Cómo los detectores de texto con IA están mejorando las campañas de marketing por correo electrónico
Publicado: 2024-12-03Una de las herramientas de marketing digital de mayor éxito sigue siendo el marketing por correo electrónico. El correo electrónico es utilizado por unos 4.400 millones de personas en todo el mundo; En 2024 se enviarán y recibirán 361,6 mil millones de correos electrónicos diariamente. Los especialistas en marketing buscan formas de hacer que sus mensajes se destaquen y, al mismo tiempo, cumplir con las regulaciones de spam cuando sus bandejas de entrada de correo electrónico están repletas de mensajes.
La identificación moderna del contenido y el estilo de los mensajes, posible gracias a las tecnologías de análisis de texto de inteligencia artificial (IA), ayuda a los especialistas en marketing de correo electrónico a aumentar la capacidad de entrega y las tasas de respuesta. Comprender las capacidades de los detectores de IA cada vez más avanzados ayuda a utilizarlos para mejorar el marketing por correo electrónico.
Los filtros de spam bloquean los correos electrónicos no solicitados
Los estudios más recientes estiman que el spam cuesta a las empresas más de 20 mil millones de dólares al año en pérdida de productividad. Las empresas de correo electrónico como Gmail utilizan filtros de inteligencia artificial que examinan el contenido y el contexto de los mensajes para identificar y separar las comunicaciones no deseadas con el fin de combatir el spam invasor.
Sensibles a impedir la comunicación autorizada, los proveedores suelen ocultar los detalles del filtro. Aún así, un examen detenido de la relevancia del mensaje, la credibilidad de la fuente y la similitud del contenido ayuda a clasificar el spam.
Para los especialistas en marketing por correo electrónico, los mensajes marcados como spam significan perder la capacidad de llegar e involucrar a los suscriptores. Los detectores de IA presentan desafíos y oportunidades para eliminar el ruido y al mismo tiempo optimizar la capacidad de entrega del correo electrónico. Funcionan de manera similar al detector de IA de Smodin u otra empresa, solo que de forma automática, inmediatamente por correo y no mediante entrada manual.
El análisis de texto con IA detecta la relevancia del mensaje
Las aplicaciones de IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para interpretar el significado y el sentimiento del texto. Los avances en el aprendizaje automático mejoran las capacidades de comprensión contextual de la IA.
Para los filtros de correo electrónico, la PNL ayuda a evaluar la relevancia del mensaje para los suscriptores mediante la evaluación de elementos de contenido como:
Modelado de temas. Identificar temas mediante la detección de grupos de palabras y frases relacionadas para determinar el significado semántico.
Análisis de sentimiento. Señale los intentos de spam y phishing como potenciales a partir de opiniones subjetivas y detección de tonos emocionales.
Clasificación de textos. Dividir los propósitos del mensaje según los patrones de contenido.
Reconocimiento de entidad nombrada. Correos electrónicos de alerta que utilizan marcas y nombres comerciales sin permiso.
Aprovechar técnicas de PNL similares permite optimizar la relevancia de los correos electrónicos. La evaluación de los temas de los mensajes, la polaridad de los sentimientos, el estilo de comunicación y el uso de la marca mejora la participación contextual de los suscriptores.
La evaluación de la autoridad de origen reduce el riesgo de spam
Además de la relevancia del mensaje, los detectores de IA analizan la autoridad y la confiabilidad del remitente. Factores como:
- Reputación de propiedad intelectual. Las IP incluidas en la lista negra insinúan riesgos de spam o estafa provenientes de fuentes de mala reputación.
- Historial de dominio. Los dominios recién creados o caducados suelen indicar intentos de phishing.
- Protocolos de autenticación. SPF, DKIM y DMARC confirman la propiedad y autorización del dominio.
- Métricas de participación. Las audiencias no comprometidas se indican por tasas bajas de apertura, clics y conversión.
- Informes de quejas. Los mensajes se etiquetan como spam para recibir comentarios futuros y eso afecta las decisiones de filtrado.
Monitorear dominios y enviar reputaciones de infraestructura permite optimizar las señales de autoridad. Si bien algunos factores dependen de las acciones de los suscriptores, mantener los protocolos de autenticación y el historial de participación mejora la capacidad de entrega.
El contenido duplicado genera sospechas de spam
Incluso los mensajes relevantes de fuentes confiables se marcan si el contenido parece sospechosamente duplicado. Los detectores de IA comprueban:
Fraseo repetitivo. El uso excesivo de oraciones largas similares o frases clave cortas insinúa spam de plantillas.
Pasajes copiados. La reutilización directa de contenido sin atribución sugiere contenido generado automáticamente.
Palabras clave superpuestas. El estilo de ubicación de palabras clave idéntico en los mensajes indica posibles redes de spam.
La IA avanzada va más allá de las similitudes superficiales para detectar patrones de contenido matizados. Generar análisis y comentarios originales sobre temas utilizando vocabulario variado evita las penalizaciones por optimización excesiva.
