Salesforce Marketing Cloud Einstein — это уровень искусственного интеллекта, интегрированный непосредственно в платформу Salesforce, который предоставляет маркетологам предиктивные и генеративные возможности. Обрабатывая большие объемы данных о вовлеченности, он помогает оптимизировать время отправки электронных писем и создавать персонализированный контент. Этот инструмент разработан для того, чтобы выйти за рамки ручной сегментации аудитории, позволяя системам автоматически реагировать на поведенческие сигналы, сохраняя при этом последовательный брендинг во всех цифровых точках взаимодействия.
Что такое Salesforce Marketing Cloud Einstein?
По своей сути Einstein выступает в качестве уровня интеллекта, который находится поверх ваших существующих маркетинговых данных. Ему не требуются внешние наборы данных для работы, так как он извлекает идеи из взаимодействий, уже зарегистрированных в вашем экземпляре Marketing Cloud. Сюда входят открытия электронных писем, клики, посещения веб-сайтов и исторические данные о покупках. Когда маркетолог входит в платформу, он видит функции Einstein в виде встроенных виджетов или специальных модулей внутри интерфейса, таких как Einstein Engagement Scoring или инструмент Einstein Content Selection.
Система работает путем создания индивидуальных профилей для каждого клиента на основе их конкретной истории. Вместо широкого сегментного маркетинга Einstein оценивает вероятность того, что конкретный пользователь взаимодействует с конкретным сообщением в конкретное время. Эта гранулярность — то, что определяет технологию. Он функционирует как автоматизированный помощник, который постоянно обновляет свое понимание поведения пользователей, гарантируя, что маркетинговая стратегия развивается без необходимости постоянной ручной корректировки со стороны административной команды.
Как работает предиктивная оптимизация времени отправки электронных писем?
Предиктивная оптимизация времени отправки электронных писем — одно из самых практичных применений этой технологии. В типичной учетной записи у пользователей есть разные окна доступности и внимания в течение дня. Вместо того чтобы принудительно делать одну массовую рассылку в 9:00 утра, инструмент отслеживает, когда каждый отдельный контакт с наибольшей вероятностью откроет свой почтовый ящик. Он создает модель для каждого подписчика на основе его прошлых моделей вовлеченности, а затем динамически планирует доставку сообщения так, чтобы оно попало в почтовый ящик, когда он исторически наиболее активен.
Эта функция уменьшает шум от массовых рассылок. Согласовывая время доставки с индивидуальными привычками, система помогает повысить видимость контента. Практикам не нужно вручную настраивать отдельные часовые пояса или сложные правила планирования для разных регионов. Движок берет на себя тяжелую работу, автоматически корректируя время отправки для каждого отдельного человека в списке аудитории, что упрощает процесс выполнения для маркетинговых команд, управляющих глобальными или разнообразными клиентскими базами.
Может ли Einstein справиться с генерацией персонализированного контента?
Генерация персонализированного контента включает использование автоматизированной логики для выбора и отображения блоков контента, которые находят отклик у конкретных пользователей. Einstein определяет, какие активы — например, конкретные изображения, кнопки призыва к действию или основные моменты продукта — с наибольшей вероятностью вызовут ответ от человека. Вместо того чтобы жестко кодировать контент для сегментов, инструмент использует машинное обучение, чтобы тестировать и узнавать, какие активы лучше всего работают для разных типов клиентских персон с течением времени.
Эта функциональность особенно полезна для новостных рассылок или повторяющихся рекламных электронных писем, где разнообразие контента велико. Автоматизируя процесс выбора, система гарантирует, что наиболее релевантный материал будет представлен каждому читателю. Это сокращает время, затрачиваемое на ручное A/B-тестирование, и позволяет командам масштабировать свои усилия по персонализации на тысячи контактов без необходимости вручную создавать тысячи уникальных шаблонов электронных писем.
Как Alien Road применяет Salesforce Marketing Cloud Einstein
Когда Alien Road взаимодействует с клиентом, мы сначала оцениваем текущее состояние данных в их среде Marketing Cloud. Einstein требует чистых, последовательных данных для предоставления надежных прогнозов. Мы начинаем с аудита существующих конфигураций отслеживания, чтобы убедиться, что каждое взаимодействие — клики по электронной почте, заполнение форм и навигация по сайту — правильно фиксируется. Без этой основы движок не может построить точные модели поведения пользователей, что приводит к субоптимальным результатам.
