İstem mühendisliğinin hedeflemeyi, tonu ve zamanlamayı nasıl geliştirdiğine dair gerçek örnekler
Giriş
E-posta pazarlaması her zaman bir kitleyle iletişim kurmanın en doğrudan ve etkili yollarından biri olmuştur. Ancak bunu doğru yapmak -doğru mesaj, doğru zaman, doğru ton- çok fazla düşünme, test etme ve zaman gerektirir.
Geçtiğimiz yıl, e-posta kampanyalarımda yapay zekayı daha bilinçli bir şekilde kullanmaya başladım. İnsan stratejisinin veya yaratıcılığının yerini almak için değil, ama güçlendirmek. Doğru yönlendirmelerle daha hızlı yazabiliyor, daha akıllıca segmentlere ayırabiliyor ve daha önce hiç olmadığı kadar çok varyasyonu test edebiliyorum.
İşte yapay zekanın e-posta sonuçlarımı adım adım iyileştirmeme nasıl yardımcı olduğu.
1. Sadece Demografik Özelliklere Göre Değil, Niyete Göre Segmentasyon
Çoğu pazarlamacı e-posta listelerini segmentlere ayırmak için hâlâ yaş, konum veya iş unvanı gibi yüzeysel verilere güveniyor. Yapay zekayı şu amaçlarla kullanmaya başladım davranışsal niyete dayalı segmentler oluşturun-Tarama davranışı, alışveriş sepeti etkinliği veya içerik katılımı gibi.
İstem örneği:
"Aşağıdaki verilere dayalı olarak 4 kullanıcı segmenti oluşturun: sitede geçirilen süre, ziyaret edilen sayfalar ve geçmiş e-posta tıklamaları. Katılım düzeyine odaklanın."
Bu bana "ilk kez ziyaret eden tereddütlü kullanıcılar" veya "dönüşüm olmadan tekrar eden tarayıcılar" gibi gruplar verdi - ve bunlar, kullanıcının yalnızca demografik olarak değil, zihinsel olarak nerede olduğuna gerçekten hitap eden özel kampanyaların temeli oldu.
2. Daha İyi Konu Satırları Yazmak (Daha Hızlı)
Hepimiz konu satırlarının bir e-postayı oluşturabileceğini ya da bozabileceğini biliyoruz. Ama her kampanya için on tane iyi konu yazmak? Hiç eğlenceli değil.
Yapay zeka ile ton, aciliyet ve duygusal tetikleyicileri keşfetmek için uyarı varyasyonlarını kullanıyorum.
İstem örneği:
"Fitness ekipmanlarında 3 günlük indirimi duyuran bir e-posta için 10 konu satırı yazın. Bazılarında aciliyet, emojiler ve en az ikisinde soru formatı ekleyin."
Sonuç, A/B testleri için zengin bir havuz ve daha da önemlisi, gerçek içerik için bana yaratıcı enerji tasarrufu sağlıyor.
3. Segmente Dayalı Dinamik Gövde Kopyası
Segmentlerimi belirledikten sonra, genellikle her segment için bir tane olmak üzere birden fazla e-posta versiyonu yazıyorum. Her seferinde sıfırdan başlamak yerine, aynı mesajı farklı tonlara veya sorunlu noktalara uyarlamaya yardımcı olacak ipuçları kullanıyorum.
Kullandığım ipucu:
"Bu e-postayı sepete ürün ekleyen ancak satın almayan bir kullanıcı için yeniden yazın. Ses tonunu arkadaşça tutun, zorlayıcı değil. İnce bir hatırlatma sunun ve yumuşak bir CTA ekleyin."
Büyük bir yaratıcı ekibe ihtiyaç duymadan e-postanın kişiselleştirilmiş hissettirmesine yardımcı olur.
4. Ton ve Çerçeveleme Ön Testi
Bazen, bir mesajı göndermeden önce nasıl tepki verebileceğini test etmek istiyorum. Yapay zekadan farklı kullanıcı kişiliklerinin bir taslağa nasıl tepki verebileceğini "simüle etmesini" istiyorum.
İstem örneği:
"Bütçe bilincine sahip bir kullanıcı bu e-posta teklifine nasıl yanıt verir? '$75 üzeri siparişlerde ücretsiz kargo'? Daha motive edici iki alternatif önerin."
Bu, gönder tuşuna basmadan önce rotamı düzeltmeme yardımcı oluyor ve bana aklıma gelmemiş olabilecek yeni fikirler veriyor.
5. Dönüşüm Hunileri için E-posta Dizileri Oluşturma
Müşteri adayı yetiştirme dizileri veya satın alma sonrası akışlar oluştururken yapay zeka, tüm kampanya yapısını daha hızlı belirlememe yardımcı oluyor.
Kullandığım ipucu:
"Dijital bir üretkenlik uygulamasının yeni kullanıcısı için 4 e-postalık bir karşılama dizisi oluşturun. Her bir e-posta işe alıştırma, alışkanlık oluşturma ve uzun vadede elde tutmaya odaklanmalıdır."
Sıfırdan planlama yapmak için saatler harcamak yerine, rafine edebileceğim ve yerelleştirebileceğim net bir plan elde ediyorum.
Son DüşüncelerAI kötü bir pazarlamacıyı iyi yapmayacaktır. Ancak iyi bir pazarlamacıyı daha hızlı, daha çevik ve daha deneysel hale getirecektir.
Benim için mesele e-postaları otomatikleştirmek değil, mesele karar alma mekanizmasının güçlendirilmesi. E-posta kampanyalarında hızlı mühendisliği kullandıkça, manuel olması gerekmeyen tekrarlayan görevler için ne kadar çok zaman kaybettiğimi daha iyi anlıyorum.
Yapay zekayı e-posta iş akışınıza nasıl dahil edeceğinizi araştırıyorsanız, daha fazlasını paylaşmaktan memnuniyet duyarım. Ve bunu kendiniz test etmeye başladıysanız, sizin için neyin işe yaradığını duymak isterim.
Bana bir not bırakın [email protected] veya hadi bağlanalım LinkedIn.
Türkçe 
English