Il vecchio cavallo di battaglia dell’email marketing continua a dare ottimi risultati: ha uno dei ROI più alti tra tutti i canali di marketing, con una media di 42 dollari per ogni dollaro speso. Ma si può sempre migliorare. L’intelligenza artificiale (AI) è stata una forza trainante significativa nell’ottimizzazione e nell’automazione dell’email marketing, comprese attività come la pianificazione, la personalizzazione, i test A/B, la segmentazione e altro ancora.

Secondo la mia esperienza, uno degli usi più efficaci e coinvolgenti dell’AI per l’email marketing è l’analisi del sentiment. L’analisi del sentiment è molto usata per analizzare le email dei clienti e capire cose come il tono di voce, le emozioni, l’argomento e altri temi ricorrenti. Ma puoi usare questi principi e queste tecniche anche per le tue email per scoprire quale linguaggio spinge le conversioni e i KPI di cui hai bisogno.

In questo articolo, vedremo come combinare l’analisi del sentiment basata sull’AI con i dati storici delle campagne per scoprire i fattori emotivi che spingono a cliccare e a convertire. Questo processo può guidare ogni aspetto del tuo testo email, comprese le righe dell’oggetto, le chiusure, i CTA e altro ancora. Ti permetterà di prendere decisioni più informate e di condurre test più efficaci sul testo di uno dei tuoi canali di marketing più importanti.

 

Cos’è l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale?

L’analisi del sentiment, a volte chiamata “estrazione di opinioni”, è una forma di analisi testuale che classifica il tono emotivo dei contenuti scritti usando l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). In passato, l’intelligenza artificiale aveva difficoltà con i sentimenti di base ed era limitata alla classificazione tra “positivo”, ‘negativo’ e “neutro”.

I moderni strumenti di analisi del sentiment basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di sezionare ogni parola, frase e indizio sintattico delle tue email per identificare emozioni più distinte, come gioia, rabbia o tristezza.

Quando viene condotta su larga scala, l’analisi del sentiment consente di quantificare i dati qualitativi identificando modelli ricorrenti. Questi dati possono poi essere analizzati rispetto ad altri set e metriche, il che è particolarmente importante per i marketer.

Il caso d’uso tradizionale dell’analisi del sentiment con l’AI per l’email marketing: analisi delle email dei clienti

In genere, quando si parla di analisi del sentiment basata sull’AI nel marketing, ci si riferisce spesso al contesto delle comunicazioni con i clienti, come le email in entrata, i ticket di assistenza e le risposte ai sondaggi. Questa analisi di grandi insiemi di feedback e messaggi dei clienti, arricchita con dati demografici e comportamentali, può essere utilizzata per esaminare aspetti quali la percezione del marchio, i punti deboli comuni e i modi per ottimizzare il servizio clienti.

È un modo incredibilmente efficace per capire il tuo pubblico e fornisce informazioni preziose per le roadmap dei prodotti e le strategie di customer experience. Può anche aiutarti a migliorare il tuo email marketing in termini di contenuti e copy. Ed è qui che puoi iniziare a perfezionare ulteriormente le cose, rivolgendo l’analisi del sentiment verso l’interno.

Capovolgere la situazione: analisi del sentiment sulle tue email

Sebbene sfruttare l’analisi del sentiment sulle risposte dei clienti sia prezioso, il vero potere sta nell’applicare le stesse tecniche alle email inviate in passato. L’IA può acquisire i dati storici delle campagne e utilizzare l’analisi del sentiment per capire cosa potrebbe aver influito sui parametri desiderati.

Avrai un’idea più chiara del testo che ha funzionato meglio e che è stato più efficace in termini di tassi di apertura completi, percentuali di clic (CTR) e tassi di conversione, permettendoti di prendere decisioni informate e di condurre test più raffinati sul testo delle tue email di marketing. Puoi prevedere le prestazioni future e, cosa fondamentale, capire perché messaggi specifici hanno avuto successo o hanno fallito.

Ecco alcuni casi d’uso per perfezionare il testo delle email con l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale.

Analisi delle righe dell’oggetto

Gli strumenti di intelligenza artificiale addestrati sul tuo archivio di campagne possono far emergere quali parole chiave, lunghezza dell’oggetto o segnali emotivi hanno generato i tassi di apertura più elevati. Spesso ci viene detto che le righe dell’oggetto con un linguaggio urgente e orientato ai vantaggi ottengono risultati migliori rispetto alle intestazioni generiche. Tuttavia, con l’analisi del machine learning, puoi identificare il linguaggio specifico che meglio trasmette l’urgenza e quali vantaggi sono più rilevanti per il tuo pubblico, consentendoti di creare righe dell’oggetto più efficaci.

Analisi del corpo del testo

Analizzando il corpo del testo, i modelli di sentiment possono evidenziare passaggi che suscitano forti emozioni positive, come curiosità o eccitazione, o i tipi di informazioni che coinvolgono maggiormente i lettori e li spingono verso la conversione.

