人工智能是当今最热门的话题——这是有充分理由的。
例如，预测性人工智能可以作为 A/B 测试（如发送时间）的力量倍增器。人工智能可以根据收件人过去的行为确定向他们发送电子邮件的最佳时间。这增加了电子邮件被打开和阅读的机会。它可以帮助您在了解特定客户倾向的同时完善宏观战略。这使您能够更准确地进行未来的细分。
另一方面，生成式人工智能可以更快地创建可扩展的变体内容以供测试，让您无需从头开始生成两套完全不同的副本即可测试更大的更改。生成式人工智能模型可以帮助生成电子邮件内容，包括主题行、正文和个性化推荐。这可以帮助您创建引人注目的个性化电子邮件以进行 A/B 测试，从而节省内容创建的时间和资源。
当您考虑 AI 能够以哪些新方式提供更好的结果时，熟悉这些定义是值得的：
用于内容创建的生成式 AI：生成式 AI 模型可协助生成电子邮件内容，包括主题行、正文和 哈萨克斯坦 whatsapp 数据 个性化推荐。这可帮助您创建引人注目且个性化的电子邮件以进行 A/B 测试，从而节省内容创建的时间和资源。
细分和个性化： AI 可以分析大量数据，根据人口统计、行为和偏好等各种因素细分电子邮件列表。这样可以实现高度针对性和个性化的电子邮件内容，从而获得更好的 A/B 测试结果。
预测分析：人工智能可以预测哪些电子邮件变体可能对特定受众群体产生更好的效果。它使用历史数据进行这些预测，使电子邮件 A/B 测试更加高效。
内容优化： AI 工具可以分析电子邮件内容并根据历史数据和最佳实践提出改进建议。这可以帮助您创建更具吸引力和更有效的电子邮件内容以进行 A/B 测试。