工智慧發信功能並即將正式開放。

今後只要在收集了每一位用戶足夠的開信率、點擊等行為數據後,就會在每次發出信件前打開 “AI 發信小幫手” 開關,就會在24小時以內自動運算出一個最理想的發信時間進行更有效的發送。

甚至,我們還可以利用過去所提到的人工智慧標籤技術(*5),從信件主旨、預覽文字中拆解出人工智慧標籤後,再從每次收件者的開信、點擊行為中來綁定標籤/關鍵字偏好。緊接著再交叉運算不同信件主旨、內容中各種不同且常見的開信時間,進而試著持續自動優化每一次信件發送後的開信率/成效。

↳應用在商品內容的人工智慧標籤技術當然也可以應用在 EDM 中

在今天越來越智慧的開信率最佳化工程之後

一些最新的 AI EDM軟體、Tigerfly 的最新消息與介紹如2020/5一篇更新的幾個關鍵 Email Marketing 數據(如下圖),都可再請大家關注、參考 Tigerfly 官網 Blog 中相關資訊(*6)。

而手上有非常多會員名單但又不知道該怎麼好好利用,又或者是想要在全新的一年嘗試一套更有效、全面的 AI EDM 軟體工具時,都可再請儘管透過諮詢表單或電話與我們聯絡吧。

最後是有關這篇開信率人工智慧最佳化辦法介紹中可以參考的補充資訊:

(*1):以下 “Email 生死未卜!?透過第三方、網站本身分析數據來還原真相” 是我們去年年初初次重新研討 EDM軟體的文章介紹。

(*2):而 Tigerfly 就是我們去年投入大量人力資源/成本開發的 AI EDM軟體工具

(*3):說到開信率、退回率或開信點擊率或各種與 EDM 相關的觀察指標,可請參考 “讓數據說話:一篇完整收錄 Email行銷策略與成效優化” 文章介紹。

(*4):有關減少與改善 “退信率” 的軟硬體優化空間相關說明與介紹則如我們在 “Tigerfly 何以讓老虎都會飛。軟硬皆施的堅持與態度讓人工智慧都相形失色” 這篇文章中的說明。

(*5):有關我們的人工智慧標籤技術以及跟 Tigerfly 結合後一些應用可請至 “nununi x 人工智慧標籤,電子商務網站/大型媒體資訊價值最大化限定解決方案” 文章頁面查看

(*6):說到 Tigerfly Blog 以及這個月最新文章還再請至 “2020 更新:18 個關鍵 Email Marketing 數據” 瀏覽

有關這位努力看見數據的人

蔡先生

共同創辦人/專案總監

目前主職 awoo MarTech 技術 nununi 推廣暨服務顧問,且深耕 SEO & Google Analytics 技術多年,曾有幸擔任國內各大知名企業、品牌與協會技術交流講師,且除了盡力看見數據外更盡可能抽空看見臺北各大特色咖啡館/優質廠商於 www.triplew.tw。

努力看見數據的人

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