El papel de la IA y la automatización en el éxito del email marketing: estudio y estadísticas del mercado 2023

Que hicimos

Realizamos una encuesta a 1250 usuarios comerciales de la plataforma de email marketing Selzy para recopilar la información sobre sus percepciones y actitudes hacia la IA en el marketing por correo electrónico.

Los encuestados eran usuarios activos de pago en los EE. UU., Reino Unido y Europa, principalmente directores ejecutivos (fundadores) y especialistas en marketing.

El objetivo de la encuesta era conocer la opinión de los usuarios sobre la eficacia de la IA, sus preferencias por las aplicaciones de la IA en el marketing por correo electrónico y su confianza en los emails generados por la IA.

Veamos los resultados de la encuesta para descubrir las principales conclusiones y tendencias!

Datos clave

Resultados de la encuesta

Conocimiento sobre la IA en el email marketing

El 33,7% de los usuarios no están familiarizados con la IA en el marketing por correo electrónico, mientras que el 28% conoce bien sus capacidades transformadoras.

Confianza en los correos electrónicos creados por la IA

El 63% de los usuarios confía en las herramientas de generación de correo electrónico por la IA, pero revisa dos veces su resultado, el 24,7% confía plenamente en los correos electrónicos generados por la IA y el 12,3% manifiesta escepticismo.

Actitud hacia el análisis de correo electrónico con la IA

El 38,5% de los usuarios considera que el análisis de correo electrónico impulsado por la IA es seguro de usar, mientras que el 14,1% expresa su preocupación. Curiosamente, el 42,3% de los usuarios no están familiarizados con la IA para el análisis de correo electrónico.

Necesidad de optimizar las actualizaciones de contenido de emails

El 55,4% de los encuestados informó haber realizado cambios en el contenido y el diseño del correo electrónico varias veces al mes, el 25,6% realiza cambios cada día y el 19% realiza cambios varias veces a la semana.

Estos resultados destacan la gran frecuencia con que se cambian los contenidos y el diseño de los correos electrónicos, lo cual toma mucho tiempo. La integración de la IA, especialmente generativa, puede ahorrar el tiempo precioso y proporcionar a los profesionales del marketing herramientas eficaces para crear y optimizar el contenido de los correos electrónicos.

Confianza en la IA

El 58,3% de los usuarios confía en que la IA puede mejorar los boletines informativos por correo electrónico, mientras que el 33,3% siente curiosidad por su eficacia y el 8,4% afirmó que la IA no tiene ningún impacto en la mejora del correo electrónico.

Ventajas de la IA

La mayoría, el 50,7% de los usuarios considera que la IA es más efectiva que los enfoques tradicionales que no son de la IA en el marketing por correo electrónico.

Funciones de la IA más populares

La generación de contenidos e imágenes resultaron ser las funciones de la IA más interesantes para el 39,7% de los usuarios, mientras que el 33,9% valora los contenidos personalizados y los newsletters. Además, el 13,2% considera igual de útil determinar el momento óptimo para enviar correos electrónicos y filtrar contactos y bases de datos.

Con los resultados de la encuesta en la mano, ahora cambiamos nuestro enfoque hacia el potencial transformador de la IA y la automatización en el marketing por correo electrónico. Quédese con nosotros para conocer las últimas investigaciones y datos estadísticos sobre personalización basada en la IA, segmentación, optimización del tiempo de envío, pruebas A/B y mejora de las listas de correo electrónico.

La IA y automatización en el marketing por correo electrónico para mejorar el contenido y el interés de usuarios

Las herramientas basadas en la IA transforman la publicidad, generando contenidos optimizados a partir de datos históricos y tendencias del mercado. El email marketing no es una excepción, ha existido durante años y sigue siendo fuerte.

