අලෙවිකරුවන් අදාළත්වය සෙවීමේදී ඊමේල් පෞද්ගලීකරණය කිරීමට උත්සාහ කරයි. පාරිභෝගික සංචාර නිර්මාණය කිරීමට හෝ ඛණ්ඩනය සහ/හෝ පුද්ගලයන් උත්තේජනය කිරීමට අලෙවිකරණ ස්වයංක්රීයකරණ වේදිකා භාවිතා කරන පළපුරුදු අලෙවිකරුවන්ට මෙය අලුත් දෙයක් නොවේ.
මෙය දත්ත සහ මෙවලම්වල දුරකථන අංක ලැයිස්තුව මිලදී ගන්න හොඳ භාවිතයකි, නමුත් එය හුදෙක් නිශ්චිත ලක්ෂ්යයකින් ඔබ්බට පරිමාණය කළ නොහැක. අපගේ අත්දැකීම් අනුව, බොහෝ සේවාලාභීන්ට දත්ත කොටස් 20-25 පමණ ඇත. සාපේක්ෂ වශයෙන් විශාල පරිශීලක පදනමක් සඳහා, බොහෝ ගමන් සහ ඛණ්ඩනය පරිශීලක අත්දැකීම විනාශ කළ හැකි අතර, සංකීර්ණ නීති මගින් එය නඩත්තු කිරීමට අපහසු වේ.

ML සහ AI හි දක්ෂතාවයට දවස ඉතිරි කර ගත හැකිය! AI බලය, මානව බුද්ධිය (IQ) සමඟ ඒකාබද්ධව, පරිශීලකයාට අධි-පුද්ගලීකරණය කළ අත්දැකීමක් නිර්මාණය කිරීමට යන අතර, එය සන්නාමය සමඟ දිගටම නිරත වීමට ඔවුන්ට බල කරනු ඇත.
පුළුල් ලෙස AI සහ ML අද ඊමේල් අලෙවිකරුවන්ට උපකාර වන ප්රධාන ක්ෂේත්ර හතරක් ඇත.
අන්තර්ගත තේරීම: විද්යුත් තැපෑලෙන් යැවිය යුතු අන්තර්ගතය
දත්ත ඛණ්ඩනය: විද්යුත් තැපෑල යැවිය යුත්තේ කාටද
කාලය ප්රශස්තකරණය යවන්න: විද්යුත් තැපෑල යැවිය යුත්තේ කවදාද යන්න
Delivery Optimization: විද්යුත් තැපෑල ලබා දෙන්නේ කෙසේද
අන්තර්ගත තේරීම
අලෙවිකරු විසින් පාලනය කරනු ලබන විද්යුත් තැපැල් අලෙවිකරණ උපාය මාර්ගයක වඩාත්ම තීරණාත්මක කොටස අන්තර්ගතයයි. සමහර අලෙවිකරුවන් දැනට පවතින ජනවිකාස සහ චර්යාත්මක දත්ත ලක්ෂ්ය මත පදනම්ව විවිධ ප්රතිඵල සමඟින් දිගු කාලයක් තිස්සේ අන්තර්ගතය ප්රශස්ත කරමින් සිටිති.
කෙසේ වෙතත්, ප්රශස්තකරණයන් බොහෝ දුරට අතින් නිරීක්ෂණ මත පදනම් වූ අතර විද්යුත් තැපැල් වෙනස් කිරීමට ඇති අවස්ථා විශාල ප්රමාණයෙන් සීමා වේ. ML සහ AI එකතු කරන අගය, එහිදී එක් පරිශීලකයෙකුට අන්තර්ගතය ප්රශස්ත වේ.
ඊ-වාණිජ්යය වෙබ් අඩවියක් සඳහා, අභිරුචිකරණයේ මට්ටම විය හැකි බව පවසන්න: ජෝන් නවතම ජංගම දුරකථන උපාංගවලට කැමතියි - ඊමේල් අන්තර්ගතය සහ විෂය රේඛා ඔහු සඳහා ප්රශස්ත කර ඇත. ජේන් නවතම විලාසිතා වලට කැමතියි - ඊමේල් ශරීරය සහ විෂය රේඛා ඇය සඳහා ප්රශස්ත කර ඇත.
ජෝන් සහ ජේන් වෙත විද්යුත් තැපෑලක් යවන ඕනෑම වේලාවක ප්රශස්තකරණය යෙදේ.
පෞද්ගලීකරණයේ සහ අදාළත්වයේ මුල් ආකාරයන් නම් අතහැර දැමූ කරත්ත ඊමේල් සහ වෙබ් අඩවියේ පරිශීලකයාගේ හැසිරීම අතර වෙනත් සිතියම්ගත කිරීම්, එම බුද්ධිය නැවත විද්යුත් තැපෑලට ගෙන ඒමයි.