Queste informazioni possono essere utilizzate per creare modelli e linee guida per il testo delle tue email, sia che siano generate automaticamente o scritte da copywriter che evolvono nel tempo.

Analisi delle Call To Action (CTA)

Si potrebbe dire che le CTA sono il punto di incontro tra il sentiment e l’azione, il che le rende ideali per l’analisi e il perfezionamento. Puoi scoprire quali trigger emotivi e quale tono di voce hanno avuto il maggiore impatto sui tassi di clic.

Queste informazioni possono creare un archivio di CTA per scopi e destinatari specifici, basato su parole trigger supportate da dati che puoi perfezionare con ulteriori test A/B.

I vantaggi concreti: come l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale migliora i risultati

Se usata con attenzione, l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale porta a miglioramenti misurabili nelle metriche chiave. Le righe dell’oggetto personalizzate e basate su informazioni emotive possono aumentare i tassi di apertura fino al 10%. In confronto, le CTA ottimizzate aumentano i CTR fino al 13% e le aziende che usano questi consigli basati sull’intelligenza artificiale hanno visto un aumento del 41% dei ricavi generati dalle email.

Oltre alle prestazioni grezze, l’IA trasforma i dati grezzi in informazioni utili, consentendo ai marketer di dare priorità alle modifiche ad alto impatto piuttosto che alle congetture. Infine, l’automazione e la scalabilità offerte dall’IA liberano i team dall’analisi manuale, consentendo loro di concentrarsi sulla strategia e sulla creatività piuttosto che sulla gestione dei fogli di calcolo.

Best practice per migliorare il testo delle email con le informazioni fornite dall’IA

Per mettere in pratica queste informazioni, segui un approccio strutturato:

Preparazione dei dati

Inizia esportando i dati storici delle tue campagne email e il testo, assicurandoti che ogni email sia formattata con le metriche che desideri migliorare, come i tassi di apertura, di clic e di conversione. Assicurati che tutti i tuoi dati storici siano formattati in modo uniforme, in modo da facilitare all’IA l’analisi e l’individuazione delle correlazioni tra prestazioni e testo.

Per rendere questo processo efficace, ordina le email storiche in categorie specifiche in modo da ottenere un quadro più chiaro del linguaggio che stimola conversioni specifiche. Ad esempio, il linguaggio che spinge le persone a cliccare sulle tue offerte del Black Friday sarà probabilmente molto diverso da quello che useresti per promuovere il tuo ultimo white paper.

Scegli uno strumento di analisi del sentiment basato sull’intelligenza artificiale adatto alle tue dimensioni e al tuo budget. Se vuoi andare a fondo, ci sono strumenti dedicati all’analisi del sentiment, ma ci sono anche alternative più economiche. Uno strumento semplice come un parafrasatore può darti un buon riassunto dei temi e del linguaggio ricorrenti, ma io ho ottenuto ottimi risultati con LLM standard come ChatGPT.

Sviluppa prompt efficaci per un’analisi approfondita

Supponiamo che tu stia utilizzando l’IA generativa (ad esempio ChatGPT o Anyword). In tal caso, devi creare prompt che specifichino il contesto del set di dati, le metriche di performance da considerare e ciò che stai cercando di scoprire sul testo delle tue email.

Ecco un esempio di prompt: “Fai un’analisi del sentiment delle righe dell’oggetto delle email incentrate sulle vendite con un tasso di apertura del 40% o superiore. Identifica i modelli ricorrenti di sentiment, le parole chiave, il tono di voce e la lunghezza in termini di caratteri. Usa questi modelli ricorrenti per creare un framework per righe dell’oggetto delle email incentrate sulle vendite ottimizzate”.

Analizza sia le email con prestazioni elevate che quelle con prestazioni scarse

Analizzare le email con prestazioni elevate può essere utile per capire cosa dovresti fare con il testo delle tue email, il che è ovviamente ottimo! Ma analizzando quelle con prestazioni scarse, puoi capire dove hai sbagliato e cosa evitare in futuro.

Usa l’analisi per generare automaticamente il testo

Le informazioni che ottieni dall’analisi del sentiment possono essere usate negli strumenti di generazione del testo come linee guida per nuove righe dell’oggetto, frammenti di corpo testo e CTA che si allineano con parole chiave comprovate.

Continua a testare

Usare le informazioni dell’analisi del sentiment può migliorare i tuoi test A/B permettendoti di usare varianti basate su scelte più informate.

I risultati dei test A/B possono poi essere reinseriti nel tuo modello di analisi del sentiment per perfezionarne ulteriormente i risultati.

L’analisi storica delle email tramite l’analisi del sentiment basata sull’intelligenza artificiale può essere lo strumento definitivo per capire cosa pensano davvero gli iscritti di ogni email. Con queste informazioni, puoi prendere decisioni basate sui dati per creare oggetti che attirano l’attenzione, testi accattivanti e CTA che spingono all’azione.