• Se espera que el marketing por correo electrónico alcance casi $ 11 mil millones para los finales de 2023. (Statista)
• El 37% de las empresas aumentó su presupuesto para correos electrónicos en 2022. (Litmus)
• El 56% de las empresas planea aumentar su presupuesto para marketing por correo electrónico en 2023. (Neil Patel)
• El 98% de las empresas planea invertir en herramientas de la IA en 2023. (Neil Patel)
• Bitrix24 reveló que hubo un aumento del 39% en el envío de correos electrónicos utilizando su CRM en 2022, lo que indica una demanda de automatización. (Bitrix24)
• Alrededor del 13,7% de los remitentes de correo electrónico utilizan herramientas de la IA, esto puede indicar que la IA del correo electrónico ha superado la etapa de "primeros consumidores". (Mailjet)
• Según el estudio de caso, el Hotel Chocolat obtuvo grandes resultados con la optimización de la frecuencia de envío mediante la IA. Experimentaron una disminución del 40% en la tasa de cancelación de suscripción y un aumento del 25% en los ingresos. Esto demuestra el potencial para mejorar el ROI a través del marketing por correo electrónico impulsado por la IA. (LinkedIn)
• La aplicación de la IA es más frecuente en la optimización de las operaciones de servicio (24%), seguida de cerca por la creación de nuevos productos basados en la IA (20%), la segmentación de clientes (19%), el análisis del servicio al cliente (19%), la mejora de productos mediante la IA (19%) y la captación de clientes y generación de oportunidades (17%). (Stanford)
• En promedio, el 44% de los especialistas en marketing crean de 2 a 3 versiones de cada email, mientras que el 18% desarrolla de 4 a 6 versiones. (Litmus)

• El 83% de las empresas que utilizan la IA para ventas y marketing vieron una disminución de costos, y el 27% de ellas declararon la disminución en más del 20%. (McKinsey)
• El 74% de las empresas informaron un aumento de ingresos por la aplicación de la IA en marketing y ventas, y el 11% indicó un aumento de más del 10%. (McKinsey)

Optimización del email marketing con la IA y automatización

Uno de los principales desafíos de los especialistas en marketing por correo electrónico es utilizar de manera eficaz la gran cantidad de datos de suscriptores. Comprender las preferencias, los comportamientos y los patrones ocultos es indispensable para ofrecer experiencias personalizadas.

La segmentación manual, el análisis y otras tareas similares llevan mucho tiempo y conducen a errores. Por eso hay una demanda creciente de soluciones de la IA y automatización que puedan analizar los datos de los suscriptores, automatizar los procesos de segmentación y ofrecer contenidos personalizados a gran escala.

1. Analítica impulsada por la IA: la IA puede analizar grandes cantidades de datos de suscriptores, identificando preferencias, comportamientos, patrones ocultos e intereses. Este profundo conocimiento permite a los profesionales del marketing adaptar sus contenidos específicamente a cada persona, lo que aumenta las posibilidades de interacción. Se ha descubierto que casi la mitad de las organizaciones (46%) carecen de acceso a datos vitales en tiempo real. La implementación de software de marketing y la IA puede ayudar a las empresas a recopilar y procesar estos datos. (Adobe)
2. Contenido basado en segmentos: La segmentación de suscriptores es una de las estrategias más eficaces en las campañas de email marketing. La IA ayuda a segmentar a los suscriptores en grupos según datos demográficos, preferencias o interacciones pasadas. Al crear contenido adaptado a las características únicas de cada segmento, los especialistas en marketing pueden ofrecer mensajes más específicos y relevantes, mejorando la interacción.
3. Personalización: La personalización va más allá de simplemente usar el nombre del suscriptor en el correo electrónico. La IA permite a los especialistas en marketing completar dinámicamente correos electrónicos con recomendaciones de productos personalizadas, sugerencias de contenido y ofertas exclusivas. Este nivel de personalización fomenta una sensación de atención individual, genera confianza y lealtad y conduce a tasas de apertura, tasas de clics y participación general más altas. Concéntrese en la segmentación de contactos, ajuste de ofertas, descuentos individuales, cupones y regalos de cumpleaños. La mayoría de los especialistas en marketing (88,52%) ya no priorizan la personalización en las líneas de asunto, ya que el CTR de los correos electrónicos no personalizados es casi 2 veces mayor (2,49% frente a 1,29%). (GetResponse)
4. Automatización de procesos: la IA automatiza la generación de informes y presenta métricas clave, visualizaciones y recomendaciones que permiten actuar de forma clara y concisa. También puede ayudar a optimizar todo el marketing por correo electrónico, incluido el tiempo de envío y la optimización general del flujo de trabajo. Los desafíos del flujo de trabajo continúan afectando la capacidad de las organizaciones para seguir el ritmo de las necesidades de los clientes, y casi la mitad (43%) de los profesionales identifican los problemas del flujo de trabajo como una barrera interna crítica que afecta a su organización de marketing. (Adobe)

Por lo tanto, al aprovechar los procesos de automatización y análisis impulsados por la IA, los especialistas en marketing pueden desbloquear todo el potencial del email marketing y ofrecer contenido altamente personalizado y dirigido.

