Közös munka eredményeként érdekes fejlesztéssel lépett elő a Maileon hírlevélküldő rendszer megalkotója és a vállalati szövegelemző rendszereket fejlesztő Neticle. A Lingusta elnevezésű program a hírlevelek nagyobb megnyitási arányát hivatott elősegíteni.
Az öntanuló algoritmusokat az élet számos területén alkalmazzák az ügyfélszolgálattól kezdve a titkosításon át a hangsegéd alkalmazásokig, sőt, már dalszerzésre is használtak mesterséges intelligenciát. Az alapvető cél egy olyan szoftver megalkotása volt, amely a hírleveleknél egy kulcsfontosságú szöveg, a tárgy megírásában segít. Az itt lévő szöveg az, ami megragadja a címzett figyelmét, és döntően befolyásolja az e-mail megnyitási arányát és hatékonyságát.
Milyen üzenettel aktivizálható legjobban a közönség?
Nem könnyű megtalálni a megfelelő kommunikációs hangot egy vállalat vagy egy márka számára. Az alaptesztek és statisztikák nem adnak egyértelmű és számszerűsíthető válaszokat arra, hogy az írott anyagok hatékonysága pontosan mitől függ. A legtöbb esetben néhány meglehetősen triviális hipotézist tesztelnek, például rövidebb / hosszabb tárgysorok, kis- vagy nagybetűk, hangulatjelek használata stb.
A Lingusta egyedi algoritmusa a nyelvi szubjektivitást , valamint az érzelmi- és szentiment tartalmak összefüggéseit veti össze olyan, nyelvészeti eszközökön alapuló módszerekkel, melyek közösen elemzik, mire reagál intenzíven a közönség. Az így megalkotott AI alapú rendszer felderíti, optimalizálja és követi az adatbázis hangulatát, szezonális változásait – mindennek segítségével stabilan és pontosan tervezhető lesz a hatékony hírlevél tárgyak szövegezése.
A kezdeti eredmények
A két cég közös projektjét korábbi külföldi példák, majd több mint egy év fejlesztés és tesztelés előzte meg. A könnyen és gyorsan használható rendszer már élesben is bizonyított: az első három hónap eredményei alapján egy kampányon belül az egyedi megnyitók száma átlag 18 százalékkal magasabb a Lingustával. Az eddigi legnagyobb kampányon belüli vásárlási számot pedig megduplázta a rendszer által generált tárgy az eredeti tárgyhoz képest. A szoftver fejlesztéséhez több mint egymillió kampányadatot, és a közösségi médiában felfedezhető nyelvi sémákat használták fel.
Az eredmények integráció nélkül, egyszerűen visszatölthetők a rendszerbe, így az algoritmus megtanulja, hogy szezonálisan, szegmensenként és márkánként milyen tárgysorok működnek a legjobban. A Lingusta a kampánykészítés folyamataiba nem avatkozik bele, használata során pedig nem kell sem rendszerintegárcióval, sem az adatáramlások összehangolásával bajlódni.
Éles bevetés a Petissimo.hu hírleveleinél
A kilenc alkalommal is Ország Boltja díjazott, kisállateledeleket forgalmazó webáruház hírlevelei szolgáltak tesztkörnyezetként az algoritmus hatékonyságának mérésénél.
A tesztelés úgy zajlott, hogy a kampányhoz szokásos módon készített tárgyhoz a Lingusta segítségével 6 különböző alternatívát generáltak. Mindegyik levél azonos időben került kiküldésre, és csupán a tárgysor különböztette meg őket egymástól.
Három hónap alatt, az 1,5 hónapos betanulási időszak letelte után a Lingusta
segítségével generált tárgyak megnyitási rátája rendre magasabb volt a kontroll tárgyakénál: az abszolút 10-25% közötti sávban mozgott. A kattintások esetében szélsőségesebb változások is bekövetkeztek. Az egyedi kattintások száma esetenként kétszer-háromszor nagyobb volt az AI segítséggel készült tárgyak javára.
Az egyedi megnyitók és kattintók, illetve a megnyitások és kattintások mennyiségi növekedésén túl a Lingusta segítségével a hírlevelek megnyitási sebességében is drasztikus változások történtek. A fenti ábrán jól látható, hogy a különböző szegmensek AI által segített tárgyai átlagosan közel háromszor gyorsabb megnyitási sebességet generáltak.
“Így jóval egyszerűbbé és hatékonyabbá tehető az e-mail marketing” – mondta el Pintér Áron, a Maileon Operations Managere. “A manuálisan létrehozott tárgyat csak be kell tölteni a rendszerbe, amely a személyre szabott profil, az iparági adatok és a nyelvi tapasztalatok alapján pillanatok alatt, mérhetően deríti fel a célcsoport nyelvi preferenciáit, amelynek felhasználásával tesz javaslatokat a tárgyunk módosítására”– tette hozzá.
