كيف تساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء محتوى للتسويق عبر البريد الإلكتروني

في الوقت الحالي، يظل التسويق عبر البريد الإلكتروني واحدًا من أكثر الأدوات فعالية في حقيبة التسويقي. ومع ذلك، قد يكون إنشاء محتوى مخصص ومشاركة لكل مستلم مكلفًا ومستهلكًا للوقت. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي (AI). في هذا المقال، سنناقش كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عملية إنشاء محتوى للتسويق عبر البريد الإلكتروني، من التلقائية إلى التخصيص.

1. تلقائية إنشاء المحتوى

واحدة من أكبر الفوائد للذكاء الاصطناعي في التسويق عبر البريد الإلكتروني هي القدرة على تلقائية إنشاء المحتوى. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى بناءً على نماذج ومعلومات محددة، مما يسرع بشكل كبير عملية إنشاء الحملات.

مثال: إنشاء المحتوى بناءً على القوالب

from transformers import pipeline

# تهيئة نموذج إنشاء النص
generator = pipeline('text-generation', model='gpt-2')

# قالب البريد الإلكتروني
template = "مرحبًا {name},\n\nشكرًا لك على شراء {product}. إليك بعض المنتجات التي قد تعجبك:\n\n{recommendations}\n\nتحياتنا,\nفريق {company}"

# البيانات لملء القالب
data = {
    "name": "جان كوفالسكي",
    "product": "لابتوب جديد",
    "recommendations": "اشترِ accessories للابتوب، مثل حقيبة وفأرة",
    "company": "TechShop"
}

# إنشاء محتوى البريد الإلكتروني
email_content = template.format(**data)
print(email_content)

2. تخصيص المحتوى

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء، مثل تاريخ الشراء والفضول والسلوك، لإنشاء محتوى مخصص. بفضل ذلك، تصبح رسائل البريد الإلكتروني أكثر مشاركة وفاعلية.

مثال: توصيات المنتجات المخصصة

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# بيانات العميل مثالية
customer_purchases = ["لابتوب", "فأرة", "لوحة مفاتيح", "شاشة"]

# قائمة المنتجات للتوصية بها
products = ["حقيبة للابتوب", "محطة Docking", "كاميرا ويب", "سماعات"]

# تحويل النص إلى متجهات
vectorizer = TfidfVectorizer()
customer_vector = vectorizer.fit_transform(customer_purchases)
product_vectors = vectorizer.transform(products)

# حساب التشابه الكوسيني
similarities = cosine_similarity(customer_vector, product_vectors)

# اختيار المنتجات الأكثر تشابهًا
top_recommendations = [products[i] for i in similarities.argsort()[0][-3:]]
print("المنتجات الموصى بها:", top_recommendations)

3. تحسين موضوع الرسالة

موضوع الرسالة هو مفتاح فتح البريد الإلكتروني. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات التاريخية لتحديد أي المواضيع أكثر فعالية.

مثال: إنشاء المواضيع المثلى

from transformers import pipeline

# تهيئة نموذج إنشاء النص
generator = pipeline('text-generation', model='gpt-2')

# البيانات لإنشاء الموضوع
data = {
    "product": "لابتوب جديد",
    "discount": "20%"
}

# إنشاء الموضوع
subject = generator(f"إنشاء موضوع بريد إلكتروني للمنتج {data['product'] مع خصم {data['discount']}", max_length=50, num_return_sequences=1)
print("موضوع البريد الإلكتروني:", subject[0]['generated_text'])

4. تحليل وتحسين المحتوى

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل نتائج الحملات السابقة للبريد الإلكتروني لتحديد أي العناصر في المحتوى أكثر فعالية. قد يشمل ذلك تحليل معدل النقر (CTR)، الفتحات، والتحويل.

مثال: تحليل CTR

import pandas as pd

# بيانات حملة البريد الإلكتروني مثالية
data = {
    "campaign_id": [1, 2, 3, 4],
    "subject": ["عروض ترويجية!", "المنتجات الجديدة في المتجر", "خصومات", "منتج جديد"],
    "opens": [1000, 1200, 900, 1100],
    "clicks": [100, 150, 80, 120]
}

# إنشاء إطار البيانات
df = pd.DataFrame(data)

# حساب CTR
df['ctr'] = (df['clicks'] / df['opens']) * 100

# ترتيب حسب CTR
df_sorted = df.sort_values(by='ctr', ascending=False)
print("الحملات مرتبة حسب CTR:")
print(df_sorted)

5. تلقائية اختبار A/B

يمكن للذكاء الاصطناعي تلقائية عملية اختبار A/B، اختبر مختلف الإصدارات من المحتوى والمواضيع والعناصر الأخرى لتحديد أي منها أكثر فعالية.

مثال: تلقائية اختبار A/B

import random

# بيانات الحملة مثالية
campaigns = [
    {"subject": "عروض ترويجية!", "content": "عرض خاص لك!"},
    {"subject": "المنتجات الجديدة في المتجر", "content": "تحقق من منتجاتنا الجديدة!"},
    {"subject": "خصومات", "content": "خصومات فقط لك!"},
    {"subject": "منتج جديد", "content": "اكتشف منتجنا الجديد!"}
]

# اختيار عشوائي لحملتين لاختبار A/B
ab_test = random.sample(campaigns, 2)
print("الحملات لاختبار A/B:")
print(ab_test)

الخاتمة

الذكاء الاصطناعي يثوري التسويق عبر البريد الإلكتروني، ويقدم أدوات للتلقائية والتخصيص وتحسين المحتوى. بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن للتسويقيين إنشاء حملات أكثر فعالية، مع توفير الوقت والموارد. مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستزداد تطبيقاتها في التسويق عبر البريد الإلكتروني، وتقدم possibilities جديدة وفوائد للشركات.

الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الإبداع الاستراتيجي البشري بالكامل، ولكن يمكن أن يسهل ويحسن بشكل كبير عملية إنشاء محتوى للتسويق عبر البريد الإلكتروني. من المفيد التجريب مع أدوات وتقنيات مختلفة للعثور على تلك التي تناسب احتياجاتك بشكل أفضل.