Segmentación y targeting basados en la IA

Para satisfacer las expectativas de los consumidores expertos en tecnología, atender a las preferencias cambiantes y responder a la influencia de COVID-19, las empresas deben aprender a segmentar mejor los datos. La inteligencia artificial es la forma de permitir la segmentación del comportamiento basada en datos.

• Las campañas segmentadas, dirigidas y desencadenantes representan el 77% del ROI de marketing. (DMA)
• Las campañas segmentadas superan a las campañas no segmentadas en un 50% en términos de tasas de clics (CTR). (Higher Logic)
• Sólo la segmentación por comportamiento en los mensajes de marketing por correo electrónico puede contribuir a un sustancial 58% de los ingresos totales. (DMA)
• Para el 18% de las organizaciones, la segmentación personalizada se basa en datos históricos de los clientes, mientras que el 24% limita la personalización a enfoques de segmentación más amplios. (Adobe)

La IA permite a los especialistas en marketing ir más allá de la segmentación demográfica básica y profundizar en una segmentación de audiencia más profunda y pertinente.

• Segmentación por comportamiento: La IA puede analizar el comportamiento de los usuarios, como compras anteriores, historial de navegación y patrones de interacción, para identificar segmentos con intereses o intenciones específicas. Esta segmentación por comportamiento permite a los especialistas en marketing ofrecer contenido altamente específico que resuene con las preferencias individuales.
• Análisis predictivo: Los algoritmos de la IA pueden predecir los comportamientos futuros de los clientes en función de los datos históricos, lo que permite a los especialistas en marketing anticipar las necesidades de los suscriptores y adaptar su contenido en función de ello. Este enfoque proactivo ayuda a construir relaciones a largo plazo y aumenta el compromiso.
• Triggers automatizados: Las herramientas de automatización basadas en la IA pueden identificar desencadenantes específicos, como carritos abandonados o visitas a sitios web, y enviar correos electrónicos oportunos y personalizados para volver a captar suscriptores. Estos correos electrónicos activados tienen tasas de apertura y clics más altas, lo que aumenta la participación general.

Posibles desafíos y limitaciones del uso de la IA y automatización en el email marketing

En la era de la IA y la automatización, hacer un mejor uso de los datos se ha vuelto primordial para las empresas que buscan maximizar su eficiencia. Aun así, existen algunos retos que pueden restringir la incorporación total de algoritmos de la IA.

• Calidad y cantidad de datos: Los algoritmos de la IA necesitan datos de alta calidad para funcionar de manera eficaz. Si los datos son de baja calidad o no hay suficientes datos, puede limitar la precisión de la IA.
• Supervisión e interpretación humana: A medida que los algoritmos de la IA se vuelven más avanzados, la supervisión e interpretación humanas se vuelven más importantes para garantizar que funcionen según lo previsto.
• Integración con sistemas heredados: Introducir la IA y la automatización en los flujos de trabajo existentes puede suponer retos técnicos y requerir la integración con sistemas heredados, lo que puede resultar difícil y llevar mucho tiempo.

¿Cómo superar estos desafíos? Pruebe a aplicar prácticas adecuadas de gestión de datos, a utilizar enfoques híbridos que combinen la IA y esfuerzos humanos, y a asociarse con proveedores de servicios de gran experiencia.

Personalización de contenido y campañas con la IA

Crecimiento de los ingresos a través de la personalización

El éxito de la personalización depende de un profundo conocimiento de los segmentos de usuarios y de sus patrones de comportamiento, precisamente la tarea que mejor realiza la IA. Al ofrecer experiencias relevantes a través de la personalización, las empresas pueden mejorar significativamente sus resultados de email marketing.