Aprovechar la IA abre posibilidades de marketing por correo electrónico
En lugar de ver el análisis de texto mediante IA como un obstáculo, los especialistas en marketing de correo electrónico inteligentes están despertando al surgimiento de nuevas capacidades que permiten una participación más ética de los suscriptores.
Personalización de líneas de asunto
El uso de PNL para evaluar las tasas de apertura y de clics de líneas de asunto anteriores permite predecir la redacción óptima y el sentimiento emocional a destacar para varios segmentos de suscriptores.
Estandarización del tono y la voz
El análisis de decenas de miles de mensajes anteriores proporciona pautas de estilo de comunicación consistentes y personalizadas para la identidad de la marca.
Recomendar el momento del mensaje
Correlaciona cuándo los suscriptores abren ciertos tipos de mensajes según los temas y ofrece guías con tiempos de envío ideales que equilibran el compromiso y la molestia.
Sugerir contenido relacionado
Monitorear el rendimiento del contenido brinda ideas sobre qué artículos, productos o promociones puede hacer referencia en futuros correos electrónicos que seguramente interesarán a sus suscriptores.
Determinación de la frecuencia óptima
Mediante el análisis de factores, las tasas de apertura y conversión, los riesgos de quejas y los objetivos de ingresos se equilibran para determinar los intervalos de envío y los límites óptimos para cada nivel de suscriptor.
Acelerar el trabajo creativo
Los asistentes automatizados generan, revisan y dan formato a plantillas de correo electrónico y bloques de contenido de marca, lo que permite centrar los esfuerzos creativos en mensajes personalizados de alto impacto.
El análisis predictivo basado en IA mejora el rendimiento de la campaña
Una de las herramientas más avanzadas que aporta la IA al marketing por correo electrónico es el análisis predictivo.
Los modelos predictivos basados en IA evalúan múltiples parámetros, entre ellos:
- Abra y haga clic en Patrones. Saber qué correos electrónicos y en qué horarios son los más atractivos.
- Comportamiento del segmento. Calcular las diferencias de actividad entre segmentos de audiencia por edad, ubicación, interés y uso del dispositivo.
- Etapas del ciclo de vida del cliente. Predecir la probabilidad de abandono de usuarios o su disposición a realizar conversiones.
- Respuesta a Ofertas. Cómo medir qué tipos de contenido y promociones funcionan mejor.
Aplicaciones prácticas del análisis predictivo:
- Recomendaciones personalizadas. La IA ayuda a identificar los productos, servicios o contenidos más relevantes para cada segmento y sugiere ofertas personalizadas para cada suscriptor.
- Tiempos de envío optimizados. La mayoría de los algoritmos de correo electrónico modernos predicen con precisión cuándo es más probable que un suscriptor abra e interactúe con un correo electrónico para aumentar el rendimiento de la campaña.
- Reducir la rotación de suscriptores. La identificación temprana de consumidores inactivos o desconectados, posible gracias al análisis predictivo, permite a las empresas implementar técnicas de reactivación.
- Impulsar las conversiones. Al utilizar la IA, entendemos qué elementos del correo electrónico (CTA, imágenes, titulares) generan compras y recomendamos su uso en futuras campañas.
Beneficios del análisis predictivo:
- Retorno de la inversión mejorado. Cuanto más relevantes sean sus correos electrónicos, mayores serán su conversión y sus ingresos.
- Rentabilidad. Con una mejor orientación, enviará menos correos electrónicos ineficaces.
- Información más profunda sobre la audiencia. La segmentación y adaptación de contenidos a las necesidades de los suscriptores se puede realizar mediante análisis de comportamiento.
Con el análisis predictivo, los especialistas en marketing pueden predecir el comportamiento de los suscriptores y crear campañas de correo electrónico hiperpersonales y muy efectivas. Este enfoque con visión de futuro permite a las marcas construir sobre una base de compromiso significativo y basado en datos con su audiencia, creando una plataforma para el éxito a largo plazo.
Conclusión
Los proveedores de correo electrónico pueden proteger las bandejas de entrada detectando mensajes irrelevantes, no confiables y duplicados mediante análisis de texto impulsado por inteligencia artificial. Los especialistas en marketing pueden aprovechar capacidades de detección similares para comprenderlas y utilizarlas para garantizar que las campañas de correo electrónico no generen sospechas de spam y atraigan a los suscriptores.
Al optimizar la relevancia, las señales de autoridad, los comentarios originales y la atribución, se asegura de que los suscriptores obtengan contenido de marca valioso cuando lo deseen y de una manera que tenga sentido para ellos. Las métricas de participación impulsan las pruebas y el refinamiento y combinan las ganancias para lograr el momento, la frecuencia y la personalización ideales.
En lugar de evitar los detectores de texto de IA, los especialistas en marketing de correo electrónico inteligentes adoptan innovaciones en evolución para entregar éticamente mensajes más relevantes centrados en satisfacer las necesidades de los suscriptores. La combinación de la creatividad humana con el conocimiento del aprendizaje automático abre un futuro más brillante para el éxito del marketing por correo electrónico.