Het antwoord: AI-gestuurde e-mailmarketingtools helpen het MKB om met minimale inspanning relevantere campagnes te maken en hogere conversies te behalen, zonder dat daar een data-scientist aan te pas komt. Deze tools automatiseren taken zoals het schrijven van onderwerpregels, personalisatie en het bepalen van het ideale verzendmoment, waardoor je meer resultaat haalt uit je bestaande e-maillijst.

Wat er aan de hand is

Volgens een blog van HubSpot zetten marketeers steeds vaker AI in om schaalbaar relevante e-mails te versturen zonder dat de handmatige inspanning evenredig toeneemt. De concurrentie in de inbox neemt toe en de verwachtingen van ontvangers stijgen. AI-tools voor e-mailmarketing ondersteunen nu alles van het genereren van onderwerpregels en personalisatie tot optimalisatie van verzendtijd en het toewijzen van omzet aan specifieke campagnes. Het gaat om software die machine learning, voorspellende analyses en generatieve AI combineert om beslissingen te automatiseren die voorheen handmatig werden genomen, zoals het schrijven van copy of het kiezen van een verzendmoment.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent dit dat geavanceerde e-mailmarketing niet langer is voorbehouden aan bedrijven met een team van specialisten. Waar je vroeger een marketeer nodig had die A/B-tests handmatig opzette en analyses uitvoerde, kun je nu met een AI-tool in enkele minuten dezelfde inzichten krijgen. De drempel om te personaliseren op basis van klantgedrag wordt lager, wat directe impact heeft op open rates en click-through rates. Vooral voor bedrijven met beperkte marketingcapaciteit is dit een kans om de effectiviteit van hun e-mailkanalen te verhogen zonder extra personeel aan te nemen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een wekelijkse nieuwsbrief, overweeg om een AI-tool te gebruiken voor het genereren van onderwerpregels. In plaats van zelf te bedenken wat de beste tekst is, kun je de tool een aantal varianten laten maken op basis van je eerdere campagnes. Je zou kunnen testen of een door AI gegenereerde onderwerpregel een hogere open rate oplevert dan je eigen variant. Een mogelijkheid is om dit eerst te doen voor één campagne per maand en de resultaten te vergelijken.

Als je een team aanstuurt dat verantwoordelijk is voor lead nurturing, kun je AI inzetten voor het optimaliseren van verzendtijden. In plaats van te gissen wanneer jouw doelgroep het meest geneigd is te openen, analyseert de tool het gedrag van individuele ontvangers en plant het verzendmoment daarop in. Je zou kunnen beginnen met het inschakelen van deze functie voor je belangrijkste automations, zoals de welkomstreeks of de reeks na een gratis download. Een optie is om de resultaten na een maand te evalueren en te kijken of de engagement is gestegen.

Als je in de dienstverlening werkt en regelmatig offertes of vervolg-e-mails stuurt, overweeg om AI te gebruiken voor personalisatie op basis van eerdere interacties. De tool kan bijvoorbeeld automatisch de juiste productaanbeveling of dienst toevoegen op basis van wat de klant eerder bekeek. Je zou kunnen testen of gepersonaliseerde aanbiedingen in je e-mails leiden tot een hogere conversie dan standaardteksten. Een mogelijkheid is om dit eerst uit te proberen bij een segment van je meest actieve klanten.

Als je een klein team hebt en weinig tijd voor analyse, kun je AI gebruiken voor het toewijzen van omzet aan specifieke campagnes. In plaats van handmatig te puzzelen welke e-mail heeft geleid tot een verkoop, doet de tool dit automatisch. Je zou kunnen beginnen met het instellen van attributie voor je belangrijkste campagnes, zodat je inzicht krijgt in welke e-mails daadwerkelijk bijdragen aan je omzet. Een optie is om deze data te gebruiken om te beslissen waar je je tijd en budget in investeert.

Bron: HubSpot Blog