• En particular, casi el 80% de los directivos de empresas reconocen que las experiencias personalizadas conducen a un aumento del gasto de los consumidores, con un incremento medio del 34%. (Twilio)
• Sólo un pequeño porcentaje (9%) de las organizaciones personaliza actualmente los contenidos basándose en la intención o la predicción, lo que supone un ámbito potencial de crecimiento en las iniciativas de personalización. (Adobe)
• El 14,8% de los especialistas en marketing no personaliza los correos electrónicos. (Mailjet)
• El 71% de los consumidores espera comunicaciones y productos/servicios personalizados de las empresas. (McKinsey)
• El 76% de los consumidores sienten la frustración cuando las experiencias no son relevantes para ellos. (McKinsey)
• Las empresas que obtienen resultados excelentes en la personalización generan un 40% más de ingresos que la media, según los resultados de un estudio. (McKinsey)

• La implementación de un rendimiento de personalización de nivel superior en varios sectores de EE.UU. tiene el potencial de generar más de un billón de dólares de valor. (McKinsey)
• El 40% de las empresas considera que obtener datos precisos de los clientes para la personalización es un desafío importante. (Twilio)
• El 78% de los consumidores cancelan la suscripción a los correos electrónicos porque reciben demasiados mensajes. (Hubspot)
• El 59% de los mejores profesionales del marketing consideran que la personalización es la mejor táctica para aumentar el compromiso de los clientes. (Mailjet)

Personalización y localización impulsadas por la IA

• El 35% de las empresas que implementanla IA la utilizan para crear experiencias más personalizadas. (IBM)
• Los correos electrónicos personalizados logran tasas de clics 2,5 veces más altas y generan 6 veces más ventas. (ExperIAn y VentureBeat)
• Phrasee, una herramienta de redacción basada en la IA, ayudó a JOANN a aumentar un 10% la tasa de apertura de sus correos electrónicos y a Domino's a aumentar un 57% el número de clics. (Phrasee)
• El 13,7% de los profesionales del marketing por correo electrónico afirman que tienen previsto utilizar herramientas basadas en la IA, como ChatGPT, para ayudarles en su trabajo. (Mailjet)
• La personalización del marketing mediante la IA puede aumentar el ROI hasta un 70%. (Litmus)
• El 70% de las empresas que han implementado la personalización avanzada basada en la IA han declarado haber obtenido un ROI del 200% o superior. (Kibo)
• El 65% de los consumidores prefiere el contenido en su idioma, mientras que el 40% no comprará en un sitio web que ofrezca contenido en otros idiomas. (CSA Research)
• Las empresas que tradujeron la información para mantener su posición o superar a sus competidores tenían 2,04 veces más probabilidades de aumentar sus beneficios y 1,27 veces más probabilidades de incrementar sus beneficios por acción (BPA). (CSA Research)
• Sport Nutrition informa que ejecutar una campaña de correo electrónico en inglés para toda la base de datos da como resultado una tasa de apertura (OR) del 3-4%. Sin embargo, cuando realizan campañas de correo electrónico en varios idiomas, la tasa de apertura aumenta significativamente a un impresionante 40%. (Stripo)
• El 39% de los especialistas en marketing informaron que están utilizando la traducción automática (TA) como parte de su estrategia de localización. (Unbabel)
• Las campañas con optimización de la hora de envío (STO) experimentan un aumento del 5% al 10% en aperturas y clics. (Mailgun)

Contenidos generados por la IA para mejorar la personalización

La incorporación de la IA generativa en los procesos de marketing por correo electrónico es ahora habitual, ya que las empresas tienen que utilizar volúmenes masivos de contenido para campañas personalizadas. El tiempo que lleva crear cantidades tan grandes de contenidos hace que las empresas recurran a la IA como solución para generarlos. Nuestra encuesta reveló que el 25,6% de los remitentes de correo electrónico realizan cambios de diseño y contenido de correo electrónico a diario.