දැන් අවස්ථාව වඩාත් වැදගත් වන්නේ අපි "අධි-පුද්ගලීකරණය" මට්ටමකට පැමිණීමයි. "අධි-පුද්ගලීකරණය" ලෝකයේ සෑම පරිශීලකයෙකුටම අභිරුචි අන්තර්ගතයන් ලබා දෙනු ඇත. සමහර විසඳුම් දැනටමත් තිබේ:
විෂය රේඛා ප්රශස්තකරණය: පෙර ඉතිහාසය මත පදනම්ව විෂය රේඛා ප්රශස්ත කර ඇති විට, වළක්වා ගැනීමට අයාචිත තැපැල් වචන ඇතුළත් කිරීම සහ තත්පර කිහිපයකින් විෂය රේඛා කිහිපයක් ජනනය කළ හැකිය, එය නිර්මාණය කිරීමට අලෙවිකරුවන්ට පැය ගණනක් ගත වේ.
විද්යුත් තැපැල් ශරීර පිටපත් ප්රශස්තකරණය: විෂය රේඛා මෙන්, අතීතයේ හැසිරීම් මත පදනම්ව පියාසර කරන පරිශීලකයා සඳහා ශරීර පිටපත නිර්මාණය කර සකස් කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, එලන් දේශපාලනය පිළිබඳ ප්රවෘත්ති සහ තොරතුරු වෙබ් අඩවියක තොරතුරු පරිභෝජනය කරන්නේ නම්, ඇගේ විද්යුත් පුවත් පත්රිකාව දේශපාලනයෙන් ආරම්භ විය හැකි අතර පසුව වෙනත් කාණ්ඩ වලින් පසුව.
නමුත් ජෝර්ජ් ඔහුගේ මුළු කාලයම ක්රීඩාවේ ගත කරන්නේ නම්, විනෝදාස්වාදයෙන් පසුව, ඔහුගේ විද්යුත් පුවත් පත්රය ක්රීඩාවෙන් පටන් ගෙන විනෝදාස්වාදයට බෙහෙවින් වෙනස් වනු ඇත. ගතික අන්තර්ගත විද්යුත් තැපෑල සෑහෙන කාලයක් තිස්සේ පවතින බැවින් මෙය සමහර පාඨකයන්ට හුරුපුරුදු විය හැක.
නමුත් එම විද්යුත් තැපැල් බොහෝමයක් නිර්මාණය කර ඇත්තේ පරිශීලකයින් ඔවුන්ගේ මනාපයන් ලබා දුන් විටය. AI සහ ML ක්රියාත්මක වන්නේ වෙබ් අඩවියේ අන්තර්ගතය ඇගයීමෙන් සහ ඊ-ප්රවෘත්ති පත්රය සතියෙන් සතිය වෙනස් කිරීමෙන් හෝ පරිශීලකයෙකු නව අන්තර්ගත කාණ්ඩයක් ගවේෂණය කිරීමට පටන් ගත් විට පවා - සියල්ල සකසා ඇති නීති මත පදනම් වේ.
ක්රියාවට ඇමතුම ප්රශස්ත කිරීම (CTA): ගතිකව උත්පාදනය කළ හැකි විද්යුත් තැපෑලක ඕනෑම අංගයක් අවශ්ය පරිදි මාරු කළ හැකි අතර, අපි වසර ගණනාවක් තිස්සේ මෙය කරමින් සිටිමු. නමුත් නව විචල්යයක් පැමිණියහොත් කුමක් කළ යුතුද? වේදිකාවේ වෙනස්කම් සහ ආමන්ත්රණය කළ යුතු විද්යුත් තැපෑල නැවත සිදු නොකර අපට කෙතරම් ඉක්මනින් හැසිරවිය හැකිද?
AI සහ ML හට අපගේ දත්තවල ඇති නූගට් සොයා ගැනීමට සහ පරිශීලකයින් වේගයෙන් සම්බන්ධ කර ගැනීමට අපට උපකාර වන පරිශීලකයාගේ හැසිරීමට උපකාර කිරීමට පමණක් නොව, එය ද සක්රීය කරනු ඇත. පරිශීලකයෙකු වෙබ් අඩවියක තාක්ෂණික තොරතුරු වෙත ප්රවේශ වී නොමැති බව සිතන්න, නමුත් ඔවුන්ගේ හැසිරීම වෙනස් වන අතර, ඔවුන් තාක්ෂණික ලියකියවිලිවල ඉතා නිරත වේ.
මෙය ඔවුන්ගේ මීළඟ විද්යුත් තැපෑල CTA සුදු කඩදාසියක් සඳහා පිරිනැමීමක් විය යුතු බවට සංඥාවක් විය හැකිය, සියල්ල ස්වයංක්රීයව AI හරහා සිදුවේ.