После того как база данных установлена, мы внедряем конкретные модули Einstein на основе бизнес-целей клиента. Например, если клиент борется с высоким оттоком, мы фокусируемся на Engagement Scoring, чтобы идентифицировать контакты, которые теряют интерес, прежде чем они полностью перестанут взаимодействовать. Затем мы настраиваем автоматизированные триггеры, которые направляют эти сегменты в персонализированные пути повторного вовлечения. Мы отслеживаем результаты в течение нескольких недель, корректируя веса предиктивных моделей, чтобы гарантировать, что результат соответствует уникальному стилю общения бренда.
Каковы основные функции для оценки вовлеченности?
- Einstein Engagement Scoring: Анализирует исторические данные для прогнозирования вероятности того, что подписчик откроет электронное письмо или нажмет на ссылку.
- Einstein Messaging Insights: Отправляет оповещения об аномалиях в эффективности кампании, таких как неожиданные всплески или падения вовлеченности.
- Einstein Send Time Optimization: Автоматически определяет лучшее время для отправки электронного письма, чтобы максимизировать вероятность взаимодействия.
- Einstein Content Selection: Использует ИИ для выбора наиболее релевантного контента для каждого клиента в режиме реального времени в момент открытия электронного письма.
Как подготовить данные для успеха ИИ?
Подготовка данных — самый критический этап для любой инициативы, основанной на ИИ. Вы должны убедиться, что ваши списки подписчиков хорошо поддерживаются и что ваши пиксели отслеживания правильно развернуты на ваших цифровых активах. Если ваши данные фрагментированы или неполны, ИИ будет трудно найти значимые закономерности. Обычная практика — проводить ежемесячный аудит гигиены данных для удаления недействительных адресов электронной почты и консолидации дублирующихся записей, что помогает поддерживать эффективность процесса моделирования.
Кроме того, учитывайте объем ваших взаимодействий. Einstein нуждается в достаточном количестве исторической активности для построения точных прогнозов. Для учетных записей с очень низкими показателями взаимодействия системе может потребоваться больше времени для калибровки своих моделей. Сосредоточьтесь на стимулировании первоначальной вовлеченности с помощью высокоценного контента, прежде чем сильно полагаться на предиктивную автоматизацию. По мере того как ваша аудитория будет взаимодействовать чаще, качество и точность рекомендаций, основанных на ИИ, будут естественным образом улучшаться с течением времени.
Контрольный список для начала работы на этой неделе
- Проведите аудит ваших текущих данных подписчиков, чтобы убедиться, что они чистые и правильно классифицированы в ваших Data Extensions.
- Перейдите на панель управления Einstein в вашем экземпляре Marketing Cloud, чтобы проверить, активен ли необходимый сбор данных.
- Определите одну кампанию, где вы можете внедрить Einstein Send Time Optimization в качестве тестового случая.
- Отслеживайте показатели вовлеченности для тестовой группы по сравнению с вашей стандартной контрольной группой в течение следующих 14 дней.
- Проверьте панель управления Einstein messaging insights на наличие оповещений о текущих тенденциях эффективности кампании.
С чего начать на этой неделе
Начните с определения одной конкретной области вашей маркетинговой программы, которая могла бы выиграть от автоматизации. Не пытайтесь включить все функции Einstein сразу. Выберите инструмент Send Time Optimization для одной новостной рассылки или повторяющейся кампании по электронной почте, чтобы наблюдать, как платформа справляется с планированием для вашей уникальной аудитории. Этот контролируемый подход позволяет вам убедиться, что инструмент работает так, как ожидалось, не нарушая всю вашу коммуникационную стратегию.
После наблюдения за первоначальными результатами задокументируйте различия в производительности по показателям открытий или кликабельности. Используйте эти выводы, чтобы донести ценность инструментов, основанных на ИИ, до ваших заинтересованных сторон. По мере того как вы будете чувствовать себя более комфортно с поведением платформы, вы можете медленно расширять ее использование на более сложные пути, такие как автоматизированные последовательности кросс-продаж или допродаж. Постоянный мониторинг и небольшие, постепенные корректировки — самые эффективные способы создания зрелых возможностей маркетинга ИИ внутри вашей организации.
Читать далее: Агентство маркетинга ИИ · Маркетинг ИИ