Básicamente, la IA generativa puede ayudar a los especialistas en marketing de 2 maneras:

1. Generación de contenidos. Con la IA generativa, los especialistas en marketing por correo electrónico pueden crear contenido de correo electrónico personalizado y relevante de manera más eficaz y a escala. Analizan patrones y tendencias en campañas exitosas y el comportamiento del cliente, lo que les da sugerencias para líneas de asunto, texto del cuerpo y llamadas a la acción.
2. Impulso de la creatividad. La IA generativa sirve como socio creativo, ofreciendo sugerencias únicas y listas para usar que inspiran a los especialistas en email marketing a pensar más allá de los enfoques tradicionales y crear contenidos inolvidables e impactantes, basados en datos reales.

Herramientas de la IA para email marketing:

Herramientas generativas de la IA para redacción publicitaria e ideación:

• ChatGPT: la herramienta generativa de la IA más conocida que no solo puede ayudar con la redacción publicitaria, sino también con el proceso creativo.
• Jasper AI: herramienta de la IA de marketing de contenidos diseñada para escribir textos originales y atractivos, traducirlos y ayudar al SEO a optimizarlos.
• Copy.ai: asistente de redacción que ayuda a generar líneas de asunto pegadizas, textos de correo electrónico persuasivos y llamadas a la acción convincentes, lo que permite a las empresas optimizar sus campañas de marketing por correo electrónico.
• Phrasee: utiliza la IA para optimizar las líneas de asunto y el texto del correo electrónico para mejorar el compromiso y las tasas de clics.
• Persado: emplea la IA para generar contenido de correo electrónico emocionalmente convincente que resuene con los destinatarios.

Herramientas de la IA para personalización, segmentación y automatización:

• Emarsys: La herramienta de marketing predictivo permite la segmentación, selección de contenidos, ejecución por canales y sincronización basadas en la IA.
• IBM Watson Marketing: Un conjunto de herramientas basadas en la IA que incluye análisis de opiniones, análisis predictivo y segmentación de clientes para mejorar la eficacia del marketing.
• Brevo: Ofrece funciones de personalización y automatización basadas en la IA para mejorar el rendimiento de las campañas de correo electrónico.
• Crystal: Una herramienta basada en la IA que analiza los rasgos de personalidad y los estilos de comunicación para proporcionar información sobre mejores interacciones con los clientes y mensajes de ventas.
• Campaign Monitor: Utiliza la IA para proporcionar información basada en datos y optimizar los elementos de las campañas de correo electrónico.
• Selzy: Herramienta de automatización de marketing que ayuda a optimizar las campañas de correo electrónico y también brinda la oportunidad de crear y optimizar correos electrónicos con la IA.

Los líderes en personalización logran resultados notables adaptando las ofertas y la divulgación a las personas idóneas, precisamente en el momento oportuno, y proporcionando experiencias excepcionales. En los últimos años, los mercados y las industrias han experimentado cambios significativos, incluido un cambio en el comportamiento de los clientes. Ahora los clientes buscan expresamente valor y esperan contenidos y mensajes adaptados específicamente a sus necesidades. Al aprovechar la personalización del email marketing, las empresas no solo pueden mejorar el compromiso, sino también fomentar la lealtad del cliente.

Realización de pruebas A/B eficaces con la IA

El papel de las pruebas A/B

• Se prevé que el mercado global de software de pruebas A/B alcance $1249,57 millones para 2028, con una CAGAR del 11,62% de 2021 a 2028. (Verified Market Research)
• Las marcas que utilizan una lista de comprobación exhaustiva obtienen un ROI de 40:1. (Hubspot)
• Las pruebas A/B se utilizan ampliamente para la optimización de conversiones y son el segundo método más popular después de la analítica. (CXL)
• El 73% de los experimentadores detiene el experimento justo cuando un efecto positivo alcanza el 90% de certeza. (SSRN)
• Alrededor del 20% de los experimentos controlados realizados por Google y Bing ofrecen resultados positivos, lo que respalda las nuevas ideas puestas a prueba. (Harvard Business Review)
• Las investigaciones de VWO y Convert.com han demostrado que sólo 1 de cada 7 pruebas A/B es definitiva y que el resto no llega a una conclusión clara. (VWO Y CXL)
• Al implementar el control de calidad (QA) del correo electrónico, las pruebas A/B y las pruebas de spam, el ROI del marketing por correo electrónico se puede aumentar hasta en un 28%. (Litmus)

Estos datos demuestran que las pruebas A/B son un método de experimentación fundamental para optimizar las métricas, pero pueden resultar caras y plantear diversos retos. Aun así, ofrece oportunidades de aprendizaje muy útiles para las empresas. Las pruebas A/B basadas en la IA aportan mejoras significativas al proceso.

