许多营销人员已经看到这一现象的发生。机器学习确定目标群体的最终目标是在完美的时间向某个客户或潜在客户发送完美的信息。机器做不到这一点！机器会一遍又一遍地测试所有可能的理论，以确定当时最佳的方法。不太明显的问题也会被考虑进去。例如，计算的结果可能是建议不要进行细分，而实际上您应该向所有客户发送尽可能多的电子邮件，因为这样可以产生最大的利润。我们花钱使用工具来减少发送的电子邮件，但机器最终给出的建议却恰恰相反。机器给出的答案往往与人类期望的答案相反。
分割？你必须成为首要考虑因素！
还有一点。我们认为每个人都讨厌电子邮件，我们需要细分并发送相关信息，而人们实际上是从向他们发送大量电子邮件的一方购买商品。你必须成为首要考虑因素。例如：一个普通男人每年购买大约两到三条牛仔裤。假设我去年从品牌 A 购买了一条裤子，从品牌 B 购买了一条裤子。品牌 A 注重一对一沟通，不想在一年内给我发送太多消息，所以我收到了 2 条消息。
另一方面，品牌 B 几乎每周都会向我发送新款更新，并让我了解牛仔裤行业的折扣促销和其他动态。您认为我下次会去哪里买裤子？确实，很有可能这是品牌 B，因为它是我最先想到的。市场正在发生一些变化，但迄今为止只有少数人注意到。市场越来越多地转向散装相关的运输。一对一的交流是可能的，但我们却不这样做。
而随着GDPR的到来，这一点将变得更加重要。在竞选活动中利用人们的行为将变得更加困难。公司将再次投资大型电视广告和大众宣传活动来接触大众。自动入职
除了对访客和客户进行再营销之外，MindCampus 还解决了入职流程问题。为此，电子邮件营销系统与 ERP 和 CRM 应用程序相连。一切从参与者的注册开始。他们提供个人数据，这就是开始电子邮件流的信号。
“它是基于触发器的——当有人注册时，注册日期和活 突尼斯 WhatsApp 数据 动日期用于创建逻辑流程，从注册确认到电子学习环境的登录详细信息以及之后的评估，”Pieter 解释道。
以前，这些都是手动操作，需要从后台系统进行选择并创建内容。现在的响应是“接近实时的”，这意味着系统每天三到四次读取系统以获取新注册信息。
最大的实际工作是链接数据源和对齐内容。已经为三十多门课程创建了流程，并且需要在内容通讯中发布相应的文章。对于彼得来说，挑战主要在于保持总体观念。
“定义你想要什么很容易，但确定并设置实现目标所需的每个步骤却很复杂。如何对点击进行分类？参与者是否收到了正确的电子邮件？您必须连接线路并链接后台系统，为此您需要系统思想家来持续监督整个过程。另一个重要的教训是，电子邮件营销不仅仅是“发送电子邮件”。为了战略性地部署它，你需要具有不同能力的人才。现在每个人都已到位，我们已经取得了很大进展。根据最近的样本，客户对自动入职沟通感到满意。最终，所有的努力都是值得的。”