Con la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, los algoritmos de la IA pueden identificar patrones y aportar ideas interesantes para optimizar las variaciones. Los resultados en tiempo real proporcionados por las pruebas basadas en la IA permiten tomar decisiones más rápidas y realizar mejoras iterativas. La IA tiene el potencial de descubrir pautas e interacciones ocultas que pueden pasar desapercibidas a los humanos. Supera las limitaciones manejando escenarios complejos de pruebas multivariantes, considerando múltiples variables simultáneamente y encontrando combinaciones óptimas para obtener mejores resultados.

Los algoritmos de la IA también se adaptan y aprenden continuamente, lo que lleva a mejoras continuas en el proceso de pruebas.

El impacto de la IA en la eficacia de las pruebas A/B

1. Asignación dinámica del tráfico: los algoritmos de la IA asignan de forma inteligente el tráfico en tiempo real a las diferentes variaciones, maximizando el impacto de las que tienen éxito y minimizando la exposición a las variaciones de bajo rendimiento.
2. Análisis automatizado para obtener resultados más rápidos: la IA automatiza el análisis de los resultados de las pruebas A/B, determinando rápidamente la significación estadística, calculando los intervalos de confianza e identificando las variaciones ganadoras con mayor precisión comparada con la del análisis manual.
3. Optimización en tiempo real: la IA optimiza continuamente las pruebas A/B utilizando datos en tiempo real, adaptando los parámetros de las pruebas para lograr resultados estadísticamente válidos más rápido y con menos recursos.
4. Pruebas dirigidas: la IA permite realizar pruebas A/B personalizadas adaptando las variaciones a los segmentos de usuarios en función del comportamiento, las preferencias o los datos demográficos. Esto permite realizar pruebas más pertinentes, lo que se traduce en una mayor participación y tasas de conversión.
5. Recomendaciones y conocimientos prácticos: las herramientas de análisis basadas en la IA proporcionan información procesable y recomendaciones basadas en los datos de pruebas A/B. Descubren patrones, correlaciones y segmentos de usuarios que funcionan mejor con variaciones específicas, orientando futuras estrategias de optimización.
6. Pruebas multivariantes eficaces: la IA gestiona escenarios complejos de pruebas multivariantes, analizando las interacciones entre múltiples variables para identificar la combinación óptima para obtener el mejor resultado.

Software basado en la IA para pruebas A/B y otros métodos de experimentación

• ABtesting.ai - optimiza las pruebas A/B y los procesos de experimentación.
• Evolv.ai - optimización y automatización de procesos de experimentación.
• Tricentis - permite realizar pruebas y experimentos exhaustivos.

Errores a evitar al realizar pruebas A/B con la IA

"La IA de hoy es increíblemente inteligente y luego sorprendentemente estúpida" – Yejin Choi (Brett Helsel Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Washington)

Las IA son geniales, pero no son perfectas. La IA es solo otra herramienta que ayuda a que el proceso sea más fácil y eficaz y reduce la posibilidad de error humano. Sin embargo, la experiencia humana nunca será reemplazada por máquinas, los profesionales tienen que monitorear el trabajo de la IA y guiarla en la dirección correcta.

Puntos clave a tener en cuenta para obtener resultados de alta calidad y con un uso eficiente de los recursos:

1. Equilibrar las recomendaciones de la IA con la pericia humana: Evite confiar únicamente en las recomendaciones de la IA para las pruebas A/B e incorpore la experiencia humana y el conocimiento del sector para garantizar configuraciones e interpretaciones de pruebas imparciales y precisas.
2. Garantizar la calidad de los datos: Dar prioridad a los procesos de aseguramiento de la calidad de los datos para evitar errores o distorsiones en los datos utilizados para las pruebas A/B. Valide la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos antes de realizar las pruebas.
3. Ingeniería de características eficaz: Haga hincapié en la ingeniería de características adecuada cuando utilice algoritmos de la IA para pruebas A/B. Seleccione funciones relevantes y cree variaciones significativas para optimizar el rendimiento y obtener información útil.
4. Datos de entrenamiento suficientes y representativos: Garantice un conjunto adecuado y diverso de datos de entrenamiento para los modelos de la IA utilizados en las pruebas A/B. Unos datos de entrenamiento insuficientes pueden dar lugar a una generalización insuficiente y a predicciones inexactas, lo que pone en peligro la validez de las pruebas.

Es importante señalar que las consideraciones éticas, la supervisión periódica de los modelos de la IA y el cumplimiento de las pautas éticas deben formar parte integrante del proceso de pruebas A/B.

Mejora de la calidad de las listas de correo electrónico con verificación y filtrado basados en la IA

Análisis de la importancia de una base de datos de contactos de correo electrónico optimizada

• El 25% de las empresas que implementan la IA lo utilizan para la clasificación de correo electrónico o texto. (IBM)
• Las campañas de correo electrónico segmentadas generan un CTR un 101% más alto en comparación con las campañas no segmentadas. (Mailchimp)
• La encuesta de Bitrix24 mostró que el 19,6% de sus usuarios de CRM aprovechan herramientas de gestión de contactos. (Bitrix24)

Impacto de la IA en la calidad y segmentación de las listas de correo electrónico

1. Segmentación de listas: la AI analiza los datos de los suscriptores para segmentar las listas de correo electrónico en función de la demografía, los comportamientos y las preferencias, entregando contenido dirigido para una mejor participación y más conversiones.
2. Higiene de la lista: las herramientas basadas en la IA identifican y eliminan direcciones de correo electrónico no válidas, duplicados y suscriptores inactivos, lo que garantiza una mejor capacidad de entrega y evita las trampas de spam.
3. Análisis predictivo: la IA analiza el comportamiento de los suscriptores para predecir el abandono de la lista de correo electrónico, lo que permite estrategias de retención dirigidas para mantener una lista de correo electrónico activa y sana.
4. Cumplimiento: la IA automatiza procesos como la gestión del opt-in y el seguimiento del consentimiento, garantizando el cumplimiento de la normativa de protección de datos y manteniendo la reputación de la marca y la confianza de los suscriptores.

Cumplimiento del RGPD: Soluciones de la IA para la privacidad y la calidad de los datos

• La IA puede automatizar los procesos de cumplimiento del RGPD, como la clasificación de datos, el mapeo de datos y la gestión del consentimiento, y también puede ayudar a identificar posibles infracciones del RGPD.
• Un marco de la IA para el cumplimiento del RGPD implica identificar los requisitos clave, definir los campos de datos que deben supervisarse y seleccionar las tecnologías de la IA oportunas.
• Las soluciones de la IA para la privacidad y calidad de los datos incluyen herramientas para clasificación de datos, mapeo, gestión de consentimiento, detección de anomalías y control de acceso.
• Las mejores prácticas para implementar la IA en el cumplimiento del GDPR incluyen identificar requisitos clave, seleccionar herramientas de la IA, desarrollar una estrategia de privacidad de datos y monitorear regularmente el cumplimiento.

Resumen

El estudio revela el inmenso potencial de la IA en el email marketing. La IA se ha convertido en una herramienta poderosa debido a la demanda de personalización, la intensificación de la competencia entre empresas y los avances en las capacidades de análisis de datos.

La IA aporta una serie de mejoras a las campañas de marketing por correo electrónico. Por ejemplo, permite una segmentación precisa y avanzada de usuarios, pruebas A/B eficaces, informes automatizados y análisis.

La IA también puede ayudar a las empresas a ofrecer experiencias a medida personalizando el contenido, proporcionando recomendaciones, identificando el momento óptimo para enviar correos electrónicos y mucho más.

Como actualmente no se dispone de sistemas de la IA totalmente autónomos, un planteamiento más práctico implica que los humanos y la IA colaboren en armonía. Permite a los profesionales del marketing delegar tareas rutinarias y monótonas en la IA, liberando tiempo para la creatividad y tareas laborales más complejas.